悲观锁和乐观锁的简述
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。
最常用的就是 select … for update,它是一种行锁,会把select出来的结果行锁住,在本事务提交或者回滚之前,不允许其他事务对这些行做update、delete、for update操作。
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,期间该数据可以随便被其他人读取,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。
版本号机制是乐观锁最常用的方式,就是在表中增加一个版本号的字段,更新前先查一遍获取版本号,再作为更新语句的where条件进行更新,如果数据在获取版本号之后,在更新之前已经改变了,那就会更新失败,因为最后更新了0条数据,java后台拿到更新数如果为0,则说明更新失败,出现了并发问题,然后做具体的处理。
例如有两个人同时对某条数据做修改,过程如下:
操作员A操作如下:
select id, balance, version from table where id=“1”;
查询结果:id=1, balance=1000, version=1
update table set balance=balance+100, version=version+1 where id=“1” and version=1;
执行后,返回的更新结果是1,说明更新了一条,数据库里的结果是:id=1, balance=1100, version=2
操作员B操作如下:
select id, balance, version from table where id=“1”;
查询结果:id=1, balance=1000, version=1, 说明操作员A还没修改。
update table set balance=balance-50, version=version+1 where id=“1” and version=1 ;
查的时候,操作员A还没修改,当要更新时,操作员A已经先修改成功,所以数据库里实际值是id=1, balance=1100, version=2,
操作员B也将版本号加一(version=2)试图向数据库提交数据(balance=950),但此时查不到where id=“1” and version=1 的数据,
所以update就失败了,执行结果是0,说明没有对任何数据更新成功。
现在再去查一下,结果还是操作员A操作完成之后的结果
select id, balance, version from table where id=“1”;
查询结果:id=1, balance=1100, version=2
以上是自己实现版本号机制的原理,真正使用的版本号机制是数据库本身带有的机制,一旦发现更新的版本号不是最新的就会被驳回。
Atas ialah kandungan terperinci 悲观锁和乐观锁的简述. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.
