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Java 高并发综合学习之悲观锁和乐观锁理解及实现,java并发综合

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Java 高并发综合学习之悲观锁和乐观锁理解及实现,java并发综合


悲观锁和乐观锁理解及实现

悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义,就是很悲观,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block直到它拿到锁。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,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义,就是很乐观,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,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。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,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。但如果经常产生冲突,上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能,所以这种情况下用悲观锁就比较合适。

悲观锁

悲观锁指对数据被意外修改持保守态度,依赖数据库原生支持的锁机制来保证当前事务处理的安全性,防止其他并发事务对目标数据的破坏或破坏其他并发事务数据,将在事务开始执行前或执行中申请锁定,执行完后再释放锁定。这对于长事务来讲,可能会严重影响系统的并发处理能力?常见实现如独占锁等。安全性更高,但在中低并发程度下的效率更低。

乐观锁

乐观锁相对悲观锁而言,先假想数据不会被并发操作修改,没有数据冲突,只在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则宣告失败,否则更新数据。这就要求避免使用长事务和锁机制,以免导致系统并发处理能力降低,保障系统生产效率。常见实现如CAS等。部分乐观锁削弱了一致性,但中低并发程度下的效率大大提高。

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