乐观锁和悲观锁

【学长笔记】关于车牌识别的CCPD数据集按比例划分 本文介绍了一个用于CCPD车牌数据集划分的Python脚本,主要功能包括:1) 将数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集;2) 支持图像与标签文件校验;3) 可自定义划分比例和样本数量限制;4) 自动生成标准目录结构。脚本使用随机种子确保可重复性,并通过tqdm显示进度条。处理后数据可直接用于YOLO等目标检测模型的训练与评估,建议在预处理完成后立即执行划分以避免数据泄露。文章还提供了相关技术博客的参考链接。 阅读详情

乐观锁

 总是认为不会产生并发问题,每次去取数据的时候总认为不会有其他线程对数据进行修改,因此不会上锁,但是在更新时会判断其他线程在这之前有没有对数据进行修改,一般会使用版本号机制或CAS操作实现。

 version方式: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。

核心SQL代码:

update table set x=x+1, version=version+1 where id=#{id} and version=#{version};  

 

 CAS操作方式:即compare and swap 或者 compare and set,涉及到三个操作数,数据所在的内存值,预期值,新值。当需要更新时,判断当前内存值与之前取到的值是否相等,若相等,则用新值更新,若失败则重试,一般情况下是一个自旋操作,即不断的重试。

悲观锁

 总是假设最坏的情况,每次取数据时都认为其他线程会修改,所以都会加锁(读锁、写锁、行锁等),当其他线程想要访问数据时,都需要阻塞挂起。可以依靠数据库实现,如行锁、读锁和写锁等,都是在操作之前加锁,在Java中,synchronized的思想也是悲观锁。

适用场景:

悲观锁:比较适合写入操作比较频繁的场景,如果出现大量的读取操作,每次读取的时候都会进行加锁,这样会增加大量的锁的开销,降低了系统的吞吐量。

乐观锁:比较适合读取操作比较频繁的场景,如果出现大量的写入操作,数据发生冲突的可能性就会增大,为了保证数据的一致性,应用层需要不断的重新获取数据,这样会增加大量的查询操作,降低了系统的吞吐量。

总结:两种所各有优缺点,读取频繁使用乐观锁,写入频繁使用悲观锁。

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一、什么是乐观锁 乐观锁,顾名思义就是总是假设最好的情况,每次获取数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,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,可以使用版本号机制和 CAS 算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库提供的类似于 write_condition 机制,其实都是提供的乐观锁。在 Java 中 java.util.concurrent.atomic 包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的。 二、什么是悲观锁 .

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Java中乐观锁和悲观锁

读多写少:优先使用乐观锁,配合Atomic类或。写多读少:优先使用悲观锁,配合或。高并发场景:考虑分段锁(如)或LongAdder。分布式系统:使用数据库版本号或 Redis 实现乐观锁,或基于 ZooKeeper 实现分布式悲观锁。现代 JDK 中,锁机制不断演进,从偏向锁到VarHandle,性能和灵活性持续提升。开发者需根据具体场景选择合适的锁策略,并关注 JDK 新特性以优化并发性能。

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乐观锁和悲观锁详解

乐观锁总是假设最好的情况,认为共享资源每次被访问的时候不会出现问题,线程可以不停地执行,无需加锁也无需等待,只是在提交修改的时候去验证对应的资源(也就是数据)是否被其它线程修改了(具体方法可以使用版本号机制或 CAS 算法)。高并发的场景下,激烈的锁竞争会造成线程阻塞,大量阻塞线程会导致系统的上下文切换,增加系统的性能开销。当多个线程同时使用 CAS 操作一个变量时,只有一个会胜出,并成功更新,其余均会失败,但失败的线程并不会被挂起,仅是被告知失败,并且允许再次尝试,当然也允许失败的线程放弃操作。

ksn5461378的博客 968
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