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

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

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"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,

本文以转账操作为例,实现并测试乐观锁和悲观锁. 完整代码:https://github.com/imcloudfloating/Lock_Demo GitHub Page:http://blog.cloudli.top/posts/Spring-Boot-&-MyBatis-实现乐观锁和悲观锁/ 死锁问题 当 A, B 两个账户同时向对方转账时,会出现如下情况: 时刻 事务 1 (A 向 B 转账) 事务 2 (B 向 A 转账) T1 Lock A Lock B T2 Lock B (由于事务

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

Spring Boot with AOP 手头上的项目使用了Spring Boot, 在高并发的情况下,经常出现乐观锁加锁失败的情况(OptimisticLockingFailureException,同一时间有多个线程在更新同一条数据).为了减少直接向服务使用者直接返回失败结果的情况,可以使用这种方式解决这个问题: 捕获到OptimisticLockingFailureException之后,尝试一定次数的重试.超过重试次数再报错 为了不修改原有的业务方法的代码,使用AOP来实现错误处理功能

大家好,我是练习java两年半时间的南橘,从一名连java有几种数据结构都不懂超级小白,到现在懂了一点点的进阶小白,学到了不少的东西.知识越分享越值钱,我这段时间总结(包括从别的大佬那边学习,引用)了一些平常学习和工作中的重点(自我认为),希望给大家带来一些帮助 这篇文章源于周五一次生产问题,公司代码紧急上线之后,突然出现信息无法更新的问题.在排查日志文件以后,惊奇的发现没有任何错误日志,同时一个事务中的两个update方法竟然只有一条执行成功. 大家都感觉比较惊奇,然后开始肉眼对代码进行rev

之前写了一些辅助工作相关的Spring Boot怎么使用AOP.这里继续正题,怎么减少Spring Boot 乐观锁加锁报错的情况(基本可以解决). 1. 包依赖 spring-boot-starter-data-jpa, Spring Boot的JPA starter h2, H2内存数据库 spring-boot-starter-test,Spring Boot的Junit测试starter <dependency> <groupId>org.springframework.b

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

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

注明: 本文转载自http://www.hollischuang.com/archives/1537 在深入理解乐观锁与悲观锁一文中我们介绍过锁.本文在这篇文章的基础上,深入分析一下乐观锁的实现机制,介绍什么是CAS.CAS的应用以及CAS存在的问题等. 线程安全 众所周知,Java是多线程的.但是,Java对多线程的支持其实是一把双刃剑.一旦涉及到多个线程操作共享资源的情况时,处理不好就可能产生线程安全问题.线程安全性可能是非常复杂的,在没有充足的同步的情况下,多个线程中的操作执行顺序是不可预

AtomicInteger源码分析——基于CAS的乐观锁实现 1. 悲观锁与乐观锁 我们都知道,cpu是时分复用的,也就是把cpu的时间片,分配给不同的thread/process轮流执行,时间片与时间片之间,需要进行cpu切换,也就是会发生进程的切换.切换涉及到清空寄存器,缓存数据.然后重新加载新的thread所需数据.当一个线程被挂起时,加入到阻塞队列,在一定的时间或条件下,在通过notify(),notifyAll()唤醒回来.在某个资源不可用的时候,就将cpu让出,把当前等待线程切换为阻

一 引言--为什么mysql提供了锁 最近看到了mysql有行锁和表锁两个概念,越想越疑惑.为什么mysql要提供锁机制,而且这种机制不是一个摆设,还有很多人在用.在现代数据库里几乎有事务机制,acid的机制应该能解决并发调度的问题了,为什么还要主动加锁呢? 后来看到一篇文章,“防止更新丢失,并不能单靠数据库事务控制器来解决,需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决”.瞬间,世界观都崩塌了.非常不敢相信,于是自己写了代码检验一下. 数据库表是这样的.用count字段来做100次累加. 为了保证

1. 悲观锁与乐观锁 我们都知道,cpu是时分复用的,也就是把cpu的时间片,分配给不同的thread/process轮流执行,时间片与时间片之间,需要进行cpu切换,也就是会发生进程的切换.切换涉及到清空寄存器,缓存数据.然后重新加载新的thread所需数据.当一个线程被挂起时,加入到阻塞队列,在一定的时间或条件下,在通过notify(),notifyAll()唤醒回来.在某个资源不可用的时候,就将cpu让出,把当前等待线程切换为阻塞状态.等到资源(比如一个共享数据)可用了,那么就将线程唤醒,

WATCH 命令可以为 Redis 事务提供 check-and-set (CAS)行为. 被 WATCH 的键会被监视,并会发觉这些键是否被改动过了. 如果有至少一个被监视的键在 EXEC 执行之前被修改了, 那么整个事务都会被取消, EXEC 返回空多条批量回复(null multi-bulk reply)来表示事务已经失败. 举个例子, 假设我们需要原子性地为某个值进行增 1 操作(假设 INCR 不存在). 首先我们可能会这样做: val = GET mykey val = val +

1. 悲观锁与乐观锁 我们都知道,cpu是时分复用的,也就是把cpu的时间片,分配给不同的thread/process轮流执行,时间片与时间片之间,需要进行cpu切换,也就是会发生进程的切换.切换涉及到清空寄存器,缓存数据.然后重新加载新的thread所需数据.当一个线程被挂起时,加入到阻塞队列,在一定的时间或条件下,在通过notify(),notifyAll()唤醒回来.在某个资源不可用的时候,就将cpu让出,把当前等待线程切换为阻塞状态.等到资源(比如一个共享数据)可用了,那么就将线程唤醒,

Mysql 系列文章主页 =============== 从 这篇 文章中,我们知道 Mysql 并发事务会引起更新丢失问题,解决办法是锁.所以本文将对锁(乐观锁.悲观锁)进行分析. 第一部分 悲观锁 1 概念(来自百科) 悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括当前系统的其它事务,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它性,否则,即使在本系统中实

前言 乐观锁和悲观锁问题,是出现频率比较高的面试题.本文将由浅入深,逐步介绍它们的基本概念.实现方式(含实例).适用场景,以及可能遇到的面试官追问,希望能够帮助你打动面试官. 目录 一.基本概念 二.实现方式(含实例) 1.CAS(Compare And Swap) 2.版本号机制 三.优缺点和适用场景 四.面试官追问:乐观锁加锁吗? 五.面试官追问:CAS有哪些缺点? 六.总结 一.基本概念 乐观锁和悲观锁是两种思想,用于解决并发场景下的数据竞争问题. 乐观锁:乐观锁在操作数据时非常乐观,认为

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