hibernate 悲观锁与乐观锁

　　　　1.很乐观、认为什么时候都不会出问题、所以不上锁。更新数据的时候去判断下，在此期间是否有人修改这个数据。数据期间没有发生变动，这个时候就正常执行成功。测试多线程修复值、使用乐观锁操作。my-redis:0>multi #######开启事务

当程序中可能出现并发的情况时，就需要通过一定的手段来保证在并发情况下数据的准确性，通过这种手段保证了当前用户和其他用户一起操作时，所得到的结果和他单独操作时的结果是一样的。并发控制的目的是保证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。没有做好并

悲观锁与乐观锁是人们定义出来的概念，你可以理解为一种思想，是处理并发资源的常用手段。不要把他们与mysql中提供的锁机制混为一谈。顾名思义，就是对于数据的处理持悲观态度，总认为会发生并发冲突，获取和修改数据时，别人会修改数据。所以在整个数据处理过程中，需要

该有相应的重试逻辑。独占的锁，就像 synchronized，不管三七二十一，直接上了锁就操作资源了。

数据库的锁机制是并发控制的重要内容，是对程序控制数据一致性的补充，更细粒度的保障数据的一致性，而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。下面主要针对我们常见的InnoDB和Myisam进行解析。乐观并发控制和悲观并发控制是并发控制采用的主要方法

setnx性质：如果不存在那么返回 0 ，不存在返回 1 。

程序员面试美团：面试官突然问Java “锁”你应该怎么回答？Java提供了种类丰富的锁，每种锁因其特性的不同，在适当的场景下能够展现出非常高的效率。本文旨在对锁相关源码、使用场景进行举例，为读者介绍主流锁的知识点，以及不同的锁的适用场景。Java中往往是按

执行更新时， set version = newVersion where version = oldVersion. 查看数据库，可以发现新插入的数据，version为0。可以看到数据库中的version变成了1，就成功了。支持的数据类型只有 int,I

总是假设最好的情况，认为竞争总是不存在，每次拿数据的时候都认为不会被修改，因此不会先上锁，在最后更新的时候比较数据有无更新，可通过版本号或CAS实现。看到两小时后才做操作，第一就要想到异步，这时候celery是非常符合需求的。使用celery来实现延时任务

需要创建一个心的工程；添加一个线程组—这里面设置秒级并发数；请求头管理—添加需要修改的请求头信息；CSV文件—可以将请求的参数，以变量的形式，从csv文件中获取，模拟多种请求数据；并发量：秒级1w请求；首先，真正请求通过，并修改了库存的请求数应该等于ver

　　想象一下你马上出发要去一家餐厅吃饭，但是你去之前不确定会不会满桌，你又不想排号。理解了上面的例子后，乐观事务和悲观事务的优劣就很好理解了。悲观事务的好处是对于冲突率高的场景，提前上锁的代价小于事后回滚的代价，而且还能以比较低的代价解决多个并发事务互相冲

无论是悲观锁还是乐观锁，都是人们定义出来的概念，是一种读取和修改数据的并发访问策略，由应用和业务需求来确定的。其实不仅仅是数据库系统中有乐观锁和悲观锁的概念，像memcache、hibernate、tair等都有类似的概念。在DBMS中，只是利用数据库本身

Mysql 在5.5之前默认使用 MyISAM 存储引擎，之后使用 InnoDB 。MyISAM 操作数据都是使用的表锁，你更新一条记录就要锁整个表，导致性能较低，并发不高。当然同时它也不会存在死锁问题。而 InnoDB 与 MyISAM 的最大不同有两点

悲观锁，认为数据是悲观的。防止其他线程篡改，直到对方拿到锁,才能修改。比如，有如下的表。status=1表示可以下单，status=2表示不可以下订单。假如在并发的过程中有两个用户同时查到status=1，那么从逻辑上来说都可以去新增订单，但是会造成商品超

悲观锁一般都是依靠关系型数据库提供的锁机制，然而事实上关系型数据库中的行锁，表锁不论是读写锁都是悲观锁。乐观锁顾名思义，就是很乐观，每次自己操作数据的时候认为没有人会来修改它，所以不会去对数据进行加锁。乐观锁不会发生并发抢占资源，只有在提交操作的时候检查是

前言之前在 Java-Interview 中提到过秒杀架构的设计，这次基于其中的理论简单实现了一下。本次采用循序渐进的方式逐步提高性能达到并发秒杀的效果，文章较长请准备好瓜子板凳。前端请求进入 web 层，对应的代码就是 controller。Servic

北京这两天天气不好，时晴时阴，最近有有点累，所以在家里休息了两天，看了一下乐观锁与悲观锁，虽然没有茅塞顿开，但是也有点收获。

简言之，共享资源每次都只给一个线程使用，其他线程阻塞，等第一个线程用完后再把资源转让给其他线程。synchronized和ReentranLock等都是悲观锁思想的体现。CAS就是乐观锁的一种实现方式。

"商品库存的乐观锁实现。实现的方式也比较简单，也就是在最后执行库存扣减操作时，将事务开始前获取的库存数量带入到SQL语句中与目前数据库记录中的库存数量进行判断，如果数量相等，则该条更新库存的语句成功执行；如果不相等，则表示该商品的库存信息在当前事

数据表中使用一个int类型的字段来存储版本号，即该行记录的版本号。更新数据时，对比版本号是否一致。update `test_ver` set `name`="lili" and `ver`=2 where `id`=1 and `ver

当我们要对一个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。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

事务级别 Dirty(脏读) non-repeatable phantom(幻读)ReadCommitted 不会会会 Read Uncommitted 会 会会。这是最常见的选择。Repeatable Read是MySQL的预设隔离等级。Read Com

业务逻辑的实现过程中，往往需要保证数据访问的排他性。如在金融系统的日终结算。的“锁”，即给我们选定的目标数据上锁，使其无法被其他程序修改。本次事务提交之前，外界无法修改这些记录。过程中对象不会被外界修改，会在save方法实现中自动为目标对象加上WRITE锁

LockMode.READ ： Hibernate在读取记录的时候会自动获取。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。如果不用考虑外部系统对数据库的更新

Elasticsearch partial update内置了乐观锁并发控制机制。同样是基于_version进行乐观锁的并发控制。我们回顾一下之前说的乐观锁并发控制策略在高并发更新数据时，它基于最新的数据和if_seq_no,if_primary_term

}此时就会报错version conflict在乐观锁成功阻止并发问题之后，尝试正确的完成更新。注意特别说明，要完成上面的实验需要es版本低于6.7。"reason": "[1]: version conflict, requ

MySQL5.5 版本之后默认采用innoDb 数据引擎.本文采用默认的存储引擎。乐观锁乐观锁实际上是一种逻辑思想，并不是mysql 数据库的特性。这个要区分清楚。实现数据版本有两种方式，第一种是使用版本号，第二种是使用时间戳。/** 伪代码 numbe

最前端可用LVS，分发到多个nginx，nginx再次分发到webserver

事务需要保证原子性、一致性、隔离性、持续性,简称ACID。事务可以由声明式事务和编程式事务，声明式的事务由容器所提供的服务，可以在配置文件中定义事务边界、隔离级别等。

LockMode.READ：Hibernate在读取记录的时候会自动获取。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。如果不用考虑外部系统对数据库的更新操作

Hibernate对悲观锁和乐观锁的支持，主要解决并发问题。数据库隔离级别越高，并发性越差。锁具有排他性，锁住别人就访问不了。一般适合短事务情况。实际上是冲突检测。一般采用数据版本记录机制实现，在数据库中加一个version字段，类似cvs管理，通过版本号

　　数据库事务 ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作。事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作

MySQL/InnoDB的加锁，一直是一个面试中常问的话题。例如，数据库如果有高并发请求，如何保证数据完整性？产生死锁问题如何排查并解决？我在工作过程中，也会经常用到，乐观锁，排它锁，等。于是今天就对这几个概念进行学习，屡屡思路，记录一下。本文下面的所有介

read-uncommitted、read-committed、repeatableread、serializable，考虑效率我们一般采用read-committed，但是这种机制不能解决不可重复读这种情况，故产生悲观锁乐观锁的概念

因为热爱，所以拼搏。前导必备Java并发锁的含义悲观锁数据库高并发高并发简单理解就是在服务器中，成千上完个客户端在同一时间内发。理客户端的请求并且响应，在互联网平台，追求的是速度和时间，所以，这就对服务器端有非常大的考验。一般客户端发起请求，服务器端接到请

LockMode.READ：Hibernate在读取记录的时候会自动获取。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。如果不用考虑外部系统对数据库的更新操作

前段日子跟同事讨论到底是用悲观锁还是乐观锁，才发现这东西根本没接触过。整理以下资料。。

所谓悲观锁就是基于数据库机制实现的。比如在在使用select子句的时候加上for update，那么直到改子句的事务结束为止，任何应用都无法修改select出来的记录。一般会在表里面设计一个版本字段v。这要求每一次update操作都变更版本字段,否则还是要

锁业务逻辑的实现过程中，往往需要保证数据访问的排他性。如在金融系统的日终结算 处理中，我们希望针对某个cut-off时间点的数据进行处理，而不希望在结算进行过程中 ，数据再发生变化。此时，我们就需要通过一些机制来保证这些数据在某个操作过程中不会被外界修改，

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。统不会修改数据）。相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依。靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。即为数据增加一个版本标识，在基于。读取出

业务逻辑的实现过程中，往往需要保证数据访问的排他性。如在金融系统的日终结算。，数据再发生变化。的“锁”，即给我们选定的目标数据上锁，使其无法被其他程序修改。本次事务提交之前，外界无法修改这些记录。Hibernate的悲观锁，也是基于数据库的锁机制实现。过程

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。锁是目前解决多用户并发访问的有效手段。Oracle的悲观锁需要利用一条现有的连接，分成两种方式，从SQL语句的区别来看，就是一种是forupdate，一种是fo

其实CAS就是使用一个乐观锁的机制。因为类似i++、++i的操作不是线程安全的，以前我们都会使用Synchronized关键字，但是现在我们直接使用这些原子类就可以解决线程安全的问题。

比如在在使用select子句的时候加上for update，那么直到改子句的事务结束为止，任何应用都无法修改select出来的记录。所谓乐观锁是基于应用的版本机制来实现的。一般会在表里面设计一个版本字段v。这要求每一次update操作都变更版本字段,否则还

所谓悲观锁就是基于数据库机制实现的。比如在在使用select子句的时候加上forupdate，那么直到改子句的事务结束为止，任何应用都无法修改select出来的记录。一般会在表里面设计一个版本字段v。这要求每一次update操作都变更版本字段,否则还是要进

相对于悲观锁，乐观锁采取了更加宽松的加锁机制，悲观锁大多数是依赖于数据库，如果对于一个长事务来说，这样的开销会很大！即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；读取数据时，将版本号一同

MyISAM：不支持事务，用于只读程序提高性能InnoDB：支持ACID事务、行级锁、并发BerkeleyDB：支持事务2，隔离级别隔离级别决定了一个session中的事务可能对另一个session的影响、并发session对数据库的操作、一个sessio

今天就是元旦了，闲着没事，写点东西发上来！它指的是对数据被外界修改持保守态度。假定任何时刻存取数据时，都可能有另一个客户也正在存取同一笔数据，为了保持数据被操作的一致性，于是对数据采取了数据库层次的锁定状态，依靠数据库提供的锁机制来实现。在更新的过程中，数