[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:

  • 在并发访问清况 下,将会会跳出脏读、不可重复读和幻读等读现象,为了应对哪此现象,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同去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,全是大伙 定义出来的概念,都上不利于认为是一种生活思想。我觉得不仅仅是关系型数据库系统带有乐观锁和悲观锁的概念,像memcache、hibernate、tair等全是之类的概念。
  • 本文中也将深入分析一下乐观锁的实现机制,介绍哪此是CAS、CAS的应用以及CAS地处的现象等。

并发控制

在计算机科学,有点是线程池池池设计、操作系统、多正确处理机和数据库等领域,并发控制(Concurrency control)是确保及时纠正由并发操作导致 的错误的一种生活机制。

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去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,同去读取某一趟列车车票数据库中车票余额为 X。两处售票点同去卖出一张车票,同去修改余额为 X -1写回数据库,另一一一一五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。 产生这俩 清况 的导致 是将会一一一五个事务读入同一数据并同去修改,其中一一一一五个事务提交的结果破坏了另一一一一五个事务提交的结果,导致 其数据的修改被丢失,破坏了事务的隔离性。并发控制要正确处理的假使 之类现象。

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

当并发事务同去访问一一一一五个资源时,有将会导致 数据不一致,而且上不利于一种生活机制来将数据访问顺序化,以保证数据库数据的一致性。锁假使 其中的一种生活机制。

在计算机科学中,锁是在执行线程池池池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、按加锁法律法律法律依据划分,可分为自动锁显示锁

五、按使用法律法律法律依据划分,可分为乐观锁悲观锁

DML锁(data locks,数据锁),用于保护数据的删改性,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底部形态,如表、索引等的底部形态定义。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

常用的锁机制一种生活生活:

1、悲观锁:假定会地处并发冲突,屏蔽一切将会违反数据删改性的操作。悲观锁的实现,往往依靠底层提供的锁机制;悲观锁会导致 其它所有上不利于锁的线程池池挂起,等待的图片 持有锁的线程池池释放锁。

2、乐观锁:假设不让地处并发冲突,每次不加锁假使 假设必须 冲突而去完成某项操作,只在提交操作时检查与否违反数据删改性。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。为数据增加一一一一五个版本标识,比如在基于数据库表的版本正确处理方案中,一般是通过为数据库表增加一一一一五个 “version” 字段来实现。读取出数据时,将此版本号同去读出,完后 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,而且认为是过期数据。 

乐观锁的缺点是必须正确处理主次脏读的现象,之类ABA现象(下面会讲到)。

在实际生产环境底下,将会并发量不大且不允许脏读,都上不利于使用悲观锁正确处理并发现象;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现象,什么都有有大伙 就要选者乐观锁定的法律法律法律依据。

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(叫雷“悲观锁”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)是一种生活并发控制的法律法律法律依据。它都上不利于阻止一一一一五个事务以影响有些用户的法律法律法律依据来修改数据。将会一一一一五个事务执行的操作都某行数据应用了锁,那必须当这俩 事务把锁释放,有些事务不利于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,以及地处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(包括本系统当前的有些事务,以及来自内外部系统的事务正确处理)修改持保守态度(悲观),而且,在整个数据正确处理过程中,将数据地处锁定清况 。 悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制 (也必须数据库层提供的锁机制不利于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,先尝试为该记录添加排他锁(exclusive locking)。

将会加锁失败,说明该记录正在被修改,必须 当前查询将会要等待的图片 将会抛出异常。 具体响应法律法律法律依据由开发者根据实际上不利于决定。

将会成功加锁,必须 就都上不利于对记录做修改,事务完成后就会解锁了。

其间将会有有些对该记录做修改或加排他锁的操作,一定会等待的图片 大伙 解锁或直接抛出异常。

MySQL InnoDB中使用悲观锁:

要使用悲观锁,大伙 上不利于关闭mysql数据库的自动提交属性,将会MySQL默认使用autocommit模式,也假使 说,当你执行一一一一五个更新操作后,MySQL会立刻将结果进行提交。set autocommit=0;

//0.开始英文了了了事务
begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就都上不利于)
//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,大伙 使用了select…for update的法律法律法律依据,另一一一一五个就通过开启排他锁的法律法律法律依据实现了悲观锁。此时在t_goods表中,id为1的 那条数据就被大伙 锁定了,其它的事务上不利于等本次事务提交完后 不利于执行。另一一一一五个大伙 都上不利于保证当前的数据不让被其它事务修改。

底下大伙 提到,使用select…for update会把数据给锁住,不过大伙 上不利于注意有些锁的级别,MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁全是基于索引的,将会一条SQL说说用必须索引是不让使用行级锁的,会使用表级锁把整张表锁住,这点上不利于注意。

优点与欠缺

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略,为数据正确处理的安全提供了保证。而且在传输速率方面,正确处理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,在只读型事务正确处理中将会不让产生冲突,也没必要使用锁,另一一一一五个做必须增加系统负载;还有会降低了并行性,一一一一五个事务将会锁定了某行数据,有些事务就上不利于等待的图片 该事务正确处理完才都上不利于正确处理那行数

2.2 乐观锁

在关系数据库管理系统里,乐观并发控制(叫雷“乐观锁”,Optimistic Concurrency Control,缩写“OCC”)是一种生活并发控制的法律法律法律依据。它假设多用户并发的事务在正确处理时不让彼此互相影响,各事务不利于在不产生锁的清况 下正确处理各人影响的那主次数据。在提交数据更新完后 ,每个事务会先检查在该事务读取数据后,有必须 有些事务又修改了该数据。将会有些事务有更新说说,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清况 下不让造成冲突,什么都有有在数据进行提交更新的完后 ,才会正式对数据的冲突与否进行检测,将会发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定咋样去做。

相对于悲观锁,在对数据库进行正确处理的完后 ,乐观锁不让会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的法律法律法律依据假使 记录数据版本。

数据版本,为数据增加的一一一一五个版本标识。当读取数据时,将版本标识的值同去读出,数据每更新一次,同去对版本标识进行更新。当大伙 提交更新的完后 ,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,而且认为是过期数据。

实现数据版本一种生活生活法律法律法律依据,第一种生活是使用版本号,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,都上不利于在数据初始化时指定一一一一五个版本号,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全是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};

优点与欠缺

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,而且尽将会直接做下去,直到提交的完后 才去锁定,什么都有有不让产生任何锁和死锁。但将会直接简单必须 做,还是有将会会遇到不可预期的结果,之类一一一五个事务都读取了数据库的某一行,经过修改完后 写回数据库,这时就遇到了现象。

三、CAS详解

在说CAS完后 ,大伙 不得不提一下Java的线程池池安全现象。

线程池池安全:

众所周知,Java是线程池池池的。而且,Java对线程池池池的支持我觉得是一把双刃剑。一旦涉及到多个线程池池操作共享资源的清况 时,正确处理不好就将会产生线程池池安全现象。线程池池安全性将会是非常僵化 的,在必须 充裕的同步的清况 下,多个线程池池中的操作执行顺序是不可预测的。

Java底下进行线程池池池通信的主要法律法律法律依据假使 共享内存的法律法律法律依据,共享内存主要的关注点有一一一五个:可见性和有序性。添加复合操作的原子性,大伙 都上不利于认为Java的线程池池安全性现象主要关注点有五个:可见性、有序性和原子性。

Java内存模型(JMM)正确处理了可见性和有序性的现象,而锁正确处理了原子性的现象。这里不再删改介绍JMM及锁的有些相关知识。而且大伙 要讨论一一一一五个现象,那假使 锁到底是全是有利无弊的?

3.1 锁地处的现象

Java在JDK1.5完后 全是靠synchronized关键字保证同步的,这俩 通过使用一致的锁定协议来协调对共享清况 的访问,都上不利于确保无论哪个线程池池持有共享变量的锁,都采用独占的法律法律法律依据来访问哪此变量。独占锁我觉得假使 一种生活悲观锁,什么都有有都上不利于说synchronized是悲观锁。

悲观锁机制地处以下现象:

1) 在线程池池池竞争下,加锁、释放锁会导致 比较多的上下文切换和调度延时,引起性能现象。

2) 一一一一五个线程池池持有锁会导致 其它所有上不利于此锁的线程池池挂起。

3) 将会一一一一五个优先级高的线程池池等待的图片 一一一一五个优先级低的线程池池释放锁会导致 优先级倒置,引起性能风险。

而另一一一一五个更加有效的锁假使 乐观锁。所谓乐观锁假使 ,每次不加锁假使 假设必须 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变量是一一一一五个更轻量级的同步机制,将会在使用哪此变量时不让地处上下文切换和线程池池调度等操作,而且volatile必须正确处理原子性现象,而且当一一一一五个变量依赖旧值时就必须使用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)我觉得是一种生活思想。相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般清况 下不让造成冲突,什么都有有在数据进行提交更新的完后 ,才会正式对数据的冲突与否进行检测,将会发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定咋样去做。

底下提到的乐观锁的概念中我觉得将会阐述了他的具体实现细节:

主要假使 一一一五个步骤:冲突检测数据更新

我觉得现法律法律法律依据一种生活比较典型的假使 Compare and Swap(CAS)。

3.2 CAS

CAS是项乐观锁技术,当多个线程池池尝试使用CAS同去更新同一一一一五个变量时,必须其中一一一一五个线程池池能更新变量的值,而其它线程池池都失败,失败的线程池池不让会被挂起,假使 被告知这次竞争中失败,并都上不利于再次尝试。

CAS 操作带有一一一五个操作数 —— 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,必须 正确处理器会自动将该位置值更新为新值。而且,正确处理器不做任何操作。无论哪种清况 ,它一定会在 CAS 指令完后 返回该位置的值。(在 CAS 的有些特殊清况 下将仅返回 CAS 与否成功,而不提取当前值。)CAS 有效地说明了“我认为位置 V 应该带有值 A;将会带有该值,则将 B 上放这俩 位置;而且,不让更改该位置,只问你这俩 位置现在的值即可。”这我觉得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,乐观锁是一种生活思想。CAS是这俩 思想的一种生活实现法律法律法律依据。

3.3 Java对CAS的支持

JDK 5完后 Java语言是靠synchronized关键字保证同步的,这是一种生活独占锁,也是是悲观锁。j在JDK1.5 中新增java.util.concurrent(J.U.C)假使 建立在CAS之上的。相对于对于synchronized这俩 阻塞算法,CAS是非阻塞算法的一种生活常见实现。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,而不让害怕有些线程池池同去修改变量,将会将会有些线程池池修改变量,必须 CAS会检测它(并失败),算法都上不利于对该操作重新计算。而 compareAndSet() 就用哪此代替了锁定。

大伙 以java.util.concurrent中的AtomicInteger为例,看一下在必须 锁的清况 下是咋样保证线程池池安全的。主要理解getAndIncrement法律法律法律依据,该法律法律法律依据的作用大概 ++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上不利于借助volatile原语,保证线程池池间的数据是可见的(共享的)。另一一一一五个在获取变量的值的完后 不利于直接读取。而且来看看++i是为什么么做到的。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,将会成功就返回结果,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);
 }

整体的过程假使 另一一一一五个子的,利用CPU的CAS指令,同去借助JNI来完成Java的非阻塞算法。其它原子操作全是利用之类的底部形态完成的。

而整个J.U.C全是建立在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会导致 “ABA现象”:

ABA现象:

aba实际上是乐观锁无法正确处理脏数据读取的一种生活体现。CAS算法实现一一一一五个重要前提上不利于取出内存中某时刻的数据,而在下时刻比较并替换,必须 在这俩 时间差类会导致 数据的变化。

比如说一一一一五个线程池池one从内存位置V中取出A,这完后 另一一一一五个线程池池two也从内存中取出A,而且two进行了有些操作变成了B,而且two又将V位置的数据变成A,这完后 线程池池one进行CAS操作发现内存中仍然是A,而且one操作成功。尽管线程池池one的CAS操作成功,而且不代表这俩 过程假使 必须 现象的。

主次乐观锁的实现是通过版本号(version)的法律法律法律依据来正确处理ABA现象,乐观锁每次在执行数据的修改操作时,一定会带上一一一一五个版本号,一旦版本号和数据的版本号一致就都上不利于执行修改操作并对版本号执行+1操作,而且就执行失败。将会每次操作的版本号一定会随之增加,什么都有有不让跳出ABA现象,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,而且不代表链表就必须 变化。而且AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference就很有用了。

AtomicMarkableReference 类描述的一一一一五个<Object,Boolean>的对,都上不利于原子的修改Object将会Boolean的值,这俩 数据底部形态在有些缓存将会清况 描述中比较有用。这俩 底部形态在单个将会同去修改Object/Boolean的完后 不利于有效的提高吞吐量。 



AtomicStampedReference 类维护带有整数“标志”的对象引用,都上不利于用原子法律法律法律依据对其进行更新。对比AtomicMarkableReference 类的<Object,Boolean>,AtomicStampedReference 维护的是一种生活之类<Object,int>的数据底部形态,我觉得假使 对对象(引用)的一一一一五个并发计数(标记版本戳stamp)。而且与AtomicInteger 不同的是,此数据底部形态都上不利于携带一一一一五个对象引用(Object),而且不利于对此对象和计数同去进行原子操作。

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/1880954