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时候,才会正式对数据冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则让返回用户错误信息,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.使用数据版本(Version)记录机制实现,这是乐观最常用一种实现方式。何谓数据版本?即为数据增
1.乐观1)操作数据时不会对操作数据进行加锁(这使得多个任务可以并行对数据进行操作),只有到数据提交时候才通过一种机制来验证数据是否存在冲突(一般实现方式是通过加版本号然后进行版本号对比方式实现);2)总是假设最好情况,每次去拿数据时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号机制和CAS算法实现。特点: 1.乐观
乐观与悲观乐观1)乐观特点2)乐观实现版本号机制CAS算法3)乐观缺点悲观乐观与悲观使用场景 乐观1)乐观特点乐观( Optimistic Locking ) 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时候,才会正式对数据冲突与否进行检测。如果发现冲突了,则返回错误信息,让用户决定如何去做。2)乐观实现实现乐观一般有以下2种方式,版本号机制一般是
mysql乐观总结和实践 上一篇文章《MySQL悲观总结和实践》谈到了MySQL悲观,但是悲观并不是适用于任何场景,它也有它存在一些不足,因为悲观大多数情况下依靠数据库机制实现,以保证操作最大程度独占性。如果加锁时间过长,其他用户长时间无法访问,影响了程序并发访问性,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,这样开销往往无法承受。所以与悲观锁相对,我们有了乐
目录乐观与悲观乐观实现方式乐观数据冲突处理办法乐观使用基于版本号乐观使用条件判断方式乐观使用源码分析 乐观与悲观乐观:在修改数据时,总是持乐观态度,认为数据不会被其他人修改,只在真正进行数据更新前进行数据冲突检测。如果发生冲突,则将异常结果向上层反馈(比如数据库更新返回0代表无数据更新),由上层逻辑进行处理。乐观适合读多写少场景,可以提高程序吞吐量。悲观:在
什么场景下需要使用? 在多节点部署或者多线程执行时,同一个时间可能有多个线程更新相同数据,产生冲突,这就是并发问题。这样情况下会出现以下问题: 更新丢失:一个事务更新数据后,被另一个更新数据事务覆盖。 脏读:一个事务读取另一个事物为提交数据,即为脏读。 其次还有幻读。。 针对并发引入并发控制机制,即加锁。 加锁目的是在同一个时间只有
转载 2023-10-02 10:20:47
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目录一、乐观和悲观概念二、实现方式三、相关问题 一、乐观和悲观概念乐观和悲观是两种思想,用于解决并发场景下数据竞争问题。 乐观乐观锁在操作数据时候非常乐观,认为别人不会在同一时刻修改数据,因此乐观不会上锁,只是在执行更新时候判断一下在此时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总是认为别人会同时修改数据,因此操作数据
转载 2023-08-11 21:01:11
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概念上区别乐观(Optimistic Locking):顾名思义,对加锁持有一种乐观态度,即先进行业务操作,不到最后一步不进行加锁,"乐观"认为加锁一定会成功,在最后一步更新数据时候再进行加锁。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机制(也只有数据
为什么需要锁在并发环境下,如果多个客户端访问同一条数据,此时就会产生数据不一致问题,如何解决,通过加锁机制,常见有两种乐观和悲观,可以在一定程度上解决并发访问。乐观乐观,顾名思义,对加锁持有一种乐观态度,即先进行业务操作,不到最后一步不进行加锁,"乐观"认为加锁一定会成功,在最后一步更新数据时候在进行加锁,乐观实现方式一般为每一条数据加一个版本号,具体流程是这样:&
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时候,才会正式对数据冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则让返回用户错误信息,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
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问题。比如防止商品数量超买超卖乐观,悲观关于乐观表示对于数据获取都很乐观,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.在数据库每一行添加一列来表示版本号。 当更新时候先判断一下版本号跟获取到是否相同,如果相同则更新。否则失败,再次尝试获取2.添加
讲到大家应该都不陌生。像是Java中常见采用CAS算法实现乐观,典型例子就是原子类,通过CAS自旋实现原子操作更新,悲观通常都是Synchronized和Lock实现乐观与悲观乐观:每次读数据时候都认为其他人不会修改,所以不会上锁,而是在更新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
转载 2023-08-11 20:58:49
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参考简单理解悲观乐观面试必备之乐观与悲观数据库索引到底是什么,是怎样工作?B-Tree和B+Tree1 对比悲观悲观假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性操作。 悲观特点是先获取,再进行业务操作。悲观(Pessimistic Lock),每次取数据时都认为数据会被其他线程修改,所以每次在拿数据时候都会上锁,这样一旦加锁,不同线程同时执行时,只能有一个线程执行,其
转载 2024-02-28 10:56:53
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数据库机制,今天彻底理清楚。文章中有参考整理其他一些有价值博客以及mysql官方文档内容,如有侵权请联系删除。数据库 先看一张图自己整理数据库树形图概要 数据库一般可以分为两类,一个是悲观,一个是乐观乐观一般是指用户自己实现一种机制,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时候,才会正式对数据冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则让返回用户错误
# Java MySQL 乐观实现 在软件开发中,数据库并发控制是一个重要问题。乐观是一种常用并发控制机制,它假设多个事务在同一时间对同一数据修改冲突概率很小,因此,在提交事务时,会检查在读取数据后是否有其他事务修改过该数据。如果数据没有被修改,则提交事务;否则,事务失败。本文将介绍如何在JavaMySQL实现乐观。 ## 乐观基本原理 乐观核心思想是:在读取数
原创 2024-07-26 06:07:38
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案例:  银行两操作员同时操作同一账户。比如A、B操作员同时读取一余额为1000元账户,A操作员为该账户增加100元,B操作员同时为该账户扣除50元,A先提交,B后提交。最后实际账户余额为1000-50=950元,但本该为1000+100-50=1050。这就是典型并发问题。  乐观机制在一定程度上解决这个问题。乐观,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
转载 2023-07-17 17:39:00
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Mybatis-plus快速入门地址: https://mp.baomidou.com/guide/quick-start.html#初始化工程使用第三方组件∶1、导入对应依赖2、研究依赖如何配置3、代码如何编写4、提高扩展技术能力!步骤1、创建数据库mybatis_plus2、创建user表DROP TABLE IF EXISTS user; CREATE TABLE user ( id
前言数据库机制是并发控制重要内容,是对程序控制数据一致性补充,更细粒度保障数据一致性,而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计一种规则。下面主要针对我们常见InnoDB和Myisam进行解析。注:下文提到分库分表、fail-fast理念如果有需要,可以给大家分享下,在我厂内部应用场景。???听着《嘴巴嘟嘟》,写着文章,有种初念感觉。花絮小明是一家小作坊屌丝程序员,工作3年,
# 乐观锁在Java实现 作为一名经验丰富开发者,我很高兴能为你提供关于如何在Java实现MySQL乐观指导。乐观是一种并发控制机制,它假设多个事务在同一时间对同一数据操作不会发生冲突。在这篇文章中,我将向你展示整个流程,并提供相应代码示例。 ## 流程概述 首先,让我们通过一个表格来概述实现乐观步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 |
原创 2024-07-19 04:42:55
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在基于 Java MySQL 项目中,处理并发数据更新时,乐观是一种常用策略。本文将带你详细了解 MySQLJava 乐观实现,通过以下几个部分进行深入探讨:背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和案例分析。 ## 背景描述 乐观是一种在数据库并发控制中使用技术,主要目标是减少使用,以提高性能。在过去几年中,随着互联网应用迅速发展,数据并发访问需求日益增加
原创 7月前
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