乐观锁

Lock的使用 代码： 结果： lock与synchronized的区别 lock 获取锁与释放锁的过程，都需要程序员手动的控制 Lock用的是乐观锁方式。所谓乐观锁就是，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。乐观锁实现的机制就 是CAS操作 synchronized托管给jvm执行 原始采用的是CPU悲观锁机制，即线程获得的是独占锁。独占锁意味着其他线程只能依靠阻塞来等待线程释放锁。 实现了lock接口的锁 　　Lock的方法 方法的具体意思：查看JDK中的方法注解 来源： https://www.cnblogs.com/woxbwo/p/11441282.html

锁 (Lock) 锁是一种保证数据安全的机制和手段，其并不是特定于某项技术的，其主要是通过在并发下控制多个操作的顺序执行，以此来保证数据安全地变动 例如在程序中，当多个线程修改共享变量时，可以给修改操作上锁 (syncronized) ；在数据库中，当多个用户修改表中同一数据时，我们可以给该行数据上锁 悲观锁 (Pessimistic Concurrency Control) 总是假设最坏的情况，每次取数据的时候都认为别人会修改，所以每次取数据都会加锁。这样别人在操作这条数据的时候，如果没有拿到锁，就会发生阻塞，操作就无法执行。 数据库中的行锁，表锁，读锁，写锁等都是悲观锁 乐观锁 (Optimistic Concurrency Control) 总是假设最好的情况，每次取数据的时候都认为别人不会修改数据，所以不对数据加锁。但是会在更新的时候判断一下在此期间别人有没有更新这个数据，判断可以使用版本号机制和 CAS 算法实现。 乐观锁通常是通过在表中增加一个版本 (version) 或时间戳 (timestamp) 来实现，其中版本最为常用． 事务从数据库中取数据时，会将该数据的版本也取出来 (v1) ，当事务对数据变动完毕需要提交至数据库时，会将之前取出的 v1 与数据的最新版本 v2 进行对比 v1 = v2 ：说明数据变动期间没有其他事务对该数据进行修改

这篇文章是作者利用几天时间对MySQL知识点总结完善后的产物，可以用来回顾MySQL基础知识以及备战MySQL常见面试问题。 什么是MySQL? MySQL 是一种关系型数据库，在Java企业级开发中非常常用，因为 MySQL 是开源免费的，并且方便扩展。阿里巴巴数据库系统也大量用到了 MySQL，因此它的稳定性是有保障的。MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在 GPL(General Public License) 的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL的默认端口号是3306。 事务相关 什么是事务? 事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行。 事务最经典也经常被拿出来说例子就是转账了。假如小明要给小红转账1000元，这个转账会涉及到两个关键操作就是：将小明的余额减少1000元，将小红的余额增加1000元。万一在这两个操作之间突然出现错误比如银行系统崩溃，导致小明余额减少而小红的余额没有增加，这样就不对了。事务就是保证这两个关键操作要么都成功，要么都要失败。 事物的四大特性(ACID)介绍一下? 原子性 ： 事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用； 一致性 ： 执行事务前后，数据保持一致，多个事务对同一个数据读取的结果是相同的； 隔离性 ： 并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰

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。它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，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（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。 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，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。 两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下，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。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。 本质上

本文讲解CAS机制，主要是因为最近准备面试题，发现这个问题在面试中出现的频率非常的高，因此把自己学习过程中的一些理解记录下来，希望能对大家也有帮助。 什么是悲观锁、乐观锁？在java语言里，总有一些名词看语义跟本不明白是啥玩意儿，也就总有部分面试官拿着这样的词来忽悠面试者，以此来找优越感，其实理解清楚了，这些词也就唬不住人了。 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 main(String[] args) { for (int i = 0; i < 2; i++) { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(10); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } //每个线程让count自增100次 for (int i = 0; i < 100; i++) { count++; } } }).start(); } try{

学习计划的第四天，仍然是对数据库事务方面进行学习。毕竟数据库操作在后端开发中有着举足轻重的作用。 那么，今天的学习内容是：事务丢失更新问题及乐观锁、悲观锁机制。 话不多说，进入正题。 什么是事务的丢失更新问题？ 两个或多个事务更新同一行，但这些事务彼此之间都不知道其它事务进行的修改，因此第二个更改覆盖了第一个修改 。 这样说太抽象，举个例子：在数据库表中存在一条数据 id：100 name：张散 age：20 此时，两个管理员同时查询到了这条数据，此时，A管理员发现该数据的名字出错了，于是更新数据，将该数据改为 id：100 name：张三 age：20 然后A管理员提交了更新操作。这个时候，B管理员也发现该数据的年龄出错了，于是准备进行更改，但是B管理员根本就不知道A管理员进行了姓名的更改，于是B管理员进行了如下修改 id：100 name：张散 age：21 然后B管理员提交了更新操作。操作完成后，数据库表的数据变为了 id：100 name：张散 age：21 这时候问题就出现了，A管理员发现姓名出错进行了修改，而B管理员却把正确的名字给改了回去，B管理员的修改就覆盖了A管理员的修改，这种现象就是丢失更新。 贴张图方便大家理解。 那么该如何解决丢失更新问题呢？(丢失更新问题的解决) 悲观锁(Pessimistic Locking) 乐观锁(Optimistic Locking

Hibernate事务与并发问题处理（乐观锁与悲观锁） 一、数据库事务的定义 　　数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作。事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性。 　　1. 原子性(atomic) ，事务必须是原子工作单元；对于其数据修改，要么全都执行，要么全都不执行 　　2. 一致性(consistent) ，事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。 　　3. 隔离性(insulation) ，由并发事务所作的修改必须与任何其它并发事务所作的修改隔离。 　　4. 持久性(Duration) ，事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的。 二、数据库事务并发可能带来的问题 　　如果没有锁定且多个用户同时访问一个数据库，则当他们的事务同时使用相同的数据时可能会发生问题。由于并发操作带来的数据不一致性包括：丢失数据修改、读”脏”数据（脏读）、不可重复读、产生幽灵数据： 假设数据库中有如下一张表： 　　1. 第一类丢失更新(lost update)： 在完全未隔离事务的情况下

在 深入理解乐观锁与悲观锁 一文中我们介绍过锁。本文在这篇文章的基础上，深入分析一下乐观锁的实现机制，介绍什么是CAS、CAS的应用以及CAS存在的问题等。 线程安全 众所周知，Java是多线程的。但是，Java对多线程的支持其实是一把双刃剑。一旦涉及到多个线程操作共享资源的情况时，处理不好就可能产生线程安全问题。线程安全性可能是非常复杂的，在没有充足的同步的情况下，多个线程中的操作执行顺序是不可预测的。 Java里面进行多线程通信的主要方式就是共享内存的方式，共享内存主要的关注点有两个：可见性和有序性。加上复合操作的原子性，我们可以认为Java的线程安全性问题主要关注点有3个：可见性、有序性和原子性。 Java内存模型 （JMM）解决了可见性和有序性的问题，而锁解决了原子性的问题。这里不再详细介绍JMM及锁的其他相关知识。但是我们要讨论一个问题，那就是锁到底是不是有利无弊的？ 锁存在的问题 Java在JDK1.5之前都是靠 synchronized 关键字保证同步的，这种通过使用一致的锁定协议来协调对共享状态的访问，可以确保无论哪个线程持有共享变量的锁，都采用独占的方式来访问这些变量。独占锁其实就是一种悲观锁，所以可以说 synchronized 是悲观锁。 悲观锁机制存在以下问题： 在多线程竞争下，加锁、释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时，引起性能问题。

悲观锁(多写场景） 总是假设最坏的情况，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阻塞直到它拿到锁，即 共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程 。 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。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。 乐观锁(多读场景） 总是假设最好的情况，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，可以使用版本号机制和CAS算法实现。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现方式CAS实现的。 乐观锁实现的两种方式 版本号机制 一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version值会加1。当线程A要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取version值，在提交更新时，若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作

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