数据库乐观锁与悲观锁的学习

悲观锁就是利用数据库机制实现,一般利先通过for update的方式进行加锁,然后再进行修改。这就是比较典型的悲观锁策略。

乐观锁实现方式有一种比较典型的就是CAS(Compare and Swap)。乐观锁一般在where条件中限制。

CAS是项乐观锁技术,当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时,只有其中一个线程能更新变量的值,而其它线程都失败,失败的线程并不会被挂起,而是被告知这次竞争中失败,并可以再次尝试。,

乐观锁一般自己通过sql实现,增加version字段,读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加一。此时,将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。

乐观锁( Optimistic Locking ) 相对悲观锁而言,乐观锁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锁呢,一般来说有以下2种方式:

1、使用版本号实现乐观锁

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.使用数据版本(Version)记录机制实现,这是乐观锁最常用的一种实现方式。何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。当读取数据时,将version字段的值一同读出,数据每更新一次,对此version值加一。当我们提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对,如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等,则予以更新,否则认为是过期数据。用下面的一张图来说明:

如上图所示,如果更新操作顺序执行,则数据的版本(version)依次递增,不会产生冲突。但是如果发生有不同的业务操作对同一版本的数据进行修改,那么,先提交的操作(图中B)会把数据version更新为2,当A在B之后提交更新时发现数据的version已经被修改了,那么A的更新操作会失败。

b.时间戳机制,同样是在需要乐观锁控制的table中增加一个字段,名称无所谓,字段类型使用时间戳(timestamp), 和上面的version类似,也是在更新提交的时候检查当前数据库中数据的时间戳和自己更新前取到的时间戳进行对比,如果一致则OK,否则就是版本冲突。

for update定义

for update是一种行级锁,又叫排它锁,一旦用户对某个行施加了行级加锁,则该用户可以查询也可以更新被加锁的数据行,其它用户只能查询但不能更新被加锁的数据行.如果其它用户想更新该表中的数据行,则也必须对该表施加行级锁.即使多个用户对一个表均使用了共享更新,但也不允许两个事务同时对一个表进行更新,真正对表进行更新时,是以独占方式锁表,一直到提交或复原该事务为止。行锁永远是独占方式锁。

只有当出现如下之一的条件,才会释放共享更新锁:
1、执行提交(COMMIT)语句
2、退出数据库(LOG OFF)
3、程序停止运行

悲观锁:
当要对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“悲观锁”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”】

悲观锁,正如其名,具有强烈的独占和排他特性。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)。

之所以叫做悲观锁,是因为这是一种对数据的修改抱有悲观态度的并发控制方式。我们一般认为数据被并发修改的概率比较大,
所以需要在修改之前先加锁。
悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略,为数据处理的安全提供了保证
但是在效率方面,处理加锁的机制会让数据库产生额外的开销,还有增加产生死锁的机会。另外还会降低并行性,一
个事务如果锁定了某行数据,其他事务就必须等待该事务处理完才可以处理那行数据。

乐观锁:
乐观锁是相对悲观锁而言的,乐观锁假设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,则返回给用户错误的信息,让用户决定如何去做。
乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。乐观锁是相对悲观锁而言,也是为了避免数据库幻读、业务处理时间过长等原因引起数据处理错误的一种机制,但乐观锁不会刻意使用数据库本身的锁机制,而是依据数据本身来保证数据的正确性。

相对于悲观锁,在对数据库进行处理的时候,乐观锁并不会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的方式就是记录数据版本。

实现方式
1️⃣悲观锁实现方式

悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制。在数据库中,悲观锁的流程如下:

在对记录进行修改前,先尝试为该记录加上排他锁(exclusive locking)。
如果加锁失败,说明该记录正在被修改,那么当前查询可能要等待或者抛出异常。具体响应方式由开发者根据实际需要决定。
如果成功加锁,那么就可以对记录做修改,事务完成后就会解锁了。
期间如果有其他对该记录做修改或加排他锁的操作,都会等待解锁或直接抛出异常。
拿比较常用的MySql Innodb引擎举例,来说明一下在SQL中如何使用悲观锁。

要使用悲观锁,必须关闭MySQL数据库的自动提交属性。因为MySQL默认使用autocommit模式,也就是说,当执行一个更新操作后,MySQL会立刻将结果进行提交。(sql语句:set autocommit=0)

以淘宝下单过程中扣减库存的需求说明一下悲观锁的使用:

悲观锁使用
以上,在对id = 1的记录修改前,先通过for update的方式进行加锁,然后再进行修改。这就是比较典型的悲观锁策略。

如果以上修改库存的代码发生并发,同一时间只有一个线程可以开启事务并获得id=1的锁,其它的事务必须等本次事务提交之后才能执行。这样可以保证当前的数据不会被其它事务修改。

上面提到,使用select…for update会把数据给锁住,不过需要注意一些锁的级别,MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁都是基于索引的,如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级锁的,会使用表级锁把整张表锁住,这点需要注意。

2️⃣乐观锁实现方式

使用乐观锁就不需要借助数据库的锁机制了。

乐观锁的概念中其实已经阐述了它的具体实现细节。主要就是两个步骤:冲突检测和数据更新。其实现方式有一种比较典型的就是CAS(Compare and Swap)。

CAS是项乐观锁技术,当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时,只有其中一个线程能更新变量的值,而其它线程都失败,失败的线程并不会被挂起,而是被告知这次竞争中失败,并可以再次尝试。

比如前面的扣减库存问题,通过乐观锁可以实现如下:

乐观锁使用
以上,在更新之前,先查询一下库存表中当前库存数(quantity),然后在做update的时候,以库存数作为一个修改条件。当提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前库存数与第一次取出来的库存数进行比对,如果数据库表当前库存数与第一次取出来的库存数相等,则予以更新,否则认为是过期数据。

以上更新语句存在一个比较重要的问题,即传说中的ABA问题。

比如说一个线程one从数据库中取出库存数3,这时候另一个线程two也从数据库中取出库存数3,并且two进行了一些操作变成了2,然后two又将库存数变成3,这时候线程one进行CAS操作发现数据库中仍然是3,然后one操作成功。尽管线程one的CAS操作成功,但是不代表这个过程就是没有问题的。

乐观锁每次在执行数据的修改操作时,都会带上一个版本号,一旦版本号和数据的版本号一致就可以执行修改操作并对版本号执行+1操作,否则就执行失败。因为每次操作的版本号都会随之增加,所以不会出现ABA问题,因为版本号只会增加不会减少。

除了version以外,还可以使用时间戳,因为时间戳天然具有顺序递增性。

通常情况下,select语句是不会对数据加锁,妨碍影响其他的DML和DDL操作。同时,在多版本一致读机制的支持下,select语句也不会被其他类型语句所阻碍。

而select … for update 语句是我们经常使用手工加锁语句。在数据库中执行select … for update ,大家会发现会对数据库中的表或某些行数据进行锁表,在mysql中,如果查询条件带有主键,会锁行数据,如果没有,会锁表。

 由于InnoDB预设是Row-Level Lock,所以只有「明确」的指定主键,MySQL才会执行Row lock (只锁住被选取的资料例) ,否则MySQL将会执行Table Lock (将整个资料表单给锁住)。

举个例子: 假设有张表user ,里面有 id 和 name 两列,id是主键。

例1: (明确指定主键,并且数据真实存在,row lock)写博客

SELECT * FROM user WHERE id=3 FOR UPDATE;

SELECT * FROM user WHERE id=3 and name='Tom' FOR UPDATE;

例2: (明确指定主键,但数据不存在,无lock)

SELECT * FROM user WHERE id=0 FOR UPDATE;

例3: (主键不明确,table lock)

SELECT * FROM user WHERE id<>3 FOR UPDATE;

SELECT * FROM user WHERE id LIKE '%3%' FOR UPDATE;

例4: (无主键,table lock)

SELECT * FROM user WHERE name='Tom' FOR UPDATE;

什么时候需要使用for update?

借助for update语句,我们可以在应用程序的层面手工实现数据加锁保护操作。就是那些需要业务层面数据独占时,可以考虑使用for update。

场景上,比如火车票订票,在屏幕上显示有票,而真正进行出票时,需要重新确定一下这个数据没有被其他客户端修改。所以,在这个确认过程中,可以使用for update。

or update悲观锁

悲观锁: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解锁。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。就像for update,再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁。

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。


悲观锁往往需要借助于数据库的锁机制实现。乐观锁需要借助于sql实现
参考文档:https://www.jianshu.com/p/d2ac26ca6525

                   https://www.sohu.com/a/283283823_120047065

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