悲观锁和乐观锁
该文档是:悲观锁和乐观锁讲解
日期:2020-11-27
1. 悲观锁和乐观锁概述
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(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程)。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。Java中synchronized
和ReentrantLock
等独占锁就是悲观锁思想的实现。
乐观锁
总是假设最好的情况,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,可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库提供的类似于write_condition机制,其实都是提供的乐观锁。
两种锁的使用场景
从上面对两种锁的介绍,我们知道两种锁各有优缺点,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(多读场景),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。但如果是多写的情况,一般会经常产生冲突,这就会导致上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能,所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。
2. JDBC代码实现悲观锁
这个事务演示行级锁,代码如下(sql语句后边for update是手动行锁也就是悲观锁关键代码):
控制台会输出结果集(如图下),但此时程序还不会结束,会卡在打了断点的那一行,也就是还没有提交事务:
此时另一个事务执行Update语句去修改被锁住的那几行的数据:
执行该程序,此时因为job = "MANAGER"的行数据都被锁住了,这个执行Update操作的事务程序会卡在那一直等待,然后超时报错。
要想可以修改数据,得让之前的那个锁解开,也就是得提交事务,那么点击这个按钮代码执行结束,带有行级锁的事务成功提交:
此时再运行执行Update的事务,控制台返回3,代表成功修改了表中job="MANAGER"的三条数据:
至此JDBC代码实现悲观锁效果演示完毕!
3. 乐观锁的简单例子
举一个简单的例子:
假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段,当前值为 1 ;而当前帐户余额字段( balance )为 $100 。
- 操作员 A 此时将其读出( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 $50( $100-$50 )。
- 在操作员 A 操作的过程中,操作员B 也读入此用户信息( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 $20 ( $100-$20 )。
- 操作员 A 完成了修改工作,将数据版本号加一( version=2 ),连同帐户扣除后余额( balance=$50 ),提交至数据库更新,此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本,数据被更新,数据库记录 version 更新为 2 。
- 操作员 B 完成了操作,也将版本号加一( version=2 )试图向数据库提交数据( balance=$80 ),但此时比对数据库记录版本时发现,操作员 B 提交的数据版本号为 2 ,数据库记录当前版本也为 2 ,不满足 “ 提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略,因此,操作员 B 的提交被驳回。
这样,就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员A 的操作结果的可能。
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