乐观锁什么是乐观锁?用来解决什么问题?怎么实现乐观锁?乐观锁主要用来解决丢失更新问题什么是丢失更新当两个用户,用户A和用户B对同一数据C的年龄(10)进行修改时,因为即使在高并发的时候,提交也会有先后顺序,A将C的年龄10修改为20之后,B将C的年龄10修改为30,最后查询数据时,查询的是B修改后的数据,这就是丢失更新正确的情况应该是,A先将年龄修改为20,B修改20为30,而不是两个用户同时修改
不论在工作中，亦或是求职面试，Spring Boot已经成为我们必知必会的技能项，如今的各行各业都在飞速的拥抱这个已经不是很新的Spring启动框架。 当然，作为Spring Boot的精髓，自动配置原理的工作过程往往只有在“面试”的时候才能用得上，但是如果在工作中你能够深入的理解Spring Boot的自动配置原理，将无往不利。 Spring Boot的出现，得益于“习惯优于配置”的理念，没有繁
数据库的管理员要分散他们的数据库，以便处理基于Web，B2B，电子商务的访问，快速的硬盘读写以及更多的资源或许只能解决一部分问题。疲乏的锁机制甚至会削弱拥有很好资源的应用性能。乐观锁可以大大改善具有较多事务处理的数据库载入性能，比如基于web的客户端访问。悲观锁引发的问题：大多数Oracle开发者已经非常熟悉悲观锁，即在对数据进行更新之前给数据加锁。使用熟悉的SELECT...FOR UPDATE
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2024-04-06 13:16:12
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多读场景使用乐观锁 多写场景使用悲观锁悲观锁悲观锁（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。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。Java synchronized 就属于悲观锁的一种实现，每次线程要修改数据时都先获得锁，保证同一时
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2024-10-18 09:46:15
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摘要：这篇MySQL栏目下的“实例讲解MySQL中乐观锁和悲观锁”，介绍的技术点是“MySQL、悲观锁、乐观锁、讲解、实例、锁”，希望对大家开发技术学习和问题解决有帮助。数据库管理系统中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不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性乐观锁和悲观锁式并发控制主要采用的技术手段悲观锁在关系数据库管理系统中，悲观并发控制(悲观锁，PCC)是一种并发控制
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2024-03-04 05:48:14
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什么是CAS（1）CAS(compare and swap) 比较并替换，比较和替换是线程并发算法时用到的一种技术 （2）CAS是原子操作，保证并发安全，而不是保证并发同步 （3）CAS是CPU的一个指令 （4）CAS是非阻塞的、轻量级的乐观锁为什么说CAS是乐观锁乐观锁，严格来说并不是锁，通过原子性来保证数据的同步，比如说数据库的乐观锁，通过版本控制来实现等，所以CAS不会保证线程同步。乐观的认
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2023-11-08 23:18:38
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悲观锁 乐观锁
悲观锁和乐观锁
数据的锁定分为两种方法，第一种叫做悲观锁，第二种叫做乐观锁。
悲观锁顾名思义，就是对数据的冲突采取一种悲观的态度，也就是说假设数据肯定会冲突，所以在数据开始读取的时候就把数据锁定住
乐观锁就是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，则让用户返
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2024-10-21 22:54:23
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案例说明：银行两操作员同时操作同一账户。比如A、B操作员同时读取一余额为1000元的账户，A操作员为该账户增加100元，B操作员同时为该账户扣除50元，A先提交，B后提交。最后实际账户余额为1000-50=950元，但本该为1000+100-50=1050。这就是典型的并发问题。乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。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
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2024-10-20 22:03:31
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目录1. 什么是CAS机制2. CAS的缺点synchronized是悲观锁，这种线程一旦得到锁，其他需要锁的线程就挂起的情况就是悲观锁。CAS操作的就是乐观锁，每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作，如果因为冲突失败就重试，直到成功为止。在进入正题之前，我们先理解下下面的代码:private static int count = 0;
public static void
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2024-06-11 21:42:09
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前言乐观锁和悲观锁问题，是出现频率比较高的面试题。本文将由浅入深，逐步介绍它们的基本概念、实现方式(含实例)、适用场景。一、基本概念乐观锁和悲观锁是两种思想，用于解决并发场景下的数据竞争问题。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
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2024-03-29 13:39:34
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乐观所和悲观锁策略 悲观锁：在读取数据时锁住那几行，其他对这几行的更新需要等到悲观锁结束时才能继续 。 乐观所：读取数据时不锁，更新时检查是否数据已经被更新过，如果是则取消当前更新，一般在悲观锁的等待时间过长而不能接受时我们才会选择乐观锁。 在SELECT 的读取锁定主要分为两种方式： SELECT
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2019-02-24 22:20:00
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出现背景：在需要提高程序的并发量的时候就需要使用多线程，但是多线程中有时会有线程不安全的问题，使用锁的话，必然会降低程序的执行效率。使用场景：在一些场景下线程不安全出现的频率较小，特别是我们读数据的时候比较多，修改数据的时候比较少，这个时候就可以使用乐观锁来解决。传统的就是不管会不会出现线程安全，直接带上锁，也就是悲观锁。在写数据多的场景，使用悲观锁要好一点，不管三七二十一，直接synchroni
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2023-11-03 06:59:45
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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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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：/**
*
* Test te
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2023-08-30 17:38:06
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一、乐观锁 先表明态度，乐观锁并不是一个好的实现方式！ 在mysql中，我们一般通过给数据表额外建一个version字段，读的时候读出verson，更新的时候 v2 = versin+1，语句为update xxx set xxx=xxx, version = version + 1 where id = xxx and version < v2;只要有人在我前面更新了，我就会更新失败。然后
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2024-01-20 22:36:21
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悲观锁总是假设最坏的情况，悲观锁认为被它保护的数据是极其不安全的，每时每刻都有可能变动，一个事务拿到悲观锁后（可以理解为一个用户），其他任何事务都不能对该数据进行修改，只能等待锁被释放才可以执行。当我们要对一个数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。这种借助数据库锁机制，在修改数据之前先锁定，再修改的方式被称之为悲观并发控制（又名“
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2024-04-08 16:09:48
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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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新增 Mybatis p
原创
2023-05-26 06:08:04
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为了得到最大的性能，一般数据库都有并发机制，不过带来的问题就是数据访问的冲突。为了解决这个问题，大多数数据库用的方法就是数据的锁定。 考虑下面的情况。如果我们先查询到数据，然后更新数据。这样会出现这样的情况。A线程查询的时候，B线程也在查询，当A线程准备更新的时候，B线程先获得 了更新锁，将这些行锁定了。A只能等待B更新完。当B线程更新完释放锁的时候，A获得锁，这时A会识别出字段已经修改，所以会重
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2024-07-15 07:32:19
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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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