分布式锁解决方案之数据库乐观锁实现的分布式锁

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分布式锁解决方案之数据库乐观锁实现的分布式锁

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

数据库乐观锁是一种基于数据库事务的锁机制，它通过版本号或时间戳等字段来实现对数据的乐观锁定。与传统的悲观锁不同，乐观锁在读取数据时不会立即加锁，而是在更新数据时进行检查和冲突处理。通过使用数据库乐观锁，我们可以在保证数据一致性的前提下，提高系统的并发性能。因为在大多数情况下，冲突并不会经常发生，所以不需要在读取数据时就进行加锁，可以减少锁的开销和阻塞。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、什么是乐观锁？

• 乐观锁（Optimistic Locking）是一种用于处理并发数据操作的锁机制。它与传统的悲观锁（Pessimistic Locking）相对应，乐观锁在读取数据时不会立即加锁，而是在更新数据时进行检查和冲突处理。
• 乐观锁的核心思想是基于假设：大多数情况下，多个线程或进程对同一数据进行并发操作时不会发生冲突。因此，在读取数据时，乐观锁不会加锁，允许并发读取。只有在需要更新数据时，才会进行冲突检查。

二、使用步骤

1. 版本号：在数据中添加一个版本号，用于记录数据的版本信息
2. 获取数据：取出记录时，获取当前 version
3. 更新数据：更新时，带上这个 version，如set version = newVersion where version = oldVersion，如果 version 不对，就更新失败，具体实现代码可参考如下：

  <update id="decreaseStockForVersion" parameterType="int" >
    UPDATE product SET count = count - #{count}, version = version + 1 WHERE id = #{id} AND count > 0 AND version = #{version}
  </update>

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注：在更新的时候，一定要在更新中写

version=version+1

，当我们执行更新操作时，我们不仅要修改数据的内容，还要递增版本号字段 version。这样做的目的是为了确保在多个线程或进程并发执行更新操作时，数据的一致性和正确性。通过递增版本号，我们可以跟踪数据的修改次数。当多个线程或进程尝试同时更新相同的数据时，它们会获取数据的当前版本号，并将其与自己持有的版本号进行比较。如果版本号匹配，说明数据没有被其他线程或进程修改，可以安全地执行更新操作。否则，就会触发冲突，需要进行适当的处理（例如，回滚操作、重试操作或返回错误信息）。
where侯面的条件，一定要有

version=#{version}

因为在乐观锁的实现中，版本号用于跟踪数据的修改次数。每次对数据进行更新操作时，版本号会递增。通过比较版本号，可以确定当前操作是否与其他并发操作发生冲突。
在示例代码中，可能在某个地方获取了版本号的值，并将其存储在变量 version 中。然后，在进行更新操作时，会将版本号与数据库中的版本号进行比较，以确定是否存在冲突。
通过使用版本号，可以确保在并发环境下的数据一致性和正确性。如果版本号不匹配，说明数据已经被其他线程或进程修改，此时需要采取适当的冲突处理策略，例如回滚操作、重试操作或返回错误信息。

三、乐观锁使用场景

• 读多写少的场景：在读取数据比写入数据更为频繁的情况下，使用乐观锁可以提高系统的并发性能。因为乐观锁只在写入数据时才会加锁，而在读取数据时不会加锁，从而减少了锁的竞争和阻塞。
• 低冲突率：如果数据的冲突率较低，即多个线程或进程很少同时尝试修改相同的数据，那么使用乐观锁可以避免不必要的锁开销，提高系统的性能。
• 性能要求高：在对性能要求较高的系统中，使用乐观锁可以减少锁的持有时间和阻塞时间，从而提高系统的整体性能。

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总结

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了乐观锁的使用，在数据库乐观锁实现的分布式锁中，通过为数据增加版本号来实现。在更新数据时，通过比较版本号来判断更新之前是否有其他线程更新过数据。如果被更新过，则获取锁失败。这种方式存在锁没有失效时间、解锁失败会导致死锁、只能是非阻塞锁、不可重入等问题。