考察点:数据库
悲观锁
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。悲观锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。
Java synchronized 就属于悲观锁的一种实现,每次线程要修改数据时都先获得锁,保证同一时刻只有一个线程能操作数据,其他线程则会被block。
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,但是在提交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。乐观锁适用于读多写少的应用场景,这样可以提高吞吐量。
乐观锁:假设不会发生并发冲突,只在提交操作时检查是否违反数据完整性。
乐观锁一般来说有以下2种方式:
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。当读取数据时,将version字段的值一同读出,数据每更新一次,对此version值加一。当我们提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对,如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等,则予以更新,否则认为是过期数据。
使用时间戳(timestamp)。乐观锁定的第二种实现方式和第一种差不多,同样是在需要乐观锁控制的table中增加一个字段,名称无所谓,字段类型使用时间戳(timestamp), 和上面的version类似,也是在更新提交的时候检查当前数据库中数据的时间戳和自己更新前取到的时间戳进行对比,如果一致则OK,否则就是版本冲突。
本文向大家介绍说一下乐观锁和悲观锁?相关面试题,主要包含被问及说一下乐观锁和悲观锁?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 乐观锁:每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在提交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。 悲观锁: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止,直到这个锁被释放。 数据库的乐观锁需要自
悲观锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作 乐观锁:假设不会发生并发冲突,只在提交操作时检查是否违反数据完整性。 乐观锁与悲观锁的具体区别: http://www.cnblogs.com/Bob-FD/p/3352216.html
本文向大家介绍Java并发问题之乐观锁与悲观锁,包括了Java并发问题之乐观锁与悲观锁的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 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
我遵循grails文档,它说要做悲观锁定,我可以这样做: 所以这会锁定计划实例,直到保存完成。现在在我的例子中,我想一次锁定多个计划,如下所示: 我在默认情况下是事务性的 grails 服务中执行此操作,但上述行没有按预期工作。它不会锁定所有行,并在执行并发事务时引发。 如何在阅读时锁定多行? 有关更多信息,请参见相关问题:grails中的并发事务导致数据库陈旧状态异常
在多用户环境中,在同一时间可能会有多个用户更新相同的记录,会产生冲突,解决方案有两种:乐观锁、悲观锁。 悲观锁在这里不讲,自行Google。 乐观锁假设不会发生并发冲突,只在提交操作时检查是否违反数据完整性,不完整则更新失败。 乐观锁实现方式 使用整数表示数据版本号.更新时检查版本号是否一致,如果相等,则更新成功,且版本号+1.如果不等,则数据已经被修改过,更新失败。 使用时间戳来实现。 本质上也
我使用SpringDataJPA和Hibernate作为PostgreSQL上的持久性提供者。我试图提供悲观锁定: 我尝试从两个线程中调用< code>findOneAndLock。我认为,如果< code >线程A锁定了对象,那么< code >线程B应该等到锁被释放。而是< code >线程B抛出< code > org . spring framework . ORM . objectopt