悲观锁与乐观锁


何谓悲观锁与乐观锁

乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展,悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点,不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。

悲观锁
总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁(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)。传统的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。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

乐观锁
总是假设最好的情况,每次去拿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。

两种锁的使用场景
从上面对两种锁的介绍,我们知道两种锁各有优缺点,不可认为一种好于另一种,像乐观锁适用于写比较少的情况下(多读场景),即冲突真的很少发生的时候,这样可以省去了锁的开销,加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况,一般会经常产生冲突,这就会导致上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能,所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。

乐观锁常见的两种实现方式
乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。

  1. 版本号机制
    一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段,表示数据被修改的次数,当数据被修改时,version值会加1。当线程A要更新数据值时,在读取数据的同时也会读取version值,在提交更新时,若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新,否则重试更新操作,直到更新成功。

举一个简单的例子:
假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段,当前值为 1 ;而当前帐户余额字段( balance )为 $100 。

操作员 A 此时将其读出( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 50(50=(100-50 ))。
在操作员 A 操作的过程中,操作员B 也读入此用户信息( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 20(80=(100-20 ))。
操作员 A 完成了修改工作,将数据版本号加1( version=2 ),连同帐户扣除后余额( balance=$50 ),提交至数据库更新,此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本,数据被更新,数据库记录 version 更新为 2 。
操作员 B 完成了操作,也将版本号加1( version=2 )试图向数据库提交数据( balance=$80 ),但此时比对数据库记录版本时发现,操作员 B 提交的数据版本号为 2 ,数据库记录当前版本也为 2 ,不满足 “ 提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略,因此,操作员 B 的提交被驳回。
这样,就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员A 的操作结果的可能。

  1. CAS算法
    即compare and swap(比较与交换),是一种有名的无锁算法。无锁编程,即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步,也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步,所以也叫非阻塞同步(Non-blocking Synchronization)。CAS算法涉及到三个操作数

需要读写的内存值 V
进行比较的值 A
拟写入的新值 B

当且仅当 V 的值等于 A时,CAS通过原子方式用新值B来更新V的值,否则不会执行任何操作(比较和替换是一个原子操作)。一般情况下是一个自旋操作,即不断的重试。

1. SELECT data AS old_data, version AS old_version FROM …;
2. 根据获取的数据进行业务操作,得到new_data和new_version
3. UPDATE SET data = new_data, version = new_version WHERE version = old_version
if (updated row > 0) {
    // 乐观锁获取成功,操作完成
} else {
    // 乐观锁获取失败,回滚并重试
}

同步和异步的区别和联系

所谓同步,可以理解为在执行完一个函数或方法之后,一直等待系统返回值或消息,这时程序是出于阻塞的,只有接收到返回的值或消息后才往下执行其它的命令。

异步,执行完函数或方法后,不必阻塞性地等待返回值或消息,只需要向系统委托一个异步过程,那么当系统接收到返回值或消息时,系统会自动触发委托的异步过程,从而完成一个完整的流程。

同步在一定程度上可以看做是单线程,这个线程请求一个方法后就待这个方法给他回复,否则他不往下执行(死心眼)。

异步在一定程度上可以看做是多线程的(废话,一个线程怎么叫异步),请求一个方法后,就不管了,继续执行其他的方法。

同步就是一件事,一件事情一件事的做。
异步就是,做一件事情,不引响做其他事情。

例如:吃饭和说话,只能一件事一件事的来,因为只有一张嘴。
但吃饭和听音乐是异步的,因为,听音乐并不引响我们吃饭。

优点:

从上面的例子可以看出,乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销,大大提升了大并发量下的系统整体性能表现。

缺点:

乐观锁机制往往基于系统中的数据存储逻辑,因此也具备一定的局限性,如在上例中,由于乐观锁机制是在我们的系统中实现,来自外部系统的更新操作不受我们系统的控制,因此可能会造成脏数据被更新到数据库中。在系统设计阶段,应该充分考虑到这些情况出现的可能性,并进行相应调整(如将乐观锁策略在数据库存储过程中实现,对外只开放基于此存储过程的数据更新途径,而不是将数据库表直接对外公开)。

MySQL中的隔离级别

1,MySQL的事务支持
MySQL的事务支持不是绑定在MySQL服务器本身,而是与存储引擎相关:

MyISAM:不支持事务,用于只读程序提高性能
InnoDB:支持ACID事务、行级锁、并发
Berkeley DB:支持事务

2,隔离级别
隔离级别决定了一个session中的事务可能对另一个session的影响、并发session对数据库的操作、一个session中所见数据的一致性
ANSI标准定义了4个隔离级别,MySQL的InnoDB都支持:

Java代码

READ UNCOMMITTED:最低级别的隔离,通常又称为dirty read,它允许一个事务读取还没commit的数据,这样可能会提高性能,但是dirty read可能不是我们想要的
READ COMMITTED:在一个事务中只允许已经commit的记录可见,如果session中select还在查询中,另一session此时insert一条记录,则新添加的数据不可见
REPEATABLE READ:在一个事务开始后,其他session对数据库的修改在本事务中不可见,直到本事务commit或rollback。在一个事务中重复select的结果一样,除非本事务中update数据库。
SERIALIZABLE:最高级别的隔离,只允许事务串行执行。为了达到此目的,数据库会锁住每行已经读取的记录,其他session不能修改数据直到前一事务结束,事务commit或取消时才释放锁。

可以使用如下语句设置MySQL的session隔离级别:

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL {READ UNCOMMITTED | READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE}

MySQL默认的隔离级别是REPEATABLE READ,在设置隔离级别为READ UNCOMMITTED或SERIALIZABLE时要小心,READ UNCOMMITTED会导致数据完整性的严重问题,而SERIALIZABLE会导致性能问题并增加死锁的机率

3,隔离级别
乐观所和悲观锁策略:
悲观锁:在读取数据时锁住那几行,其他对这几行的更新需要等到悲观锁结束时才能继续 。
乐观锁:读取数据时不锁,更新时检查是否数据已经被更新过,如果是则取消当前更新
一般在悲观锁的等待时间过长而不能接受时我们才会选择乐观锁 。

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