// У нас есть таблица с товаром, у которого есть счетчик просмотра

Условие

// У нас есть таблица с товаром, у которого есть счетчик просмотра // table goods: // ID | cnt_view // ----------- // 1 | 100

// 2 пользователя одновременно начали смотреть товар с id = 1 // и у нас в базе запустилось 2 параллельные транзакции // нужно объяснить какой будет результат? postgress

func IncrementView(ctx context.Context, db *sql.DB, id int64) error { tx, err := db.BeginTx(ctx, nil) if err != nil { return err } defer tx.Rollback()

var cnt int
err = tx.QueryRowContext(ctx,
	"SELECT cnt_view FROM goods WHERE id = $1",
	id,
).Scan(&cnt)
if err != nil {
	return err
}

cnt++

_, err = tx.ExecContext(ctx,
	"UPDATE goods SET cnt_view = $1 WHERE id = $2",
	cnt, id,
)
if err != nil {
	return err
}

return tx.Commit()

}

Ответ

В PostgreSQL при двух параллельных транзакциях, которые читают и обновляют одно и то же значение счетчика просмотров, возможна ситуация гонки (race condition).

Что происходит:

1. Обе транзакции начинают и читают текущее значение cnt_view = 100.
2. Обе увеличивают локальную переменную cnt до 101.
3. Обе пытаются записать cnt_view = 101 обратно в таблицу.

В итоге, несмотря на два просмотра, счетчик увеличится только на 1, а не на 2.

Это происходит потому, что транзакции не синхронизированы и не используют блокировки или атомарные операции.

Чтобы избежать этой проблемы, можно:

• Использовать оператор UPDATE с инкрементом напрямую, без предварительного чтения:

UPDATE goods SET cnt_view = cnt_view + 1 WHERE id = $1;

• Либо использовать блокировку строки (SELECT ... FOR UPDATE) перед чтением, чтобы гарантировать последовательный доступ.
• Либо использовать сериализуемый уровень изоляции транзакций, но это может снизить производительность.

Пример исправленной функции:

func IncrementView(ctx context.Context, db *sql.DB, id int64) error {
    _, err := db.ExecContext(ctx, "UPDATE goods SET cnt_view = cnt_view + 1 WHERE id = $1", id)
    return err
}

Таким образом, счетчик будет корректно увеличиваться при параллельных запросах.