hibernate,jpa锁机制

本文探讨了在高并发环境下,使用负载均衡时如何解决多个节点同时更新同一数据导致的数据不一致问题。通过引入乐观锁机制,并利用Hibernate框架中的@Version注解实现自动版本控制,确保数据更新的一致性和准确性。

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在高并发的计算机群组成的负载均衡环境中,经常会碰到多个节点更新同一条数据,从而引起数据不一致的问题!

场景

有 A ,B 2台WEB服务器,负载均衡处理请求, C为数据库服务器, 有订单Order, 订单初始的金额为 300

如果 A B同时调整订单金额 减少100元,将会存在如下情况。

A -> Order.amount(200) -100 = 200
B -> Order.amount(200)- 100 = 200;

但是原本是 A ,B 分别减少100 ,正确的Order.amount的最终值应该是 100, 而现在变成了 200,这个错误的值

如果你的系统采用原生的SQL 那么在做Update操作的时候,是不会存在这个问题

Java代码 复制代码
  1. updateordersetamount=amount-100whereid=xxxx
update order set amount=amount -100 where id=xxxx


由数据库进行并发同步。

可是我们在开发JAVA系统时,大多数都会采用Hibernate这种ORM框架,所以在做更新操作的时候,是不太可能直接写SQL, 往往都会先读取实体的值,再进行Update操作,那么就会出现上面所说的问题。

在解决这类问题时,我们想到的就是采用数据库的乐观锁原理。 给数据库表添加一个version的版本号字段,每次更新的时候都会带上这个version作为where 条件,如果更新的记录返回为0条,表示数据已经被其它人所修改

在Hibernate3的时候,已经有一个@Version的标签,只要给实体标记就可以了,每次Update操作的时候,都会自动带上这个 version条件

Java代码 复制代码
  1. @Entity
  2. publicclassVersionTest{
  3. privateLongid;
  4. privateIntegerversion;
  5. privateBigDecimalamount;
  6. @Id
  7. @Column(name="oid")
  8. @GeneratedValue
  9. publicLonggetId(){
  10. returnthis.id;
  11. }
  12. publicvoidsetId(Longid){
  13. this.id=id;
  14. }
  15. @Version
  16. @OptimisticLock(excluded=true)
  17. publicIntegergetVersion(){
  18. returnversion;
  19. }
  20. publicvoidsetVersion(Integerversion){
  21. this.version=version;
  22. }
  23. publicBigDecimalgetAmount(){
  24. returnamount;
  25. }
  26. publicvoidsetAmount(BigDecimalamount){
  27. this.amount=amount;
  28. }
  29. }
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