樂觀鎖和悲觀鎖初步認識

爲何須要鎖（併發控制）？

　　在多用戶環境中，在同一時間可能會有多個用戶更新相同的記錄，這會產生衝突。這就是著名的併發性問題。

典型的衝突有：

• 丟失更新：一個事務的更新覆蓋了其它事務的更新結果，就是所謂的更新丟失。例如：用戶A把值從6改成2，用戶B把值從2改成6，則用戶A丟失了他的更新。

• 髒讀：當一個事務讀取其它完成一半事務的記錄時，就會發生髒讀取。例如：用戶A,B看到的值都是6，用戶B把值改成2，用戶A讀到的值仍爲6。

爲了解決這些併發帶來的問題。 咱們須要引入併發控制機制。

併發控制機制

　　悲觀鎖：假定會發生併發衝突，屏蔽一切可能違反數據完整性的操做。[1]

　　樂觀鎖：假設不會發生併發衝突，只在提交操做時檢查是否違反數據完整性。[1] 樂觀鎖不能解決髒讀的問題。

 

樂觀鎖應用

樂觀鎖介紹：

　　樂觀鎖（ Optimistic Locking ） 相對悲觀鎖而言，樂觀鎖假設認爲數據通常狀況下不會形成衝突，因此在數據進行提交更新的時候，纔會正式對數據的衝突與否進行檢測，若是發現衝突了，則讓返回用戶錯誤的信息，讓用戶決定如何去作。那麼咱們如何實現樂觀鎖呢，通常來講有如下2種方式：

　　1.使用數據版本（Version）記錄機制實現，這是樂觀鎖最經常使用的一種實現方式。何謂數據版本？即爲數據增長一個版本標識，通常是經過爲數據庫表增長一個數字類型的 「version」 字段來實現。當讀取數據時，將version字段的值一同讀出，數據每更新一次，對此version值加一。當咱們提交更新的時候，判斷數據庫表對應記錄的當前版本信息與第一次取出來的version值進行比對，若是數據庫表當前版本號與第一次取出來的version值相等，則予以更新，不然認爲是過時數據。用下面的一張圖來講明：

如上圖所示，若是更新操做順序執行，則數據的版本（version）依次遞增，不會產生衝突。可是若是發生有不一樣的業務操做對同一版本的數據進行修改，那麼，先提交的操做（圖中B）會把數據version更新爲2，當A在B以後提交更新時發現數據的version已經被修改了，那麼A的更新操做會失敗。

 

2.樂觀鎖定的第二種實現方式和第一種差很少，一樣是在須要樂觀鎖控制的table中增長一個字段，名稱無所謂，字段類型使用時間戳（timestamp）, 和上面的version相似，也是在更新提交的時候檢查當前數據庫中數據的時間戳和本身更新前取到的時間戳進行對比，若是一致則OK，不然就是版本衝突。

 

使用舉例：以MySQL InnoDB爲例

仍是拿以前的實例來舉：商品goods表中有一個字段status，status爲1表明商品未被下單，status爲2表明商品已經被下單，那麼咱們對某個商品下單時必須確保該商品status爲1。假設商品的id爲1。

 

下單操做包括3步驟：

1.查詢出商品信息

select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}

2.根據商品信息生成訂單

3.修改商品status爲2

update t_goods 

set status=2,version=version+1where id=#{id} and version=#{version};

　　那麼爲了使用樂觀鎖，咱們首先修改t_goods表，增長一個version字段，數據默認version值爲1。

　　t_goods表初始數據以下：

　　對於樂觀鎖的實現，我使用MyBatis來進行實踐，具體以下：

Goods實體類：

/**
 * ClassName: Goods <br/>
 * Function: 商品實體. <br/>*/public class Goods implements Serializable {    /**
     * serialVersionUID:序列化ID.     */
    private static final long serialVersionUID = 6803791908148880587L;    
    /**
     * id:主鍵id.     */
    private int id;    
    /**
     * status:商品狀態：1未下單、2已下單.     */
    private int status;    
    /**
     * name:商品名稱.     */
    private String name;    
    /**
     * version:商品數據版本號.     */
    private int version;
    
    @Override    public String toString(){        return "good id:"+id+",goods status:"+status+",goods name:"+name+",goods version:"+version;
    }    //setter and getter}

 

GoodsDao

/**
 * updateGoodsUseCAS:使用CAS(Compare and set)更新商品信息
 * @param goods 商品對象
 * @return 影響的行數 */int updateGoodsUseCAS(Goods goods);

 

mapper.xml

<update id="updateGoodsUseCAS" parameterType="Goods">
    <![CDATA[
        update t_goods
        set status=#{status},name=#{name},version=version+1
        where id=#{id} and version=#{version}    ]]></update>

 

 

GoodsDaoTest測試類

@Testpublic void goodsDaoTest(){    int goodsId = 1;    //根據相同的id查詢出商品信息，賦給2個對象
    Goods goods1 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId);
    Goods goods2 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId);    
    //打印當前商品信息    System.out.println(goods1);
    System.out.println(goods2);    
    //更新商品信息1
    goods1.setStatus(2);//修改status爲2
    int updateResult1 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1);
    System.out.println("修改商品信息1"+(updateResult1==1?"成功":"失敗"));    
    //更新商品信息2
    goods1.setStatus(2);//修改status爲2
    int updateResult2 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1);
    System.out.println("修改商品信息2"+(updateResult2==1?"成功":"失敗"));
}

 

輸出結果：

good id:1,goods status:1,goods name:道具,goods version:1  
good id:1,goods status:1,goods name:道具,goods version:1  
修改商品信息1成功  
修改商品信息2失敗

 

 

說明：

　　在GoodsDaoTest測試方法中，咱們同時查出同一個版本的數據，賦給不一樣的goods對象，而後先修改good1對象而後執行更新操做，執行成功。而後咱們修改goods2，執行更新操做時提示操做失敗。此時t_goods表中數據以下：

mysql> select * from t_goods;+----+--------+------+---------+| id | status | name | version |+----+--------+------+---------+|  1 |      2 | 道具 |       2 ||  2 |      2 | 裝備 |       2 |+----+--------+------+---------+2 rows in setmysql>

 

　　咱們能夠看到 id爲1的數據version已經在第一次更新時修改成2了。因此咱們更新good2時update where條件已經不匹配了，因此更新不會成功，具體sql以下：

update t_goods 
set status=2,version=version+1where id=#{id} and version=#{version};

　　這樣咱們就實現了樂觀鎖

 

悲觀鎖應用

須要使用數據庫的鎖機制，好比SQL SERVER 的TABLOCKX（排它表鎖） 此選項被選中時，SQL  Server  將在整個表上置排它鎖直至該命令或事務結束。這將防止其餘進程讀取或修改表中的數據。

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

咱們在查詢的時候使用了with (UPDLOCK)選項,在查詢記錄的時候咱們就對記錄加上了更新鎖,表示咱們即將對此記錄進行更新. 注意更新鎖和共享鎖是不衝突的,也就是其餘用戶還能夠查詢此表的內容,可是和更新鎖和排它鎖是衝突的.因此其餘的更新用戶就會阻塞.

結論

　　在實際生產環境裏邊,若是併發量不大且不容許髒讀，可使用悲觀鎖解決併發問題；但若是系統的併發很是大的話,悲觀鎖定會帶來很是大的性能問題,因此咱們就要選擇樂觀鎖定的方法.