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[数据库锁机制] 深入理解乐观锁、悲观锁以及CAS乐观锁的实现机制原理分析

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前言:

  • 在并发访问状态下,不可能 会突然出先脏读、不可重复读和幻读等读问题,为了应对什么问题,主流数据库都提供了锁机制,并引入了事务隔离级别的概念。数据库管理系统(DBMS)中的并发控制的任务是确保在多个事务同時 存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。
  • 乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制(悲观锁)是并发控制主要采用的技术手段。无论是悲观锁还是乐观锁,详细一定会我们歌词 歌词 都定义出来的概念,能不都不需要 认为是某种思想。随便说说不仅仅是关系型数据库系统包含乐观锁和悲观锁的概念,像memcache、hibernate、tair等详细一定会累似 的概念。
  • 本文中也将深入分析一下乐观锁的实现机制,介绍什么是CAS、CAS的应用以及CAS处于的问题等。

并发控制

在计算机科学,有点硬是程序运行设计、操作系统、多处里机和数据库等领域,并发控制(Concurrency control)是确保及时纠正由并发操作愿因的错误的某种机制。

数据库管理系统(DBMS)中的并发控制的任务是确保在多个事务同時 存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。下面举例说明并发操作带来的数据不一致性问题:

现有两处火车票售票点,同時 读取某一趟列车车票数据库中车票余额为 X。两处售票点同時 卖出一张车票,同時 修改余额为 X -1写回数据库,原先就造成了实际卖出两张火车票而数据库中的记录却只少了一张。 产生你這個状态的愿因是不可能 有一一两个 事务读入同一数据并同時 修改,其包含一一两个 事务提交的结果破坏了原先事务提交的结果,愿因其数据的修改被丢失,破坏了事务的隔离性。并发控制要处里的要是累似 问题。

封锁、时间戳、乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制(悲观锁)是并发控制主要采用的技术手段。

一、数据库的锁

当并发事务同時 访问有一一两个 资源时,有不可能 愿因数据不一致,有时候前要某种机制来将数据访问顺序化,以保证数据库数据的一致性。锁要是其中的某种机制。

在计算机科学中,锁是在执行多程序运行时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。

锁的分类(oracle)

一、按操作划分,可分为DML锁DDL锁

二、按锁的粒度划分,可分为表级锁行级锁页级锁(mysql)

三、按锁级别划分,可分为共享锁排他锁

四、按加锁土土最好的办法划分,可分为自动锁显示锁

五、按使用土土最好的办法划分,可分为乐观锁悲观锁

DML锁(data locks,数据锁),用于保护数据的详细性,其中包括行级锁(Row Locks (TX锁))、表级锁(table lock(TM锁))。

DDL锁(dictionary locks,数据字典锁),用于保护数据库对象的形状,如表、索引等的形状定义。其中包排他DDL锁(Exclusive DDL lock)、共享DDL锁(Share DDL lock)、可中断解析锁(Breakable parse locks)

1.1 锁机制

常用的锁机制有某种:

1、悲观锁:假定会处于并发冲突,屏蔽一切不可能 违反数据详细性的操作。悲观锁的实现,往往依靠底层提供的锁机制;悲观锁会愿因其它所有前要锁的程序运行挂起,等待的图片 持有锁的程序运行释放锁。

2、乐观锁:假设不需要处于并发冲突,每次不加锁要是假设越来越了冲突而去完成某项操作,只在提交操作时检查与非 违反数据详细性。不可能 不可能 冲突失败就重试,直到成功为止。乐观锁大多是基于数据版本记录机制实现。为数据增加有一一两个 版本标识,比如在基于数据库表的版本处里方案中,一般是通过为数据库表增加有一一两个 “version” 字段来实现。读取出数据时,将此版本号同時 读出,时候更新时,对此版本号加一。此时,将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对,不可能 提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,有时候认为是过期数据。 

乐观锁的缺点是不都不需要 处里主次脏读的问题,累似 ABA问题(下面会讲到)。

在实际生产环境底下,不可能 并发量不大且不允许脏读,能不都不需要 使用悲观锁处里并发问题;但不可能 系统的并发非常大说说,悲观锁定会带来非常大的性能问题,太多太多我们歌词 歌词 都就要选则乐观锁定的土土最好的办法。

二、悲观锁与乐观锁详解

2.1 悲观锁

在关系数据库管理系统里,悲观并发控制(叫安“悲观锁”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)是某种并发控制的土土最好的办法。它能不都不需要 阻止有一一两个 事务以影响太多太多用户的土土最好的办法来修改数据。不可能 有一一两个 事务执行的操作都某行数据应用了锁,那不都不需要 当你這個事务把锁释放,太多太多事务才不需要 执行与该锁冲突的操作。

悲观并发控制主要用于数据争用激烈的环境,以及处于并发冲突时使用锁保护数据的成本要低于回滚事务的成本的环境中。

悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的太多太多事务,以及来自内外部系统的事务处里)修改持保守态度(悲观),有时候,在整个数据处里过程中,将数据处于锁定状态。 悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制 (要是都不需要 数据库层提供的锁机制不需要 真正保证数据访问的排他性,有时候,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证内外部系统不需要修改数据)

在数据库中,悲观锁的流程如下:

在对任意记录进行修改前,先尝试为该记录打上去排他锁(exclusive locking)。

不可能 加锁失败,说明该记录正在被修改,越来越了当前查询不可能 要等待的图片 不可能 抛出异常。 具体响应土土最好的办法由开发者根据实际前要决定。

不可能 成功加锁,越来越了就能不都不需要 对记录做修改,事务完成后就会解锁了。

其间不可能 有太多太多对该记录做修改或加排他锁的操作,一定会等待的图片 我们歌词 歌词 都解锁或直接抛出异常。

MySQL InnoDB中使用悲观锁:

要使用悲观锁,我们歌词 歌词 都前要关闭mysql数据库的自动提交属性,不可能 MySQL默认使用autocommit模式,也要是说,当你执行有一一两个 更新操作后,MySQL会立刻将结果进行提交。set autocommit=0;

//0.刚开始事务
begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就能不都不需要

)
//1.查询出商品信息
select status from t_goods where id=1 for update;
//2.根据商品信息生成订单
insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1);
//3.修改商品status为2
update t_goods set status=2;
//4.提交事务
commit;/commit work;

底下的查询说说中,我们歌词 歌词 都使用了select…for update的土土最好的办法,原先就通过开启排他锁的土土最好的办法实现了悲观锁。此时在t_goods表中,id为1的 那条数据就被我们歌词 歌词 都锁定了,其它的事务前要等本次事务提交时候不需要 执行。原先我们歌词 歌词 都能不都不需要 保证当前的数据不需要被其它事务修改。

底下我们歌词 歌词 都提到,使用select…for update会把数据给锁住,不过我们歌词 歌词 都前要注意太多太多锁的级别,MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁详细一定会基于索引的,不可能 根小SQL说说用不都不需要 索引是不需要使用行级锁的,会使用表级锁把整张表锁住,这点前要注意。

优点与不够

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略,为数据处里的安全提供了保证。有时候在下行数率 方面,处里加锁的机制会让数据库产生额外的开销,还有增加产生死锁的不可能 ;另外,在只读型事务处里中不可能 不需要产生冲突,也没必要使用锁,原先做不都不需要 增加系统负载;还有会降低了并行性,有一一两个 事务不可能 锁定了某行数据,太多太多事务就前要等待的图片 该事务处里完不需要 不都不需要 处里那行数

2.2 乐观锁

在关系数据库管理系统里,乐观并发控制(叫安“乐观锁”,Optimistic Concurrency Control,缩写“OCC”)是某种并发控制的土土最好的办法。它假设多用户并发的事务在处里时不需要彼此互相影响,各事务不需要 在不产生锁的状态下处里个人 影响的那主次数据。在提交数据更新时候,每个事务会先检查在该事务读取数据后,有越来越了太多太多事务又修改了该数据。不可能 太多太多事务有更新说说,正在提交的事务会进行回滚。乐观事务控制最早是由孔祥重(H.T.Kung)教授提出。

乐观锁( Optimistic Locking ) 相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般状态下不需要造成冲突,太多太多在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与非 进行检测,不可能 发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定怎样才能去做。

相对于悲观锁,在对数据库进行处里的时候,乐观锁不需要说会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的土土最好的办法要是记录数据版本。

数据版本,为数据增加的有一一两个 版本标识。当读取数据时,将版本标识的值同時 读出,数据每更新一次,同時 对版本标识进行更新。我们歌词 歌词 都都提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的版本标识进行比对,不可能 数据库表当前版本号与第一次取出来的版本标识值相等,则予以更新,有时候认为是过期数据。

实现数据版本有某种土土最好的办法,第某种是使用版本号,第二种是使用时间戳。

使用版本号实现乐观锁

使用版本号时,能不都不需要 在数据初始化时指定有一一两个 版本号,每次对数据的更新操作都对版本号执行+1操作。并判断当前版本号是详细一定会该数据的最新的版本号。

1.查询出商品信息
select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}
2.根据商品信息生成订单
3.修改商品status为2
update t_goods 
set status=2,version=version+1
where id=#{id} and version=#{version};

优点与不够

乐观并发控制相信事务之间的数据竞争(data race)的概率是比较小的,有时候尽不可能 直接做下去,直到提交的时候才去锁定,太多太多不需要产生任何锁和死锁。但不可能 直接简单越来越了做,还是有不可能 会遇到不可预期的结果,累似 有一一两个 事务都读取了数据库的某一行,经过修改时候写回数据库,这时就遇到了问题。

三、CAS详解

在说CAS时候,我们歌词 歌词 与非 得不提一下Java的程序运行安全问题。

程序运行安全:

众所周知,Java是多程序运行的。有时候,Java对多程序运行的支持随便说说是一把双刃剑。一旦涉及到多个程序运行操作共享资源的状态时,处里不好就不可能 产生程序运行安全问题。程序运行安全性不可能 是非常冗杂的,在越来越了丰富的同步的状态下,多个程序运行中的操作执行顺序是不可预测的。

Java底下进行多程序运行通信的主要土土最好的办法要是共享内存的土土最好的办法,共享内存主要的关注点有有一一两个 :可见性和有序性。打上去复合操作的原子性,我们歌词 歌词 都能不都不需要 认为Java的程序运行安全性问题主要关注点有两个:可见性、有序性和原子性。

Java内存模型(JMM)处里了可见性和有序性的问题,而锁处里了原子性的问题。这里不再详细介绍JMM及锁的太多太多相关知识。有时候我们歌词 歌词 与非 讨论有一一两个 问题,那要是锁到底是详细一定会有利无弊的?

3.1 锁处于的问题

Java在JDK1.5时候详细一定会靠synchronized关键字保证同步的,你這個通过使用一致的锁定协议来协调对共享状态的访问,能不都不需要 确保无论哪个程序运行持有共享变量的锁,都采用独占的土土最好的办法来访问什么变量。独占锁随便说说要是某种悲观锁,太多太多能不都不需要 说synchronized是悲观锁。

悲观锁机制处于以下问题:

1) 在多程序运行竞争下,加锁、释放锁会愿因比较多的上下文切换和调度延时,引起性能问题。

2) 有一一两个 程序运行持有锁会愿因其它所有前要此锁的程序运行挂起。

3) 不可能 有一一两个 优先级高的程序运行等待的图片 有一一两个 优先级低的程序运行释放锁会愿因优先级倒置,引起性能风险。

而原先更加有效的锁要是乐观锁。所谓乐观锁要是,每次不加锁要是假设越来越了冲突而去完成某项操作,不可能 不可能 冲突失败就重试,直到成功为止。

与锁相比,volatile变量是有一一两个 更轻量级的同步机制,不可能 在使用什么变量时不需要处于上下文切换和程序运行调度等操作,有时候volatile不都不需要 处里原子性问题,有时候当有一一两个 变量依赖旧值时就不都不需要 使用volatile变量。有时候对于同步最终还是要回到锁机制上来。

乐观锁

乐观锁( Optimistic Locking)随便说说是某种思想。相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般状态下不需要造成冲突,太多太多在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与非 进行检测,不可能 发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定怎样才能去做。

底下提到的乐观锁的概念中随便说说不可能 阐述了他的具体实现细节:

主要要是有一一两个 步骤:冲突检测数据更新

随便说说现土土最好的办法有某种比较典型的要是Compare and Swap(CAS)。

3.2 CAS

CAS是项乐观锁技术,当多个程序运行尝试使用CAS同時 更新同有一一两个 变量时,不都不需要 其包含一一两个 程序运行能更新变量的值,而其它程序运行都失败,失败的程序运行不需要说会被挂起,要是被告知这次竞争中失败,不需要 不都不需要 再次尝试。

CAS 操作包含有一一两个 操作数 —— 内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。不可能 内存位置的值与预期原值相匹配,越来越了处里器会自动将该位置值更新为新值。有时候,处里器不做任何操作。无论哪种状态,它一定会在 CAS 指令时候返回该位置的值。(在 CAS 的太多太多特殊状态下将仅返回 CAS 与非 成功,而不提取当前值。)CAS 有效地说明了“我认为位置 V 应该包含值 A;不可能 包含该值,则将 B 塞进去你這個位置;有时候,不需要说更改该位置,只真不知道你這個位置现在的值即可。”这随便说说和乐观锁的冲突检查+数据更新的原理是一样的。

这里再强调一下,乐观锁是某种思想。CAS是你這個思想的某种实现土土最好的办法。

3.3 Java对CAS的支持

JDK 5时候Java语言是靠synchronized关键字保证同步的,这是某种独占锁,也是是悲观锁。j在JDK1.5 中新增java.util.concurrent(J.U.C)要是建立在CAS之上的。相对于对于synchronized你這個阻塞算法,CAS是非阻塞算法的某种常见实现。太多太多J.U.C在性能上有了很大的提升。

现代的CPU提供了特殊的指令,允许算法执行读-修改-写操作,而不需要害怕太多太多程序运行同時 修改变量,不可能 不可能 太多太多程序运行修改变量,越来越了CAS会检测它(并失败),算法能不都不需要 对该操作重新计算。而 compareAndSet() 就用什么代替了锁定。

我们歌词 歌词 都以java.util.concurrent中的AtomicInteger为例,看一下在越来越了锁的状态下是怎样才能保证程序运行安全的。主要理解getAndIncrement土土最好的办法,该土土最好的办法的作用合适 ++i 操作。

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
    
    private volatile int value;
    
    public final int get() {
        return value;
    }
    
    public final int getAndIncrement() {
        for (;;) {
            int current = get();
            int next = current + 1;
            if (compareAndSet(current, next))
                return current;
        }
    }
    
    public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
        return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
    }

字段value前要借助volatile原语,保证程序运行间的数据是可见的(共享的)。原先在获取变量的值的时候不需要 直接读取。有时候来看看++i是为甚做到的。getAndIncrement采用了CAS操作,每次从内存中读取数据有时候将此数据和+1后的结果进行CAS操作,不可能 成功就返回结果,有时候重试直到成功为止。而compareAndSet利用JNI来完成CPU指令的操作。

public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {   
    return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
 }

整体的过程要是原先子的,利用CPU的CAS指令,同時 借助JNI来完成Java的非阻塞算法。其它原子操作详细一定会利用累似 的形状完成的。

而整个J.U.C详细一定会建立在CAS之上的,有时候对于synchronized阻塞算法,J.U.C在性能上有了很大的提升。

3.4 CAS会愿因“ABA问题”:

ABA问题:

aba实际上是乐观锁无法处里脏数据读取的某种体现。CAS算法实现有一一两个 重要前提前要取出内存中某时刻的数据,而在下时刻比较并替换,越来越了在你這個时间差类会愿因数据的变化。

比如说有一一两个 程序运行one从内存位置V中取出A,这时候原先程序运行two也从内存中取出A,有时候two进行了太多太多操作变成了B,有时候two又将V位置的数据变成A,这时候程序运行one进行CAS操作发现内存中仍然是A,有时候one操作成功。尽管程序运行one的CAS操作成功,有时候不代表你這個过程要是越来越了问题的。

主次乐观锁的实现是通过版本号(version)的土土最好的办法来处里ABA问题,乐观锁每次在执行数据的修改操作时,一定会带上有一一两个 版本号,一旦版本号和数据的版本号一致就能不都不需要 执行修改操作并对版本号执行+1操作,有时候就执行失败。不可能 每次操作的版本号一定会随之增加,太多太多不需要突然出先ABA问题,不可能 版本号只会增加不需要减少。

 不可能 链表的头在变化了两次后恢复了原值,有时候不代表链表就越来越了变化。有时候AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference就很有用了。

AtomicMarkableReference 类描述的有一一两个 <Object,Boolean>的对,能不都不需要 原子的修改Object不可能 Boolean的值,你這個数据形状在太多太多缓存不可能 状态描述中比较有用。你這個形状在单个不可能 同時 修改Object/Boolean的时候不需要 有效的提高吞吐量。 



AtomicStampedReference 类维护包含整数“标志”的对象引用,能不都不需要 用原子土土最好的办法对其进行更新。对比AtomicMarkableReference 类的<Object,Boolean>,AtomicStampedReference 维护的是某种累似 <Object,int>的数据形状,随便说说要是对对象(引用)的有一一两个 并发计数(标记版本戳stamp)。有时候与AtomicInteger 不同的是,此数据形状能不都不需要 携包含一一两个 对象引用(Object),有时候不需要 对此对象和计数同時 进行原子操作。

REFERENCE:

挂接自以下博客:

1.  http://www.hollischuang.com/archives/934

2.  http://www.hollischuang.com/archives/1537

3.  http://www.cnblogs.com/Mainz/p/3546347.html

4.  http://www.digpage.com/lock.html

5.  https://chenzhou123520.iteye.com/blog/1863407

6.  https://chenzhou123520.iteye.com/blog/1830954