golang中的锁是通过CAS原子操作实现的,Mutex结构如下: type Mutex struct {     state int32                     sema  uint32 }   //state表示锁当前状态,每个位都有意义,零值表示未上锁 //sema用做信号量,通过PV操作从等待队列中阻塞/唤醒goroutine,等待锁的goroutine会挂到等待队列中,并且陷入睡眠不被调度,unlock锁时才唤醒.具体在sync/mutex.go Lock函数实现中.

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. 通过 jdbc 实现时 sql 语句只要在整个语句之后加 for update 即可.例如: select …for update 乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的

Optimistic concurrency control https://en.wikipedia.org/wiki/Optimistic_concurrency_control Optimistic concurrency control (OCC) is a concurrency control method applied to transactional systems such as relational database management systems and softw

数据竞争和竞态条件 Go并发中有两个重要的概念:数据竞争(data race)和竞争条件(race condition).在并发程序中,竞争问题可能是程序面临的最难也是最不容易发现的错误之一. 当有两个或多个协程同时访问同一个内存地址,并且至少有一个是写时,就会发生数据竞争,它造成的影响就是读取变量的值将变得不可知. 数据竞争产生的原因是对于同一个变量的访问不是原子性的. 避免数据竞争可以使用以下三种方式: 使用原子操作 使用mutex对同一区域进行互斥操作 使用管道 (channel) 进行通

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

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,

悲观锁     如select * for update     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.但随之而来的就是数据库性能的大量开销,特别是对长事务而言,这样            的开销往往无法承受.   乐观锁     基于数据版本(version)机制实现: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” 字段来实现.读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加一.此时,将提交数据

银行两操作员同时操作同一账户就是典型的例子.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

1.无论是选择悲观锁策略,还是乐观锁策略.如果一个对象被上了锁,那么该对象都会受这个锁的控制和影响.如果这个锁是个排它锁,那么其它会话都不能修改它. 2.选择悲观锁策略,还是乐观锁策略,这主要是由应用和业务需求来确定的.如果你的应用和业务经常会出现从我看到要修改的记录的值,到我修改完成该记录这个时间段内,该记录有较大概率被其它会话所修改.换句话说就是,在我真正去做出修改时,这个记录的值很可能已经与我当初看到的不同了.那么这时,采取悲观锁策略,也许是更好的.而采取悲观锁策略的一个典型操作就是 se

在实际的多用户并发访问的生产环境里边,我们经常要尽可能的保持数据的一致性.而其中最典型的例子就是我们从表里边读取数据,检查验证后对数据进行修改,然后写回到数据库中.在读取和写入的过程中,如果在多用户并发的环境里边,其他用户已经把你要修改的数据进行了修改是非常有可能发生的情况,这样就造成了数据的不一致性. 最近在做快钱支付的时候就碰到了这个问题,原来的代码如下:1. 表Order的结构:    OrderId   int 自增长    Status   nvarchar(10)  //未处理时的状

AtomicInteger源码分析——基于CAS的乐观锁实现 1. 悲观锁与乐观锁 我们都知道,cpu是时分复用的,也就是把cpu的时间片,分配给不同的thread/process轮流执行,时间片与时间片之间,需要进行cpu切换,也就是会发生进程的切换.切换涉及到清空寄存器,缓存数据.然后重新加载新的thread所需数据.当一个线程被挂起时,加入到阻塞队列,在一定的时间或条件下,在通过notify(),notifyAll()唤醒回来.在某个资源不可用的时候,就将cpu让出,把当前等待线程切换为阻

一.锁的基本简介 1.1,为什么需要锁 首先,锁的概念产生,主要是为了解决并发性的问题.什么是并发性问题呢,比如: Angel现在银行有个账号,里面有存款1000块.现在,Angel的账户,在两个地方分别执行操作.首先,Angel妈妈拿着主卡在四川给Angel账户存钱,读取出Angel的余额是1000块.其次,Angel拿着副卡在廊坊从账户里取钱,读取出angel 的余额是1000块.这时候,angel取了200块钱,余额变为1000-200=800块.可是angel妈妈执行存钱1000块操作,

mysql乐观锁总结和实践 博客分类: MyBatis 数据库 mysql数据库乐观锁悲观锁 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