乐观锁,悲观锁

乐观锁应用(写时用数据版本号或最后更新时间判定)

1.      使用自增长的整数表示数据版本号。更新时检查版本号是否一致,比如数据库中数据版本为6,更新提交时version=6+1,使用该version值(=7)与数据库version+1(=7)作比较,如果相等,则可以更新,如果不等则有可能其他程序已更新该记录,所以返回错误。

2.      使用时间戳来实现.

注:对于以上两种方式,Hibernate自带实现方式:在使用乐观锁的字段前加annotation: @Version, Hibernate在更新时自动校验该字段。

悲观锁应用(事物锁,触发事物是读写都锁定)

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.

<think>嗯,用户现在想了解乐观锁悲观锁的概念、使用场景,以及在Spring中的实现方式和区别。让我先回顾一下之前的对话和提供的引用内容,确保回答准确。 首先,用户之前问过Spring循环依赖的问题,我回答了三级缓存、解决流程和相关方案。现在用户转向了锁机制,特别是乐观锁悲观锁。需要结合提供的引用内容来构建答案。 根据引用[1],乐观锁悲观锁的基本概念已经提到,尤其是CAS算法和synchronized的优化。引用[2]到[5]详细说明了在Spring和JPA中的实现方式,包括使用版本号的乐观锁数据库锁机制的悲观锁,还有事务隔离级别的相关点。 用户的问题包括概念、使用场景、Spring实现方式和区别。需要分部分回答,结构要清晰。先解释两种锁的概念,然后对比它们的区别,接着在Spring中的具体实现方法,最后适用场景。同时,需要引用提供的资料中的例子,比如JPA的@Version注解和LockModeType的使用。 需要注意的是,用户可能对如何在Spring项目中实际应用这些锁机制感兴趣,所以代码示例会很有帮助。例如,引用[3]中的User实体类使用@Version,以及查询时加锁的方法。同时,引用[2]提到Spring Data JPA的EntityManager和JpaTemplate的使用,这也是实现悲观锁的方式。 另外,用户可能对事务隔离级别和锁的关系有疑问,比如引用[5]提到的事务隔离级别设置对锁的影响,需要简要说明。不过用户的主要问题集中在锁本身,所以这部分可能作为补充信息。 需要确保回答覆盖以下几点: 1. 定义和核心思想 2. 实现方式(包括Spring/JPA的具体方法) 3. 优缺点对比 4. 使用场景 5. 可能的问题和注意事项 还要注意引用标记,比如在提到JPA版本号时添加[^3],在数据库锁机制时引用[^2][^4]。同时,避免重复引用,保持引用标注正确。 现在,组织内容。先讲乐观锁,再悲观锁,然后对比,最后使用场景。每个部分包含概念、实现、代码示例(如果有)、优缺点。确保语言简洁,技术点明确,符合用户的中文提问需求。 检查是否有遗漏的信息,比如synchronized在Java中的演变,虽然用户的问题集中在Spring,但可能也需要简要提及,但根据引用[1],可以提到synchronized的优化,但重点还是在Spring的实现。 最后,生成相关问题,可能包括锁的选择建议、性能影响、在分布式系统中的处理等,但要根据引用内容中的点来设计,比如CAS的缺点、版本号冲突处理等。</think>--- ### 乐观锁悲观锁核心解析 #### **一、基本概念对比** | 特性 | 乐观锁 | 悲观锁 | |-------------------|----------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------| | **核心思想** | 假设并发冲突概率低,仅在提交时检测冲突[^3] | 假设并发冲突概率高,操作前直接加锁[^4] | | **实现方式** | 版本号机制(如JPA的@Version)、CAS算法 | 数据库锁(SELECT FOR UPDATE)、Java同步锁(synchronized) | | **数据一致性** | 最终一致性 | 强一致性 | | **性能消耗** | 无锁设计,高并发下吞吐量高 | 锁竞争导致性能下降 | --- #### **二、Spring中的实现方式** ##### **1. 乐观锁实现** **JPA版本号机制**(推荐方案)[^3] ```java @Entity public class Product { @Id @GeneratedValue private Long id; private String name; private Integer stock; @Version // 核心注解,自动管理版本号 private Integer version; } ``` - **更新时自动校验**:若版本号不匹配,抛出`OptimisticLockException` - **适用场景**:电商库存、订单状态等低频冲突业务 ##### **2. 悲观锁实现** **方案一:数据库锁(Spring Data JPA)**[^2] ```java @Repository public class ProductRepository { @PersistenceContext private EntityManager em; public Product findWithLock(Long id) { return em.find(Product.class, id, LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE); // 加写锁 } } ``` **方案二:Java同步锁** ```java @Service public class PaymentService { private final Object lock = new Object(); public void transfer() { synchronized(lock) { // 互斥访问 // 核心业务逻辑 } } } ``` --- #### **三、关键差异分析 1. **冲突处理方式** - 乐观锁:通过`重试机制`解决冲突(需业务层处理异常)[^3] - 悲观锁:通过`阻塞等待`避免冲突(由数据库/JVM保证) 2. **事务隔离级别关联** - 乐观锁通常配合`Read Committed`级别(平衡性能与一致性)[^5] - 悲观锁需要`Repeatable Read`或`Serializable`级别支持 3. **典型异常类型** | 锁类型 | 异常类 | 触发条件 | |--------|-------------------------|----------------------| | 乐观锁 | OptimisticLockException | 版本号或CAS值不匹配 | | 悲观锁 | LockTimeoutException | 获取锁超时 | --- #### **四、选型决策树** ```mermaid flowchart TD A{是否需要强一致性?} A --> |是| B[选择悲观锁] A --> |否| C{冲突频率如何?} C --> |高| D[悲观锁+事务优化] C --> |低| E[乐观锁+重试机制] ``` --- #### **五、生产环境建议** 1. **混合使用场景** - 对核心资金操作使用`悲观锁+@Transactional` - 对商品库存使用`乐观锁+重试策略`[^4] 2. **性能优化技巧** ```java @Retryable(value = OptimisticLockException.class, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 100)) public void updateProduct(Product product) { // 带版本号的更新操作 } ``` (使用Spring Retry实现自动重试) 3. **分布式系统扩展** - 乐观锁:结合Redis实现分布式版本号 - 悲观锁:使用Redisson分布式锁 --- ### 相关问题 1. **CAS算法在Java中如何实现?有什么缺陷?** 2. **Spring Retry如何配置自定义重试策略?** 3. **分布式场景下如何选择锁机制?** 4. **JPA的@Version字段能否使用其他数据类型?** [^1]: Java通过偏向锁、轻量级锁等优化提升synchronized性能 : Spring Data JPA提供原生悲观锁支持 [^3]: JPA通过@Version注解实现乐观锁 [^4]: 高并发场景建议根据业务特性选择锁机制 : 事务隔离级别设置影响锁机制的实际效果
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