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：/**
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* Test te
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2023-08-30 17:38:06
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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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针对 MySQL的乐观锁与悲观锁的使用，基本都是按照业务场景针对性使用的。针对每个业务场景，对应的使用锁。但是两种锁无非都是解决并发所产生的问题。下面我们来看看如何合理的使用乐观锁与悲观锁何为悲观锁悲观锁(Pessimistic Lock)：就是很悲观，每次去取数据的时候都认为别人会去修改，所以每次在取数据的时候都会给它上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它取到锁。比如用在库存增减问题上，
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2023-10-02 10:26:31
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最近学习了一下数据库的悲观锁和乐观锁，根据自己的理解和网上参考资料总结如下： 悲观锁介绍（百科）：悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，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（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了 加锁
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2023-09-04 10:26:32
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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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MySql 的乐观锁 与 悲观锁先上图：乐观锁 乐观锁，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，可以提高吞吐量。 乐观锁：假设数据不会发生变化，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。 乐观锁的两种实现方式：使用数据版本（version）记录机制实现。即为数据增加一个版本标识
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2023-09-02 18:22:41
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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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# 使用乐观锁实现并发控制的MySQL
在数据库中，当多个用户同时对同一行数据进行读取和修改时，可能会出现数据不一致或者丢失的问题。为了解决这个问题，我们可以使用乐观锁来进行并发控制。乐观锁是一种乐观地认为并发冲突不会发生的方法，只有在需要时才进行检查和处理。
## 什么是乐观锁
乐观锁是一种并发控制机制，它认为在大多数情况下数据操作不会发生冲突。因此在读取数据时不会进行加锁操作，只有在更新
原创
2024-04-07 04:34:17
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# MySQL 乐观锁使用
在开发数据库应用时，数据并发访问是一个常见问题。为了处理这种并发问题，许多开发者会考虑使用锁机制，其中乐观锁是一种较为常用的解决方案。本文将介绍 MySQL 中乐观锁的使用，并提供相应的代码示例。
## 什么是乐观锁？
乐观锁是一种基于版本控制的并发控制方案。在乐观锁的使用过程中，假设不会发生冲突，从而在操作数据时不会加锁。当操作完成后，系统会检查数据是否在操作期
原创
2024-08-09 12:53:06
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乐观锁总是认为不会产生并发问题，每次去取数据的时候总认为不会有其他线程对数据进行修改，因此不会上锁，但是在更新时会判断其他线程在这之前有没有对数据进行修改，一般会使用版本号机制或CAS操作实现。例如：有这样一个表：每次更新时update在条件后再附加一个时间为条件： update user_info set password='somelog' where username='somelog'
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2023-12-02 13:10:41
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数据库锁分类锁模式分类乐观锁、悲观锁范围锁行锁、表锁算法锁临间锁、间隙锁、记录锁属性锁共享锁(读锁)、排他锁(写锁)状态锁意向共享锁、意向排他锁 一、乐观锁和悲观锁1.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
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2023-09-22 17:31:35
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本文主要向大家介绍了MySQL数据库之数据库乐观锁的两种实现方式介绍 ，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习MySQL数据库有所帮助。什么场景下需要使用锁?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
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2023-06-23 18:02:19
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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。注：下文提到的分库分表、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，有种初念的感觉。花絮小明是一家小作坊的屌丝程序员，工作3年，
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2023-10-31 14:49:11
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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的问题，如何解决，通过加锁的机制，常见的有两种锁，乐观锁和悲观锁，可以在一定程度上解决并发访问。乐观锁乐观锁，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在进行加锁，乐观锁的实现方式一般为每一条数据加一个版本号，具体流程是这样的：1
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2023-09-07 21:48:36
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MySQL锁共享锁、排他锁、悲观锁、乐观锁及其使用场景一、相关名词表级锁（锁定整个表） 页级锁（锁定一页） 行级锁（锁定一行） 共享锁（S锁，MyISAM 叫做读锁） 排他锁（X锁，MyISAM 叫做写锁） 悲观锁（抽象性，不真实存在这个锁） 乐观锁（抽象性，不真实存在这个锁）二、InnoDB与MyISAMMysql 在5.5之前默认使用 MyISAM 存储引擎，之后使用 InnoDB 。查看当前
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2023-09-03 17:24:22
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并发控制机制 悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。[1] 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。[1] 乐观锁不能解决脏读的问题。 最常用的处理多用户并发访问的方法是加锁。当一个用户锁住数据库中的某个对象时，其他用户就不能再访问该对象。加锁对并发访问的影响体现在锁的粒度上。比如，放在一个表
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2023-10-26 22:28:49
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Mysql共享锁、排他锁、悲观锁、乐观锁及其使用场景一、相关名词|--表级锁（锁定整个表）|--页级锁（锁定一页）|--行级锁（锁定一行）|--共享锁（S锁，MyISAM 叫做读锁）|--排他锁（X锁，MyISAM 叫做写锁）|--悲观锁（抽象性，不真实存在这个锁）|--乐观锁（抽象性，不真实存在这个锁） 二、InnoDB与MyISAMMysql 在5.5之前默认使用 MyISAM 存储
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2023-09-30 22:43:25
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悲观锁（即悲观并发控制）和乐观锁（即乐观并发控制）是数据库系统中并发控制主要采用的技术手段。针对不同的业务场景，应该选用不同的并发控制方式。注意： 不要把它们和数据库中提供的锁机制（行锁、表锁、排他锁、共享锁）混为一谈。1. 悲观锁悲观锁： 又称悲观并发控制（Pessimistic Concurrency Control），指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务）修
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2023-10-26 12:55:31
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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，我们有了乐观锁，具体参见下面介绍： 乐观锁介绍：乐观锁（ Optimistic Locking
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2023-08-08 10:54:36
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一、背景 在实际的开发中，常常会有这么一种场景，即同一时刻，出现多个用户并发读取并修改同一条数据，最终造成数据的不一致性。 如： A用户读取了记录金额money=100，同时B用户正在修改记录金额money减去20并提交，当A用户处理完业务逻辑，也对金额money减去20的时候，没有觉察原来的数
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2023-10-24 09:06:06
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