一分钟教你知道乐观锁和悲观锁的区别
2016-07-20 11:49
176 查看
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,表锁等,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。
先说乐观锁和悲观锁的机制:
1. 乐观锁是一种思想,具体实现是,表中有一个版本字段,第一次读的时候,获取到这个字段。处理完业务逻辑开始更新的时候,需要再次查看该字段的值是否和第一次的一样。如果一样更新,反之拒绝。之所以叫乐观,因为这个模式没有从数据库加锁。
2. 悲观锁是读取的时候为后面的更新加锁,之后再来的读操作都会等待。这种是数据库锁
乐观锁优点程序实现,不会存在死锁等问题。他的适用场景也相对乐观。阻止不了除了程序之外的数据库操作。
悲观锁是数据库实现,他阻止一切数据库操作。
再来说更新数据丢失,所有的读锁都是为了保持数据一致性。乐观锁如果有人在你之前更新了,你的更新应当是被拒绝的,可以让用户从新操作。悲观锁则会等待前一个更新完成。这也是区别。具体业务具体分析
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。
先说乐观锁和悲观锁的机制:
1. 乐观锁是一种思想,具体实现是,表中有一个版本字段,第一次读的时候,获取到这个字段。处理完业务逻辑开始更新的时候,需要再次查看该字段的值是否和第一次的一样。如果一样更新,反之拒绝。之所以叫乐观,因为这个模式没有从数据库加锁。
2. 悲观锁是读取的时候为后面的更新加锁,之后再来的读操作都会等待。这种是数据库锁
乐观锁优点程序实现,不会存在死锁等问题。他的适用场景也相对乐观。阻止不了除了程序之外的数据库操作。
悲观锁是数据库实现,他阻止一切数据库操作。
再来说更新数据丢失,所有的读锁都是为了保持数据一致性。乐观锁如果有人在你之前更新了,你的更新应当是被拒绝的,可以让用户从新操作。悲观锁则会等待前一个更新完成。这也是区别。具体业务具体分析
相关文章推荐
- 判断二叉树是否相等(leetcode-100)
- HDU 5726 GCD [RMQ+二分]
- Spring Boot——开发新一代Spring Java应用
- Eclipse中使用JUnit进行单元测试
- hdu5733 tetrahedron(计算几何)
- javaMail
- 当当是如何被京东甩出同一赛道的?
- 读《代码重构》一书小计
- 红黑树知识点小结
- 红黑树知识点小结
- 正则表达式判断邮件输入的是否正确
- 用crontab、crond在嵌入式系统中添加定时任务
- 《失控》对当下的互联网投资有哪些借鉴意义
- html前端几种加密方式的整理
- iOS- 浅谈视频播放的N种解决方案
- 【那些年遇到过的面试题】pthread_cancel
- Read / Write Locks in Java
- AsPack压缩工具
- 内部类总结
- 关于python中@property的使用