[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,然后 会再次出现脏读、不可重复读和幻读等读现象,为了应对这个 现象,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起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,一定会让让我们 歌词 定义出来的概念,可不都可以认为是两种 思想。虽然 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等一定会类似的概念。
  • 本文中也将深入分析一下乐观锁的实现机制,介绍这个 是CAS、CAS的应用以及CAS处于的现象等。

并发控制

在计算机科学,很糙是程序设计、操作系统、多处置机和数据库等领域,并发控制(Concurrency control)是确保及时纠正由并发操作因为的错误的两种 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一起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现象:

现有两处火车票售票点,一起读取某一趟列车车票数据库中车票余额为 X。两处售票点一起卖出一张车票,一起修改余额为 X -1写回数据库,另有一一一四个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。 产生这个 状态的因为是然后 有一一一四个事务读入同一数据并一起修改,其包含一一一四个事务提交的结果破坏了另有一一一四个事务提交的结果,因为其数据的修改被丢失,破坏了事务的隔离性。并发控制要处置的而且类似于现象。

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

当并发事务一起访问有一一一四个资源时,有然后 因为数据不一致,而且时需两种 机制来将数据访问顺序化,以保证数据库数据的一致性。锁而且其中的两种 机制。

在计算机科学中,锁是在执行多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、按加锁法律土方法划分,可分为自动锁显示锁

五、按使用法律土方法划分,可分为乐观锁悲观锁

DML锁(data locks,数据锁),用于保护数据的完整性性,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态,如表、索引等的形态定义。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

常用的锁机制有两种 :

1、悲观锁:假定会处于并发冲突,屏蔽一切然后 违反数据完整性性的操作。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时需锁的程序挂起,停留持有锁的程序释放锁。

2、乐观锁:假设不用处于并发冲突,每次不加锁而且假设没法冲突而去完成某项操作,只在提交操作时检查是是不是违反数据完整性性。然后 然后 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。为数据增加有一一一四个版本标识,比如在基于数据库表的版本处置方案中,一般是通过为数据库表增加有一一一四个 “version” 字段来实现。读取出数据时,将此版本号一起读出,然后 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,然后 提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,而且认为是过期数据。 

乐观锁的缺点是只有处置帕累托图脏读的现象,类似ABA现象(下面会讲到)。

在实际生产环境底下,然后 并发量不大且不允许脏读,可不都可以使用悲观锁处置并发现象;但然后 系统的并发非常大语句,悲观锁定会带来非常大的性能现象,太大让让我们 歌词 就要选用乐观锁定的法律土方法。

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(叫华“悲观锁”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)是两种 并发控制的法律土方法。它可不都可以阻止有一一一四个事务以影响其他用户的法律土方法来修改数据。然后 有一一一四个事务执行的操作都某行数据应用了锁,那只有当这个 事务把锁释放,其他事务可不能不都可以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(包括本系统当前的其他事务,以及来自内外部系统的事务处置)修改持保守态度(悲观),而且,在整个数据处置过程中,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 (也只有数据库层提供的锁机制可不都可以真正保证数据访问的排他性,而且,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用修改数据)

在数据库中,悲观锁的流程如下:

在对任意记录进行修改前,先尝试为该记录上加排他锁(exclusive locking)。

然后 加锁失败,说明该记录正在被修改,没法当前查询然后 要停留然后 抛出异常。 具体响应法律土方法由开发者根据实际时需决定。

然后 成功加锁,没法就可不都可以对记录做修改,事务完成后就会解锁了。

其间然后 有其他对该记录做修改或加排他锁的操作,一定会停留让让我们 歌词 解锁或直接抛出异常。

MySQL InnoDB中使用悲观锁:

要使用悲观锁,让让我们 歌词 时需关闭mysql数据库的自动提交属性,然后 MySQL默认使用autocommit模式,也而且说,当你执行有一一一四个更新操作后,MySQL会立刻将结果进行提交。set autocommit=0;

//0.开始英文事务
begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就可不都可以)
//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;

底下的查询语句中,让让我们 歌词 使用了select…for update的法律土方法,另有一一一四个就通过开启排他锁的法律土方法实现了悲观锁。此时在t_goods表中,id为1的 那条数据就被让让我们 歌词 锁定了,其它的事务时需等本次事务提交然后 可不都可以执行。另有一一一三每本让让我们 歌词 可不都可以保证当前的数据不用被其它事务修改。

底下让让我们 歌词 提到,使用select…for update会把数据给锁住,不过让让我们 歌词 时需注意其他锁的级别,MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁一定会基于索引的,然后 二根SQL语句用只有索引是不用使用行级锁的,会使用表级锁把整张表锁住,这点时需注意。

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,为数据处置的安全提供了保证。而且在传输效率方面,处置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然后 ;另外,在只读型事务处置中然后 不用产生冲突,也没必要使用锁,另有一一一四个做只有增加系统负载;还有会降低了并行性,有一一一四个事务然后 锁定了某行数据,其他事务就时需停留该事务处置完才可不都可以处置那行数

2.2 乐观锁

在关系数据库管理系统里,乐观并发控制(叫华“乐观锁”,Optimistic Concurrency Control,缩写“OCC”)是两种 并发控制的法律土方法。它假设多用户并发的事务在处置时不用彼此互相影响,各事务可不都可以在不产生锁的状态下处置每各自 影响的那帕累托图数据。在提交数据更新然后 ,每个事务会先检查在该事务读取数据后,有没法其他事务又修改了该数据。然后 其他事务有更新语句,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用造成冲突,太大在数据进行提交更新的然后 ,才会正式对数据的冲突是是不是进行检测,然后 发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定怎么才能 才能 去做。

相对于悲观锁,在对数据库进行处置的然后 ,乐观锁暂且会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的法律土方法而且记录数据版本。

数据版本,为数据增加的有一一一四个版本标识。当读取数据时,将版本标识的值一起读出,数据每更新一次,一起对版本标识进行更新。让让我们 歌词 歌词 提交更新的然后 ,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,然后 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,而且认为是过期数据。

实现数据版本有两种 法律土方法,第两种 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,可不都可以在数据初始化时指定有一一一四个版本号,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,而且尽然后 直接做下去,直到提交的然后 才去锁定,太大不用产生任何锁和死锁。但然后 直接简单没法做,还是有然后 会遇到不可预期的结果,类似有一一一四个事务都读取了数据库的某一行,经过修改然后 写回数据库,这时就遇到了现象。

三、CAS详解

在说CAS然后 ,让让我们 歌词 不得不提一下Java的程序安全现象。

程序安全:

众所周知,Java是多程序的。而且,Java对多程序的支持虽然 是一把双刃剑。一旦涉及到多个程序操作共享资源的状态时,处置不好就然后 产生程序安全现象。程序安全性然后 是非常僵化 的,在没法雄厚的同步的状态下,多个程序中的操作执行顺序是不可预测的。

Java底下进行多程序通信的主要法律土方法而且共享内存的法律土方法,共享内存主要的关注点有有一一一四个:可见性和有序性。上加复合操作的原子性,让让我们 歌词 可不都可以认为Java的程序安全性现象主要关注点有四个:可见性、有序性和原子性。

Java内存模型(JMM)处置了可见性和有序性的现象,而锁处置了原子性的现象。这里不再完整性介绍JMM及锁的其他相关知识。而且让让我们 歌词 要讨论有一一一四个现象,那而且锁到底是一定会有利无弊的?

3.1 锁处于的现象

Java在JDK1.5然后 一定会靠synchronized关键字保证同步的,这个 通过使用一致的锁定协议来协调对共享状态的访问,可不都可以确保无论哪个程序持有共享变量的锁,都采用独占的法律土方法来访问这个 变量。独占锁虽然 而且两种 悲观锁,太大可不都可以说synchronized是悲观锁。

悲观锁机制处于以下现象:

1) 在多程序竞争下,加锁、释放锁会因为比较多的上下文切换和调度延时,引起性能现象。

2) 有一一一四个程序持有锁会因为其它所有时需此锁的程序挂起。

3) 然后 有一一一四个优先级高的程序停留有一一一四个优先级低的程序释放锁会因为优先级倒置,引起性能风险。

而另有一一一四个更加有效的锁而且乐观锁。所谓乐观锁而且,每次不加锁而且假设没法冲突而去完成某项操作,然后 然后 冲突失败就重试,直到成功为止。

与锁相比,volatile变量是有一一一四个更轻量级的同步机制,然后 在使用这个 变量时不用处于上下文切换和程序调度等操作,而且volatile只有处置原子性现象,而且当有一一一四个变量依赖旧值时就只有使用volatile变量。而且对于同步最终还是要回到锁机制上来。

乐观锁

乐观锁( Optimistic Locking)虽然 是两种 思想。相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般状态下不用造成冲突,太大在数据进行提交更新的然后 ,才会正式对数据的冲突是是不是进行检测,然后 发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定怎么才能 才能 去做。

底下提到的乐观锁的概念中虽然 然后 阐述了他的具体实现细节:

主要而且有一一一四个步骤:冲突检测数据更新

虽然 现法律土方法有两种 比较典型的而且Compare and Swap(CAS)。

3.2 CAS

CAS是项乐观锁技术,当多个程序尝试使用CAS一起更新同有一一一四个变量时,只有其包含一一一四个程序能更新变量的值,而其它程序都失败,失败的程序暂且会被挂起,而且被告知这次竞争中失败,并可不都可以再次尝试。

CAS 操作包包含一一一四个操作数 —— 内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。然后 内存位置的值与预期原值相匹配,没法处置器会自动将该位置值更新为新值。而且,处置器不做任何操作。无论哪种状态,它一定会在 CAS 指令然后 返回该位置的值。(在 CAS 的其他特殊状态下将仅返回 CAS 是是不是成功,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;然后 包含该值,则将 B 倒进这个 位置;而且,暂且更改该位置,只真不知道这个 位置现在的值即可。”这虽然 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,乐观锁是两种 思想。CAS是这个 思想的两种 实现法律土方法。

3.3 Java对CAS的支持

JDK 5然后 Java语言是靠synchronized关键字保证同步的,这是两种 独占锁,也是是悲观锁。j在JDK1.5 中新增java.util.concurrent(J.U.C)而且建立在CAS之上的。相对于对于synchronized这个 阻塞算法,CAS是非阻塞算法的两种 常见实现。太大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,而不用害怕其他程序一起修改变量,然后 然后 其他程序修改变量,没法CAS会检测它(并失败),算法可不都可以对该操作重新计算。而 compareAndSet() 就用这个 代替了锁定。

让让我们 歌词 以java.util.concurrent中的AtomicInteger为例,看一下在没法锁的状态下是怎么才能 才能 保证程序安全的。主要理解getAndIncrement法律土方法,该法律土方法的作用离米  ++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时需借助volatile原语,保证程序间的数据是可见的(共享的)。另有一一一四个在获取变量的值的然后 可不都可以直接读取。而且来看看++i是为什么在么在做到的。getAndIncrement采用了CAS操作,每次从内存中读取数据而且将此数据和+1后的结果进行CAS操作,然后 成功就返回结果,而且重试直到成功为止。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);
 }

整体的过程而且另有一一一四个子的,利用CPU的CAS指令,一起借助JNI来完成Java的非阻塞算法。其它原子操作一定会利用类似的形态完成的。

而整个J.U.C一定会建立在CAS之上的,而且对于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现象”:

ABA现象:

aba实际上是乐观锁无法处置脏数据读取的两种 体现。CAS算法实现有一一一四个重要前提时需取出内存中某时刻的数据,而在下时刻比较并替换,没法在这个 时间差类会因为数据的变化。

比如说有一一一四个程序one从内存位置V中取出A,这然后 另有一一一四个程序two也从内存中取出A,而且two进行了其他操作变成了B,而且two又将V位置的数据变成A,这然后 程序one进行CAS操作发现内存中仍然是A,而且one操作成功。尽管程序one的CAS操作成功,而且不代表这个 过程而且没法现象的。

帕累托图乐观锁的实现是通过版本号(version)的法律土方法来处置ABA现象,乐观锁每次在执行数据的修改操作时,一定会带上有一一一四个版本号,一旦版本号和数据的版本号一致就可不都可以执行修改操作并对版本号执行+1操作,而且就执行失败。然后 每次操作的版本号一定会随之增加,太大不用再次出现ABA现象,然后 版本号只会增加不用减少。

 然后 链表的头在变化了两次后恢复了原值,而且不代表链表就没法变化。而且AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference就很有用了。

AtomicMarkableReference 类描述的有一一一四个<Object,Boolean>的对,可不都可以原子的修改Object然后 Boolean的值,这个 数据形态在其他缓存然后 状态描述中比较有用。这个 形态在单个然后 一起修改Object/Boolean的然后 可不都可以有效的提高吞吐量。 



AtomicStampedReference 类维护包含整数“标志”的对象引用,可不都可以用原子法律土方法对其进行更新。对比AtomicMarkableReference 类的<Object,Boolean>,AtomicStampedReference 维护的是两种 类似<Object,int>的数据形态,虽然 而且对对象(引用)的有一一一四个并发计数(标记版本戳stamp)。而且与AtomicInteger 不同的是,此数据形态可不都可以携包含一一一四个对象引用(Object),而且可不都可以对此对象和计数一起进行原子操作。

REFERENCE:

下发自以下博客:

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/18200954