事务的实现就是利用数据库锁(行锁,表锁等),且db上锁,都是在操作之前上锁
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,可以使用版本号等机制。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。
两种锁各有优缺点,不可认为一种好于另一种,像乐观锁适用于写比较少的情况下,即冲突真的很少发生的时候,这样可以省去了锁的开销,加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突,上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能,所以这种情况下用悲观锁就比较合适。
观点1:只有冲突非常严重的系统才需要悲观锁;“所有悲观锁的做法都适合于状态被修改的概率比较高的情况,具体是否合适则需要根据实际情况判断。”,表达的也是这个意思,不过说法不够准确;的确,之所以用悲观锁就是因为两个用户更新同一条数据的概率高,也就是冲突比较严重的情况下,所以才用悲观锁。
观点2:最后提交前作一次select for update检查,然后再提交update也是一种乐观锁的做法,的确,这符合传统乐观锁的做法,就是到最后再去检查。但是wiki在解释悲观锁的做法的时候,’It is not appropriate for use in web application development.’, 现在已经很少有悲观锁的做法了,所以我自己将这种二次检查的做法也归为悲观锁的变种,因为这在所有乐观锁里面,做法和悲观锁是最接近的,都是先select for update,然后update
在实际应用中我们在更新数据的时候,更严谨的做法是带上更新前的“状态”,如
update order_table set status = ‘取消’ where order_id = 001 and status = ‘待支付’ and ..........;
update order_table set status = ‘已发货’ where order_id = 001 and status = ‘已支付’ and ..........;
然后在业务逻辑代码里判断更新的记录数,为0说明数据库已经被更新了,否则是正常的。
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