车位状态需用带条件的原子更新（如where id=123 and status='vacant'）并配合redis分布式锁与乐观锁（version字段），计费逻辑统一收口应用层，时间统一存utc，超时预警用延迟消息而非定时扫描。
车位状态怎么安全更新，避免并发写错？
多个用户同时进出、管理员手动调整，status 字段极易被覆盖。直接 UPDATE parking_spaces SET status = 'occupied' WHERE id = 123 不行——没校验前置状态，可能把已占位的车位又设成“空闲”。
- 用带条件的原子更新：
UPDATE parking_spaces SET status = 'occupied', occupied_at = NOW() WHERE id = 123 AND status = 'vacant'，返回影响行数为 0 就说明状态已变，需重试或报错 - 业务层加 Redis 分布式锁（键名如
lock:space:123），但锁粒度别太大——不要锁整个停车场，只锁单个车位 ID - 数据库表必须有
version字段或时间戳列，配合乐观锁；否则 MySQL 的READ COMMITTED隔离级别下仍可能读到过期状态
计费逻辑该在数据库里算，还是应用层算？
按分钟计费 + 免费时长 + 夜间折扣，这些规则一改就牵扯 SQL 硬编码，维护成本高。数据库函数（如 MySQL 的 stored procedure）看似省网络往返，实则难调试、难测试、难灰度发布。
- 计费核心逻辑统一收口到应用层函数，比如 Go 的
CalculateFee()或 Python 的calc_parking_fee()，输入是entry_time、exit_time、vehicle_type，输出是精确到分的费用 - 数据库只存原始时间字段：
entry_time、exit_time、fee_cents（整型，单位为分），不存中间计算过程 - 注意时区：所有时间统一转为 UTC 存储，显示时再转本地；否则跨城市部署时，
NOW()和用户提交时间对不上
SELECT ... FOR UPDATE 在什么场景下真有用？
不是所有查+改都要加行锁。SELECT ... FOR UPDATE 会阻塞其他事务的同记录读写，在高并发进出场景下容易成为性能瓶颈，甚至引发死锁。
- 仅在「先查状态再决定是否允许入场」这种强一致性要求下使用，例如：检查
status = 'vacant'后立刻更新为'occupied' - 必须确保 WHERE 条件命中索引（如
id或plate_number），否则会升级为表锁 - 锁范围要最小化：不要
SELECT * FROM parking_spaces FOR UPDATE，更不能在一个事务里先锁 A 车位、再锁 B 车位——顺序不一致就是死锁温床
免费时段和超时预警怎么不靠定时任务硬扫？
每天凌晨扫一遍全表找「已停满 24 小时未缴费」的车，数据量一上万就慢，还容易误伤正在缴费流程中的记录。
- 关键状态变更触发事件：车辆入场写入
entry_time，出场时更新exit_time和fee_cents，这两个动作天然就是边界点 - 超时预警用延迟消息（如 RabbitMQ TTL + DLX，或 Redis
ZADD+ZRANGEBYSCORE），入场时发一条 23h50m 后触发的提醒任务，比轮询精准且轻量 - 免费时段逻辑内聚在计费函数里，而不是靠字段
is_free标记——后者需要额外维护生命周期，而前者只要入口时间在规则窗口内，自然返回 0
真正难的不是写对一个车位的增删改查，而是当「同一辆车反复进出」「断网后补传数据」「管理员后台强制修改状态」这三件事同时发生时，occupied_at、exit_time、fee_cents 这三个字段还能互相印证、不留歧义。时间字段的精度、时区、来源，比业务规则本身更容易出问题。
