悲观锁:比较适合写入操作比较频繁的场景,如果出现大量的读取操作,每次读取的时候都会进行加锁,这样会增加大量的锁的开销,降低了系统的吞吐量。 乐观锁:比较适合读取操作比较频繁的场景,如果出现大量的写入操作,数据发生冲突的可能性就会增大,为了保证数据的一致性,应用层需要不断的重新获取数据,这样会增加大量的查询操作...
使用乐观锁更新库存的时候不加锁,当提交更新时需要判断数据是否已经被修改(AND number=#{number}),只有在 number等于上一次查询到的number时 才提交更新。 乐观锁与悲观锁的区别 乐观锁的思路一般是表中增加版本字段,更新时where语句中增加版本的判断,算是一种CAS(Compare And Swep)操作,商品库存场景中number起到...
乐观锁适用于并发写入冲突较少的情况,悲观锁适用于高并发写入的场景。 Redis分布式锁: 用于分布式系统中多个进程间的资源访问控制,性能优于数据库锁,支持更多功能(如可重入、续期等),适用于跨多个节点的业务流程,保证数据一致性和系统稳定性。 使用场景选择: 单体应用中建议使用数据库悲观锁;分布式应用中,根据性能...
一、概念上的区别 乐观锁( Optimistic Locking):顾名思义,对加锁持有一种乐观的态度,即先进行业务操作,不到最后一步不进行加锁,"乐观"的认为加锁一定会成功的,在最后一步更新数据的时候再进行加锁。 悲观锁(Pessimistic Lock):正如其名字一样,悲观锁对数据加锁持有一种悲观的态度。因此,在整个数据处理过程...
悲观锁 每次读取数据的时候,都会担心数据被修改,所以每次查询数据的时候都会加锁,确保自己在读取数据的时候不会被别人修改。使用完成后对数据经行解锁,由于数据经行加锁,期间对该数据进行读写的其他线程都会进行等待。 乐观锁 每次获取数据的时候,都不会担心数据被修改,所以每次获取数据的时候都不会加锁。但是在更新...
悲观锁(Pessimistic Lock): 每次获取数据的时候,都会担心数据被修改,所以每次获取数据的时候都会进行加锁,确保在自己使用的过程中数据不会被别人修改,使用完成后进行数据解锁。由于数据进行加锁,期间对该数据进行读写的其他线程都会进行等待。 乐观锁(Optimistic Lock): ...
Java编程:悲观锁、乐观锁的区别及使用场景 定义: 悲观锁(Pessimistic Lock): 每次获取数据的时候,都会担心数据被修改,所以每次获取数据的时候都会进行加锁,确保在自己使用的过程中数据不会被别人修改,使用完成后进行数据解锁。由于数据进行加锁,期间对该数据进行读写的其他线程都会进行等待。
Java编程:悲观锁、乐观锁的区别及使用场景 定义: 悲观锁(Pessimistic Lock): 每次获取数据的时候,都会担心数据被修改,所以每次获取数据的时候都会进行加锁,确保在自己使用的过程中数据不会被别人修改,使用完成后进行数据解锁。由于数据进行加锁,期间对该数据进行读写的其他线程都会进行等待。