悲观锁貌似没法解决更新丢失的问题。见下面的例子，两个用户张三，李四，他们两人可以更新同一条数据库记录。假设记录为(sex,age) = (‘male’, 25)。在张三的查询和修改的时间间隔内，李四更新了记录，而张三对这种情况不知情，最后导致李四的更新丢失了。无论加不加悲观锁，都解决不了这种问题。我的问题是1)对于这种并发写冲突，是不是只能用乐观锁(给表加一个版本号字段)来防止更新丢失？2)那se
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2023-11-10 15:38:30
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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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文章目录一、乐观锁的基本概念乐观锁适用于写少读多的情况下（多读场景），即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量乐观锁实现方式通常有两种 1是通过mybaits配置version版本号的方式 2是通过数据库中根据更新时间使用时间戳的方式二、讲解下乐观锁失效和成功的场景问题1.乐观锁失效的场景：1 首先这段代码要开启事务2 模拟分布式并发下两台机器同时请求查询库存的情
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2023-11-06 17:14:43
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1，概论 事物这东西相信大家都不陌生吧,在学习Spring,Mybatis等框架中, 只要是涉及到数据存储和修改的,都会有事物的存在， 废话就不多说了下面我们来简单的介绍下Redis事物以及锁。2，Redis事物简介？ Redis 事务可以一次执行多个命令， 并且我们来了解几个重要的知识点:开启事物后,一切命令都会放入队列当中,当执行EXEC以后才会挨
乐观锁多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响，各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据。在提交数据更新之前，每个事务会先检查在该事务读取数据后，有没有其他事务又修改了该数据。如果其他事务有更新的话，正在提交的事务会进行回滚。乐观锁的应用场景乐观锁多用于数据争用不大，数据冲突较少的场景下。偶尔的冲突回滚事务的成本低于读取数据时锁定数据的成本，因此可以获得比其他并发控制方法更高的吞吐量。
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2024-06-15 16:44:41
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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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悲观锁(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。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
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2024-07-08 22:15:13
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实际开发过程中遇到了利用redis分布式锁解决评价并发提交问题，以及下单的并发提交问题，本文主要注重redis分布式锁在不同业务场景中的应用，以后再慢慢深入redis分布式锁的原理；1.应用场景1:唯一订单评价的并发提交问题；在评价中心建设过程中，由于网络原因，用户多次点击了评价提交按钮，前端没有限制，因此大量的请求发送到后台，造成同一订单写入多条同样的评价记录；原因分析：接口幂等没有做好，一般来
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2023-08-17 11:08:01
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目录乐观锁1、版本号机制2、CAS操作悲观锁1、synchronized2、lock 乐观锁1、版本号机制数据库的MVCC机制就是这种，MVCC更加严格一点，后边增加了创建版本及删除版本两个字段。详情参考：版本号机制也是CAS操作的一种，先比较再替换。比如我有一个学生表，有两个字段，饭卡余额和版本，初始化为，饭卡余额为100，版本为1。1、线程A吃饭刷了20块钱，修改余额为80，首先进行读操作，
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2024-10-18 09:46:44
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锁（ locking ） 业务逻辑的实现过程中。往往须要保证数据訪问的排他性。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。我们就须要通过一些机 制来保证这些数据在某个操作...
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2015-12-25 10:06:00
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redis的特性：访问速度快，单线程，超时删除，易扩展等所以redis在现在的应用中应用越来越广泛1，缓存一些热点数据，比如查询多的字典，商城里的商品，工作流的处理人员等，同时可以设置一些失效时间，这个会大大提升系统的性能，减少数据库的访问压力在大部分的项目中应该都有用到（我们公司很少用）。2，缓存一些时效性的东西，比如登录时用户的token，发送的短信验证码等这类，基本上所有的项目都会用到3，因
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2023-05-25 14:13:14
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在关系型数据库中，悲观锁与乐观锁是解决资源并发场景的解决方案，接下来将详细讲解?一下这两个并发解决方案的实际使用及优缺点。首先定义一下数据库，做一个最简单的库存表，如下设计：CREATE TABLE `order_stock` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`oid` int(50) NOT NULL COMMENT '商
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2024-10-25 06:39:08
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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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悲观锁和乐观锁是用来解决并发问题的两种思想，在不同的平台有着各自的实现。例如在Java中，synchronized就可以认为是悲观锁的实现(不严谨，有锁升级的过程，升级到重量级锁才算)，Atomic***原子类可以认为是乐观锁的实现。悲观锁 具有强烈的独占和排他特性，在整个处理过程中将数据处于锁定状态，一般是通过系统的互斥量来实现。当其他线程想要获取锁时会被阻塞，直到持有锁的线程释放锁。乐观锁 对
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2023-10-08 22:28:03
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在总结数据库锁之前先阐述一下 数据库的集中隔离级别以及它们分别能避免哪些问题：1.未提交读，最低级的隔离级别，不能避免丢失更新以及脏读。2.提交读，可以避免丢失更新以及脏读。3.可重复读，可以避免不可重复读。4.可串行化，可以避免幻影读。mysql默认级别是3，mysql的两大主要引擎，1是innodb引擎，它支持表锁，行锁，支持事务，底层用的是聚簇索引，2。是myisam引擎，它仅仅支持表锁，不
# MySQL乐观锁和悲观锁使用场景
## 引言
在并发环境下，数据库中的数据往往会被多个用户同时访问和修改。为了保证数据的一致性和完整性，需要使用锁机制来控制并发访问。MySQL中提供了两种常见的锁机制：乐观锁和悲观锁。本文将介绍乐观锁和悲观锁的使用场景，并通过代码示例来演示它们的实际应用。
## 乐观锁
乐观锁是一种乐观的认为并发访问不会发生冲突的锁机制。在使用乐观锁时，不加锁，而是通
原创
2024-01-31 08:23:19
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1.悲观锁和乐观锁的基本概念悲观锁：总是认为当前想要获取的资源存在竞争(很悲观的想法)，因此获取资源后会立刻加锁，于是其他线程想要获取该资源的时候就会一直阻塞直到能够获取到锁；在传统的关系型数据库中，例如行锁、表锁、读锁、写锁等，都用到了悲观锁。还有java中的同步关键字Synchronized也是一种悲观锁；乐观锁：总是认为当前想要获取的资源不存在竞争(很乐观的想法)，因此在获取资源后，并不会加
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2024-10-12 16:53:47
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在项目中有这样的一个场景，有两台服务器A和B，项目部署在A服务器和B服务器上，如果用户在两台电脑上登录，提交订单，这个时候可能会出现A服务器和B服务器同时执行订单提交的动作，导致C服务器上数据库出现相同的订单数据，如下图所示： 上面的问题属于线程并发导致数据产生了重复，使用redis分布式锁避免线程并发，有时候出现redis不能释放锁资源，需要将key转为字节： publ
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2023-08-20 11:46:30
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乐观时也会读取version, 在对其进行更新提交后会核对version字段是否和自己读到的version相同, 如果和刚才读到的version值不同那么会重试读-更新-查看version操
原创
2023-06-15 14:10:32
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乐观锁是在应用层加锁，而悲观锁是在数据库层加锁(for update)
乐观锁顾名思义就是在操作时很乐观，这数据只有我在用，我先尽管用，最后发现不行时就回滚。
悲观锁在操作时很悲观，生怕数据被其他人更新掉，我就先将其先锁住，让别人用不了，我操作完成后再释放掉。
悲观锁需要数据库级别上的的实现，程序中是做不到的，如果在长事务环境中，数据会一直被锁住，导致并发性能大大地降低。
一般来说如果并发量很高的
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2016-01-03 14:11:00
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