一、java内存机制
java程序在内存中的分配有4种，分别是：
- 全局数据区：保存static修饰的属性；
- 全局代码区：保存static修饰的静态方法；
- 栈内存空间：保存所有的对象名称，这些对象名称指向对象所在的堆内存空间；
- 堆内存空间：保存对象；
二、java变量的作用域：
java变量分为4种：
- 类变量：也称为全局变量或者静态变量，需要用修饰符static修饰，在类定义后就分配内存空间，对应内存中的全局数据区，无需实例化就可以使用；
- 对象变量：也称为成员变量，实例化之后才分配内存空间，才可以被访问；
- 方法变量：也称为局部变量，是在方法内定义的变量；
- 块变量：就是在if、fou等语句内部定义的变量，其生存周期在块的内部，出了块就不能被访问了。
为什么使用单例模式？
因为一个类返回一个对象的引用和一个实例化方法，大大节约了内存且有利于gc回收。（对象为null时也会回收，由于Java的垃圾回收机制，Java不需要像C或C++那样通过程序代码来显示地释放空间，而会由JVM自行回收，这部分空间何时回收是不可预知的。@Author）
通常单例类被设计成这样：
public class Singleton { /* 持有私有静态实例，防止被引用，此处赋值为null，目的是实现延迟加载 */ private static Singleton instance = null; /* 私有构造方法，防止被实例化 */ private Singleton() { } /* 静态工程方法，创建实例 */ public static Singleton getInstance() { if (instance == null) { instance = new Singleton(); } return instance; } /* 如果该对象被用于序列化，可以保证对象在序列化前后保持一致 */ public Object readResolve() { return instance; } }
这个类可以满足基本要求，但是，像这样毫无线程安全保护的类，如果我们把它放入多线程的环境下，肯定就会出现问题了，原因如下：
加入线程1和2同时访问时，若对象为null，会重复初始化
改进办法是加上sychronized实现线程同步，
在实例化变量时：
public static Singleton getInstance() { if (instance == null) { synchronized (instance) { if (instance == null) { instance = new Singleton(); } } } return instance; }
这样在第一次创建对象时加锁，以后就不需要了。
但这样还是可能会发生问题
在Java指令中创建对象和赋值操作是分开进行的，也就是说instance = new Singleton();语句是分两步执行的。但是JVM并不保证这两个操作的先后顺序，也就是说有可能JVM会为新的
Singleton实例分配空间，然后直接赋值给instance成员，然后再去初始化这个Singleton实例。这样就可能出错了，我们以A、B两个线程为例：
a>A、B线程同时进入了第一个if判断
b>A首先进入synchronized块，由于instance为null，所以它执行instance = new Singleton();
c>由于JVM内部的优化机制，JVM先画出了一些分配给Singleton实例的空白内存，并赋值给instance成员（注意此时JVM没有开始初始化这个实例），然后A离开了synchronized块。
d>B进入synchronized块，由于instance此时不是null，因此它马上离开了synchronized块并将结果返回给调用该方法的程序。
e>此时B线程打算使用Singleton实例，却发现它没有被初始化，于是错误发生了。
深入到jvm理解时这样的：
new 对象时jvm
a.给实例分配内存
b.初始化构造器
c.将引用指向分配的内存空间（这时引用就不是null了）
一般执行顺序是a->b->c，但由于jvm优化乱序，可能会a->c->b,当另外一个线程访问时，发现引用不为null，于是返回做相应的内存操作，这时就会发生异常
上面是懒汉模式，饿汉模式避免了这个问题
public class SingletonTest { // 定义一个私有的构造方法 private SingletonTest() { } // 将自身的实例对象设置为一个属性,并加上Static和final修饰符 private static final SingletonTest instance = new SingletonTest(); // 静态方法返回该类的实例 public static SingletonTest getInstancei() { return instance; } }
饿汉模式写起来比较简单，而且不存在多线程同步问题，避免了synchronized所造成的性能问题，但当类SingletonTest被加载的时候，会初始化static的instance，静态变量被创建并分配内存空间，从这以后，这个static的instance对象便一直占着这段内存（即便你还没有用到这个实例），当类被卸载时，静态变量被摧毁，并释放所占有的内存，因此在某些特定条件下会耗费内存。@Author
实际情况是，单例模式使用内部类来维护单例的实现，JVM内部的机制能够保证当一个类被加载的时候，这个类的加载过程是线程互斥的。
这样当我们第一次调用getInstance的时候，JVM能够帮我们保证instance只被创建一次，并且会保证把赋值给instance的内存初始化完毕，
这样我们就不用担心上面的问题
。同时该方法也只会在第一次调用的时候使用互斥机制，
这样就解决了低性能问题。这样我们暂时总结一个完美的单例模式@Author：
public class Singleton { /* 私有构造方法，防止被实例化 */ private Singleton() { } /* 此处使用一个内部类来维护单例 */ private static class SingletonFactory { private static Singleton instance = new Singleton(); } /* 获取实例 */ public static Singleton getInstance() { return SingletonFactory.instance; } /* 如果该对象被用于序列化，可以保证对象在序列化前后保持一致 */ public Object readResolve() { return getInstance(); } }
springmvc默认时singoleton（单例模式）的、多线程的，因此，若类zhong 含有有状态对象时，
/** * 有状态bean,有state,user等属性，并且user有存偖功能，是可变的。 * * @author Peter Wei * */ public class StatefulBean { public int state; // 由于多线程环境下，user是引用对象，是非线程安全的 public User user; public int getState() { return state; } public void setState(int state) { this.state = state; } public User getUser() { return user; } public void setUser(User user) { this.user = user; } } /** * 无状态bean,不能存偖数据。因为没有任何属性，所以是不可变的。只有一系统的方法操作。 * * @author Peter Wei * */ public class StatelessBeanService { // 虽然有billDao属性，但billDao是没有状态信息的，是Stateless Bean. BillDao billDao; public BillDao getBillDao() { return billDao; } public void setBillDao(BillDao billDao) { this.billDao = billDao; } public List<User> findUser(String Id) { return null; } }
就线程不安全了（单线程顺序、选择体、循环体执行，因此安全）。如果将singoleton（默认）改为prototype，，又回到了最初的问题，即所有的请求都创建新的实例对象，
性能大打折扣。所以尽量controller中不使用有状态对象。
综上，多线程并发访问springmvc时，为了保证不出现脏数据，在singoleton的前提下，应当保证controller中不出现有状态对象，在关键操作部分如订单数据增删改查应线程同步
（此时，若方法sychronized，sql语句就无需for update加锁了。（for update加锁后其它用户只能读不能写，增删改默认的是开启事务，完毕后自动commit））
值得一提的是，for update加锁是悲观锁，那么接下来就介绍一下悲观锁和乐观锁
@参考文章里对悲观锁和乐观锁解释的比较清楚，这里不再赘述。简单提一下，
悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作
乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性
悲观锁：for update
乐观锁：时间戳、数据库加字段
假如文章链接失效，点开下方查看原文（一字不差copy过来的）
引言 为什么需要锁（并发控制）？ 在多用户环境中，在同一时间可能会有多个用户更新相同的记录，这会产生冲突。这就是著名的并发性问题。 典型的冲突有： 丢失更新：一个事务的更新覆盖了其它事务的更新结果，就是所谓的更新丢失。例如：用户A把值从6改为2，用户B把值从2改为6，则用户A丢失了他的更新。 脏读：当一个事务读取其它完成一半事务的记录时，就会发生脏读取。例如：用户A,B看到的值都是6，用户B把值改为2，用户A读到的值仍为6。 为了解决这些并发带来的问题。 我们需要引入并发控制机制。 并发控制机制 悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。[1] 乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。[1] 乐观锁不能解决脏读的问题。 乐观锁应用 乐观锁介绍： 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。 2.乐观锁定的第二种实现方式和第一种差不多，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。 使用举例：以MySQL InnoDB为例 还是拿之前的实例来举：商品goods表中有一个字段status，status为1代表商品未被下单，status为2代表商品已经被下单，那么我们对某个商品下单时必须确保该商品status为1。假设商品的id为1。 下单操作包括3步骤： 1.查询出商品信息 select (status,status,version) from t_goods where id=#{id} 2.根据商品信息生成订单 3.修改商品status为2 update t_goods set status=2,version=version+1where id=#{id} and version=#{version}; 那么为了使用乐观锁，我们首先修改t_goods表，增加一个version字段，数据默认version值为1。 t_goods表初始数据如下： 对于乐观锁的实现，我使用MyBatis来进行实践，具体如下： Goods实体类： 复制代码 /** * ClassName: Goods <br/> * Function: 商品实体. <br/>*/public class Goods implements Serializable { /** * serialVersionUID:序列化ID. */ private static final long serialVersionUID = 6803791908148880587L; /** * id:主键id. */ private int id; /** * status:商品状态：1未下单、2已下单. */ private int status; /** * name:商品名称. */ private String name; /** * version:商品数据版本号. */ private int version; @Override public String toString(){ return "good id:"+id+",goods status:"+status+",goods name:"+name+",goods version:"+version; } //setter and getter} 复制代码 GoodsDao 复制代码 /** * updateGoodsUseCAS:使用CAS(Compare and set)更新商品信息 * @param goods 商品对象 * @return 影响的行数 */int updateGoodsUseCAS(Goods goods); 复制代码 mapper.xml 复制代码 <update id="updateGoodsUseCAS" parameterType="Goods"> <![CDATA[ update t_goods set status=#{status},name=#{name},version=version+1 where id=#{id} and version=#{version} ]]></update> 复制代码 GoodsDaoTest测试类 复制代码 @Testpublic void goodsDaoTest(){ int goodsId = 1; //根据相同的id查询出商品信息，赋给2个对象 Goods goods1 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId); Goods goods2 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId); //打印当前商品信息 System.out.println(goods1); System.out.println(goods2); //更新商品信息1 goods1.setStatus(2);//修改status为2 int updateResult1 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1); System.out.println("修改商品信息1"+(updateResult1==1?"成功":"失败")); //更新商品信息2 goods1.setStatus(2);//修改status为2 int updateResult2 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1); System.out.println("修改商品信息2"+(updateResult2==1?"成功":"失败")); } 复制代码 输出结果： good id:1,goods status:1,goods name:道具,goods version:1 good id:1,goods status:1,goods name:道具,goods version:1 修改商品信息1成功 修改商品信息2失败 说明： 在GoodsDaoTest测试方法中，我们同时查出同一个版本的数据，赋给不同的goods对象，然后先修改good1对象然后执行更新操作，执行成功。然后我们修改goods2，执行更新操作时提示操作失败。此时t_goods表中数据如下： 复制代码 mysql> select * from t_goods;+----+--------+------+---------+| id | status | name | version |+----+--------+------+---------+| 1 | 2 | 道具 | 2 || 2 | 2 | 装备 | 2 |+----+--------+------+---------+2 rows in setmysql> 复制代码 我们可以看到 id为1的数据version已经在第一次更新时修改为2了。所以我们更新good2时update where条件已经不匹配了，所以更新不会成功，具体sql如下： update t_goods set status=2,version=version+1where id=#{id} and version=#{version}; 这样我们就实现了乐观锁 悲观锁应用 需要使用数据库的锁机制，比如SQL SERVER 的TABLOCKX（排它表锁） 此选项被选中时，SQL Server 将在整个表上置排它锁直至该命令或事务结束。这将防止其他进程读取或修改表中的数据。 SqlServer中使用 Begin Tran select top 1 @TrainNo=T_NO from Train_ticket with (UPDLOCK) where S_Flag=0 update Train_ticket set T_Name=user, T_Time=getdate(), S_Flag=1 where T_NO=@TrainNo commit 我们在查询的时候使用了with (UPDLOCK)选项,在查询记录的时候我们就对记录加上了更新锁,表示我们即将对此记录进行更新. 注意更新锁和共享锁是不冲突的,也就是其他用户还可以查询此表的内容,但是和更新锁和排它锁是冲突的.所以其他的更新用户就会阻塞. 结论 在实际生产环境里边,如果并发量不大且不允许脏读，可以使用悲观锁解决并发问题；但如果系统的并发非常大的话,悲观锁定会带来非常大的性能问题,所以我们就要选择乐观锁定的方法.