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

原文:Yii2.0的乐观锁与悲观锁 Web应用往往面临多用户环境,这种情况下的并发写入控制, 几乎成为每个开发人员都必须掌握的一项技能. 在并发环境下,有可能会出现脏读(Dirty Read).不可重复读(Unrepeatable Read). 幻读(Phantom Read).更新丢失(Lost update)等情况.具体的表现可以自行搜索. 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. 这里我们都不作解释了,拿这些关键词一搜,网上大把大把的. 但是,就于具体开发过

介绍 当涉及到企业应用程序时,正确地管理对数据库的并发访问是至关重要的.为此,我们可以使用Java Persistence API提供的乐观锁定机制.它导致在同一时间对同一数据进行多次更新不会相互干扰.为了使用OptimisticLocking,我们需要一个实体(Entity),其中包含一个带有@Version注释的属性.在使用它时,每个读取数据的事务都持有version属性的值.在事务想要进行更新之前,它将再次检查version属性.如果值在此期间发生了更改,则抛出ObjectOptimist

乐观所和悲观锁策略 悲观锁:在读取数据时锁住那几行,其他对这几行的更新需要等到悲观锁结束时才能继续 . 乐观所:读取数据时不锁,更新时检查是否数据已经被更新过,如果是则取消当前更新,一般在悲观锁的等待时间过长而不能接受时我们才会选择乐观锁. 在SELECT 的读取锁定主要分为两种方式: SELECT ... LOCK IN SHARE MODE SELECT ... FOR UPDATE 这两种方式在事务(Transaction) 进行当中SELECT 到同一个数据表时,都必须等待其它事务数据被

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.

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

 乐观锁和悲观锁 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.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. 乐观锁(Optimistic Lock), 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,可以使用版本号等

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: <

本篇介绍easymybatis如配置乐观锁和逻辑删除. 乐观锁 easymybatis提供的乐观锁使用方式跟JPA一样,使用@Version注解来实现.即:数据库增加一个int或long类型字段version,然后实体类version字段上加上@Version注解即可.实现原理是根据mysql的行锁机制(InnoDB下),同一条记录只能被一条SQL执行,后面的SQL排队等待.这样version改变后,等待中的SQL还是老的version号,因此更新失败. @Version private Lon

原文地址:https://my.oschina.net/oosc/blog/1620279 前言 锁是防止在两个事务操作同一个数据源(表或行)时交互破坏数据的一种机制. 数据库采用封锁技术保证并发操作的可串行性. 以Oracle为例: Oracle的锁分为两大类:数据锁(也称DML锁)和字典锁. 字典锁是Oracle DBMS内部用于对字典表的封锁. 字典锁包括语法分析锁和DDL锁,由DBMS在必要的时候自动加锁和释放锁,用户无机控制. Oracle主要提供了5种数据锁: 共享锁(Share T

  需求:系统中有一个自增的合同编号,在满足并发情况下,生成的合同编号是自增的. 测试工具:Apache Jmeter 实现方法: 创建一个数据库表.编号最大值记录表 表结构类似 CREATE TABLE `project_number_record` ( `id` varchar(64) NOT NULL, `record_year` date DEFAULT NULL COMMENT '记录年份', `max_value` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年份最大

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

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

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:

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

悲观锁的问题: 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. 乐观锁的原理大致一样,这里我提供两种思路: 1.使用数据版本(Version)记录机制实现,通过为数据库表增加一个数字类型的 "version" 字段来实现.当读取数据时,将version字段的值一同读出,数据每更

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

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,