[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,将会会出现脏读、不可重复读和幻读等读问题报告 ,为了应对哪些问题报告 ,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一同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,都有另一本人定义出来的概念,还能否 认为是并都有思想。我我嘴笨 不仅仅是关系型数据库系统中含 乐观锁和悲观锁的概念,像memcache、hibernate、tair等都有类似的概念。
  • 本文中也将深入分析一下乐观锁的实现机制,介绍哪些是CAS、CAS的应用以及CAS发生的问题报告 等。

并发控制

在计算机科学,有点痛 是守护应用应用程序设计、操作系统、多解决机和数据库等领域,并发控制(Concurrency control)是确保及时纠正由并发操作因为的错误的并都有机制。

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一同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报告 :

现有两处火车票售票点,一同读取某一趟列车车票数据库中车票余额为 X。两处售票点一同卖出一张车票,一同修改余额为 X -1写回数据库,如果我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。 产生你你并是否状态的因为是将会1个事务读入同一数据并一同修改,其中1个事务提交的结果破坏了如果我事务提交的结果,因为其数据的修改被丢失,破坏了事务的隔离性。并发控制要解决的如果我类似问题报告 。

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

当并发事务一同访问1个资源时,有将会因为数据不一致,如果我不到并都有机制来将数据访问顺序化,以保证数据库数据的一致性。锁如果我其中的并都有机制。

在计算机科学中,锁是在执行多守护应用应用程序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、按加锁土方式划分,可分为自动锁显示锁

五、按使用土方式划分,可分为乐观锁悲观锁

DML锁(data locks,数据锁),用于保护数据的完正性,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特征,如表、索引等的特征定义。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

常用的锁机制有并都有:

1、悲观锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切将会违反数据完正性的操作。悲观锁的实现,往往依靠底层提供的锁机制;悲观锁会因为其它所有不到锁的守护应用应用程序挂起,在等待持有锁的守护应用应用程序释放锁。

2、乐观锁:假设不让发生并发冲突,每次不加锁如果我假设越来越冲突而去完成某项操作,只在提交操作时检查是否 违反数据完正性。将会将会冲突失败就重试,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1个版本标识,比如在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加1个 “version” 字段来实现。读取出数据时,将此版本号一同读出,日后更新时,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,将会提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,如果我认为是过期数据。 

乐观锁的缺点是不到解决帕累托图脏读的问题报告 ,类似ABA问题报告 (下面会讲到)。

在实际生产环境中间,将会并发量不大且不允许脏读,还能否 使用悲观锁解决并发问题报告 ;但将会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报告 ,什么都有有另一本人就要选则乐观锁定的土方式。

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(叫兰“悲观锁”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)是并都有并发控制的土方式。它还能否 阻止1个事务以影响许多用户的土方式来修改数据。将会1个事务执行的操作都某行数据应用了锁,那不到当你你并是否事务把锁释放,许多事务能助 够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,以及发生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(包括本系统当前的许多事务,以及来自结构系统的事务解决)修改持保守态度(悲观),如果我,在整个数据解决过程中,将数据发生锁定状态。 悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制 (如果我到数据库层提供的锁机制能助 真正保证数据访问的排他性,如果我,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证结构系统不让修改数据)

在数据库中,悲观锁的流程如下:

在对任意记录进行修改前,先尝试为该记录加上排他锁(exclusive locking)。

将会加锁失败,说明该记录正在被修改,越来越当前查询将会要在等待将会抛出异常。 具体响应土方式由开发者根据实际不到决定。

将会成功加锁,越来越就还能否 对记录做修改,事务完成后就会解锁了。

其间将会有许多对该记录做修改或加排他锁的操作,都会在等待另一本人解锁或直接抛出异常。

MySQL InnoDB中使用悲观锁:

要使用悲观锁,另一本人不到关闭mysql数据库的自动提交属性,将会MySQL默认使用autocommit模式,也如果我说,当你执行1个更新操作后,MySQL会立刻将结果进行提交。set autocommit=0;

//0.始于英语

事务
begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就还能否

)
//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;

中间的查询说说中,另一本人使用了select…for update的土方式,如果我就通过开启排他锁的土方式实现了悲观锁。此时在t_goods表中,id为1的 那条数据就被另一本人锁定了,其它的事务不到等本次事务提交日还能否 助 执行。如果我另一本人还能否 保证当前的数据不让被其它事务修改。

中间另一本人提到,使用select…for update会把数据给锁住,不过另一本人不到注意许多锁的级别,MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁都有基于索引的,将会四根SQL说说用不到索引是不让使用行级锁的,会使用表级锁把整张表锁住,这点不到注意。

优点与过低

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略,为数据解决的安全提供了保证。如果我在时延单位方面,解决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将会;另外,在只读型事务解决中将会不让产生冲突,也没必要使用锁,如果我做不到增加系统负载;还有会降低了并行性,1个事务将会锁定了某行数据,许多事务就不到在等待该事务解决完才还能否 解决那行数

2.2 乐观锁

在关系数据库管理系统里,乐观并发控制(叫兰“乐观锁”,Optimistic Concurrency Control,缩写“OCC”)是并都有并发控制的土方式。它假设多用户并发的事务在解决时不让彼此互相影响,各事务能助 在不产生锁的状态下解决本人影响的那帕累托图数据。在提交数据更新日后,每个事务会先检查在该事务读取数据后,有越来越许多事务又修改了该数据。将会许多事务有更新说说,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让造成冲突,什么都有有在数据进行提交更新的日后,才会正式对数据的冲突是否 进行检测,将会发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如可去做。

相对于悲观锁,在对数据库进行解决的日后,乐观锁不须会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的土方式如果我记录数据版本。

数据版本,为数据增加的1个版本标识。当读取数据时,将版本标识的值一同读出,数据每更新一次,一同对版本标识进行更新。当另一本人提交更新的日后,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,将会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,如果我认为是过期数据。

实现数据版本有并都有土方式,第并都有是使用版本号,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,还能否 在数据初始化时指定1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都有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};

优点与过低

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,如果我尽将会直接做下去,直到提交的日后才去锁定,什么都有有不让产生任何锁和死锁。但将会直接简单越来越做,还是有将会会遇到不可预期的结果,类似1个事务都读取了数据库的某一行,经过修改日后写回数据库,这时就遇到了问题报告 。

三、CAS详解

在说CAS日后,另一本人不得不提一下Java的守护应用应用程序安全问题报告 。

守护应用应用程序安全:

众所周知,Java是多守护应用应用程序的。如果我,Java对多守护应用应用程序的支持我我嘴笨 是一把双刃剑。一旦涉及到多个守护应用应用程序操作共享资源的状态时,解决不好就将会产生守护应用应用程序安全问题报告 。守护应用应用程序安全性将会是非常错综复杂的,在越来越丰厚的同步的状态下,多个守护应用应用程序中的操作执行顺序是不可预测的。

Java中间进行多守护应用应用程序通信的主要土方式如果我共享内存的土方式,共享内存主要的关注点1个:可见性和有序性。加上复合操作的原子性,另一本人还能否 认为Java的守护应用应用程序安全性问题报告 主要关注点有好几个 :可见性、有序性和原子性。

Java内存模型(JMM)解决了可见性和有序性的问题报告 ,而锁解决了原子性的问题报告 。这里不再完正介绍JMM及锁的许多相关知识。如果我另一本人要讨论1个问题报告 ,那如果我锁到底是都有有利无弊的?

3.1 锁发生的问题报告

Java在JDK1.5日后都有靠synchronized关键字保证同步的,你你并是否通过使用一致的锁定协议来协调对共享状态的访问,还能否 确保无论哪个守护应用应用程序持有共享变量的锁,都采用独占的土方式来访问哪些变量。独占锁我我嘴笨 如果我并都有悲观锁,什么都有有还能否 说synchronized是悲观锁。

悲观锁机制发生以下问题报告 :

1) 在多守护应用应用程序竞争下,加锁、释放锁会因为比较多的上下文切换和调度延时,引起性能问题报告 。

2) 1个守护应用应用程序持有锁会因为其它所有不到此锁的守护应用应用程序挂起。

3) 将会1个优先级高的守护应用应用程序在等待1个优先级低的守护应用应用程序释放锁会因为优先级倒置,引起性能风险。

而如果我更加有效的锁如果我乐观锁。所谓乐观锁如果我,每次不加锁如果我假设越来越冲突而去完成某项操作,将会将会冲突失败就重试,直到成功为止。

与锁相比,volatile变量是1个更轻量级的同步机制,将会在使用哪些变量时不让发生上下文切换和守护应用应用程序调度等操作,如果我volatile不到解决原子性问题报告 ,如果我当1个变量依赖旧值时就不到使用volatile变量。如果我对于同步最终还是要回到锁机制上来。

乐观锁

乐观锁( Optimistic Locking)我我嘴笨 是并都有思想。相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般状态下不让造成冲突,什么都有有在数据进行提交更新的日后,才会正式对数据的冲突是否 进行检测,将会发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如可去做。

中间提到的乐观锁的概念中我我嘴笨 将会阐述了他的具体实现细节:

主要如果我1个步骤:冲突检测数据更新

我我嘴笨 现土方式有并都有比较典型的如果我Compare and Swap(CAS)。

3.2 CAS

CAS是项乐观锁技术,当多个守护应用应用程序尝试使用CAS一同更新同1个变量时,不到其中1个守护应用应用程序能更新变量的值,而其它守护应用应用程序都失败,失败的守护应用应用程序不须会被挂起,如果我被告知这次竞争中失败,并还能否 再次尝试。

CAS 操作中含 1个操作数 —— 内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。将会内存位置的值与预期原值相匹配,越来越解决器会自动将该位置值更新为新值。如果我,解决器不做任何操作。无论哪种状态,它都会在 CAS 指令日后返回该位置的值。(在 CAS 的许多特殊状态下将仅返回 CAS 是否 成功,而不提取当前值。)CAS 有效地说明了“我认为位置 V 应该中含 值 A;将会中含 该值,则将 B 里装去你你并是否位置;如果我,不须更改该位置,只谁能告诉我你你并是否位置现在的值即可。”这我我嘴笨 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,乐观锁是并都有思想。CAS是你你并是否思想的并都有实现土方式。

3.3 Java对CAS的支持

JDK 5日后Java语言是靠synchronized关键字保证同步的,这是并都有独占锁,也是是悲观锁。j在JDK1.5 中新增java.util.concurrent(J.U.C)如果我建立在CAS之上的。相对于对于synchronized你你并是否阻塞算法,CAS是非阻塞算法的并都有常见实现。什么都有有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,而不让害怕许多守护应用应用程序一同修改变量,将会将会许多守护应用应用程序修改变量,越来越CAS会检测它(并失败),算法还能否 对该操作重新计算。而 compareAndSet() 就用哪些代替了锁定。

另一本人以java.util.concurrent中的AtomicInteger为例,看一下在越来越锁的状态下是如可保证守护应用应用程序安全的。主要理解getAndIncrement土方式,该土方式的作用要花费 ++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不到借助volatile原语,保证守护应用应用程序间的数据是可见的(共享的)。如果我在获取变量的值的日还能否 助 直接读取。如果我来看看++i是如可会会在么在做到的。getAndIncrement采用了CAS操作,每次从内存中读取数据如果我将此数据和+1后的结果进行CAS操作,将会成功就返回结果,如果我重试直到成功为止。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);
 }

整体的过程如果我如果我子的,利用CPU的CAS指令,一同借助JNI来完成Java的非阻塞算法。其它原子操作都有利用类似的特征完成的。

而整个J.U.C都有建立在CAS之上的,如果我对于synchronized阻塞算法,J.U.C在性能上有了很大的提升。

3.4 CAS会因为“ABA问题报告 ”:

ABA问题报告 :

aba实际上是乐观锁无法解决脏数据读取的并都有体现。CAS算法实现1个重要前提不到取出内存中某时刻的数据,而在下时刻比较并替换,越来越在你你并是否时间差类会因为数据的变化。

比如说1个守护应用应用程序one从内存位置V中取出A,这日后如果我守护应用应用程序two也从内存中取出A,如果我two进行了许多操作变成了B,如果我two又将V位置的数据变成A,这日后守护应用应用程序one进行CAS操作发现内存中仍然是A,如果我one操作成功。尽管守护应用应用程序one的CAS操作成功,如果我不代表你你并是否过程如果我越来越问题报告 的。

帕累托图乐观锁的实现是通过版本号(version)的土方式来解决ABA问题报告 ,乐观锁每次在执行数据的修改操作时,都会带上1个版本号,一旦版本号和数据的版本号一致就还能否 执行修改操作并对版本号执行+1操作,如果我就执行失败。将会每次操作的版本号都会随之增加,什么都有有不让出现ABA问题报告 ,将会版本号只会增加不让减少。

 将会链表的头在变化了两次后恢复了原值,如果我不代表链表就越来越变化。如果我AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference就很有用了。

AtomicMarkableReference 类描述的1个<Object,Boolean>的对,还能否 原子的修改Object将会Boolean的值,你你并是否数据特征在许多缓存将会状态描述中比较有用。你你并是否特征在单个将会一同修改Object/Boolean的日还能否 助 有效的提高吞吐量。 



AtomicStampedReference 类维护中含 整数“标志”的对象引用,还能否 用原子土方式对其进行更新。对比AtomicMarkableReference 类的<Object,Boolean>,AtomicStampedReference 维护的是并都有类似<Object,int>的数据特征,我我嘴笨 如果我对对象(引用)的1个并发计数(标记版本戳stamp)。如果我与AtomicInteger 不同的是,此数据特征还能否 携带1个对象引用(Object),如果我能助 对此对象和计数一同进行原子操作。

REFERENCE:

整理自以下博客:

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/1880954