什么是CAS（1）CAS(compare and swap) 比较并替换，比较和替换是线程并发算法时用到的一种技术 （2）CAS是原子操作，保证并发安全，而不是保证并发同步 （3）CAS是CPU的一个指令 （4）CAS是非阻塞的、轻量级的乐观锁为什么说CAS是乐观锁乐观锁，严格来说并不是锁，通过原子性来保证数据的同步，比如说数据库的乐观锁，通过版本控制来实现等，所以CAS不会保证线程同步。乐观的认
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2023-11-08 23:18:38
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出现背景：在需要提高程序的并发量的时候就需要使用多线程，但是多线程中有时会有线程不安全的问题，使用锁的话，必然会降低程序的执行效率。使用场景：在一些场景下线程不安全出现的频率较小，特别是我们读数据的时候比较多，修改数据的时候比较少，这个时候就可以使用乐观锁来解决。传统的就是不管会不会出现线程安全，直接带上锁，也就是悲观锁。在写数据多的场景，使用悲观锁要好一点，不管三七二十一，直接synchroni
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2023-11-03 06:59:45
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什么是悲观锁，什么是乐观锁，它们是如何实现的？定义悲观锁：对世界充满不信任，认为一定会发生冲突，因此在使用资源前先将其锁住，具有强烈的独占和排他特性。乐观锁：相信世界是和谐的，认为接下来的操作不会和别人发生冲突，因此不会上锁，直接进行计算，但在更新时还是会判断下这期间是否有人更新过(该有的谨慎还是不能少)，再决定是重新计算还是更新。悲观锁悲观锁认为一定会有人和它同时访问目标资源，因此必须先将其锁定
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2023-09-26 12:43:38
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一、乐观锁 先表明态度，乐观锁并不是一个好的实现方式！ 在mysql中，我们一般通过给数据表额外建一个version字段，读的时候读出verson，更新的时候 v2 = versin+1，语句为update xxx set xxx=xxx, version = version + 1 where id = xxx and version < v2;只要有人在我前面更新了，我就会更新失败。然后
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2024-01-20 22:36:21
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# 在 Java 中实现乐观锁
在数据库操作中，乐观锁是一种用于控制并发更新的技术。它假设多个事务不会相互影响，允许他们并行执行。当数据更新时，乐观锁会检查数据的版本或时间戳，确保没有其他事务在此期间修改了数据。接下来，我们将通过一个简单的例子来演示如何在 Java 中实现乐观锁。
## 流程概述
下面的表格总结了使用乐观锁的主要步骤和目的：
| 步骤 | 目的
在现代微服务架构中，乐观锁是一种常见的数据并发控制策略，尽管它可以有效减小锁竞争的开销，但在实现中仍然可能导致各种问题。在这篇文章中，我将详细记录在 Java 中使用乐观锁时遇到的问题及解决方案，帮助读者更好地理解和应用乐观锁。
### 问题背景
在一个电商平台中，用户可以同时购买商品。为了确保数据一致性，我们使用了乐观锁来控制并发修改。在此场景中，我们需要考虑多个用户对同一件商品库存的并发操
mysql乐观锁总结和实践 上一篇文章《MySQL悲观锁总结和实践》谈到了MySQL悲观锁，但是悲观锁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。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
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2023-11-14 10:32:03
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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，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提 交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据&
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2023-09-04 11:12:40
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简介 ES在添加和更新操作，其实是不安全的，所有的数据库db系统都会存在并发问题像关系型数据库MySQL，Oracle，SQL Server默认采用的是悲观锁。 在ElasticSearch中采用的乐观锁，下面先熟悉下什么是乐观锁和悲观锁：悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，
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2024-05-15 18:23:33
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MySQL中的乐观锁实现需要使用到版本号机制，即在数据表中增加一个版本号列，每次修改时检查版本号，验证版本号是否匹配，若匹配则执行修改操作，同时将版本号递增。 以下是MySQL乐观锁的实现方法：1.在数据表中增加版本号列，例如：ALTER TABLE table_name ADD COLUMN version INT DEFAULT 0; 2.在修改数据时增加版本号验证，例如：UPDATE tab
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2023-06-01 14:25:01
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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
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2023-12-09 12:04:59
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悲观锁悲观锁：总是假设最坏的情况，每一次去拿数据都默认别人会修改，所以每次拿数据都会上锁，这样就会导致有其他人想要拿数据就会阻塞直到获取到这把锁。悲观锁表示当前线程对数据操作时，认为一定会有其他线程去更改数据，所以在获取资源时，就直接上锁，让其他线程去阻塞。只有当自己操作完成，更新完数据时，才释放锁的资源，让其他线程去操作。synchronized关键字的实现是悲观锁。悲观锁机制存在的问题：1、多
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2024-01-02 10:05:32
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数据库级别乐观锁锁解决方案:乐观锁机制其实就是在数据库表中引入一个版本号（version）字段来实现的。当我们要从数据库中读取数据的时候，同时把这个version字段也读出来，如果要对读出来的数据进行更新后写回数据库，则需要将version加1，同时将新的数据与新的version更新到数据表中，且必须在更新的时候同时检查目前数据库里version值是不是之前的那个version，如果是，则正常更新
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2023-09-01 17:54:06
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Java 按照锁的实现分为乐观锁和悲观锁，乐观锁和悲观锁并不是一种真实存在的锁，而是一种设计思想，乐观锁和悲观锁对于理解 Java 多线程和数据库来说至关重要，那么本篇文章就来详细探讨一下这两种锁的概念以及实现方式。悲观锁悲观锁是一种悲观思想，它总认为最坏的情况可能会出现，它认为数据很可能会被其他人所修改，所以悲观锁在持有数据的时候总会把资源 或者 数据 锁住，这样其他线程想要请求这个资源的时候就
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2024-07-10 20:28:46
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今天我们来聊下线程中的悲观锁和乐观锁，首先提到"悲观锁"，"乐观锁"提到这两个名词，大家可能会先想到数据库。注意啦，我们这里讲的是多线程中的锁，而不是数据库中的锁(没听过的童鞋，可以百度了解下。大概思想同线程中的悲乐锁思想差不多)。在Java中，常用Api提供的锁就是synchronized和lock，以及CAS。不知道大家有没有这
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2023-09-30 15:03:25
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我们知道悲观锁在高并发的场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，大量阻塞线程会导致系统上下文切换，增加系统的性能开销。那么有没有可能实现一种非阻塞的锁机制来保证线程的安全呢？答案是肯定的。今天我就带你学习下乐观锁的优化方法，看看怎么使用才能发挥它最大的价值。一 什么是乐观锁乐观锁，顾名思义，就是说在操作共享资源时，它总是抱着乐观的态度进行，它认为自己可以成功的完成操作。但实际上，当多个线程同时操作一个
# Java如何使用乐观锁
## 背景
在多线程编程中，竞态条件（Race Condition）是一个常见的问题。当多个线程同时访问共享数据，并且至少一个线程对数据进行写操作时，就会发生竞态条件。为了避免竞态条件引起的数据不一致问题，通常需要使用锁（Lock）来保护共享数据的访问。
传统的锁机制，如互斥锁（Mutex Lock）和读写锁（ReadWrite Lock），在某些情况下可能会导致性
原创
2023-07-26 05:55:07
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# 使用乐观锁实现数据一致性：Java 实践指南
在现代的开发中，数据一致性是一个棘手的问题。乐观锁是一种常见的解决方案，特别是在高并发的环境下，可以帮助我们保障数据一致性。本文将为初学者详细介绍如何在 Java 中使用乐观锁。
## 实现流程
以下是实现乐观锁的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|--------|-
首先介绍一些乐观锁与悲观锁:悲观锁：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塞直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁。乐观锁：顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别
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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