oracle有悲观也有乐观。          悲观比较安全一些,可以防止丢失更新,但是就是互相等待,影响效率。          一般会用乐观,即开始操作时,乐观的认为数据不会被其他人更改,直到提交时才加锁检查。比如在
乐观悲观的区别1.乐观悲观是什么乐观乐观表示当线程对数据进行操作时,认为不会有其他线程来修改数据,所以先不上锁,对数据操作之后,检查此时的数据是否和最开始线程进入时的数据一致,如果一致,那么就可以认为没有其他线程对数据进行修改,现在可以对数据进行更新;如果不一致,那么就再读数据,再操作再检查数据,直到可以更新数据为止。悲观:表示当前线程对数据操作时,认为一定会有其他线程去更改数
转载 2023-08-20 12:09:41
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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。乐观并发控制(乐观)和悲观并发控制(悲观)是并发控制主要采用的技术手段。下面将分别阐述这两种“”的区别与实现。悲观一、概念悲观,顾名思义,它持有一种非常悲观的态度,假设任何事务对数据的操作都会发生并发冲突。因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。 悲
一、机制分为悲观乐观理解:悲观:对数据保持一种比较悲观的想法,数据肯定会出现冲突(多个线程操作一条数据),在处理数据时,将数据锁住,防止其他操作。乐观: 与悲观持相反的态度,一般认为数据不会冲突,一般是在数据进行提交更新的时候才进行判断是否允许修改。二、具体实现方式实现:悲观:select * from user where name= 'tony' for update乐观
一、概念乐观悲观是两种思想,用于解决并发场景下的数据竞争问题。乐观乐观锁在操作数据时非常乐观,认为别人不会同时修改数据。因此乐观不会上锁,只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据:如果别人修改了数据则放弃操作,否则执行操作。悲观悲观锁在操作数据时比较悲观,认为别人会同时修改数据。因此操作数据时直接把数据锁住,直到操作完成后才会释放;上锁期间其他人不能修改数据。二、实
转载 2023-09-09 17:48:39
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首先要明确:无论是悲观还是乐观,都是人们定义出来的概念,可以认为是一种思想。其实不仅仅是关系型数据库系统中有乐观悲观的概...
原创 2021-09-17 13:56:16
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(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“”,即给我们选定的目标数据上锁,使其无法被其他程序修改。Hi
原创 2014-03-02 23:17:40
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什么是乐观/悲观? **无论是悲观还是乐观,都是人们定义出来的概念,可以认为是一种思想。**其实不仅仅是关系型数据库系统中有乐观悲观的概念,其实在java中也有广泛的应用。 悲观 概念 当我要对一条数据进行修改的时候,为了避免同时被其他人修改,于是我对该数据进行加锁操作,当其他人修改 ...
转载 2021-08-11 17:37:00
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悲观:一上来就加锁,每次只能一个线程进来,访问完毕后再解锁。乐观:一上来不上锁,认为是没有问题的,大家一起跑,等出现线程安全时才开始控制。  public class Test1 { private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); public static void main(Stri
原创 1月前
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悲观可以把悲观想成一个很小心的人,无论做什么操作之前,都要去加个,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到。但是在效率方面,处理加锁的机制会产生额外的开销,还有增加产生死锁的机会。另外如果只有只读事物,这个是没必要的。 传统的关系型数据库里边就用到了很多这种机制,比如读,写等,都是在做操作之前先上锁。悲观的实现在java中,synchronized就是一种悲观的实现。这个
概念上区别乐观(Optimistic Locking):顾名思义,对加锁持有一种乐观的态度,即先进行业务操作,不到最后一步不进行加锁,"乐观"的认为加锁一定会成功的,在最后一步更新数据的时候再进行加锁。悲观(Pessimistic Lock):正如其名字一样,悲观对数据加锁持有一种悲观的态度。因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观的实现,往往依靠数据库提供的机制(也只有数据
转载 2023-08-21 18:32:34
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理解:乐观悲观 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有没有人去更新过这个数据。悲观:每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次去拿数据的时候都会上锁。实现:一、悲观 1、排它,当事务在操作数据时把这部分数据进行锁定,直到操作完毕后再解锁,其他事务操作才可操作该部分数据。这将防止其他进程读取或修改表中的数据。 2、实现:大多数情
概述:的出现是为了保护共享资源的独占性的,避免多个线程同时操作一个共享资源。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,乐观悲观是并发控制主要采用的技术手段。乐观锁在关系数据库管理系统里,乐观并发控制(又名“乐观”,Optimistic Concurrency Control,缩写“OCC”)是一种并发控制的方法。从名字就可以看出来,乐观就是很
我们今天就来了解一下中的乐观悲观。在面试中,如果是Java后天研发的工程师,很有可能会考到这一个知识点。所以今天也就来说下这个。两者的概念乐观根据表面上来看每次去拿数据的时候认为别人都不会修改。所以不会上锁,有着更宽松的机制,减少了性能的开销。在更新的时候会根据版本号进行判断是否有程序去修改这个数据,例如版本号等机制,使用版本号的机制在进行数据提交的时候,如果版本号大于对应的版本号那么
转载 2023-09-20 15:52:41
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最近在工作过程中,用JPA的时候有一个注解。是@Lock(value = LockModeType.PESSIMITIC_READ) BizDistributeLock findFirstByBizName(String bizName);此外,还有一个LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE看语义,是悲观。那么,需求是这样的 有两张表,A表有数据做插入操作。可能会有多个用
最近,学习Mybatis-plus时,用到了乐观的插件。然后,我就对乐观悲观进行了了解。我发现,有一张图片很能反应乐观悲观的区别。 乐观首先来看乐观,顾名思义,乐观就是持比较乐观态度的。就是在操作数据时非常乐观,认为别的线程不会同时修改数据,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断在此期间别的线程有没有更新过这个数据。那么,当存在更新冲突时,后提交更新的数据因为找不到正
针对 MySQL的乐观悲观的使用,基本都是按照业务场景针对性使用的。针对每个业务场景,对应的使用。但是两种无非都是解决并发所产生的问题。下面我们来看看如何合理的使用乐观悲观何为悲观悲观(Pessimistic Lock):就是很悲观,每次去取数据的时候都认为别人会去修改,所以每次在取数据的时候都会给它上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它取到。比如用在库存增减问题上,
  以下是代码片段:  select*fromtestwhereid=10也就是没有for update这种锁定数据的语句的话,就不会造成阻塞了。另外一种情况,就是当数据库数据被锁定的时候,也就是执行刚才for update那条sql以后,我们在另外一个session中执行for update nowait后又是什么样呢。比如如下的sql语句。 由于这条语句中是制定采用nowait方式来进行检索,
乐观悲观乐观乐观(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。CAS便是乐观技术,当多个线程尝试使用CAS同时更新
悲观(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。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种机制,比如行,表等,读,写等,都是在做操作之前先上锁。乐观(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
转载 2023-10-02 10:37:49
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