悲观锁:十分悲观,认为总是出现问题,无论干什么都会上锁,再去操作
悲观锁是基于一种悲观的态度类来防止一切数据冲突,它是以一种预防的姿态在修改数据之前把数据锁住,然后再对数据进行读写,在它释放锁之前任何人都不能对其数据进行操作,直到前面一个人把锁释放后下一个人数据加锁才可对数据进行加锁,然后才可以对数据进行操作,一般数据库本身锁的机制都是基于悲观锁的机制实现的;
特点:可以完全保证数据的独占性和正确性,因为每次请求都会先对数据进行加锁, 然后进行数据操作,最后再解锁,而加锁释放锁的过程会造成消耗,所以性能不高;
配置乐观锁
本文主要讲解乐观锁机制:乐观锁实现方式:
具体思路:
取出记录时,获取当前version,更新时,带上这个version,执行更新时,
set version = newVersion where version = oldVersion
如果version不对,就更新失败当要更新一条记录时,是希望这条记录没有被更新的,同时修改的version会加一的。
步骤:
1.在实体中定义version且加上注解:
默认是1:
查看日志:
2:定义乐观锁的插件在MybatisPlusConfig中
package com.lya.springbootmybatisplus.config; import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType; import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor; import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.OptimisticLockerInnerInterceptor; import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor; import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class MybatisPlusConfig { /** * 添加分页插件 */ @Bean public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() { MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor(); // 乐观锁插件 interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor()); interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL)); return interceptor; } }
调用方法:
@RequestMapping("/update") public Object update(){ Book byId = bookService.getById(214929409L); Book b = byId.setBookname("启用了乐观锁"); return bookService.updateById(b); }
查看:
1.先到依赖:
测试类BootApplicationTests
package com.lya.springbootmybatisplus; import com.github.javafaker.Faker; import com.lya.springbootmybatisplus.pojo.Book; import com.lya.springbootmybatisplus.service.IBookService; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import java.util.Locale; @SpringBootTest class BootApplicationTests { @Autowired private IBookService bookService; @Test public void test() { for (int i = 0; i < 100; i++) { Book book = new Book(); Faker faker = new Faker(Locale.CHINA); book.setBookname(faker.name().fullName()); book.setPrice((float) faker.number().randomDouble(2, 100, 999)); bookService.save(book); } } }
这里给数据库添加100条后台数据都是不重复的:
效果:
物理删除:从数据库中直接删除
逻辑删除:在数据库中没有被删除,而是通过一个变量来让它失效。 statu=1改变成:statu=0
独特优势:
数据保留:逻辑删除可以保留被删除数据的历史记录,使其可以用于后续审计、恢复或者分析目的。这对于数据的完整性和追溯性非常有价值。
数据恢复:逻辑删除的数据可以在需要时进行恢复,而无需使用备份或其他复杂的恢复机制。这对于用户误删或系统问题导致的数据删除非常有帮助。
数据关联性:逻辑删除可以维护数据之间的关联性。当一个数据被物理删除时,与之相关联的其他数据可能会因为缺失引用而出现问题。而逻辑删除可以保留这种关联关系,避免数据不一致性。
安全性考虑:逻辑删除可以提高数据安全性。通过标记数据为已删除状态,可以防止未经授权的访问和操作。同时,逻辑删除也可以作为一种数据保护措施,防止敏感数据被永久删除。
性能优化:逻辑删除相对于物理删除,可以减少数据库的I/O操作和存储空间的占用。在大型数据库中,逻辑删除可以提高系统的性能和响应速度。
需要注意的是,逻辑删除并不适用于所有情况。对于一些敏感数据或者法律要求强制删除的数据,物理删除可能是更加合适的选择。此外,在实现逻辑删除时,需要确保逻辑删除的数据仍然受到适当的访问控制和权限管理。
总的来说,逻辑删除在保留数据历史记录、恢复数据、维护数据关联性和提高安全性方面具有重要性,它是数据库管理中常用的一种策略。
管理员可以查看被删除的记录,防止数据丢失,相当于回收站。
测试:
1、在数据表中增加一个statu字段用来保存逻辑删除的数据:
测试类中添加:
//测试删除 @Test public void testDeleteById(){ bookService.removeById(1L); }
查看数据:
1:定义插件:
package com.lya.springbootmybatisplus.config;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.OptimisticLockerInnerInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
/**
* 添加分页插件
* 乐观锁插件
*/
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
// 乐观锁插件
interceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
// 添加分页插件
interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL));
return interceptor;
}
}
2.controll中调用page
//走分页 @RequestMapping("/list") public Object list(Long current){ Page<Book> page = new Page<>(current,5); return bookService.page(page); }
添加查询条件:
package com.lya.springbootmybatisplus.controller;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.github.yitter.idgen.YitIdHelper;
import com.lya.springbootmybatisplus.pojo.Book;
import com.lya.springbootmybatisplus.service.IBookService;
import com.lya.springbootmybatisplus.service.impl.BookServiceImpl;
import freemarker.template.utility.StringUtil;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
* <p>
* �鱾��?�� 前端控制器
* </p>
*
* @author lixiao
* @since 2023-12-16
*/
@RestController
@RequestMapping("/book")
public class BookController {
@Autowired
private IBookService bookService;
//走分页
@RequestMapping("/list")
public Object list(Long current,String bookname){
QueryWrapper<Book> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
// 查询条件
// 方式1:
queryWrapper.like(String.valueOf(!StringUtils.isEmpty("bookname")),bookname);
queryWrapper.between("price",10,200);
// 方式2:
// queryWrapper.like("bookname",bookname)
// .between("price",100,200);
// 方式3:
// queryWrapper
// .lambda()
// .like("bookname","bookname")
// .between("price",100,200);
Page<Book> page = new Page<>(current,5);
Page<Book> res = bookService.page(page,queryWrapper);
res.getTotal();//总条数
res.getPages();//总页数
res.getRecords();//json格式
return res.getRecords();
}
//新增
@RequestMapping("/save")
public Object save(Book book){
book.setId(YitIdHelper.nextId());
return bookService.save(book);
}
//乐观锁
@RequestMapping("/update")
public Object update(){
Book byId = bookService.getById(214929409L);
Book b = byId.setBookname("启用了乐观锁");
return bookService.updateById(b);
}
}
效果:
注:
QueryWrapper是Mybatis-Plus提供的一个条件构造器,用于快速构建SQL查询语句的条件部分。通过使用QueryWrapper,我们可以方便地进行单表数据的查询、修改、删除等操作。
QueryWrapper的语法类似于Mybatis的XML文件中的where标签,其最终会被转换为SQL语句的条件部分。我们可以通过链式调用的方式,不断添加查询条件,从而构建出复杂的查询条件。