随着业务量的增大,系统必然遇到了并发资源抢占的问题,也就引发了分布式的讨论。在实现了ZK后,虽然解决了部分问题,但总感觉还有更好的方法(Redis性能肯定是比ZK高的,在这里就不讨论了)。所以借助于CAS理论和Redis实现并发的念想就慢慢滋生了。顺便读了下Redis官方文档和Redis设计与实现发现Redis已经实现了CAS的操作,也就是我们所说的伪事物。##现状 先说下目前业务现状,
# 使用 RedisTemplate 实现乐观的指南 乐观是一种控制并发操作的机制,尤其在多线程或分布式系统中,确保数据一致性至关重要。Redis 提供了一种高效的方式来实现乐观,接下来我们将通过 RedisTemplate实现。 ## 流程概述 在使用 RedisTemplate 实现乐观的过程中,我们需要遵循以下流程: | 步骤 | 描述
原创 11月前
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文章目录描述redis操作参考链接 描述“乐观”是一种思想,旨在监视一数据,乐观的认为该值不会发生变化,而是在过程前后对监视数据进行比对,判断其是否被修改;因此,乐观并不上锁!大多数乐观是基于数据版本(version)的记录机制实现的。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”字段来实现读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新
转载 2024-06-04 11:39:35
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1,概论      事物这东西相信大家都不陌生吧,在学习Spring,Mybatis等框架中,      只要是涉及到数据存储和修改的,都会有事物的存在,      废话就不多说了下面我们来简单的介绍下Redis事物以及。2,Redis事物简介?    Redis 事务可以一次执行多个命令, 并且我们来了解几个重要的知识点:开启事物后,一切命令都会放入队列当中,当执行EXEC以后才会挨
初始值: 127.0.0.1:6389> get testRedisWatch "initial" 考虑两种情况: A 代码执行: 代码执行: 输出: 此时的值为: 127.0.0.1:6389> get testRedisWatch "0" 表明watch与exec之间没有其它客户端改变值的情况下
转载 2017-12-11 22:52:00
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概念:这里抛开数据库来谈乐观和悲观,扯上数据库总会觉得和Java离得很远.悲观:一段执行逻辑加上悲观,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,直到被释放.乐观:一段执行逻辑加上乐观,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
转载 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来实现乐观简单来说就是用一个version字段来充当乐观的作用。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
乐观介绍: 乐观( Optimistic Locking ) 相对悲观而言,乐观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
转载 2022-01-18 16:46:15
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乐观介绍:乐观( Optimistic Locking ) 相对悲观而言,乐观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
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悲观认为随时有可能发生冲突,用保护所有临界区。日常使用的绝大多数都是悲观。优点: 1. 确保安全性,悲观临界区内不会发生并发问题。 2. 简单方便。 3. 使用悲观,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
转载 2023-09-03 12:56:23
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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。疲乏的机制甚至会削弱拥有很好资源的应用性能。乐观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。悲观引发的问题:大多数Oracle开发者已经非常熟悉悲观,即在对数据进行更新之前给数据加锁。使用熟悉的SELECT...FOR UPDATE
机制:乐观: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:同步关键字就是悲观,也称为排它乐观还让用户查询当前版本号,悲观如果不释放,查都不让查询。乐观存在多种实现方式:mysql数据库版本号,redis实现,CAS实现等。在并发情况下,使用机制,防止争抢资源。 悲观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
转载 2023-06-23 17:52:29
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乐观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。最近拉勾的老师讲redis的时候讲述了乐观和分布式。其中乐观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
转载 2023-07-28 16:35:30
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示例总结乐观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,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
基于Synchronized和Lock实现的同步机制,属于悲观,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: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一样在操作系统中挂起,而仅仅是返回,并且系
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。悲观实现,往往依靠数据库提供的机制(也只有数据
MySQL有悲观乐观,但是悲观并不是适用于任何场景,它也有它存在的一些不足,因为悲观大多数情况下依靠数据库的机制实现,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,具体参见下面介绍:乐观介绍: 乐观( Optimis
java多线程中的分类多种多样,其中有一种主要的分类方式就是乐观和悲观进行划分的。这篇文章主要介绍如何自己手写一个乐观代码。不过文章为了保证完整性,会从基础开始介绍。一、乐观概念说是写乐观的概念,但是通常乐观和悲观的概念都要一块写。对比着来才更有意义。1、悲观概念悲观: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
首先需要说明,不管是乐观还是排他,其实都是在并发环境下面需要考虑的问题。比如防止商品数量的超买超卖乐观,悲观关于乐观表示对于数据的获取都很乐观,以为别人不会修改数据,所以不需要加锁。但是在更新的时候又会去判断一下有没有人更新过数据。关于乐观实现方式1.在数据库的每一行添加一列来表示版本号。 当更新的时候先判断一下版本号跟获取到的是否相同,如果相同则更新。否则失败,再次尝试获取2.添加
一、乐观介绍乐观( Optimistic Locking ) 相对悲观而言,乐观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呢,一般来说有以下2种方式:1、使用版本号实现乐观版本号的实现方式有两种,一个是数据版本机制,一个是时间戳机制。具体如下。a.使
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