悲观锁：1.关闭自动提交：set autocommit = 0; 2.第二步：左边利用 select .... for update 的悲观锁语法锁住记录3.执行更新操作并提交事务例子：Sql语句：update employee set money = 0 + 1 where id = 1;
commit;乐观锁：理解一：就是 CAS 操作理解二：类似于 SVN、GI
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2023-08-02 10:37:44
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SpringBoot整合Myabtis-Plus在与官网配置一致的情况下依旧无法生效，如下整合mybatis-plus1、依赖导入<!-- mybatis-plus-->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus
我们常用的存储引擎就MyISAM和InnoDB。MyISAM存储主要就简单的表级别锁，下面只说InnoDB的各种锁类型。InnoDB不仅支持行级别的锁，也支持表级别的锁。平常我们会听到各种锁，你是不是不仅迷茫它们怎么用的，还会迷茫它们 各自之间都是什么关系？什么是乐观锁和悲观锁？ 乐观锁和悲观锁是泛指，不是具体的锁。乐观锁：也叫乐观并发控制，它总是乐观的认为用户在并发事务处理时不会影响彼此的数据。
一、乐观锁的介绍 乐观锁是相对悲观锁而言，也是为了避免数据库幻读、业务处理时间过长等原因引起数据处理错误的一种机制，但乐观锁不会刻意使用数据库本身的锁机制，而是依据数据本身来保证数据的正确性。 乐观锁的机制：对每条数据库加上版本号或时间撮，在每次对数据进行操作(尤其是修改操作)时，总会带上版本号获取数据同时更改后修改版本号。二、乐观锁的代码示例 2.
1、什么悲观锁是？在同一时间内只允许一个线程更新数据 ，在查询的时候锁住查询出来的结果集，如果没有加聚集索引那么会锁定整张表，锁定期间可以新增和查询数据。go
CREATE TABLE T
(
t_id int,
t_name nvarchar(1024),
t_count int,
t_version int
)
go
insert into t(t_i
乐观锁如一个金融系统，当某个操作员读取用户的数据，并在读出的用户数据的基础上进行修改时(如更改用户帐户余额)，如果采用悲观锁机制，也就意味着整个操作过程中(从操作员读出数据、开始修改直至提交修改结果的全过程，甚至还包括操作员中途去煮咖啡的时间)，数据库记录始终处于加锁状态，可以想见，如果面对几百上千个并发，这样的情况将导致怎样的后果。乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁，大多是基于数据版本
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2023-09-15 17:29:30
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前言：Mysql是一个支持插件式存储引擎的数据库系统，本文讨论的锁机制也主要包含两部分SERVER层的锁和存储引擎的锁，存储引擎是指innodb，其它存储引暂不讨论。1. 数据库中锁相关的基本概念1) 乐观锁，悲观锁乐观锁和悲观锁都是一种并发控制策略。悲观锁假定多个事务会同时访问同一个资源，采用的策略是“先上锁，后访问”，这种策略会有死锁的风险。乐观锁相对于悲观锁而言，假定多个事务在运行过程中不会
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2023-09-05 12:24:09
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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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关注公众号，回复“1024”获取2TB学习资源！今天我将详细的为大家介绍 MySQL 的 MVCC 相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发支持一波！！！什么是 MVCCMVCC ( Multi-VersionConcurrency Control) (注：与MVCC相对的，是基于锁的并发控制，Lock-Based Concurrency Control)是
一 锁 锁是一种保证数据安全的机制和手段，而并不是特定于某项技术的。悲观锁和乐观锁亦是如此。本篇介绍的悲观锁和乐观锁是基于数据库层面的。 二 悲观锁悲观锁认为被它保护的数据是极其不安全的，每时每刻都有可能变动，一个事务拿到悲观锁后（可以理解为一个用户），其他任何事务都不能对该数据进行修改，只能等待锁被释放才可以执行。 数据库中的行锁，表锁，读锁，写锁，以及syncronized实现的锁均为悲观锁。
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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首先需要说明，不管是乐观锁还是排他锁，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锁，悲观锁关于乐观锁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。关于乐观锁的实现方式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
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2023-07-28 13:39:17
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后面会按照下图，分批次对Mysql的锁和大家一起分享前言数据库的锁机制是并发控制的重要内容，是对程序控制数据一致性的补充，更细粒度的保障数据的一致性，而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。下面主要针对我们常见的InnoDB和Myisam进行解析。乐观锁&悲观锁乐观并发控制和悲观并发控制是并发控制采用的主要方法。乐观锁和悲观锁不仅在关系数据库里应用，在Hibernate、Me
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2023-06-16 19:41:45
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上一篇中分析了测试锁的两种实现TASLock和TTASLock，主要对这两种锁的性能进行了分析。对于TTASLock，我们知道比TASLock性能上要好很多，具体分析已经讲过了。我们最后也说了，TTASLock虽然比TASLock大有改进，但是在性能上还是不够理想。这一篇的目的就是针对TTASLock做一下改进。我们再来看一下TTASLock的实现源码和加锁的流程图：/**
*
* Test te
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2023-08-30 17:38:06
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一、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锁呢，一般来说有以下2种方式：1、使用版本号实现乐观锁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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2023-08-04 13:27:51
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背景在电商购物的场景下，当我们点击购物时，后端服务就会对相应的商品进行减库存操作。在单实例部署的情况，我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁，防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题。但在实践中，为了提高系统的可用性，我们一般都会进行多实例部署。而不同实例有各自的JVM，被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥。因此，为了保证在分布式场景下的数据一致性
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2023-08-19 20:12:47
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讲到锁大家应该都不陌生。像是Java中常见的采用CAS算法实现的乐观锁，典型的例子就是原子类，通过CAS自旋实现原子操作的更新，悲观锁通常都是Synchronized和Lock实现。乐观锁与悲观锁乐观锁：每次读数据的时候都认为其他人不会修改，所以不会上锁，而是在更新的时候去判断在此期间有没有其他人更新了数据，可以使用版本号机制。在数据库中可以通过为数据表增加一个版本号字段实现。读取数据时将版本号一
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2023-08-11 20:58:49
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乐观锁( Optimistic Locking ) 相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。而乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁，大多是基于数据版本( Version )记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在
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2023-08-10 20:24:10
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什么是MVCCMVCC (Multi-Version Concurrency Control) (注：与MVCC相对的，是基于锁的并发控制，Lock-Based Concurrency Control)是一种基于多版本的并发控制协议，只有在InnoDB引擎下存在。MVCC是为了实现事务的隔离性，通过版本号，避免同一数据在不同事务间的竞争，你可以把它当成基于多版本号的一种乐观锁。
锁（ 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 “ 锁 ” ，即给我们选定的目标数据上锁，使其无法被其
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2023-08-01 22:34:02
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