假如两个线程同时修改数据库同一条记录,就会导致后一条记录覆盖前一条,从而引发一些问题. 例如: 一个售票系统有一个余票数,客户端每调用一次出票方法,余票数就减一. 情景: 总共300张票,假设两个售票点,恰好在同一时间出票,它们做的操作都是先查询余票数,然后减一. 一般的sql语句: declare @count as int begin tran select @count=count from ttt WAITFOR DELAY '00:00:05' --模拟并发,故意延迟5秒 commit

sql server对并发的处理-乐观锁和悲观锁 假如两个线程同时修改数据库同一条记录,就会导致后一条记录覆盖前一条,从而引发一些问题. 例如: 一个售票系统有一个余票数,客户端每调用一次出票方法,余票数就减一. 情景:  总共300张票,假设两个售票点,恰好在同一时间出票,它们做的操作都是先查询余票数,然后减一. 一般的sql语句: declare @count as int   begin tran     select @count=count from ttt     WAITFOR D

数据的锁定分为两种方法,第一种叫做悲观锁,第二种叫做乐观锁.什么叫悲观锁呢,悲观锁顾名思义,就是对数据的冲突采取一种悲观的态度,也就是说假设数据肯定会冲突,所以在数据开始读取的时候就把数据锁定住.而乐观锁就是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,则让用户返回错误的信息,让用户决定如何去做. 先从悲观锁开始说.在SqlServer等其余很多数据库中,数据的锁定通常采用页级锁的方式,也就是说对一张表内的数据是一种串行化的更新插

转载:http://www.hollischuang.com/archives/934 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.hibernate.tair等都

1 悲观锁,乐观锁 悲观锁:顾名思义,很悲观,就是每次拿数据的时候都认为别的线程会修改数据,所以在每次拿的时候都会给数据上锁.上锁之后,当别的线程想要拿数据时,就会阻塞,直到给数据上锁的线程将事务提交或者回滚.传统的关系型数据库里就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁,共享锁,排他锁等,都是在做操作之前先上锁. 乐观锁: 乐观锁其实不会上锁.顾名思义,很乐观,它默认别的线程不会修改数据,所以不会上锁.只是在更新前去判断别的线程在此期间有没有修改数据,如果修改了,会交给业务层去处理. 2 行锁,表

原文地址 http://www.cnblogs.com/zhycyq/articles/2636748.html 50种方法优化SQL Server数据库查询 查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询:

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,

SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多,常见的有以下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优

高并发问题是程序设计所必须要解决的问题,解决此类问题最主要的途径就是对对程序进行加锁控制.hibernate对加锁机制同样做出了实现,常用加锁方式为悲观锁和乐观锁.悲观锁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,通常是由数据库机制实现的,在整个过程中把数据锁住(查询时),只要事务不释放(提交或者回滚)任何用户都不能查看或修改. 悲观锁的应用: 悲观锁的应用十分的简单,如果使用get或load方法进行查

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

Hibernate谈到悲观锁.乐观锁,就要谈到数据库的并发问题,数据库的隔离级别越高它的并发性就越差 并发性:当前系统进行了序列化后,当前读取数据后,别人查询不了,看不了.称为并发性不好 数据库隔离级别:见前面章级 025-1悲观锁: 悲观锁:具有排他性(我锁住当前数据后,别人看到不此数据) 悲观锁一般由数据机制来做到的. 悲观锁的实现 通常依赖于数据库机制,在整修过程中将数据锁定,其它任何用户都不能读取或修改(如:必需我修改完之后,别人才可以修改) 悲观锁的适用场景: 悲观锁一般适合短事务比较

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

一.相关名词 |--表级锁(锁定整个表) |--页级锁(锁定一页) |--行级锁(锁定一行) |--共享锁(S锁,MyISAM 叫做读锁) |--排他锁(X锁,MyISAM 叫做写锁) |--悲观锁(抽象性,不真实存在这个锁) |--乐观锁(抽象性,不真实存在这个锁) 二.InnoDB与MyISAM Mysql 在5.5之前默认使用 MyISAM 存储引擎,之后使用 InnoDB .查看当前存储引擎: show variables like '%storage_engine%'; MyISAM

恼骚 最近在搞并发的问题,订单的异步通知和主动查询会存在并发的问题,用到了Mysql数据库的 for update 锁 在TP5直接通过lock(true),用于数据库的锁机制 Db::name('pay_order')->where('order_no',‘S1807081342018949’)->lock(true)->find(); 打印生成的SQL语句 SELECT * FROM `pay_order` WHERE `order_no` = 'S1807081342018949'

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

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

一.定义 1.悲观锁:即很悲观,每次拿数据的时候都觉得数据会被人更改,所以拿数据的时候就把这条记录锁掉,这样别人就没法改这条数据了,一直到你的锁释放. 2.乐观锁:即很乐观,查询数据的时候总觉得不会有人更改数据,等到更新的时候再判断这个数据有没有被人更改,有人更改了则本次更新失败. 二.实现过程 2.悲观锁:悲观锁的实现采用的数据库内部的锁机制,一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用: select * from account where name=”张三” for update  这条sql 语句

为了得到最大的性能,一般数据库都有并发机制,不过带来的问题就是数据访问的冲突.为了解决这个问题,大多数数据库用的方法就是数据的锁定. 数据的锁定分为两种方法,第一种叫做悲观锁,第二种叫做乐观锁.什么叫悲观锁呢,悲观锁顾名思义,就是对数据的冲突采取一种悲观的态度,也就是说假设数据肯定会冲突,所以在数据开始读取的时候就把数据锁定住.而乐观锁就是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,则让用户返回错误的信息,让用户决定如何去做.

为了得到最大的性能,一般数据库都有并发机制,不过带来的问题就是数据访问的冲突.为了解决这个问题,大多数数据库用的方法就是数据的锁定. 数据的锁定分为两种方法,第一种叫做悲观锁,第二种叫做乐观锁.什么叫悲观锁呢,悲观锁顾名思义,就是对数据的冲突采取一种悲观的态度,也就是说假设数据肯定会冲突,所以在数据开始读取的时候就把数据锁定住.而乐观锁就是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,则让用户返回错误的信息,让用户决定如何去做.

简介 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. 用途 乐观锁和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.其实不仅仅是数据库系统中有乐观锁和悲观锁的概念,像 memcache.hibernate.tair 等都有类似的概念.针对于不同的业务场景,应该选用不同的并发控制方式.所以,不要把乐观并发控制和悲观并发控制狭义的理解为 DBMS 中的概念,更