前言：要是想对某个接口进行加锁操作，每次在方法前加锁，方法结束释放锁会显得很麻烦，这里可以基于AOP的环绕通知@Around实现功能。1、基于RedisTemplate实现封装分布式锁RedisTemplate实现setnx分布式锁2、自定义注解import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retentio
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2023-10-02 11:06:51
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MySQL 事务隔离级别详解数据库事务具有四个特征，简称为事务的ACID特性原子性（Atomicity）、
一致性（Consistency）、
隔离性（Isoation）、
持久性（Durability），什么是事务隔离事务的隔离性是指在并发环境中，并发的事务是相互隔离的,
可以理解为多个事务同一时间段对数据库的增删改时是要隔离的 隔离种类SQL标准中定义了四种数据库事务隔离级别，级别从
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2024-10-12 10:04:05
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适用场景：悲观锁：比较适合写入操作比较频繁的场景，如果出现大量的读取操作，每次读取的时候都会进行加锁，这样会增加大量的锁的开销，降低了系统的吞吐量。乐观锁：比较适合读取操作比较频繁的场景，如果出现大量的写入操作，数据发生冲突的可能性就会增大，为了保证数据的一致性，应用层需要不断的重新获取数据，这样会增加大量的查询操作，降低了系统的吞吐量。总结：两种所各有优缺点，读取频繁使用乐观锁，写入...
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2018-08-28 14:59:44
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适用场景：
悲观锁：比较适合写入操作比较频繁的场景，如果出现大量的读取操作，每次读取的时候都会进行加锁，这样会增加大量的锁的开销，降低了系统的吞吐量。
乐观锁：比较适合读取操作比较频繁的场景，如果出现大量的写入操作，数据发生冲突的可能性就会增大，为了保证数据的一致性，应用层需要不断的重新获取数据，这样会增加大量的查询操作，降低了系统的吞吐量。
总结：两种所各有优缺点，读取频繁使用乐观锁，写入频繁
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2018-08-28 14:59:44
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Spring整合SpringDataJpa的乐观锁与悲观锁详情一、概述上一篇《Spring和SpringDataJpa整合详解》介绍了Spring如何结合Spring-data-jpa进行数据库访问操作。这一篇介绍下springmvc环境下spring-data-jpa如何进行乐观锁、悲观锁的使用。悲观锁和乐观锁的概念：悲观锁：就是独占锁，不管读写都上锁了。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁
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2023-12-29 22:27:52
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前置条件数据库有 version 字段，如图：entity 里设置@Version@Data@TableNam
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2021-11-12 09:49:02
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本文以转账操作为例，实现并测试乐观锁和悲观锁。死锁问题当A,B两个账户同时向对方转账时，会出现如下情况：时刻事务1(A向B转账)事务2(B向A转账)T1LockALockBT2LockB(由于事务2已经LockA，等待)LockA(由于事务1已经LockB，等待)由于两个事务都在等待对方释放锁，于是死锁产生了，解决方案：按照主键的大小来加锁，总是先锁主键较小或较大的那行数据。建立数据表并插入数据（
原创
2019-09-05 11:21:40
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Synchronized 关键字 锁分类锁分为乐观锁、悲观锁。乐观锁的意义是认为读多写少，遇到并发的可能性低，每次去获取数据都认为没有其他线程去修改，所以不会上锁，只是再更新的时候判断在此期间是否有其他线程去修改了数据，一般采用的是先读出当前版本号，然后利用CAS去更新数据。悲观锁则是认为写多读少，遇到并发的可能性高，每次去读写数据时，都会上锁。使得锁持有的时候，其他线程想要操作会被阻塞
常见锁的策略：乐观锁vs悲观锁： 乐观锁->觉得问题很大 悲观锁->觉得问题不大 悲观锁：追求安全性了就可能锁不是特别简洁高效/乐观锁：追求了简洁高效就可能安全性不是特别高了，反正都有利弊，看情况使用，如果并发少的话用乐观锁，繁殖用悲观锁。一类锁 vs读写锁： 假如有一个账本，有一个人在写，有一个人在读，属于线程（有线程安全）加一类锁也就是一把大锁，无论是谁都要等另一个人完成，但是效率
最近在公司的业务上遇到了并发的问题，并且还是很常见的并发问题，公司业务就是最常见的 “订单 + 账户” 问题, 算是低级的失误了。由于公司业务相对比较复杂且不适合公开，在此用一个很常见的业务来还原一下场景，同时介绍悲观锁和乐观锁是如何解决这类并发问题的。业务还原首先环境是：Spring Boot 2.1.0 + data-jpa + mysql + lombok数据库设计对于一个有评论功能
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2022-11-03 10:09:08
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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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乐观锁什么是乐观锁：是针对一些特定问题的解决方案，主要解决丢失更新问题假如有一条数据同时被两个及以上的人进行修改，这个时候就会产生丢失更新问题。譬如：小明想修改一条数据的money字段，他看到的money是500，他应该500太少想多加一点，改变成1000，但是小红也想改变money，她因为500太少想少加一点，改成600。小明的修改先发生，他们都是由500进行修改的，按理来说，小红应该是根据小明
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2023-07-16 09:45:40
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基本概念所有的 MVC 框架都有一套它自己的解析视图的机制，SpringMVC 也不例外。它使用 ViewResolver 进行视图解析，让用户在浏览器中渲染模型。ViewResolver 接口在视图名称和真正的视图之间提供映射，它是一种开箱即用的技术，能够解析 JSP、Velocity 模板和 XSLT 等多种视图：视图解析器在 SpringMVC 中配置如下（以 InternalResourc
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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业务场景：某对象被访问，并累计访问次数特点：1.表中该对象初始没有纪录2.该对象首次被访问后，为其建立一条纪录3.此后每次被访问，访问次数＋＋4.该对象在表中有且仅有一条纪录分析一下这个场景：0.为表的对象字段建立unique索引，确保同一个对象在表中仅有一条纪录1.访问次数为共享数据，且有读和写两个操作，涉及并发2.最先考虑以代码锁进行防并发，但是基于以下几个缺点放弃：（1）代码锁无法就单个特定
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2024-01-04 22:25:18
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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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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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Sping框架的IOC特性IOC（Inversion of Control）:控制反转以下以课程与老师的安排来介绍控制反转。一个合理的课程编排系统应该围绕培训的内容为核心，而不应该以具体的培训老师为核心，这样才能在正常授课时可以随意选取合适的老师来上课，而非绑定到一个老师身上。一、探索IOC 1、最紧耦合度的编法public class JavaTrad {
public void Ja
在开发基于 **Spring Boot** 的项目时，我常常遇到“锁”类型的问题。这通常包括数据库事务锁、分布式锁以及线程安全等。为了确保我们的应用在多线程环境能够高效并发运行，了解并解决这些锁问题将是至关重要的。这篇文章记录了我解决“Spring Boot 锁”问题的过程，涵盖了环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和迁移指南等方面内容。
## 环境预检
在开始实际操作之前，我首先
加入事务和嵌套事务是指在 Spring 事务传播机制中的加入事务（REQUIRED）和嵌套事务（NESTED）的区别，二者看似很像，实则截然不同，那么它们有什么区别呢？接下来我们一起来看。Spring 事务传播机制是指，包含多个事务的方法在相互调用时，事务是如何在这些方法间传播的，Spring 事务传播机制分为 3 大类，总共 7 种级别，如下图所示：其中，支持当前事务的 REQUIRED 是加入
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2024-04-26 19:09:55
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