概念:这里抛开数据库来谈乐观锁和悲观锁,扯上数据库总会觉得和Java离得很远.悲观锁:一段执行逻辑加上悲观锁,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,直到锁被释放.乐观锁:一段执行逻辑加上乐观锁,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,悲观锁
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2023-08-22 09:17:57
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# Python 乐观锁锁
## 什么是乐观锁？
在并发编程中，乐观锁是一种用于管理资源访问的机制。它的基本原理是假设冲突的资源访问概率较低，因此在访问资源时不会立即锁定资源，而是在修改资源时检查是否有其他线程对资源进行了修改。如果没有发生冲突，就可以顺利完成操作，如果发生冲突，则需要进行回滚或重试。乐观锁不会阻塞线程，可以提高系统的并发性能。
在Python中，可以使用特定的机制来实现乐观
原创
2024-03-22 03:35:04
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一、乐观锁、悲观锁定义乐观锁：乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据。因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下在此期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。悲观锁：悲观锁在操作数据时比较悲观，认为别人会同时修改数据。因此操作数据时直接把数据锁住，直到操作完成后才会释放锁；上锁期间其他人不能修改数据。二、实现方式悲观锁的实现方式是加锁，加锁既可以是对代
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2023-08-14 13:41:09
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# Python中的乐观锁
乐观锁是一种常用的并发控制机制，适用于多线程或分布式系统中的数据同步。在与传统的悲观锁相比，乐观锁在处理并发时更加轻量且灵活，大大降低了锁竞争带来的性能开销。本文将介绍乐观锁在Python中的应用，并通过代码示例来演示其使用方法。
## 什么是乐观锁？
乐观锁的基本原理是：假设在绝大多数情况下，数据的并发访问是不会发生冲突的，因此在进行数据操作时不加锁。在提交数据
oracle有悲观锁也有乐观锁。
悲观锁比较安全一些，可以防止丢失更新，但是就是互相等待，影响效率。
一般会用乐观锁，即开始操作时，乐观的认为数据不会被其他人更改，直到提交时才加锁检查。比如在
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2023-09-18 22:37:01
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SpringBoot整合Myabtis-Plus在与官网配置一致的情况下依旧无法生效，如下整合mybatis-plus1、依赖导入<!-- mybatis-plus-->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus
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2023-12-01 11:22:19
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乐观锁与悲观锁的区别1.乐观锁与悲观锁是什么乐观锁：乐观锁表示当线程对数据进行操作时，认为不会有其他线程来修改数据，所以先不上锁，对数据操作之后，检查此时的数据是否和最开始线程进入时的数据一致，如果一致，那么就可以认为没有其他线程对数据进行修改，现在可以对数据进行更新；如果不一致，那么就再读数据，再操作再检查数据，直到可以更新数据为止。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
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2023-08-20 12:09:41
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独占锁是一种悲观锁，synchronized就是一种独占锁；它假设最坏的情况，并且只有在确保其它线程不会造成干扰的情况下执行，会导致其它所有需要锁的线程挂起直到持有锁的线程释放锁。所谓乐观锁就是每次不加锁,假设没有冲突而去完成某项操作;如果发生冲突了那就去重试，直到成功为止。CAS(Compare And Swap)是一种有名的无锁算法。CAS算法是乐观锁的一种实现。CAS有3个操作数，内存值V，
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2024-06-30 08:48:24
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# Python乐观锁和悲锁实现
## 引言
在并发编程中，为了保证数据的一致性和并发性，我们经常需要使用锁。乐观锁和悲锁是两种常见的锁机制。本文将介绍如何在Python中实现乐观锁和悲锁。
## 乐观锁和悲锁简介
乐观锁和悲锁是常见的并发控制机制，它们的主要区别在于对于数据冲突的处理方式。
- 乐观锁：假设在同一时间内只有一个线程可以修改数据，其他线程只能读取数据。当一个线程要修改数据
原创
2023-07-28 08:50:30
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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人不会修改，所以不会上锁，但是在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，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实
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2023-08-14 23:59:13
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2023-01-29一、redis事务与乐观锁相关命令1、redis事务（1）redis事务的含义redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序执行。事务在执行过程中，不会被其他客户端送来的命令请求所打断。（2）redis事务的作用redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。2、multi、exec、discard（1）multi：组队命令，之后使用“set
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2023-06-23 17:58:15
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概念上区别乐观锁(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。悲观锁(Pessimistic Lock)：正如其名字一样，悲观锁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。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据
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2023-08-04 15:28:21
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前言：Mysql是一个支持插件式存储引擎的数据库系统，本文讨论的锁机制也主要包含两部分SERVER层的锁和存储引擎的锁，存储引擎是指innodb，其它存储引暂不讨论。1. 数据库中锁相关的基本概念1) 乐观锁，悲观锁乐观锁和悲观锁都是一种并发控制策略。悲观锁假定多个事务会同时访问同一个资源，采用的策略是“先上锁，后访问”，这种策略会有死锁的风险。乐观锁相对于悲观锁而言，假定多个事务在运行过程中不会
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2023-09-05 12:24:09
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首先要明确：无论是悲观锁还是乐观锁，都是人们定义出来的概念，可以认为是一种思想。其实不仅仅是关系型数据库系统中有乐观锁和悲观锁的概...
原创
2021-09-17 13:56:16
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在 Python 中，进行并发编程时，我们经常会遇到“悲观锁”和“乐观锁”的概念。了解这两种锁的原理及其应用场景，可以帮助我们更好地设计并发程序以避免潜在的竞争条件和数据不一致性。在这篇博文中，我们将逐步探讨如何在 Python 中实现这两种锁，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
## 环境配置
我们将使用 Python 3.8 或更高版本，同时需要一些依赖库来支
一、悲观锁它指的是对数据被外界修改持保守态度。假定任何时刻存取数据时，都可能有另一个客户也正在存取同一笔数据，为了保持数据被操作的一致性，于是对数据采取了数据库层次的锁定状态，依靠数据库提供的锁机制来实现。基于jdbc实现的数据库加锁如下：select * from account where name="Erica" for update在更新的过程中，数据库处于加锁状态，任何其他的针对本条数据
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2024-04-12 04:56:56
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关注公众号，回复“1024”获取2TB学习资源！今天我将详细的为大家介绍 MySQL 的 MVCC 相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发支持一波！！！什么是 MVCCMVCC ( Multi-VersionConcurrency Control) (注：与MVCC相对的，是基于锁的并发控制，Lock-Based Concurrency Control)是
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2024-01-02 11:09:30
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1、乐观锁：假定没有冲突，在更新数据时比较发现不一致时，则读取新值修改后重试更新。（自旋锁就是一种乐观锁）2、悲观锁：假定会发生冲突，所有操作都加上锁，比如读数据操作。3、自旋锁：循环使用cup时间，尝试cas操作直至成功返回true，不然一直循环。（比较内存值与线程旧值是否一致，一致则更新，不然则循环）4、共享锁（多读）：给资源加上读锁，其他线程也可以加读锁，可以同时读，不可以加写锁。 5、独享
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2023-10-14 00:18:31
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数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制（悲观锁）是并发控制主要采用的技术手段。下面将分别阐述这两种“锁”的区别与实现。悲观锁一、概念悲观锁，顾名思义，它持有一种非常悲观的态度，假设任何事务对数据的操作都会发生并发冲突。因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。 悲
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2023-08-14 18:26:44
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一、锁机制分为悲观锁和乐观锁理解：悲观锁：对数据保持一种比较悲观的想法，数据肯定会出现冲突（多个线程操作一条数据），在处理数据时，将数据锁住，防止其他操作。乐观锁: 与悲观锁持相反的态度，一般认为数据不会冲突，一般是在数据进行提交更新的时候才进行判断是否允许修改。二、具体实现方式实现：悲观锁：select * from user where name= 'tony' for update乐观锁：
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2023-06-05 19:46:54
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