这段代码有问题，但我绝对不改了!

你好，我是对线面试官。

搞技术的，谁没在 Code Review 里揪出过几个问题？

但前几天，我们团队碰到一段代码，讨论结果有点反直觉：代码有问题，但一致同意，不改了。

是不是听着像和稀泥？别急，这背后其实是每个工程师都可能遇到的现实权衡。

先看“案发现场”

简化一下，问题代码大概长这样，场景是更新用户资料：

// 根据用户ID查出完整的用户资料对象
UserProfile profile = userProfileMapper.selectById(userId);
// 用户想修改昵称和邮箱
profile.setNickname(newNickname);
profile.setEmail(newEmail);
// 用包含了所有字段的 profile 对象更新数据库记录
userProfileMapper.updateById(profile);

老兵一眼就能看出问题：并发！

想象一下：用户张三读取了他的资料 (nickname=老王, email=old@example.com, points=100)。他正准备把昵称改成“潇洒哥”，邮箱改成“new@example.com”。

就在他提交前的一瞬间，另一个系统操作（比如登录奖励）把他的 points 更新为了 150。

然后张三提交了。上面那个 updateById(profile) 执行时，他手里 profile 对象的 points 字段还是旧的 100。数据库执行 UPDATE ... SET nickname='潇洒哥', email='new@example.com', points=100 WHERE userId=...，得，刚加上的 50 积分，瞬间就被抹掉了！

典型的“丢失更新” (Lost Update)。

教科书式的“正确”做法

稍微有点追求的同学会说，这还不简单？

方案一：按需更新（或者叫部分更新）。

// 创建一个只包含需要更新字段的对象或 Map
UserProfile profileToUpdate = new UserProfile();
profileToUpdate.setUserId(userId);
profileToUpdate.setNickname(newNickname);
profileToUpdate.setEmail(newEmail);
// 调用一个能智能处理部分更新的方法 (MyBatisPlus 的 updateById 默认可能就是这样，但要明确)
// 或者更推荐使用 updateSelective 或自定义只更新特定字段的 SQL
userProfileMapper.updateById(profileToUpdate); // 确保这个方法只更新非 null 字段，或使用 updateSelective

方案二：上锁！

可以用乐观锁（加个 version 字段或用 update_time 判断），更新时 WHERE userId = ? AND version = ?，更新失败就提示用户：“资料已被修改，请刷新重试”。

或者更直接点，上数据库悲观锁 (SELECT ... FOR UPDATE)，操作前先锁住这行记录，一个处理完另一个才能动。

你看，解决方案明明白白。那我们为啥“头铁”不改呢？

不改的底气：情境 > 纯粹

那位写代码的哥们解释：这段逻辑用在一个内部管理后台，修改的是某种非关键的附属信息。

这几个字是关键。分析一下这个场景的特点：

1. 操作者稀少且固定：通常就是几个内部运营人员。
2. 操作频率极低：可能一天都未必有一次操作。
3. 并发冲突概率极小：两个人同时改 同一个用户 的 不同附属信息 的可能性，小到可以忽略不计。

开发同学是知道这个并发风险的，但他判断，在这个特定场景下，风险无限趋近于零。

代码能工作，改动（即使是优化成按需更新）需要时间测试，而带来的实际收益（规避几乎不可能发生的风险）微乎其微。

所以，我们团队迅速达成共识：理论上有风险，实践中极难触发，开发知情风险，那就过。

再想想：这真的万无一失吗？

有人可能会抬杠：就算用了按需更新，也还有问题啊！

比如：运营A打开用户张三的资料页面，看到昵称=老王, 邮箱=old@example.com。他想把邮箱改成 new@example.com，这时去接了个水。在他接水期间，运营B也打开了张三的页面，迅速把昵称改成了“潇洒哥”，提交了。现在数据库里是 nickname=潇洒哥, email=old@example.com。

运营A接水回来，在他那个“旧”页面上点了提交（页面上的昵称还是“老王”）。他的请求执行了按需更新，只更新邮箱字段，数据库最终变成 nickname=潇洒哥, email=new@example.com。看起来没问题？

但如果运营A的操作是全量提交表单（前端把所有字段值都传回来），而后端用了类似 updateById(receivedProfile) 的逻辑，那运营B的昵称修改还是会被覆盖！这种情况怎么办？还是看场景。

• 有些场景，无所谓。 “谁最后提交听谁的”也能接受。
• 有些场景，绝对不行。 那就必须上锁（乐观锁提醒用户刷新，或悲观锁直接阻止）。

在我们那个内部后台、非关键信息的场景下，连这种“接水”式冲突的概率和影响都可以接受。

划重点：何时必须较真？

这种“差不多得了”的心态，绝不能滥用。

当我们 Review 的代码涉及核心业务流程，特别是钱、订单、账户余额、库存数量这类东西时，态度必须 180 度大转弯：有问题，必须改，零容忍！

对于这类高度敏感的核心逻辑，我会切换到“防御模式”来审视代码。我会关注几个关键点：

1. 操作是否被有效隔离？ 比如，有没有使用恰当的锁机制（数据库锁、分布式锁等）来确保同一时间只有一个请求在处理关键资源，防止并发冲突。
2. 执行前是否有充分校验？ 在真正修改数据前，有没有再次检查当前状态是否仍然符合操作的前提条件？有没有做好幂等性防护，防止同一操作被意外重复执行？
3. 核心更新是否安全执行？ 确保数据的修改是在前面这些保护措施都到位的情况下进行的。
4. 资源是否总能正确释放？ 无论操作成功还是失败（比如发生异常），之前获取的锁或其他独占资源，有没有确保一定会被释放掉？

缺少这些严密的“防御工事”，就等于在线上核心地带埋下了随时可能引爆的地雷。这种场景下，牺牲点性能或者用户体验，换取数据的绝对准确和一致性，是完全必要的。

工程师的成熟：与“不完美”和解

写代码久了，你会发现，“完美”是个理想化的目标，有时甚至不可及。修复一个低概率、低影响的 Bug，其成本（开发、测试、回归验证、上线风险）可能远超它潜在的破坏力。

Code Review 不仅仅是找语法错误或逻辑漏洞，更是基于风险评估、成本效益分析、业务场景理解的综合决策过程。知道何时可以接受“够用就好”，何时必须追求“万无一失”，是一种在实践中磨练出的务实智慧。

下次你在 CR 时发现一段“有味道”的代码，不妨先深入思考：

• 它运行在哪个具体场景？
• 出问题的概率有多大？一旦出问题，后果严重吗？
• 修复它需要多少投入？这点投入是否值得？

也许，你也会在某个时刻，面对一段有瑕疵的代码，做出那个决定：它确实有问题，但是……这次可以不用改。

你遇到过类似的情况吗？在评论区分享你的故事和看法吧。

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