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

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

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

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

"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,

更新数据使用Update方法 Update方法的第一个参数为需要更新的内容,可以为一个结构体指针或者一个Map[string]interface{}类型. 当传入的为结构体指针时,只有非nil和非0的field才会被作为更新的字段,也就是说结构体至少要有一个字段被赋予非0值 当传入的为Map类型时,key为数据库Column的名字,value为要更新的内容. Update方法将返回两个参数: 第一个为更新的记录数,需要注意的是 SQLITE 数据库返回的是根据更新条件查询的记录数而不是真正受更新

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

Hibernate支持两种锁机制: 即通常所说的"悲观锁(Pessimistic Locking)"和 "乐观锁(OptimisticLocking)". 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). Hibernate的加锁模式有: Ø LockMode.NONE : 无锁机制. Ø LockMode.WRITE :Hibernate在Ins

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

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操作来实现悲观锁.当数据库执行selec

数据的锁定分为两种,第一种叫作悲观锁,第二种叫作乐观锁. 1.悲观锁,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.[数据锁定:数据将暂时不会得到修改] 2.乐观锁,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. 理解: 1. 乐观锁是一种思想,具体实现是,表中有一个版本字段,第一次读的时候,获取到这个字段.处理完业务逻辑开始更新

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.之前有写过一篇文章关于并发的处理思路和解决方案,这里我单独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一次吧. 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 …

锁(locking) 业务逻辑的实现过程中,往往需要保证数据访问的排他性.如在金融系统的日终结算 处理中,我们希望针对某个cut-off时间点的数据进行处理,而不希望在结算进行过程中 (可能是几秒种,也可能是几个小时),数据再发生变化.此时,我们就需要通过一些机制来保证这些数据在某个操作过程中不会被外界修改,这样的机制,在这里,也就是所谓 的“锁”,即给我们选定的目标数据上锁,使其无法被其他程序修改. Hibernate支持两种锁机制:即通常所说的“悲观锁(Pessimistic Locking

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操作来实现悲观锁.当数据库执行selec

这篇文章讲了 1.同步异步概念(消去很多疑惑),同步就是一件事一件事的做:sychronized就是保证线程一个一个的执行. 2.我们需要明白,锁机制有两个层面,一种是代码层次上的,如Java中的同步锁,典型的就是同步关键字synchronized ( 线    程级别的).另一个就是数据库层次上的,比较典型的就是悲观锁和乐观锁. 3.常见并发同步案例分析   附原文链接 http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4385508.html 对于我们开发的网站,如果网站的访问

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操作来实现悲观锁.当数据库执行selec

mysql增加version字段实现乐观锁,实现高并发下的订单库存的并发控制,通过开启多线程同时处理模拟多个请求同时到达的情况 ============================================================= 完整的代码请到GIthub查看:https://github.com/AngelSXD/swapping 多个线程处理完后再做事情:https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/9456006.html =======

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操作来实现悲观锁.当数据库执行selec

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

原文地址:https://cloud.tencent.com/developer/news/227982 为什么需要锁 在并发环境下,如果多个客户端访问同一条数据,此时就会产生数据不一致的问题,如何解决,通过加锁的机制,常见的有两种锁,乐观锁和悲观锁,可以在一定程度上解决并发访问. 乐观锁 乐观锁,顾名思义,对加锁持有一种乐观的态度,即先进行业务操作,不到最后一步不进行加锁,"乐观"的认为加锁一定会成功的,在最后一步更新数据的时候在进行加锁,乐观锁的实现方式一般为每一条数据加一个版本号

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