乐观锁 在便是过程中,我们经常会被问到乐观锁,悲观锁,都非常简单 乐观锁:顾名思义,思想十分乐观,总是认为不会出现问题,无论什么都不去上锁!如果出现了问题,就再更新测试 悲观锁:顾明思义,思想十分悲观,总是认为总会出现问题,无论什么都去上锁!再去操作 我们主要来讲一下乐观锁机会 官网的解释是这样的 乐观锁: 1. 先查询,获取版本号version = 1; A--线程 update air set name = "chougoushi", version = version + i w

本文以转账操作为例,实现并测试乐观锁和悲观锁. 完整代码:https://github.com/imcloudfloating/Lock_Demo GitHub Page:http://blog.cloudli.top/posts/Spring-Boot-&-MyBatis-实现乐观锁和悲观锁/ 死锁问题 当 A, B 两个账户同时向对方转账时,会出现如下情况: 时刻 事务 1 (A 向 B 转账) 事务 2 (B 向 A 转账) T1 Lock A Lock B T2 Lock B (由于事务

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

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(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

本篇介绍easymybatis如配置乐观锁和逻辑删除. 乐观锁 easymybatis提供的乐观锁使用方式跟JPA一样,使用@Version注解来实现.即:数据库增加一个int或long类型字段version,然后实体类version字段上加上@Version注解即可.实现原理是根据mysql的行锁机制(InnoDB下),同一条记录只能被一条SQL执行,后面的SQL排队等待.这样version改变后,等待中的SQL还是老的version号,因此更新失败. @Version private Lon

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

一.前言 Mybatis和Hibernate一样,是一个优秀的持久层框架.已经说过很多次了,原生的jdbc操作存在大量的重复性代码(如注册驱动,创建连接,创建statement,结果集检测等).框架的作用就是把这些繁琐的代码封装,这样可以让程序员专注于sql语句本身. MyBatis是一个支持普通SQL查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架.MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及对结果集的检索封装.MyBatis可以使用简单的XML或注解用于配置和原始映射,将接口和普通

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

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

1.10乐观锁_悲观锁_重入锁_读写锁_CAS无锁机制_自旋锁1)乐观锁:就像它的名字一样,对于并发间操作产生的线程安全问题持乐观状态,乐观锁认为竞争不总是会发生,因此它不需要持有锁,将 比较-设置 这两个动作作为一个原子操作尝试去修改内存中的变量,如果失败则表示发生冲突,那么就应该有相应的重试逻辑.     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

java锁分为三大类乐观锁.悲观锁.自旋锁 乐观锁:乐观锁是一种乐观思想,即认为读多写少,遇到并发写的可能性低,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,采取在写时先读出当前版本号,然后加锁操作(比较跟上一次的版本号,如果一样则更新),如果失败则要重复读-比较-写的操作.java 中的乐观锁基本都是通过 CAS 操作实现的,CAS 是一种更新的原子操作,比较当前值跟传入值是否一样,一样则更新,否则失败 悲观锁:悲观锁是就是悲观

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

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:

之前还是写过蛮多的关于锁的文章的: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/5994162.html <[转载]Java中的锁机制 synchronized & 偏向锁 & 轻量级锁 & 重量级锁 & 各自> http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/5935326.html <[Todo] 乐观悲观锁,自旋互斥锁等等> http://www.cnblogs.com/charlesblc/

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

悲观锁与乐观锁的区别 悲观锁会把整个对象加锁占为已有后才去做操作,Java中的Synchronized属于悲观锁.悲观锁有一个明显的缺点就是:它不管数据存不存在竞争都加锁,随着并发量增加,且如果锁的时间比较长,其性能开销将会变得很大. 乐观锁不获取锁直接做操作,然后通过一定检测手段决定是否更新数据,这种方式下,已经没有所谓的锁概念了,每条线程都直接先去执行操作,计算完成后检测是否与其他线程存在共享数据竞争,如果没有则让此操作成功,如果存在共享数据竞争则可能不断地重新执行操作和检测,直到成功为止.

案例说明: 银行两操作员同时操作同一账户.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”

前言 乐观锁和悲观锁问题,是出现频率比较高的面试题.本文将由浅入深,逐步介绍它们的基本概念.实现方式(含实例).适用场景,以及可能遇到的面试官追问,希望能够帮助你打动面试官. 目录 一.基本概念 二.实现方式(含实例) 1.CAS(Compare And Swap) 2.版本号机制 三.优缺点和适用场景 四.面试官追问:乐观锁加锁吗? 五.面试官追问:CAS有哪些缺点? 六.总结 一.基本概念 乐观锁和悲观锁是两种思想,用于解决并发场景下的数据竞争问题. 乐观锁:乐观锁在操作数据时非常乐观,认为

原文:https://www.cnblogs.com/qjjazry/p/6581568.html 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