【先select后update】
1. beginTranse(开启事务)
2. try{
3. $result = $dbca->query('select amount from s_store where postID = 12345');
4. if(result->amount > 0){
5. set
6. }
7. }catch($e Exception){
8. rollBack(回滚)
9. }
10. commit(提交事务)
共享锁，所以在select的时候，这三个用户查到的库存数量都是>=0的。
排他锁，在当前这个update语句commit之前，其他用户等待执行，commit后，生成新的版本；这样执行完后，库存肯定为负数了。但是根据以上描述，我们修改一下代码就不会出现超买现象了，代码如下：
【先update后select】
1. beginTranse(开启事务)
2. try{
3. set
4. $result = $dbca->query('select amount from s_store where postID = 12345');
5. if(result->amount < 0){
6. throw new
7. }
8. }catch($e Exception){
9. rollBack(回滚)
10. }
11. commit(提交事务)
另外，更简洁的方法：
【update & select合并】
1. beginTranse(开启事务)
2. try{
3. set amount = amount - 1 where amount>=1
4. }catch($e Exception){
5. rollBack(回滚)
6. }
7. commit(提交事务)
========================================补充=============================================
1、这个肯定不能直接操作数据库的，会挂的。直接读库写库对数据库压力太大，要用缓存。
把你要卖出的商品比如10个商品放到缓存中；然后在memcache里设置一个计数器来记录请求数，这个请求书你可以以你要秒杀卖出的商品数为基数，比如你想卖出10个商品，只允许100个请求进来。那当计数器达到100的时候，后面进来的就显示秒杀结束，这样可以减轻你的服务器的压力。然后根据这100个请求，先付款的先得后付款的提示商品以秒杀完。
2、首先，多用户并发修改同一条记录时，肯定是后提交的用户将覆盖掉前者提交的结果了。这个直接可以使用加锁机制去解决，乐观锁或者悲观锁。
悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。
乐观锁比较适合数据修改比较少，读取比较频繁的场景，即使出现了少量的冲突，这样也省去了大量的锁的开销，故而提高了系统的吞吐量。但是如果经常发生冲突（写数据比较多的情况下），上层应用不不断的retry，这样反而降低了性能，对于这种情况使用悲观锁就更合适。
不建议在数据库层面加锁，建议通过服务端的内存锁（锁主键）。
当某个用户要修改某个id的数据时，把要修改的id存入memcache，若其他用户触发修改此id的数据时，读到memcache有这个id的值时，就阻止那个用户修改。
