Java中的锁和数据库的锁

本文详细介绍了Java中的各种锁类型,包括公平锁、非公平锁、可重入锁等,并探讨了它们的特点与应用场景。此外,还介绍了数据库中的锁机制。

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面试中经常被问到锁,Java中有锁,数据库中也有锁,这两个中的锁都是怎么分类的呢?有两篇博客关于这个问题讲的特别好,详见下文~

Java中的锁

在读很多并发文章中,会提及各种各样锁如公平锁,乐观锁等等,这篇文章介绍各种锁的分类。介绍的内容如下:

  • 公平锁/非公平锁
  • 可重入锁
  • 独享锁/共享锁
  • 互斥锁/读写锁
  • 乐观锁/悲观锁
  • 分段锁
  • 偏向锁/轻量级锁/重量级锁
  • 自旋锁

上面是很多锁的名词,这些分类并不是全是指锁的状态,有的指锁的特性,有的指锁的设计,下面总结的内容是对每个锁的名词进行一定的解释。

公平锁/非公平锁

公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁。
非公平锁是指多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序,有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取锁。有可能,会造成优先级反转或者饥饿现象。
对于Java ReentrantLock而言,通过构造函数指定该锁是否是公平锁,默认是非公平锁。非公平锁的优点在于吞吐量比公平锁大。
对于Synchronized而言,也是一种非公平锁。由于其并不像ReentrantLock是通过AQS的来实现线程调度,所以并没有任何办法使其变成公平锁。

可重入锁

可重入锁又名递归锁,是指在同一个线程在外层方法获取锁的时候,在进入内层方法会自动获取锁。说的有点抽象,下面会有一个代码的示例。
对于Java ReentrantLock而言, 他的名字就可以看出是一个可重入锁,其名字是Re entrant Lock重新进入锁。
对于Synchronized而言,也是一个可重入锁。可重入锁的一个好处是可一定程度避免死锁。

synchronized void setA() throws Exception{
    Thread.sleep(1000);
    setB();
}

synchronized void setB() throws Exception{
    Thread.sleep(1000);
}

上面的代码就是一个可重入锁的一个特点,如果不是可重入锁的话,setB可能不会被当前线程执行,可能造成死锁。

独享锁/共享锁

独享锁是指该锁一次只能被一个线程所持有。
共享锁是指该锁可被多个线程所持有。

对于Java ReentrantLock而言,其是独享锁。但是对于Lock的另一个实现类ReadWriteLock,其读锁是共享锁,其写锁是独享锁。
读锁的共享锁可保证并发读是非常高效的,读写,写读 ,写写的过程是互斥的。
独享锁与共享锁也是通过AQS来实现的,通过实现不同的方法,来实现独享或者共享。
对于Synchronized而言,当然是独享锁。

互斥锁/读写锁

上面讲的独享锁/共享锁就是一种广义的说法,互斥锁/读写锁就是具体的实现。
互斥锁在Java中的具体实现就是ReentrantLock
读写锁在Java中的具体实现就是ReadWriteLock

乐观锁/悲观锁

乐观锁与悲观锁不是指具体的什么类型的锁,而是指看待并发同步的角度。
悲观锁认为对于同一个数据的并发操作,一定是会发生修改的,哪怕没有修改,也会认为修改。因此对于同一个数据的并发操作,悲观锁采取加锁的形式。悲观的认为,不加锁的并发操作一定会出问题。
乐观锁则认为对于同一个数据的并发操作,是不会发生修改的。在更新数据的时候,会采用尝试更新,不断重新的方式更新数据。乐观的认为,不加锁的并发操作是没有事情的。

从上面的描述我们可以看出,悲观锁适合写操作非常多的场景,乐观锁适合读操作非常多的场景,不加锁会带来大量的性能提升。
悲观锁在Java中的使用,就是利用各种锁。
乐观锁在Java中的使用,是无锁编程,常常采用的是CAS算法,典型的例子就是原子类,通过CAS自旋实现原子操作的更新。

分段锁

分段锁其实是一种锁的设计,并不是具体的一种锁,对于ConcurrentHashMap而言,其并发的实现就是通过分段锁的形式来实现高效的并发操作。
我们以ConcurrentHashMap来说一下分段锁的含义以及设计思想,ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment,它即类似于HashMap(JDK7与JDK8中HashMap的实现)的结构,即内部拥有一个Entry数组,数组中的每个元素又是一个链表;同时又是一个ReentrantLock(Segment继承了ReentrantLock)。
当需要put元素的时候,并不是对整个hashmap进行加锁,而是先通过hashcode来知道他要放在那一个分段中,然后对这个分段进行加锁,所以当多线程put的时候,只要不是放在一个分段中,就实现了真正的并行的插入。
但是,在统计size的时候,可就是获取hashmap全局信息的时候,就需要获取所有的分段锁才能统计。
分段锁的设计目的是细化锁的粒度,当操作不需要更新整个数组的时候,就仅仅针对数组中的一项进行加锁操作。

偏向锁/轻量级锁/重量级锁

这三种锁是指锁的状态,并且是针对Synchronized。在Java 5通过引入锁升级的机制来实现高效Synchronized。这三种锁的状态是通过对象监视器在对象头中的字段来表明的。
偏向锁是指一段同步代码一直被一个线程所访问,那么该线程会自动获取锁。降低获取锁的代价。
轻量级锁是指当锁是偏向锁的时候,被另一个线程所访问,偏向锁就会升级为轻量级锁,其他线程会通过自旋的形式尝试获取锁,不会阻塞,提高性能。
重量级锁是指当锁为轻量级锁的时候,另一个线程虽然是自旋,但自旋不会一直持续下去,当自旋一定次数的时候,还没有获取到锁,就会进入阻塞,该锁膨胀为重量级锁。重量级锁会让其他申请的线程进入阻塞,性能降低。

自旋锁

在Java中,自旋锁是指尝试获取锁的线程不会立即阻塞,而是采用循环的方式去尝试获取锁,这样的好处是减少线程上下文切换的消耗,缺点是循环会消耗CPU。
典型的自旋锁实现的例子,可以参考自旋锁的实现

转自https://www.cnblogs.com/qifengshi/p/6831055.html

数据库中的锁

详见https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39651041/article/details/79985715,讲的非常详细

<think>首先,用户的问题是关于Java中事务数据库的关系及其在实际开发中的应用场景。我需要基于系统级指令来回答。 关键系统级指令: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证真实可靠。 - 参考站内引用(提供的引用[1]到[5])。 用户问题:我想理解Java中事务数据库的关系及其在实际开发中的应用场景。请问Java 事务与数据库的关系及其应用场景。 参考站内引用: - [^1]: 事务与机制的综合应用,防止多个线程修改同一数据,Java机制包括数据库、内置、分布式。 - [^2]: 数据库问题分析,捕获死异常、超时等。 - [^3]: 数据库的类型:共享、排他、意向、乐观、悲观及其场景。 - [^4]: 乐观与悲观的原理、实现应用场景。 - [^5]: 分布式事务的场景,当多个小事务分布在不同的服务上时。 我需要整合这些信息,构建一个结构清晰的回答。 回答结构: 1. **介绍事务的基本概念**:解释什么是事务,什么是数据库,以及它们的关系。 2. **关系阐述**:事务使用来保证隔离性一致性。 3. **应用场景**:讨论在实际开发中如何应用事务。 4. **Java中的实现**:讨论Java如何实现事务机制。 5. **潜在问题**:如死,如何避免。 6. **总结**。 7. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 确保使用LaTeX: - 行内数学:例如,$ACID$ 属性。 - 独立公式:如果有数学公式,但在这个主题中可能不多,主要涉及概念。 引用: - 在相关段落末尾添加引用标识,如[^1]。 生成相关问题: - 在回答的最后,添加"相关问题"部分,类似示例。 中文回答。 大纲: 1. **引言**:简要介绍事务的重要性。 2. **事务基础**:定义事务,ACID属性。 3. **基础**:定义,类型(共享、排他等)。 4. **关系**:事务如何利用来实现隔离性;在Java中,事务管理(如Spring事务)机制(如数据库Java)的结合。 5. **应用场景**: - 悲观场景:写密集型操作。 - 乐观场景:读密集型操作。 - 分布式事务场景:跨服务操作。 6. **Java实现**:使用JDBC、JPA、Spring等实现事务。 7. **常见问题**:死及其解决。 8. **总结**。 9. **相关问题**。 基于引用: - 从[^3][^4]提取的类型场景。 - [^1]提到事务的综合应用。 - [^2]关于死。 - [^5]关于分布式事务。 确保回答真实可靠:基于标准Java数据库知识。 最终输出格式: - 以中文回答。 - 结构清晰。 - 末尾添加相关问题。</think>### Java中事务与数据库的关系及其应用场景 在Java开发中,事务数据库是确保数据一致性并发控制的核心机制。事务用于保证多个操作作为一个原子单元执行(满足ACID属性),而机制则用于协调并发访问,防止数据竞争。它们的关系可以概括为:**事务依赖于来实现隔离性(Isolation)**,即在事务执行期间,确保数据不被其他事务干扰。例如,在数据库操作中,事务通过加来管理并发访问,避免脏读、不可重复读等问题。下面我将逐步解释它们的原理、关系及实际应用场景,帮助您全面理解。 #### 1. 事务的基本概念 - **事务(Transaction)**:事务是一组数据库操作序列,遵循ACID原则(原子性、一致性、隔离性、持久性)。在Java中,事务通常通过框架(如Spring事务管理)或JDBC实现。例如,Spring的`@Transactional`注解可以简化事务控制。 - **数据库(Lock)**:是并发控制机制,用于限制对数据的访问。根据引用[^3],主要分为: - **共享(Shared Lock)**:允许多个事务读取数据,但不允许修改(例如,$SELECT$查询)。 - **排他(Exclusive Lock)**:只允许一个事务读写数据,其他事务被阻塞(例如,$UPDATE$操作)。 - **乐观(Optimistic Lock)**:假设冲突少,通过版本号或时间戳检查数据是否被修改(适用于读多写少场景)[^4]。 - **悲观(Pessimistic Lock)**:假设冲突多,直接在访问时加(适用于写多读少场景)[^4]。 - **关系**:事务在执行过程中自动使用来保证隔离性。例如,当一个事务开始写操作时,数据库会施加排他,防止其他事务访问该数据;读操作可能使用共享。在Java应用中,事务管理器机制协同工作:事务定义了操作边界,而提供了并发安全。如果机制失效(如死),事务可能失败并回滚[^1][^2]。 #### 2. 事务与的关系在Java中的体现 在Java开发中,事务的结合体现在多个层面: - **数据库层面**:事务通过SQL语句触发数据库。例如,在JDBC中,执行`UPDATE`语句时,数据库会自动施加排他,确保事务隔离。 - **Java应用层面**:Java提供内置(如`synchronized`关键字或`ReentrantLock`)框架支持(如Spring事务)。事务管理器(如Spring的`PlatformTransactionManager`)在事务开始时获取,结束时释放。引用[^1]指出:“在并发环境下,能够防止多个线程同时修改同一份数据,从而避免竞争条件数据不一致的问题。” 这强调了事务对的依赖。 - **分布式环境**:在微服务架构中,分布式事务(如使用Seata框架)需要结合分布式(如Redis)来跨服务保证一致性。引用[^5]解释:“当有一个比较复杂的业务要处理,一个大的事务里有多个小的事务,并且这些小的事务可能分布在不同的服务上,只要有一个小事务处理失败,整个事务团体全部都要回滚。” 在这里防止服务间数据冲突。 关键点:事务的隔离级别(如`READ_COMMITTED`或`SERIALIZABLE`)决定了的粒度。例如,高隔离级别使用更多,但可能增加死风险[^2][^4]。 #### 3. 实际开发中的应用场景 事务的应用需根据业务需求选择策略。以下是常见场景及Java实现示例: - **悲观场景(写密集型)**:当数据修改频繁时,使用悲观直接加避免冲突。 - **示例**:银行转账操作。事务开始时施加排他,确保转账金额不被并发修改。Java代码(使用SpringJPA): ```java @Transactional public void transferMoney(Account from, Account to, double amount) { // 使用JPA的悲观:施加排他 Account fromAcc = entityManager.find(Account.class, from.getId(), LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE); Account toAcc = entityManager.find(Account.class, to.getId(), LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE); if (fromAcc.getBalance() >= amount) { fromAcc.setBalance(fromAcc.getBalance() - amount); toAcc.setBalance(toAcc.getBalance() + amount); } else { throw new InsufficientFundsException("余额不足"); } } ``` 此场景下,确保事务的原子性,防止转账过程中数据被其他事务干扰[^3][^4]。 - **乐观场景(读密集型)**:当冲突少、读操作多时,使用乐观减少开销。 - **示例**:电商库存查询。事务通过版本号检查数据是否被修改,避免长时间加Java代码(使用JPA版本字段): ```java @Entity public class Product { @Id private Long id; private int stock; @Version private int version; // 乐观版本号 } @Transactional public void updateStock(Long productId, int quantity) { Product product = entityManager.find(Product.class, productId); // 事务提交时检查版本:如果版本变化,抛出OptimisticLockException并回滚 product.setStock(product.getStock() - quantity); } ``` 此场景优化性能,但需处理冲突异常[^4]。 - **分布式事务场景**:涉及多个服务时,结合事务分布式。 - **示例**:订单创建(涉及订单服务库存服务)。使用分布式(如Redis)协调服务间操作,确保整体事务一致性。Java代码(使用Spring CloudRedisson): ```java @Autowired private RedissonClient redissonClient; @Transactional public void createOrder(Order order) { RLock lock = redissonClient.getLock("orderLock"); try { lock.lock(); // 获取分布式 // 调用订单服务库存服务的事务 inventoryService.reduceStock(order.getProductId(), order.getQuantity()); orderService.saveOrder(order); } finally { lock.unlock(); // 释放 } } ``` 引用[^5]强调此场景需确保所有小事务要么全部成功,要么全部回滚。 - **避免死的场景**:在高并发下,可能导致死(如两个事务相互等待)。引用[^2]建议:“通过捕获死异常、设置超时、使用死分析工具以及采取有效的预防解决策略,可以有效地识别解决死问题。” Java中可使用`tryLock`方法设置超时: ```java Lock lock = new ReentrantLock(); if (lock.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) { try { // 事务操作 } finally { lock.unlock(); } } else { // 处理超时,避免死 } ``` #### 4. 最佳实践注意事项 - **选择策略**:根据业务负载:读多用乐观(高性能),写多用悲观(安全)。引用[^4]对比了乐观悲观的适用场景。 - **性能权衡**:过多会降低并发性(如全局导致瓶颈)。使用细粒度(如行级)优化。 - **错误处理**:在Java中,捕获`DeadlockLoserDataAccessException`(Spring)或SQL死异常,实现重试机制。 - **框架推荐**:Spring事务管理简化了声明式事务,而JPA/Hibernate提供了内置支持。 总之,事务Java中是互补的:事务定义操作单元,提供并发保障。实际开发中,需结合业务场景选择合适机制,以平衡一致性性能。引用[^1]总结:“事务与机制的综合应用是确保数据一致性的重要手段。”
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