如果数据库的update并发量很低，那么使用乐观锁可能并不是最有效的方式来处理高并发抢优惠券的场景。以下是一些建议来改进这种情况： 内存缓存: 考虑使用内存缓存来存储优惠券库存的状态，这样可以减少数据库的访问次数。你可以使用诸如Redis等内存数据库，或者在应用程序中使用内存数据结构（如字典或集合）来存储优惠券库存。 分布式锁: 考虑使用分布式锁来确保在更新优惠券库存时的原子性操作。这样可以避免多个客户端同时更新库存造成的并发问题。你可以使用ZooKeeper、Redisson等工具来实现分布式锁。 预减库存: 在实际扣减库存之前，可以先检查库存是否足够，以减少无效的更新操作。这样可以降低对数据库的负载，提高系统的性能。 消息队列: 使用消息队列来异步处理优惠券的扣减操作。当用户领取优惠券时，将扣减库存的请求发送到消息队列中，然后由消费者异步地处理这些请求。这样可以降低对数据库的直接访问，提高系统的并发处理能力。 缓存更新策略: 考虑使用定时任务或者定期检查的方式来更新缓存中的优惠券库存状态，以保证缓存与数据库中的数据一致性。 数据库优化: 如果数据库的性能成为瓶颈，可以考虑对数据库进行优化，如增加索引、分表分库等方式来提高数据库的并发处理能力。 综上所述，通过结合使用内存缓存、分布式锁、预减库存、消息队列等技术手段，可以有效地提高系统处理高并发抢优惠券的能力，并减少对数据库的压力。