乐观锁和悲观锁

最新推荐文章于 2025-06-20 08:15:00 发布
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博客介绍了数据库并发访问控制中的乐观锁和悲观锁。悲观锁在数据访问时认为会冲突，屏蔽影响数据完整性操作，关系型数据库常用行锁、表锁等；乐观锁假定无冲突，提交时检查数据完整性，适用于多读场景以提高吞吐量。

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乐观锁和悲观锁主要用在数据库的并发访问控制上面

悲观锁：每次进行数据访问时都认为会发生冲突，因此屏蔽任何会影响数据完整性的操作。关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁

乐观锁：数据访问时假定不会发生冲突，只在提交操作时检查是否违反数据的完整性。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量

thinkPHP框架乐观锁和悲观锁实例分析
10-16
在ThinkPHP框架中，常见的有乐观锁和悲观锁两种机制。本文将通过实例分析这两种锁在ThinkPHP框架中的应用，以及它们各自的优缺点。 首先，让我们从乐观锁开始了解。乐观锁机制假设多个事务在处理数据时很少发生冲突...
SpringBoot整合MyBatis实现乐观锁和悲观锁的示例
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SpringBoot整合MyBatis实现乐观锁和悲观锁的示例 在本文中，我们将学习如何使用SpringBoot和MyBatis来实现乐观锁和悲观锁。我们将通过示例代码来介绍这两种锁的实现方式，帮助读者更好地理解和使用它们。 一、悲观...
面试必备之乐观锁与悲观锁
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07-16 30万+
悲观锁总是假设最坏的情况，认为共享资源每次被访问的时候就会出现问题(比如共享数据被修改)，所以每次在获取资源操作的时候都会上锁，这样其他线程想拿到这个资源就会阻塞直到锁被上一个持有者释放。也就是说，共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程。像 Java 中和等独占锁就是悲观锁思想的实现。悲观锁通常多用于写多比较多的情况下（多写场景），避免频繁失败和重试影响性能。
Java中乐观锁和悲观锁
最新发布
hqxstudying的博客
06-20 1305
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。
乐观锁和悲观锁详解
ksn5461378的博客
10-17 812
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。
如何实现乐观锁和悲观锁？
weixin_46072507的博客
04-26 994
核心思想：认为并发冲突是常态，在操作之前就加锁，保证数据访问时不被其他事务修改。特性数据访问期间直接加锁。可能导致阻塞，影响吞吐量。适合写冲突严重的场景。项目乐观锁悲观锁加锁时机更新时校验，不直接加锁操作前直接加锁并发性能高（冲突少时最优）低（有锁等待、阻塞开销）实现复杂度需要应用层补充校验逻辑依赖数据库原生锁适合场景高读多写少、冲突少的场景冲突频繁、写多的场景失败处理更新失败后需要重试或报错锁等待、死锁检测后自动处理常用机制version字段、时间戳字段。
什么是乐观锁和悲观锁
weixin_48016395的博客
04-09 6243
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 .
Java并发 乐观锁和悲观锁
rc1596919047的博客
02-24 820
悲观锁总是假设最坏的情况，认为共享资源每次被访问的时候就会出现问题(比如共享数据被修改)，所以每次在获取资源操作的时候都会上锁，这样其他线程想拿到这个资源就会阻塞直到锁被上一个持有者释放。也就是说，共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程。像Java 中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。// 需要同步的操作try {// 需要同步的操作。
在C#中的乐观锁和悲观锁
temp0504的博客
06-13 719
C#中的乐观锁与悲观锁是两种并发控制策略，核心区别在于对数据冲突的处理方式。悲观锁（如lock关键字）提前锁定资源，适合写操作频繁场景，但可能导致性能瓶颈；乐观锁（如版本号机制）仅在提交时检查冲突，适合读多写少场景，能提高并发性能但需处理冲突。数据库中分别对应SELECT FOR UPDATE和版本号检查的实现方式。开发者应根据具体场景（如银行转账用悲观锁、电商库存用乐观锁）选择合适机制，权衡并发性能与冲突处理成本。
乐观锁和悲观锁的区别
专注于技术分享
02-10 1156
此外，混合使用乐观锁和悲观锁也是一种常见的策略。例如，在读取数据时使用乐观锁，在更新数据时使用悲观锁，可以兼顾性能和数据一致性。选择乐观锁还是悲观锁，需要根据具体的应用场景进行权衡。乐观锁和悲观锁是两种不同的并发控制策略，适用于不同的应用场景。
python乐观锁和悲观锁
leshen_88的博客
12-06 1573
不会一开始就加锁，在更新的时候，判断一下在此期间别人是否修改了数据，若修改了不执行此操作，反之执行；优点：出现并发冲突小时，乐观锁更好，悲观锁会锁住代码块或者数据，其他线程无法访问，影响并发，而且锁的创建和释放都会消耗资源；在实现并发控制时，应该根据具体的实际情况来选择使用乐观锁还是悲观锁，一般来说，如果并发请求较少且竞争不激烈，可以使用乐观锁；：操作数据时，直接将锁锁住，直到操作结束：优点：出现并发冲突大的时候，悲观锁更好，乐观锁频繁失败，需要不断重试，浪费CPU资源。的场景，如缓存中的数据更新。
p278 - p288 乐观锁和悲观锁
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