是什么 全称compare and swap,一个CPU原子指令,在硬件层面实现的机制,体现了乐观锁的思想. JVM用C语言封装了汇编调用.Java的基础库中有很多类就是基于JNI调用C接口实现了多线程同步更新的功能. 原理 CMS有三个操作数:当前主内存变量的值V,线程本地变量预期值A,线程本地待更新值B.当需要更新变量值的时候,会先获取到内存变量值V然后很预期值A进行比较,如果相同则更新为B,如果不同,则将最新的变量值更新到预期值中再重新尝试上面的步骤,直到成功为止. 举例 以基于CAS实现

前言 激烈的锁竞争,会造成线程阻塞挂起,导致系统的上下文切换,增加系统的性能开销.那有没有不阻塞线程,且保证线程安全的机制呢?--乐观锁. 乐观锁是什么? 操作共享资源时,总是很乐观,认为自己可以成功.在操作失败时(资源被其他线程占用),并不会挂起阻塞,而仅仅是返回,并且失败的线程可以重试. 优点: 不会死锁 不会饥饿 不会因竞争造成系统开销 乐观锁的实现 CAS 原子操作 CAS.在 java.util.concurrent.atomic 中的类都是基于 CAS 实现的. 以 AtomicLo

介绍CAS操作前,我们先简单看一下乐观锁 与 悲观锁这两个常见的锁概念. 悲观锁: 从Java多线程角度,存在着“可见性.原子性.有序性”三个问题,悲观锁就是假设在实际情况中存在着多线程对同一共享的竞争,所以在操作前先占有共享资源(悲观态度).因此,悲观锁是阻塞,独占的,存在着频繁的线程上下文切换,对资源消耗较大.synchronized就是悲观锁的一种实现. 乐观锁: 如名一样,每次操作都认为不会发生冲突,尝试执行,并检测结果是否正确.如果正确则执行成功,否则说明发生了冲突,回退再重新尝试.乐

乐观锁是一种思想,本身代码里并没有lock或synchronized关键字进行修饰.而是采用一种version. 即先从数据库中查询一条记录得到version值,在更新这条记录时在where条件中对这个version进行判断是否发生了变化. 若version值不变则更新这条数据.若前后两个version值不等则不更新,继续下一次循环.这样就确保了在同一时间只有一个线程来修改这个值 如下只要updateCount=0则继续循环取值. try { //启动CAS乐观锁 do { BmRiderInt

简要说明: 表设计时,需要往表里加一个version字段.每次查询时,查出带有version的数据记录,更新数据时,判断数据库里对应id的记录的version是否和查出的version相同.若相同,则更新数据并把版本号+1:若不同,则说明,该数据发送并发,被别的线程使用了,进行递归操作,再次执行递归方法,知道成功更新数据为止 简单说说乐观锁.乐观锁是相对于悲观锁而言.悲观锁认为,这个线程,发生并发的可能性极大,线程冲突几率大,比较悲观.一般用synchronized实现,保证每次操作数据不会冲突

一.名词解释 1.悲观锁:认为每次对数据库的操作(查询.修改)都是不安全的,因此每次操作都会把这条数据锁掉,直到本次操作完毕释放该锁 2.乐观锁:查询数据的时候总是认为是安全的,不会锁数据:等到更新数据的时候会判断这个数据是否被人修改过,如果有人修改过了则本次修改失败 二.使用过程 1.悲观锁:悲观锁的内部实现是采用的数据库内部的锁机制,一个典型的依赖数据库的悲观锁调用: SELECT * FROM TABLE WHERE ID='1' FOR UPDATE; 这条语句锁定了TABLE表总id=

乐观锁 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. CAS便是乐观锁技术,当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时,只有其中一个线程能更新变量的值,而其它线程都失败,失败的线程并不会被挂起,而是被告知这次竞争中

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. 悲观锁其实就是 完全同步 比如 synchronized 关键字 或ReentrantLock 乐观锁就是不用同步,用数据库表的一个版本字段来控制,写操作之前 判断当前的版本与数据库中最新版本是否一致,如果不一致重新获取再执行写操作. 转自:  http://www.hollischuang.com/archives/934 乐观并发控制

先引入一些概念,直接Copy其他Blogs中的,我就不单独写了. 一.为什么会有锁 多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题: 1.丢失更新 A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果,比如订票系统 2.脏读 A用户修改了数据,随后B用户又读出该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致 3.不可重复读 A用户读取数据,随后B用户读出该数据并修改,此时A用户再读取数据时发现前后

订单并发这个问题我想大家都是有一定认识的,这里我说一下我的一些浅见,我会尽可能的让大家了解如何解决这类问题. 在解释如何解决订单并发问题之前,需要先了解一下什么是数据库的事务.(我用的是mysql数据库,这里以mysql为例) 1)     事务概念 一组mysql语句,要么执行,要么全不不执行. 2)  mysql事务隔离级别 Read Committed(读取提交内容) 如果是Django2.0以下的版本,需要去修改到这个隔离级别,不然乐观锁操作时无法读取已经被修改的数据 Repeatabl

MULTI 开启事务,后续的命令会被加入到同一个事务中 事务中的操作会发送给客服端,但是不会立即执行,而是将操作放到了该事务对应的一个队列中,服务端返回QUEQUD EXEC 执行EXEC后,事务中的命令才会执行 事务中的命令出错时,不会回滚也不会停止,而是继续执行下一步操作 DISCARD 取消事务,事务队列会被清空 原子性:不支持,不会回滚且继续执行, 隔离性:支持,事务中的命令顺序,不会被打断,先EXEC先执行,单机redis读写操作使用单进程单线程 持久性:不支持,redis 数据容易丢

乐观锁悲观锁是一种思想.可以用在很多方面. 比如数据库方面.悲观锁就是for update乐观锁就是 version字段 JDK方面:悲观锁就是sync乐观锁就是原子类(内部使用CAS实现) 本质来说,就是悲观锁认为总会有人抢我的.乐观锁就认为,基本没人抢. 适用场景: 悲观锁:比较适合写入操作比较频繁的场景,如果出现大量的读取操作,每次读取的时候都会进行加锁,这样会增加大量的锁的开销,降低了系统的吞吐量. 乐观锁:比较适合读取操作比较频繁的场景,如果出现大量的写入操作,数据发生冲突的可能性就会

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

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塞状态.等到资源(比如一个共享数据)可用了,那么就将线程唤醒,

一.Synchronized(this)锁代码块 用关键字synchronized修饰方法在有些情况下是有弊端的,若是执行该方法所需的时间比较长,线程1执行该方法的时候,线程2就必须等待.这种情况下就可以使用synchronized同步该方法中会引起线程安全的那部分代码,其余不会引起线程安全的就不需要同步,这部分代码就可以多线程并发执行,减少时间提高效率. 举例:多线程执行同一个方法时,同步方法和同步代码块花费时间的比较 1.synchronized修饰方法(同步方法) synchronized

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

首先介绍一些乐观锁与悲观锁: 悲观锁:总是假设最坏的情况,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阻塞直到它拿到锁.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.再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁. 乐观锁: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

Java 中15种锁的介绍 Java 中15种锁的介绍:公平锁,可重入锁,独享锁,互斥锁,乐观锁,分段锁,自旋锁等等,在读很多并发文章中,会提及各种各样锁如公平锁,乐观锁等等,这篇文章介绍各种锁的分类.介绍的内容如下: 公平锁 / 非公平锁 可重入锁 / 不可重入锁 独享锁 / 共享锁 互斥锁 / 读写锁 乐观锁 / 悲观锁 分段锁 偏向锁 / 轻量级锁 / 重量级锁 自旋锁 上面是很多锁的名词,这些分类并不是全是指锁的状态,有的指锁的特性,有的指锁的设计,下面总结的内容是对每个锁的名词进行一定

悲观的并发策略——Synchronized互斥锁 互斥锁是最常见的同步手段,在并发过程中,当多条线程对同一个共享数据竞争时,它保证共享数据同一时刻只能被一条线程使用,其他线程只有等到锁释放后才能重新进行竞争. synchronized就是一个典型的互斥锁,同时它也是一个JVM级别的锁,它的实现细节全部封装在JVM中实现,对开发人员只提供了synchronized关键词.根据锁的颗粒度,可以用synchronized对一个变量.一个方法.一个对象和一个类等加锁.被synchronized修饰的程序

网上关于Java中锁的话题可以说资料相当丰富,但相关内容总感觉是一大串术语的罗列,让人云里雾里,读完就忘.本文希望能为Java新人做一篇通俗易懂的整合,旨在消除对各种各样锁的术语的恐惧感,对每种锁的底层实现浅尝辄止,但是在需要时能够知道去查什么. 首先要打消一种想法,就是一个锁只能属于一种分类.其实并不是这样,比如一个锁可以同时是悲观锁.可重入锁.公平锁.可中断锁等等,就像一个人可以是男人.医生.健身爱好者.游戏玩家,这并不矛盾.OK,国际惯例,上干货. 〇.synchronized与Lock