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悲观锁
借助数据库锁机制修改数据之前锁定,再修改的方式称为悲观并发控制;
方式:在对任意记录进行修改前,先尝试为该记录加上排他锁。
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。
其间如果有其他对该记录做修改或加排他锁的操作,都会等待我们解锁或直接抛出异常。
类型 :
共享锁【Shared lock】又称为读锁,简称S锁。顾名思义,共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁,都能访问到数据,但是只能读不能修改。
排他锁【Exclusive lock】又称为写锁,简称X锁。顾名思义,排他锁就是不能与其他锁并存,如果一个事务获取了一个数据行的排他锁,其他事务就不能再获取该行的其他锁,包括共享锁和排他锁,但是获取排他锁的事务是可以对数据行读取和修改。
使用: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)
ReentrantLock, Synchronized都是悲观锁
乐观锁
基于数据版本记录机制实现,为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个version字段来实现。
方式:
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等于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。乐观锁机制在高并发场景下,可能会导致大量更新失败的操作。
实现方式:
1、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值会加一。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,直到更新成功
2、 CAS算法
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。
缺点:
1、ABA 问题 :
如果一个变量V初次读取的时候是A值,并且在准备赋值的时候检查到它仍然是A值,那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗?很明显是不能的,因为在这段时间它的值可能被改为其他值,然后又改回A,那CAS操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为CAS操作的 "ABA"问题。
2、 循环时间长开销大
自旋CAS(也就是不成功就一直循环执行直到成功)如果长时间不成功,会给CPU带来非常大的执行开销。 如果JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升,pause指令有两个作用,第一它可以延迟流水线执行指令(de-pipeline),使CPU不会消耗过多的执行资源,延迟的时间取决于具体实现的版本,在一些处理器上延迟时间是零。第二它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突(memory order violation)而引起CPU流水线被清空(CPU pipeline flush),从而提高CPU的
3 、只能保证一个共享变量的原子操作
CAS 只对单个共享变量有效,当操作涉及跨多个共享变量时 CAS 无效。但是从 JDK 1.5开始,提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性,你可以把多个变量放在一个对象里来进行 CAS 操作.所以我们可以使用锁或者利用AtomicReference类把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。
CAS与synchronized的使用情景
简单的来说CAS适用于写比较少的情况下(多读场景,冲突一般较少),synchronized适用于写比较多的情况下(多写场景,冲突一般较多)
对于资源竞争较少(线程冲突较轻)的情况,使用synchronized同步锁进行线程阻塞和唤醒切换以及用户态内核态间的切换操作额外浪费消耗cpu资源;而CAS基于硬件实现,不需要进入内核,不需要切换线程,操作自旋几率较少,因此可以获得更高的性能。
对于资源竞争严重(线程冲突严重)的情况,CAS自旋的概率会比较大,从而浪费更多的CPU资源,效率低于synchronized。