在秒杀系统设计中,超卖是一个经典.常见的问题,任何商品都会有数量上限,如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限,这是每个抢购活动都要面临的难点. 1 超卖问题描述 在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时,先查询商品库存,再修改商品库存,会出现资源竞争问题,导致库存的最终结果出现异常. 问题:当商品A一共有库存15件,用户甲先下单10件,用户乙下单8件,这时候库存只能满足一个人下单成功,如果两个人同时提交,就出现了超卖的问题. 可以采用多种方式解决超卖问题.使用synchroniz

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synchronized和ReentrantLock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

前言 之前的文章中通过电商场景中秒杀的例子和大家分享了单体架构中锁的使用方式,但是现在很多应用系统都是相当庞大的,很多应用系统都是微服务的架构体系,那么在这种跨jvm的场景下,我们又该如何去解决并发. 单体应用锁的局限性 在进入实战之前简单和大家粗略聊一下互联网系统中的架构演进. 在互联网系统发展之初,消耗资源比较小,用户量也比较小,我们只部署一个tomcat应用就可以满足需求.一个tomcat我们可以看做是一个jvm的进程,当大量的请求并发到达系统时,所有的请求都落在这唯一的一个tomcat上

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

处理库存超卖的情况前,先了解下什么是乐观锁和悲观锁,下面的几篇博客已经介绍的比较详细了,我就不在赘述其原理了 [MySQL]悲观锁&乐观锁 对mysql乐观锁.悲观锁.共享锁.排它锁.行锁.表锁概念的理解 下面开始介绍悲观锁在实际中的应用了 //下订单 .......... try { M()->startTrans(); //判断商品是否有赠品 $give_gift=$ob->getGiveGoods($sku_nos); if(!empty($give_gift)){ $this-

原文 :https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/90036180 乐观锁 乐观锁就是在修改时,带上version版本号.这样如果试图修改已被别人修改过的数据时,会抛出异常.在一定程度上,也可以作为防超卖的一种处理方法.我们来看一下. 我们在Goods的entity类上,加上这个字段. @Version private Long version; @Transactional public synchronized void mu

悲观锁与乐观锁是人们定义出来的概念,你可以理解为一种思想,是处理并发资源的常用手段. 不要把他们与mysql中提供的锁机制(表锁,行锁,排他锁,共享锁)混为一谈. 一.悲观锁 顾名思义,就是对于数据的处理持悲观态度,总认为会发生并发冲突,获取和修改数据时,别人会修改数据.所以在整个数据处理过程中,需要将数据锁定. 悲观锁的实现,通常依靠数据库提供的锁机制实现,比如mysql的排他锁,select .... for update来实现悲观锁. 例子:商品秒杀过程中,库存数量的减少,避免出现超卖的情

MULTI 开启事务,后续的命令会被加入到同一个事务中 事务中的操作会发送给客服端,但是不会立即执行,而是将操作放到了该事务对应的一个队列中,服务端返回QUEQUD EXEC 执行EXEC后,事务中的命令才会执行 事务中的命令出错时,不会回滚也不会停止,而是继续执行下一步操作 DISCARD 取消事务,事务队列会被清空 原子性:不支持,不会回滚且继续执行, 隔离性:支持,事务中的命令顺序,不会被打断,先EXEC先执行,单机redis读写操作使用单进程单线程 持久性:不支持,redis 数据容易丢

前言: 在并发访问情况下,可能会出现脏读.不可重复读和幻读等读现象,为了应对这些问题,主流数据库都提供了锁机制,并引入了事务隔离级别的概念.数据库管理系统(DBMS)中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性. 乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制(悲观锁)是并发控制主要采用的技术手段.无论是悲观锁还是乐观锁,都是人们定义出来的概念,可以认为是一种思想.其实不仅仅是关系型数据库系统中有乐观锁和悲观锁的概念,像memcache.hibe

在日常开发中,尤其是业务开发,少不了利用 Java 对数据库进行基本的增删改查等数据操作,这也是 Java 工程师的必备技能之一.做好数据操作,不仅仅需要对 Java 语言相关框架的掌握,更需要对各种数据库自身体系结构的理解.今天这一讲,作为补充 Java 面试考察知识点的完整性,关于数据库的应用和细节还需要在实践中深入学习. 今天我要问你的问题是,谈谈 MySQL 支持的事务隔离级别,以及悲观锁和乐观锁的原理和应用场景? 典型回答 所谓隔离级别(Isolation Level),就是在数据库事

企业面对高并发场景采用的方案. 比如 产品抢购高并发时的超发现象. 1 悲观锁悲观锁 需要数据库本身提供支持(Oracle和MySQL都是支持的).实现细节:当前 数据库事务 读取到产品后, 就将目标数据直接锁定(select ... for update), 不允许别的线程进行读写操作, 知道 当前数据库事务完成自动释放锁.悲观锁中, 资源只能被一个事务锁持有, 所以也被称为 独占锁 or 排它锁. 悲观锁的优点是实现简单好理解, 缺点是过多的等待和响应的事务切换导致性能问题.为提高运行效率,

在日常开发中,尤其是业务开发,少不了利用 Java 对数据库进行基本的增删改查等数据操作,这也是 Java 工程师的必备技能之一.做好数据操作,不仅仅需要对 Java 语言相关框架的掌握,更需要对各种数据库自身体系结构的理解.今天这一讲,作为补充 Java 面试考察知识点的完整性,关于数据库的应用和细节还需要在实践中深入学习.今天我要问你的问题是,谈谈 MySQL 支持的事务隔离级别,以及悲观锁和乐观锁的原理和应用场景?典型回答所谓隔离级别(Isolation Level),就是在数据库事务中,

文章出处:https://www.souyunku.com/2018/07/30/mysql/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral MySQL/InnoDB的加锁,一直是一个面试中常问的话题.例如,数据库如果有高并发请求,如何保证数据完整性?产生死锁问题如何排查并解决?我在工作过程中,也会经常用到,乐观锁,排它锁,等.于是今天就对这几个概念进行学习,屡屡思路,记录一下. 注:MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统.本文下面的所有介绍,都是基于In

redis事务 redis事务介绍:    1. redis事务可以一次执行多个命令,本质是一组命令的集合. 2.一个事务中的所有命令都会序列化,按顺序串行化的执行而不会被其他命令插入 作用:一个队列中,一次性.顺序性.排他性的执行一系列命令 multi指令的使用 1. 下面指令演示了一个完整的事物过程,所有指令在exec前不执行,而是缓存在服务器的一个事物队列中 2. 服务器一旦收到exec指令才开始执行事物队列,执行完毕后一次性返回所有结果 3. 因为redis是单线程的,所以不必担心自己在

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

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,

悲观锁     如select * for update     悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现,以保证操作最大程度的独占性.但随之而来的就是数据库性能的大量开销,特别是对长事务而言,这样            的开销往往无法承受.   乐观锁     基于数据版本(version)机制实现: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,对此版本号加一.此时,将提交数据

1.无论是选择悲观锁策略,还是乐观锁策略.如果一个对象被上了锁,那么该对象都会受这个锁的控制和影响.如果这个锁是个排它锁,那么其它会话都不能修改它. 2.选择悲观锁策略,还是乐观锁策略,这主要是由应用和业务需求来确定的.如果你的应用和业务经常会出现从我看到要修改的记录的值,到我修改完成该记录这个时间段内,该记录有较大概率被其它会话所修改.换句话说就是,在我真正去做出修改时,这个记录的值很可能已经与我当初看到的不同了.那么这时,采取悲观锁策略,也许是更好的.而采取悲观锁策略的一个典型操作就是 se

在实际的多用户并发访问的生产环境里边,我们经常要尽可能的保持数据的一致性.而其中最典型的例子就是我们从表里边读取数据,检查验证后对数据进行修改,然后写回到数据库中.在读取和写入的过程中,如果在多用户并发的环境里边,其他用户已经把你要修改的数据进行了修改是非常有可能发生的情况,这样就造成了数据的不一致性. 最近在做快钱支付的时候就碰到了这个问题,原来的代码如下:1. 表Order的结构:    OrderId   int 自增长    Status   nvarchar(10)  //未处理时的状

一.锁的基本简介 1.1,为什么需要锁 首先,锁的概念产生,主要是为了解决并发性的问题.什么是并发性问题呢,比如: Angel现在银行有个账号,里面有存款1000块.现在,Angel的账户,在两个地方分别执行操作.首先,Angel妈妈拿着主卡在四川给Angel账户存钱,读取出Angel的余额是1000块.其次,Angel拿着副卡在廊坊从账户里取钱,读取出angel 的余额是1000块.这时候,angel取了200块钱,余额变为1000-200=800块.可是angel妈妈执行存钱1000块操作,