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 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

原文地址:http://chenzhou123520.iteye.com/blog/1863407 上一篇文章<MySQL悲观锁总结和实践>谈到了MySQL悲观锁,但是悲观锁并不是适用于任何场景,它也有它存在的一些不足,因为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.如果加锁的时间过长,其他用户长时间无法访问,影响了程序的并发访问性,同时这样对数据库性能开销影响也很大,特别是对长事务而言,这样的开销往往无法承受.所以与悲观锁相对的,我们有了乐观锁,具体参见下面介绍:

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”

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL

本文摘自网络,仅供个人学习之用 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

原文:mysql乐观锁总结和实践 上一篇文章<MySQL悲观锁总结和实践>谈到了MySQL悲观锁,但是悲观锁并不是适用于任何场景,它也有它存在的一些不足,因为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.如果加锁的时间过长,其他用户长时间无法访问,影响了程序的并发访问性,同时这样对数据库性能开销影响也很大,特别是对长事务而言,这样的开销往往无法承受.所以与悲观锁相对的,我们有了乐观锁,具体参见下面介绍: 乐观锁介绍: 乐观锁( Optimistic Locking )

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

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测,如果发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如何去做.那么我们如何实现乐观锁呢,一般来说有以下2种方式: 1.使用数据版本(Version)记录机制实现,这是乐观锁最常用的一种实现方式.何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现.当读取数

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

乐观锁和悲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重要的基础理念. Mysql的悲观锁 什么是悲观锁(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操作来实现悲观锁. 当数据库执行select

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测,如果发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如何去做.那么我们如何实现乐观锁呢,一般来说有以下2种方式: 1.使用数据版本(Version)记录机制实现,这是乐观锁最常用的一种实现方式.何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现.当读取数

转载:http://chenzhou123520.iteye.com/blog/1863407 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测,如果发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如何去做.那么我们如何实现乐观锁呢,一般来说有以下2种方式: 1.使用数据版本(Version)记录机制实现,这是乐观锁最常用的一种实现方式.何谓数据版本?即为数据增

一篇文章<MySQL悲观锁总结和实践>谈到了MySQL悲观锁,但是悲观锁并不是适用于任何场景,它也有它存在的一些不足,因为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.如果加锁的时间过长,其他用户长时间无法访问,影响了程序的并发访问性,同时这样对数据库性能开销影响也很大,特别是对长事务而言,这样的开销往往无法承受.所以与悲观锁相对的,我们有了乐观锁,具体参见下面介绍: 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

最近学习了一下数据库的悲观锁和乐观锁,根据自己的理解和网上参考资料总结如下: 悲观锁介绍(百科): 悲观锁,正如其名,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). 使用场景举例:以MySQL InnoDB为例 商品goods表中有一个字

乐观锁 乐观锁是逻辑概念上的锁,不是数据库自带的,需要我们自己去实现.乐观锁是指操作数据库时(更新操作),想法很乐观,认为这次的操作不会导致冲突,在操作数据时,并不进行任何其他的特殊处理(也就是不加锁),而在进行更新后,再去判断是否有冲突了. 通常实现是这样的:在表中的数据进行操作时(更新),先给数据表加一个版本(version)字段,每操作一次,将那条记录的版本号加1.也就是先查询出那条记录,获取出version字段,如果要对那条记录进行操作(更新),则先判断此刻version的值是否与刚刚查

MySQL悲观锁是依靠数据库的锁机制来实现,以实现最大程度上的独占性.但由于现代的web系统一般都是高并发的,所以悲观锁在这样的情况下的适用性不高,所以我们有了和悲观锁相对应的乐观锁. 乐观锁,是说假设认为数据一般情况下不会造成冲突,在数据进行提交更新的时候,会对数据的冲突与否进行检测,如果发生冲突了,则返回错误的信息,让用户决定如何去做. 乐观锁的实现一般是在程序中来控制的.常规的实现一般有两种:使用数据版本(version),使用时间戳来实现. 实现详情: 1. 在表里添加一个字段versi

在多用户环境中,在同一时间可能会有多个用户更新相同的记录,这会产生冲突.这就是著名的并发性问题. 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. 乐观锁:假设不会发生并发冲突,只在提交操作时检查是否违反数据完整性.乐观锁不能解决脏读的问题. 悲观锁介绍(百科): 悲观锁,正如其名,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

前言 1)在数据库的锁机制中介绍过,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一致性以及数据库的一致性. 2)加锁是为了解决更新丢失问题 更新丢失 两次更新同时进行,后一次更新覆盖了前一次更新的情况,更新丢失是数据没有保证一致性导致的. ------事务A查询余额,此时balance=100------- '; ------事务B查询余额,此时balance=100------- '; ------事务A充值100,此时num=20