----------------------------------------razor_js.lua---------------------------------------------------------
local cjson = require("cjson")
local cjson_safe = require("cjson.sa
问题描述在使用mysql数据库存储数据的前提下，有一个抢任务系统，一个任务只能分配给n个人，如果有高并发请求，如何保证数据完整性？一般做法在不考虑到数据是否完整的情况下，我们一般只会按照以下思维开发：用户请求抢任务接口读取数据库剩余数量如果大于0，剩余数量减1，更新数据库剩余数量（update task set count=count-1 where id=‘任务id’）返回数据出现的问题以及使用
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2023-08-08 10:31:48
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# 实现Redis Lua乐观锁
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 经验丰富的开发者
小白->>经验丰富的开发者: 请求学习Redis Lua乐观锁
经验丰富的开发者-->>小白: 确认学习意愿
小白->>经验丰富的开发者: 学习实现步骤
经验丰富的开
文章目录1. Redis事务简介2. Redis事务的操作命令3. Redis的事务回滚4. Redis监控事务 1. Redis事务简介在 Redis 中，也存在多个客户端同时向 Redis 系统发送命令的并发可能性，因此同一个数据，可能在不同的时刻被不同的线程所操纵，这样就出现了并发下的数据一致的问题。为了保证异性数据的安全性，Redis 为提供了事务方案。而 Redis 的事务是使用 MU
概念:这里抛开数据库来谈乐观锁和悲观锁,扯上数据库总会觉得和Java离得很远.悲观锁:一段执行逻辑加上悲观锁,不同线程同时执行时,只能有一个线程执行,其他的线程在入口处等待,直到锁被释放.乐观锁:一段执行逻辑加上乐观锁,不同线程同时执行时,可以同时进入执行,在最后更新数据的时候要检查这些数据是否被其他线程修改了(版本和执行初是否相同),没有修改则进行更新,否则放弃本次操作.从解释上可以看出,悲观锁
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2023-08-22 09:17:57
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持久层使用jpa时，默认提供了一个注解@Version来实现乐观锁简单来说就是用一个version字段来充当乐观锁的作用。先来设计实体类/**
* Created by xujingfeng on 2017/1/30.
*/
@Entity
@Table(name = "t_student")
public class Student { @Id @GenericGenerator(name
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2023-07-16 12:27:47
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package com.xxx.platform.util; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTe ...
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2021-08-17 15:04:00
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2评论
一.悲观锁
当用户想要修改一条数据时，根据键盘上的输入的数据，应用将提供绑定变量的值，然后重新利用这些绑定的变量的值作为过滤条件去查询这一行，这一次会锁定这一行，不允许其他会话更新。
在试图更新前就把记录锁住了，我们很悲观，对于这一行能不能保持未改变很是怀疑。
注意：
1.如果在查询这条数据和锁这条数据之间，有人做了修改，那么就会
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2023-10-20 23:59:07
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参考： MySQL/InnoDB中，乐观锁、悲观锁、共享锁、排它锁、行锁、表锁、死锁概念的理解乐观锁乐观锁最简单的实现就是在表中加一个版本号字段如version，每次新增设置为1，更新的时候检查版本号是否一致，如果不一致就更新失败。版本一致才能更新，然后将版本号+1。悲观锁首先数据库需要关闭自动提交功能，或者说是在jdbc中将自动提交设置成false。共享锁共享锁是当有sql进行查询的时候加上共享
数据库的管理员要分散他们的数据库，以便处理基于Web，B2B，电子商务的访问，快速的硬盘读写以及更多的资源或许只能解决一部分问题。疲乏的锁机制甚至会削弱拥有很好资源的应用性能。乐观锁可以大大改善具有较多事务处理的数据库载入性能，比如基于web的客户端访问。悲观锁引发的问题：大多数Oracle开发者已经非常熟悉悲观锁，即在对数据进行更新之前给数据加锁。使用熟悉的SELECT...FOR UPDATE
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
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2022-01-18 16:46:15
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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，所以在数据进行提常用的一种实现方式。何谓数据版本？即...
原创
2023-04-03 20:26:18
266阅读
乐观锁实操继上篇关于使用@PostConstruct注解提到的乐观锁，讲讲乐观锁的使用方法。
在实操前讲讲什么叫做乐观锁、悲观锁。
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
悲观锁认为随时有可能发生冲突，用锁保护所有临界区。日常使用的锁绝大多数都是悲观锁。优点： 1. 确保安全性，悲观锁临界区内不会发生并发问题。 2. 简单方便。 3. 使用悲观锁，在临界区内操作数据成功率高。缺点： 1. 如果临界区内耗时长，会影响程序整体工作效率。 2. 可能产生死锁。乐观锁乐观的认为不会发生并发冲突，不为临界区代码加锁，但会持有在运行临界区前的版本号。在完成临界区后对比
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2023-09-03 12:56:23
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标题1.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
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2023-09-07 16:43:24
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基于Synchronized和Lock实现的同步锁机制，属于悲观锁，保护线程安全最直观的方式。悲观锁在高并发场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，大量阻塞线程会导致系统的上下文切换，增加系统的性能开销。乐观锁：在操作共享资源时，总是抱着乐观的态度执行，认为自己可以成功的完成操作；但当多个线程同时操作一个共享资源时，只有一个线程会成功，而失败的线程不会像悲观锁一样在操作系统中挂起，而仅仅是返回，并且系
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2023-09-04 18:06:32
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锁机制：乐观锁：1）通过版本号来实现，先查询获取版本号，在更新的时候校验版本号并修改。悲观锁：同步关键字就是悲观锁，也称为排它锁。乐观锁还让用户查询当前版本号，悲观锁如果不释放，查都不让查询。乐观锁存在多种实现方式:mysql数据库版本号，redis实现，CAS实现等。在并发情况下，使用锁机制，防止争抢资源。 悲观锁是对数据的修改持悲观态度（认为数据在被修改的时候一定会存在并发问题），因
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2023-06-23 17:52:29
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乐观锁大致的意思是不具有互斥性，没有等待，大家都可以试试，但是谁成功不确定。像秒杀这种场景就非常符合乐观锁。最近拉勾的老师讲redis的时候讲述了乐观锁和分布式锁。其中乐观锁的操作就是下面思路：1:利用redis的watch功能，监控这个key的状态值2:获取到这个值后，创建事务3:给这个key到值+14:执行这个事务。 watch的作用就是当 Redis 使用 exec 命令执行事务
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2023-07-28 16:35:30
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示例总结乐观锁的概念就不再赘述了，不了解的朋友请自行百度谷歌之，今天主要说的是在项目中如何使用乐观锁，做成一个小demo。持久层使用jpa时，默认提供了一个注解@Version先看看源码怎么描述这个注解的@Target({ METHOD, FIELD })
@Retention(RUNTIME)
public @interface Version {
}简单来说就是用一个version字段来充当乐
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2023-08-16 19:04:55
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概念上区别乐观锁(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。悲观锁(Pessimistic Lock)：正如其名字一样，悲观锁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。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据
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2023-08-04 15:28:21
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