乐观和悲观悲观:总是假设最坏的情况(数据已经被修改,适用于经常写的情况),每次去拿数据的时候都会认为别人修改,所以,每次在拿数据时都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞,直到它拿到(共享资源每次只给一个线程使用,其他线程阻塞,用完后再把资源转让给其他线程),传统的关系型数据库里面就用到了很多这种机制,比如行、表、读、写等,都是在做操作之前先上锁,例如(synchronized和R
Java、悲观乐观、分布式?细说那年我们用过的一、概述Java,指的是应用中使用的;应用中在处理线程安全的问题时,常常使用synchronized 或者ReentrantLock等来保证线程安全。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。一般是指
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
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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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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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
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
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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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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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
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。这样的情况下会出现以下问题: 更新丢失:一个事务更新数据后,被另一个更新数据的事务覆盖。 脏读:一个事务读取另一个事物为提交的数据,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。 加锁的目的是在同一个时间只有
转载 2023-10-02 10:20:47
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讲到大家应该都不陌生。像是Java中常见的采用CAS算法实现乐观,典型的例子就是原子类,通过CAS自旋实现原子操作的更新,悲观通常都是Synchronized和Lock实现乐观与悲观乐观: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
转载 2023-08-11 20:58:49
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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
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
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
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
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的使用基于版本号的乐观使用条件判断方式的乐观使用源码分析 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的检测。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。乐观适合读多写少的场景,可以提高程序的吞吐量。悲观:在
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