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.使用数据版本(Version)记录机制实现,这是乐观最常用的一种实现方式。何谓数据版本?即为数据增
博客2:1、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。下单操作包括3步骤:1.查询出商品信息select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}2.根据商品信息生成订单3.修改商品status为2update t_goods set status=2,version=version+1
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:&
本文主要向大家介绍了MySQL数据库之数据库乐观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?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
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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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
一、并发控制       同一时刻可能会有多个用户更新同一张表的同一条记录。这就会产生冲突,这就是并发性问题。数据库的并发操作通常会导致、丢失更新、读脏数据、不可重复读等问题。二、悲观乐观       乐观顾名思义就是非常乐观啦,它认为所有的操作都不会产生并发冲突。与之相对应的就是悲观。它呢比较悲观,认为所有
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问题描述在使用mysql数据库存储数据的前提下,有一个抢任务系统,一个任务只能分配给n个人,如果有高并发请求,如何保证数据完整性?一般做法在不考虑到数据是否完整的情况下,我们一般只会按照以下思维开发:用户请求抢任务接口读取数据库剩余数量如果大于0,剩余数量减1,更新数据库剩余数量(update task set count=count-1 where id=‘任务id’)返回数据出现的问题以及使用
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
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
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
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MySQL支持两种机制:悲观乐观。悲观悲观是指在执行读写操作之前先获取,保证在操作完成之前其他线程无法修改数据。举个例子,假设有一个银行转账的业务场景,其中涉及到两个账户的金额操作,为了避免数据冲突和并发问题,可以采用悲观实现。悲观锁在MySQL中主要有两种实现方式:通过SELECT ... FOR UPDATE语句实现该语句可以将待更新的行加锁,保证其他事务无法在该行加锁之前对
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,则返回错误的信息,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
标题1.乐观乐观(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。乐观适用于读多写少的应用场景,这样可以提高吞吐量。乐观: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。乐观一般来说有以下2种方式:使用数据版本(Version)记录机制实现,这是乐观
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Mysql如何实现乐观与悲观?关于悲观已经探讨过了,传送门:Myql悲观乐观再次看下用户转账的场景,可能涉及多个步骤首先查询用户账户信息:select操作检测是否能进行转账:业务检查进行转账,更新账户余额等信息假定这个操作就在一个本地事物中,看起来是不会有问题的。但是如果出现并发,就有可能出现丢失更新,如下上图为丢失更新的一种,这种情况下是很可怕的,产生了资损。前面已经介绍过了悲观的解
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
  MySQL悲观是依靠数据库的机制来实现,以实现最大程度上的独占性。但由于现代的web系统一般都是高并发的,所以悲观锁在这样的情况下的适用性不高,所以我们有了和悲观锁相对应的乐观。  乐观,是说假设认为数据一般情况下不会造成冲突,在数据进行提交更新的时候,会对数据的冲突与否进行检测,如果发生冲突了,则返回错误的信息,让用户决定如何去做。  乐观实现一般是在程序中来控制的。常规的实现
目录一、乐观和悲观的概念二、实现方式三、相关问题 一、乐观和悲观的概念乐观和悲观是两种思想,用于解决并发场景下的数据竞争问题。 乐观乐观锁在操作数据的时候非常乐观,认为别人不会在同一时刻修改数据,因此乐观不会上锁,只是在执行更新的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
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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
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
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