分布式锁解决方案之数据库乐观锁实现的分布式锁

发布时间:2023年12月20日

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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。


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>


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。

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。

文章来源:https://blog.csdn.net/liubopro666/article/details/135046025
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