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  • 主要介绍了thinkPHP框架乐观锁和悲观锁,结合实例形式分析了框架乐观锁和悲观锁的原理及thinkPHP相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
  • 主要介绍了SpringBoot整合MyBatis实现乐观锁和悲观锁的示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • MySQL悲观锁和乐观锁区别是什么区别如下:1、概念不同乐观锁( Optimistic Locking):顾名思义,对加锁持有一种乐观的态度,即先进行业务操作,不到最后一步不进行加锁,"乐观"的认为加锁一定会成功的,在最后一步...

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    MySQL悲观锁和乐观锁的区别是什么

    区别如下:

    1、概念不同

    乐观锁( Optimistic Locking):

    顾名思义,对加锁持有一种乐观的态度,即先进行业务操作,不到最后一步不进行加锁,"乐观"的认为加锁一定会成功的,在最后一步更新数据的时候再进行加锁。

    悲观锁(Pessimistic Lock):

    正如其名字一样,悲观锁对数据加锁持有一种悲观的态度。因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)。

    2、实现方式不同

    乐观锁:

    version方式:一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段,表示数据被修改的次数,当数据被修改时,version值会加一。当线程A要更新数据值时,在读取数据的同时也会读取version值,在提交更新时,若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新,否则重试更新操作,直到更新成功。

    悲观锁:

    是由数据库自己实现的,要用的时候,我们直接调用数据库的相关语句就可以了(原理:共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程),如行锁、读锁和写锁等,都是在操作之前加锁,在Java中,synchronized的思想也是悲观锁。

    3、使用场景不同

    乐观锁:

    比较适合读取操作比较频繁的场景,如果出现大量的写入操作,数据发生冲突的可能性就会增大,为了保证数据的一致性,应用层需要不断的重新获取数据,这样会增加大量的查询操作,降低了系统的吞吐量。

    悲观锁:

    比较适合写入操作比较频繁的场景,如果出现大量的读取操作,每次读取的时候都会进行加锁,这样会增加大量的锁的开销,降低了系统的吞吐量。

    4、特点不同

    乐观锁:

    乐观锁的特点先进行业务操作,不到万不得已不去拿锁。即“乐观”的认为拿锁多半是会成功的,因此在进行完业务操作需要实际更新数据的最后一步再去拿一下锁就好。

    悲观锁:

    悲观锁的特点是先获取锁,再进行业务操作,即“悲观”的认为获取锁是非常有可能失败的,因此要先确保获取锁成功再进行业务操作。通常所说的“一锁二查三更新”即指的是使用悲观锁。

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  • 面试必备之乐观锁悲观锁

    万次阅读 多人点赞 2018-07-16 22:34:26
    乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展,悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点,不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。 悲观锁 总是假设最坏的情况...

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    何谓悲观锁与乐观锁

    乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展,悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点,不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。

    悲观锁

    总是假设最坏的情况,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阻塞直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程)。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。Java中synchronizedReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

    乐观锁

    总是假设最好的情况,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,可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库提供的类似于write_condition机制,其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。

    两种锁的使用场景

    从上面对两种锁的介绍,我们知道两种锁各有优缺点,不可认为一种好于另一种,像乐观锁适用于写比较少的情况下(多读场景),即冲突真的很少发生的时候,这样可以省去了锁的开销,加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况,一般会经常产生冲突,这就会导致上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能,所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。

    乐观锁常见的两种实现方式

    乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。

    1. 版本号机制

    一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段,表示数据被修改的次数,当数据被修改时,version值会加一。当线程A要更新数据值时,在读取数据的同时也会读取version值,在提交更新时,若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新,否则重试更新操作,直到更新成功。

    举一个简单的例子:

    假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段,当前值为 1 ;而当前帐户余额字段( balance )为 $100 。当需要对账户信息表进行更新的时候,需要首先读取version字段。

    1. 操作员 A 此时将其读出( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 $50( $100-$50 )。
    2. 在操作员 A 操作的过程中,操作员B 也读入此用户信息( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 $20 ( $100-$20 )。
    3. 操作员 A 完成了修改工作,提交更新之前会先看数据库的版本和自己读取到的版本是否一致,一致的话,就会将数据版本号加1( version=2 ),连同帐户扣除后余额( balance=$50 ),提交至数据库更新,此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本,数据被更新,数据库记录 version 更新为 2 。
    4. 操作员 B 完成了操作,提交更新之前会先看数据库的版本和自己读取到的版本是否一致,但此时比对数据库记录版本时发现,操作员 B 提交的数据版本号为 2 ,而自己读取到的版本号为1 ,不满足 “ 当前最后更新的version与操作员第一次读取的版本号相等 “ 的乐观锁策略,因此,操作员 B 的提交被驳回。

    这样,就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员A 的操作结果的可能。

    2. CAS算法

    compare and swap(比较与交换),是一种有名的无锁算法。无锁编程,即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步,也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步,所以也叫非阻塞同步(Non-blocking Synchronization)。CAS算法涉及到三个操作数

    • 需要读写的内存值 V
    • 进行比较的值 A
    • 拟写入的新值 B

    当且仅当 V 的值等于 A时,CAS通过原子方式用新值B来更新V的值,否则不会执行任何操作(比较和替换是一个原子操作)。一般情况下是一个自旋操作,即不断的重试

    乐观锁的缺点

    ABA 问题是乐观锁一个常见的问题

    1 ABA 问题

    如果一个变量V初次读取的时候是A值,并且在准备赋值的时候检查到它仍然是A值,那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗?很明显是不能的,因为在这段时间它的值可能被改为其他值,然后又改回A,那CAS操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为CAS操作的 "ABA"问题。

    JDK 1.5 以后的 AtomicStampedReference 类就提供了此种能力,其中的 compareAndSet 方法就是首先检查当前引用是否等于预期引用,并且当前标志是否等于预期标志,如果全部相等,则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。

    2 循环时间长开销大

    自旋CAS(也就是不成功就一直循环执行直到成功)如果长时间不成功,会给CPU带来非常大的执行开销。 如果JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升,pause指令有两个作用,第一它可以延迟流水线执行指令(de-pipeline),使CPU不会消耗过多的执行资源,延迟的时间取决于具体实现的版本,在一些处理器上延迟时间是零。第二它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突(memory order violation)而引起CPU流水线被清空(CPU pipeline flush),从而提高CPU的执行效率。

    3 只能保证一个共享变量的原子操作

    CAS 只对单个共享变量有效,当操作涉及跨多个共享变量时 CAS 无效。但是从 JDK 1.5开始,提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性,你可以把多个变量放在一个对象里来进行 CAS 操作.所以我们可以使用锁或者利用AtomicReference类把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。

    CAS与synchronized的使用情景

    简单的来说CAS适用于写比较少的情况下(多读场景,冲突一般较少),synchronized适用于写比较多的情况下(多写场景,冲突一般较多)

    1. 对于资源竞争较少(线程冲突较轻)的情况,使用synchronized同步锁进行线程阻塞和唤醒切换以及用户态内核态间的切换操作额外浪费消耗cpu资源;而CAS基于硬件实现,不需要进入内核,不需要切换线程,操作自旋几率较少,因此可以获得更高的性能。
    2. 对于资源竞争严重(线程冲突严重)的情况,CAS自旋的概率会比较大,从而浪费更多的CPU资源,效率低于synchronized。

    补充: Java并发编程这个领域中synchronized关键字一直都是元老级的角色,很久之前很多人都会称它为 “重量级锁” 。但是,在JavaSE 1.6之后进行了主要包括为了减少获得锁和释放锁带来的性能消耗而引入的 偏向锁轻量级锁 以及其它各种优化之后变得在某些情况下并不是那么重了。synchronized的底层实现主要依靠 Lock-Free 的队列,基本思路是 自旋后阻塞竞争切换后继续竞争锁稍微牺牲了公平性,但获得了高吞吐量。在线程冲突较少的情况下,可以获得和CAS类似的性能;而线程冲突严重的情况下,性能远高于CAS。

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  • Java乐观锁和悲观锁区别

    千次阅读 2018-03-03 16:21:47
    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...

    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。

    两种锁各有优缺点,不可认为一种好于另一种,像乐观锁适用于写比较少的情况下,即冲突真的很少发生的时候,这样可以省去了锁的开销,加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突,上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能,所以这种情况下用悲观锁就比较合适。

    这里抛开数据库来谈乐观锁和悲观锁,扯上数据库总会觉得和Java离得很远.

    悲观锁:一段执行逻辑加上悲观锁,不同线程同时执行时,只能有一个线程执行,其他的线程在入口处等待,直到锁被释放.

    乐观锁:一段执行逻辑加上乐观锁,不同线程同时执行时,可以同时进入执行,在最后更新数据的时候要检查这些数据是否被其他线程修改了(版本和执行初是否相同),没有修改则进行更新,否则放弃本次操作.

    从解释上可以看出,悲观锁具有很强的独占性,也是最安全的.而乐观锁很开放,效率高,安全性比悲观锁低,因为在乐观锁检查数据版本一致性时也可能被其他线程修改数据.

    乐观锁例子:

    package com.peace.pms.Test;
    
    /**
     * @Author: cxx
     * @Date: 2018/3/3 16:35
     */
    /**
     * 乐观锁
     *
     * 场景:有一个对象value,需要被两个线程调用,由于是共享数据,存在脏数据的问题
     * 悲观锁可以利用synchronized实现,这里不提.
     * 现在用乐观锁来解决这个脏数据问题
     *
     * @author lxz
     *
     */
    public class OptimisticLock {
        public static int value = 0; // 多线程同时调用的操作对象
    
        /**
         * A线程要执行的方法
         */
        public static void invoke(int Avalue, String i)
                throws InterruptedException {
            Thread.sleep(1000L);//延长执行时间
            if (Avalue != value) {//判断value版本
                System.out.println(Avalue + ":" + value + "A版本不一致,不执行");
                value--;
            } else {
                Avalue++;//对数据操作
                value = Avalue;;//对数据操作
                System.out.println(i + ":" + value);
            }
        }
    
        /**
         * B线程要执行的方法
         */
        public static void invoke2(int Bvalue, String i)
                throws InterruptedException {
            Thread.sleep(1000L);//延长执行时间
            if (Bvalue != value) {//判断value版本
                System.out.println(Bvalue + ":" + value + "B版本不一致,不执行");
            } else {
                System.out.println("B:利用value运算,value="+Bvalue);
            }
        }
    
        /**
         * 测试,期待结果:B线程执行的时候value数据总是当前最新的
         */
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            new Thread(new Runnable() {//A线程
                public void run() {
                    try {
                        for (int i = 0; i < 3; i++) {
                            int Avalue = OptimisticLock.value;//A获取的value
                            OptimisticLock.invoke(Avalue, "A");
                        }
    
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }).start();
            new Thread(new Runnable() {//B线程
                public void run() {
                    try {
                        for (int i = 0; i < 3; i++) {
                            int Bvalue = OptimisticLock.value;//B获取的value
                            OptimisticLock.invoke2(Bvalue, "B");
                        }
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }).start();
        }
    }
    


    有两种方式来保证乐观锁最后同步数据保证它原子性的方法乐观锁是有一定的不安全性的

    1,CAS方式:Java非公开API类Unsafe实现的CAS(比较-交换),由C++编写的调用硬件操作内存,保证这个操作的原子性,concurrent包下很多乐观锁实现使用到这个类,但这个类不作为公开API使用,随时可能会被更改.我在本地测试了一下,确实不能够直接调用,源码中Unsafe是私有构造函数,只能通过getUnsafe方法获取单例,首先去掉eclipse的检查(非API的调用限制)限制以后,执行发现报 java.lang.SecurityException异常,源码中getUnsafe方法中执行访问检查,看来java不允许应用程序获取Unsafe类. 值得一提的是反射是可以得到这个类对象的.
    2,加锁方式:利用Java提供的现有API来实现最后数据同步的原子性(用悲观锁).看似乐观锁最后还是用了悲观锁来保证安全,效率没有提高.实际上针对于大多数只执行不同步数据的情况,效率比悲观加锁整个方法要高.特别注意:针对一个对象的数据同步,悲观锁对这个对象加锁和乐观锁效率差不多,如果是多个需要同步数据的对象,乐观锁就比较方便.

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  • 主要给大家介绍了关于Mysql悲观锁和乐观锁使用的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Mysql具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧
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    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。它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)。
      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。
      两种锁各有优缺点,不可认为一种好于另一种,像乐观锁适用于写比较少的情况下,即冲突真的很少发生的时候,这样可以省去了锁的开销,加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突,上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能,所以这种情况下用悲观锁就比较合适。

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