实现步骤 step1:添加乐观锁拦截器 MP的其他拦截器功能可以参考官网 @Bean public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() { MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor(); interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor()); return int

更新数据使用Update方法 Update方法的第一个参数为需要更新的内容,可以为一个结构体指针或者一个Map[string]interface{}类型. 当传入的为结构体指针时,只有非nil和非0的field才会被作为更新的字段,也就是说结构体至少要有一个字段被赋予非0值 当传入的为Map类型时,key为数据库Column的名字,value为要更新的内容. Update方法将返回两个参数: 第一个为更新的记录数,需要注意的是 SQLITE 数据库返回的是根据更新条件查询的记录数而不是真正受更新

基于_version进行乐观锁并发控制 先构造一条数据出来 PUT /test_index/test_type/ { "test_field": "test test" } 模拟两个客户端,都获取到了同一条数据 GET test_index/test_type/ { "_index": "test_index", "_type": "test_type", ", , "

问题引入 本文介绍的是最常用的也是mysql默认的innoDB引擎 Read committed隔离级别下事物的并发.这种情况下的事物特点是 读:在一个事物里面的select语句 不会受到其他事物(不管其他事物有没有commit)的影响. 写:对一条记录而言,一个事物一旦update一条记录,其他事物只能等待这个事物commit才能update那条记录. 举例并发分析: 比如表中num字段=10 需要根据num字段的数值做一些业务处理 事物A  begin   事物B begin   selec

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. 通过 jdbc 实现时 sql 语句只要在整个语句之后加 for update 即可.例如: select …for update 乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的

乐观锁悲观锁是一种思想.可以用在很多方面. 比如数据库方面.悲观锁就是for update乐观锁就是 version字段 JDK方面:悲观锁就是sync乐观锁就是原子类(内部使用CAS实现) 本质来说,就是悲观锁认为总会有人抢我的.乐观锁就认为,基本没人抢. 适用场景: 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. 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

mysql读锁,写锁,乐观锁 读锁,也叫共享锁(shared lock) SELECT * FROM table_name  WHERE ...  LOCK IN SHARE MODE 写锁,也叫排他锁(exclusive lock) SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE 乐观锁,是一种逻辑锁,通过数据的版本号(vesion)的机制来实现 update t_goods set status=2,version=version+1where i

悲观锁 查出来的数据必须是根据索引查出来的,不然锁表. # 语法 select * from table where id = 1 for update; 乐观锁 使用一个标识 cas 比较后替换 如果每次访问冲突概率小于 20%,推荐使用乐观锁,否则使用悲观锁.乐观锁的重试次 数不得小于 3 次. select version from table; # update 返回有影响行数表示成功,没有失败 update set name = "新名字" , version += 1 wh

声明,目前只是仅仅针对3.0以下版本,2.0以上版本. 意图: 当要更新一条记录的时候,希望这条记录没有被别人更新 乐观锁实现方式: 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 = yourVersion+1 where version = yourVersion 如果version不对,就更新失败 第一步,配置 SSM框架(Spring+SpringMVC+MyBatis-Plus): spring-mybatis.xml配置: <

主要知识点     (1)partial update内置乐观锁并发控制 (2)retry_on_conflict post /index/type/id/_update?retry_on_conflict=5&version=6     一.一般情况下partial update实现过程 用户直接修改field,然后发送给应用程序,由应用程序直接发送给ES,和全量替换相比,全量替换要先去es进行查找,把查找的数据返回给应用程序,然后再次返回给用户界面,只有这样用户才知道要替换什么,partia

Partial Update 内部执行过程: 首先,ES文档是不可变的,它们只能被修改,不能被替换.Update Api 也不例外. Update API 简单使用与之前描述相同的 检索-修改-重建索引(reindex) 的处理过程. 区别在于这个过程发生在分片内部. 相当于ES的Shard内部 执行了 Get(获取该文档所有数据),CreateDoc(根据请求生成新文档),Put(把新文档写入ES).如果使用全量替换,这3个步骤会发生在Java程序里,但如果使用partial update,E

原文:https://www.cnblogs.com/qjjazry/p/6581568.html 首先介绍一些乐观锁与悲观锁: 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.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.再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁. 乐观锁:顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认

首先介绍一些乐观锁与悲观锁: 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.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.再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁. 乐观锁: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

首先介绍一些乐观锁与悲观锁: 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.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.再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁. 乐观锁: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

主要适用场景 意图: 当要更新一条记录的时候,希望这条记录没有被别人更新 乐观锁实现方式: 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 乐观锁配置需要2步 记得两步 1.插件配置 spring xml: <bean class="com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.

本人免费整理了Java高级资料,涵盖了Java.Redis.MongoDB.MySQL.Zookeeper.Spring Cloud.Dubbo高并发分布式等教程,一共30G,需要自己领取.传送门:https://mp.weixin.qq.com/s/JzddfH-7yNudmkjT0IRL8Q 俗话说金三银四,不管是为了升职加薪还是打算换个环境,现在正是广大程序员们的跳槽季,IT行业正暗流涌动腥风血雨,互联网寒冬似乎并没有过去,很多企业依然在裁员,还有部分企业光明正大的实行着"996"

参见:https://mp.baomidou.com/guide/optimistic-locker-plugin.html#%E4%B8%BB%E8%A6%81%E9%80%82%E7%94%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF 原理: 场景1:A获取到的version=0,而 此时B修改并提交了即version=1,然后A在update提交,则不成功. 场景2:A获取到的version=0,在B修改并提交之前,A执行update提交成功,则当B在执行update提交时不成功. 即:不管别

乐观锁 在便是过程中,我们经常会被问到乐观锁,悲观锁,都非常简单 乐观锁:顾名思义,思想十分乐观,总是认为不会出现问题,无论什么都不去上锁!如果出现了问题,就再更新测试 悲观锁:顾明思义,思想十分悲观,总是认为总会出现问题,无论什么都去上锁!再去操作 我们主要来讲一下乐观锁机会 官网的解释是这样的 乐观锁: 1. 先查询,获取版本号version = 1; A--线程 update air set name = "chougoushi", version = version + i w

1. 悲观锁简介 悲观锁(Pessimistic Concurrency Control,缩写PCC),它指的是对数据被外界修改持保守态度,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. 2. 悲观锁举例(MySQL InnoDB为例) 商品表t_goods中有字段status标识商品的状态,0标识未售出,1标识已售出.当用户生

"乐观锁"这个词以前我也没听过.上次在测试需求的时候,查询数据库发现有一个version字段,于是请教开发这个字干嘛使, 人家回复我:乐观锁,解决并发更新用的.当时大家都忙,咱也不敢多问. 今天就来折腾一下"乐观锁". 一.什么是乐观锁 乐观锁其实用一句话来形容其作用就是:当要更新一条记录的时候,希望这条记录没有被别人更新,从而实现线程安全的数据更新. 结合下场景,记得那是一张库存表,有一个字段记录商品库存,涉及多个地方都有可能去更新它: 程序A 查询到了这条数据,