悲觀鎖(pessimistic lock), 顧名思義,就是很悲觀,每次去拿資料的時候都認為別人會修改,所以每次在拿資料的時候都會上鎖,這樣別人想拿這個資料就會block直到它拿到鎖。傳統的關係型資料庫裡邊就用到了很多這種鎖機制,比如行鎖,表鎖等,讀鎖,寫鎖等,都是在做操作之前先上鎖。
樂觀鎖(optimistic lock), 顧名思義,就是很樂觀,每次去拿資料的時候都認為別人不會修改,所以不會上鎖,但是在更新的時候會判斷一下在此期間別人有沒有去更新這個資料,可以使用版本號等機制。樂觀鎖適用於多讀的應用型別,這樣可以提高吞吐量,像資料庫如果提供類似於write_condition機制的其實都是提供的樂觀鎖。
兩種鎖各有優缺點,不可認為一種好於另一種,像樂觀鎖適用於寫比較少的情況下,即衝突真的很少發生的時候,這樣可以省去了鎖的開銷,加大了系統的整個吞吐量。但如果經常產生衝突,上層應用會不斷的進行retry,這樣反倒是降低了效能,所以這種情況下用悲觀鎖就比較合適。
在多使用者環境中,在同一時間可能會有多個使用者更新相同的記錄,這會產生衝突。這就是著名的併發性問題。
(2)髒讀:當乙個事務讀取其它完成一半事務的記錄時,就會發生髒讀取。例如:使用者a,b看到的值都是6,使用者b把值改為2,使用者a讀到的值仍為6。
悲觀鎖(pessimistic lock),就是很悲觀,每次去拿資料的時候都認為別人會修改,所以每次在拿資料的時候都會上鎖,這樣別人想拿這個資料就會block直到它拿到鎖。傳統的關係型資料庫裡邊就用到了很多這種鎖機制,比如行鎖,表鎖等,讀鎖,寫鎖等,都是在做操作之前先上鎖。
樂觀鎖(optimistic lock), 顧名思義,就是很樂觀,每次去拿資料的時候都認為別人不會修改,所以不會上鎖,但是在更新的時候會判斷一下在此期間別人有沒有去更新這個資料,可以使用版本號等機制。樂觀鎖適用於多讀的應用型別,這樣可以提高吞吐量,像資料庫如果提供類似於write_condition機制的其實都是提供的樂觀鎖。
使用自增長的整數表示資料版本號。更新時檢查版本號是否一致,比如資料庫中資料版本為6,更新提交時version=6+1,使用該version值(=7)與資料庫version+1(=7)作比較,如果相等,則可以更新,如果不等則有可能其他程式已更新該記錄,所以返回錯誤。
需要使用資料庫的鎖機制,比如sql server 的tablockx(排它表鎖) 此選項被選中時,sql server 將在整個表上置排它鎖直至該命令或事務結束。這將防止其他程序讀取或修改表中的資料。
select * from account where name=」erica」 for update
這條 sql 語句鎖定了account 表中所有符合檢索條件( name=」erica」 )的記錄。本次事務提交之前(事務提交時會釋放事務過程中的鎖),外界無法修改這些記錄。
hibernate 的悲觀鎖,也是基於資料庫的鎖機制實現。
注意,只有在查詢開始之前(也就是hiberate 生成 sql 之前)設定加鎖,才會真正通過資料庫的鎖機制進行加鎖處理,否則,資料已經通過不包含 for update子句的 select sql 載入進來,所謂資料庫加鎖也就無從談起。
樂觀鎖( optimistic locking )相對悲觀鎖而言,樂觀鎖機制採取了更加寬鬆的加鎖機制。悲觀鎖大多數情況下依靠資料庫的鎖機制實現,以保證操作最大程度的獨占性。但隨之而來的就是資料庫效能的大量開銷,特別是對長事務而言,這樣的開銷往往無法承受。
如乙個金融系統,當某個操作員讀取使用者的資料,並在讀出的使用者資料的基礎上進行修改時(如更改使用者帳戶餘額),如果採用悲觀鎖機制,也就意味著整個操作過程中(從操作員讀出資料、開始修改直至提交修改結果的全過程,甚至還包括操作員中途去煮咖啡的時間),資料庫記錄始終處於加鎖狀態,可以想見,如果面對幾百上千個併發,這樣的情況將導致怎樣的後果。
樂觀鎖機制在一定程度上解決了這個問題。
樂觀鎖,大多是基於資料版本( version )記錄機制實現。何謂資料版本?即為資料增加乙個版本標識,在基於資料庫表的版本解決方案中,一般是通過為資料庫表增加乙個 「version」 欄位來實現。
讀取出資料時,將此版本號一同讀出,之後更新時,對此版本號加一。此時,將提交資料的版本資料與資料庫表對應記錄的當前版本資訊進行比對,如果提交的資料版本號大於資料庫表當前版本號,則予以更新,否則認為是過期資料。
100-$50 )。
100-$20 )。
3 操作員 a 完成了修改工作,將資料版本號加一( version=2 ),連同帳戶扣除後餘額( balance=$50 ),提交至資料庫更新,此時由於提交資料版本大於資料庫記錄當前版本,資料被更新,資料庫記錄 version 更新為 2 。
4 操作員 b 完成了操作,也將版本號加一( version=2 )試圖向資料庫提交資料( balance=$80 ),但此時比對資料庫記錄版本時發現,操作員 b 提交的資料版本號為 2 ,資料庫記錄當前版本也為 2 ,不滿足 「 提交版本必須大於記錄當前版本才能執行更新 「 的樂觀鎖策略,因此,操作員 b 的提交被駁回。這樣,就避免了操作員 b 用基於 version=1 的舊資料修改的結果覆蓋操作員 a 的操作結果的可能。
從上面的例子可以看出,樂觀鎖機制避免了長事務中的資料庫加鎖開銷(操作員 a和操作員 b 操作過程中,都沒有對資料庫資料加鎖),大大提公升了大併發量下的系統整體效能表現。
需要注意的是,樂觀鎖機制往往基於系統中的資料儲存邏輯,因此也具備一定的侷限性,如在上例中,由於樂觀鎖機制是在我們的系統中實現,來自外部系統的使用者餘額更新操作不受我們系統的控制,因此可能會造成髒資料被更新到資料庫中。在系統設計階段,我們應該充分考慮到這些情況出現的可能性,並進行相應調整(如將樂觀鎖策略在資料庫儲存過程中實現,對外只開放基於此儲存過程的資料更新途徑,而不是將資料庫表直接對外公開)。
悲觀鎖與樂觀鎖
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鎖 locking 這個概念在我們學習多執行緒的時候曾經接觸過,其實這裡的鎖和多執行緒裡面處理併發的鎖是乙個道理,都是暴力的把資源歸為自己所有。這裡我們用到鎖的目的就是通過一些機制來保證一些資料在某個操作過程中不會被外界修改,這樣的機制,在這裡,也就是所謂的 鎖 即給我們選定的目標資料上鎖,使其無法...