答：高并发数据覆盖是指在高并发场景下，多个用户同时对同一数据进行修改或操作，导致数据被覆盖或丢失的情况。例如，在一个电商网站上，多个用户同时对同一商品进行下单操作，系统无法及时处理，就有可能出现订单被覆盖的情况。
为了解决高并发数据覆盖问题，可以采取以下几种方法：
1. 数据库锁机制：通过加锁的方式来保证数据的一致性。在高并发场景下，可以使用悲观锁或乐观锁来避免数据冲突。悲观锁是指在操作数据之前，先将数据锁定，其他用户无法修改该数据，直到该用户完成操作后才释放锁。乐观锁是指在操作数据之前，先获取数据的版本号，如果版本号发生变化，则说明数据已经被其他用户修改，需要重新获取数据进行操作。
2. 分布式锁：在分布式系统中，可以使用分布式锁来保证数据的一致性。分布式锁是指在多个节点之间共享锁的机制，通过对锁进行加锁和解锁操作来保证数据的一致性。常见的分布式锁有基于Redis的实现。
3. 数据库读写分离：在高并发场景下，可以使用数据库读写分离来提高系统的并发能力。读写分离是指将读操作和写操作分别分配给不同的数据库实例来处理，可以减轻单个数据库实例的压力，提高系统的并发能力。
总之，在高并发场景下，解决数据冲突问题需要综合考虑多种因素，采取合适的策略来保证数据的一致性和系统的性能。