乐观锁大多是基于数据版本记录的机制实现 , 如 , 为每一行数据增加一个整型版本标识(version) , 每次数据更新都把版本号+1 工作原理:读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号+1.此时,将提交数据的版本数据与数据库对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据.然后可以根据具体的业务场景作出适合的提示/操作,如抛出异常:提示当前数据已被其他人修改请刷新重试等等

前言 在单体架构的秒杀活动中,为了减轻DB层的压力,这里我们采用了Lock锁来实现秒杀用户排队抢购.然而很不幸的是尽管使用了锁,但是测试过程中仍然会超卖,执行了N多次发现依然有问题.输出一下代码吧,可能大家看的比较真切: @Service("seckillService") public class SeckillServiceImpl implements ISeckillService { /** * 思考:为什么不用synchronized * service 默认是单例的,并发

案例说明: 银行两操作员同时操作同一账户.比如A.B操作员同时读取一余额为1000元的账户,A操作员为该账户增加100元,B操作员同时为该账户扣除50元,A先提交,B后提交.最后实际账户余额为1000-50=950元,但本该为1000+100-50=1050.这就是典型的并发问题. 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题.乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现.何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version”

实现原理 取出记录时,获取当前version更新时,带上这个version执行更新时, set version = newVersion where version = oldVersion如果version不对,就更新失败 实现方式 1.数据库中增加一个version字段,默认值为0 version int(10) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '乐观锁版本号,每次修改+1' 2.配置 @Configuration public class MybatisPlusC

本文使用redis来实现乐观锁,并以秒杀系统为实例来讲解整个过程. 乐观锁      大多数是基于数据版本(version)的记录机制实现的.即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个”version”字段来实现读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加1.此时,将提交数据的版本号与数据库表对应记录的当前版本号进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据.redis中可以使用watch命令会监视给定

http://www.csdn.net/article/2014-11-28/2822858 1. 单点帐号验证,不用读,而是用写入,Redis,看是否加watch 2. 抢宝的最终购买冲突.包装称“乐观锁”.乐观锁有版本号.乐观锁加锁失败,回滚,或者滚动到下一期. 乐观锁,例如Redis中的watch就是其中之一.通过这个实现,我们保证了数据的安全. 研究下Redis的watch 结合以下三篇文章一起看: http://www.tuicool.com/articles/aUjiUnm http

redis事务中的WATCH命令和基于CAS的乐观锁  在Redis的事务中,WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能.假设我们通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys,倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化,EXEC命令执行的事务都将被放弃,同时返回Nullmulti-bulk应答以通知调用者事务执行失败.例如,我们再次假设Redis中并未提供incr命令来完成键值的原子性递增,如果要实现该功能,我们只能自行编写相应的代码.其伪码如下:      va

数据库:mysql 数据库的乐观锁:一般通过数据表加version来实现,相对于悲观锁的话,更能省数据库性能,废话不多说,直接看代码 第一步: 建立数据库表: CREATE TABLE `skill_activity` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '活动id', `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '活动名称', `num` bigint(10) NOT NULL COMMENT '活动数

摘要:本文要实现的是一种使用redis来实现分布式锁. 1.分布式锁 分布式锁在是一种用来安全访问分式式机器上变量的安全方案,一般用在全局id生成,秒杀系统,全局变量共享.分布式事务等.一般会有两种实现方案,一种是悲观锁的实现,一种是乐观锁的实现.悲观锁的并发性能差,但是能保证不会发生脏数据的可能性小一点. 2.Redis命令介绍使用Redis实现分布式锁,有两个重要函数需要介绍 SETNX命令(SET if Not eXists)语法:SETNX key value功能:当且仅当 key 不存

需求:有一个标(理解成抢红包也行,accountBalance预赋值1000元),大家可以抢购,每个用户抢购成功后,更新最后标的总数,在并发情况下,使用redis的乐观锁,保证更新标总值正确性,先往redis放一个标的金额: set accountBalance "1000" 实现方式如下: pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www

模拟秒杀系统: 第一步:编写Service package com.payease.service; /** * liuxiaoming * 2017-12-14 */ public interface SecKillService { /** * 查询秒杀活动特价商品的信息 * * @param productId * @return */ String querySecKillProductInfo(String productId); /** * 模拟不同用户秒杀同一商品的请求 * * @

---恢复内容开始--- 乐观锁:每次去拿数据的时候,都认为别人不会修改,不会加锁,但在更新的时候会去判断一下,此期间别人有没有更新数据,版本号机制和CAS算法就用到乐观锁,参考了https://blog.csdn.net/u011381576/article/details/79922538: 举一个版本号的例子, 数据表中除了数据还有一个version字段,更新数据时version字段会加一, 假设线程A在读取数据和version(version = 1)的期间,有另一个线程B也读取了ver

原创转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11608581.html 乐观锁适用于读多写少的应用场景  乐观锁Version图示 Project Directory Maven Dependency <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"

(一)乐观锁和悲观锁的概念 悲观锁 在关系数据库管理系统里,悲观并发控制(又名“悲观锁”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)是一种并发控制的方法.它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据.如果一个事务执行的操作都某行数据应用了锁,那只有当这个事务把锁释放,其他事务才能够执行与该锁冲突的操作.悲观并发控制主要用于数据争用激烈的环境,以及发生并发冲突时使用锁保护数据的成本要低于回滚事务的成本的环境中. 悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括

面试场景 我们打算组织一个并发一万人的秒杀活动,1元秒杀100个二手元牙刷,你给我说说解决方案. 秒杀/抢购业务场景 商品秒杀.商品抢购.群红包.抢优惠劵.抽奖....... 秒杀/抢购业务特点 秒杀商品价格低廉.抢购商品很好|抢手.大幅推广|广为人知.瞬时售空.一般是定时上架.持续时间短.瞬时并发量高...... 秒杀.抢购技术特点 读多写少.高并发.资源冲突 知道这些,恭喜你,获得10分. 分析技术特点: 秒杀/抢购技术特点 1.读多写少 缓存 2.高并发 1.限流 2.负载均衡 (单体to

悲观锁 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. 悲观锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作. Java synchronized 就属于悲观锁的一种实现,每次线程要修改数据时都先获得锁,保证同一时刻只有一个线程能操作数据,其他线程则会被block. 乐观锁 乐观锁(Optimistic Lock),顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时

方法与函数 函数需要手动传参self.cls,方法自动传,比如对象方法自动传self,类方法自动传cls,而函数相对而言需要手动传,比如静态绑定的函数,self是需要手动传值得,比如我们平常使用的函数都是手动传值. 判断函数和方法的方式 使用types模块中的FunctionType和MethodType进行判断 偏函数 偏函数的作用在于:当函数的参数个数太多,需要简化时,使用 functools.partial 可以创建一个新的函数,这个新函数可以固定住原函数的部分参数,从而在调用时更简单.

悲观锁与乐观锁是两种常见的资源并发锁设计思路,也是并发编程中一个非常基础的概念.本文将对这两种常见的锁机制在数据库数据上的实现进行比较系统的介绍. 悲观锁(Pessimistic Lock) 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.通常来讲在数据库上的悲观锁需要数据库本身提供支持,即通过常用的select - for update操作来实现

一.乐观锁介绍 乐观锁( Optimistic Locking ) 相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突,所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检,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.类似SVN 悲观锁假定其他用户企图访问或者改变你正在访问.更改的对象的概率是很高的,因此在悲观锁的环境中,在你开始改变此对象之前就将该对象锁住,并且直到你提交了所作的更改之后才释放锁.

1.mysql的四种事务隔离级别 I. 对于同时运行多个事务,当这些事务访问数据库中的相同数据时,如果没有采取必要的隔离机制,就会导致各种并发问题. (1)脏读: 对于两个事物 T1, T2, T1 读取了已经被 T2 更新但还没有被提交的字段. 之后, 若 T2 回滚, T1读取的内容就是临时且无效的. (2)不可重复读: 对于两个事物 T1, T2, T1 读取了一个字段, 然后 T2 更新了该字段. 之后, T1再次读取同一个字段, 值就不同了. (3)幻读: 对于两个事物 T1, T2,