[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:

  • 在并发访问情形下,可能性会突然出现脏读、不可重复读和幻读等读间题,为了应对哪几个间题,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,完整性后该你们都都你们都都你们都都 定义出来的概念,还才能认为是并都在思想。实在不仅仅是关系型数据库系统含高乐观锁和悲观锁的概念,像memcache、hibernate、tair等完整性后该类式于的概念。
  • 本文中也将深入分析一下乐观锁的实现机制,介绍哪几个是CAS、CAS的应用以及CAS趋于稳定的间题等。

并发控制

在计算机科学,一阵一阵是线程池池设计、操作系统、多外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原因分析分析的错误的并都在机制。

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间题:

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,曾经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。 产生这些情形的原因分析分析是可能性一一十个 多 多事务读入同一数据并同時 修改,其中一一一十个 多 多事务提交的结果破坏了曾经事务提交的结果,原因分析分析其数据的修改被丢失,破坏了事务的隔离性。并发控制要外理的却说类式于于间题。

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 访问一一一十个 多 多资源时,有可能性原因分析分析数据不一致,有些还才能并都在机制来将数据访问顺序化,以保证数据库数据的一致性。锁却说其中的并都在机制。

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、按加锁法子划分,可分为自动锁显示锁

五、按使用法子划分,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

常用的锁机制有并都在:

1、悲观锁:假定会趋于稳定并发冲突,屏蔽一切可能性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;悲观锁会原因分析分析其它所有还才能锁的线程池池挂起,等待的图片 持有锁的线程池池释放锁。

2、乐观锁:假设我太少 趋于稳定并发冲突,每次不加锁却说假设没办法 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。可能性可能性冲突失败就重试,直到成功为止。乐观锁大多是基于数据版本记录机制实现。为数据增加一一一十个 多 多版本标识,比如在基于数据库表的版本外理方案中,一般是通过为数据库表增加一一一十个 多 多 “version” 字段来实现。读取出数据时,将此版本号同時 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,可能性提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,有些认为是过期数据。 

乐观锁的缺点是没办法 外理主次脏读的间题,类式于ABA间题(下面会讲到)。

在实际生产环境里边,可能性并发量不大且不允许脏读,还才能使用悲观锁外理并发间题;但可能性系统的并发非常大语句,悲观锁定会带来非常大的性能间题,却说你们都都你们都都你们都都 就要选泽乐观锁定的法子。

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”)是并都在并发控制的法子。它还才能阻止一一一十个 多 多事务以影响有些用户的法子来修改数据。可能性一一一十个 多 多事务执行的操作都某行数据应用了锁,那没办法 当这些事务把锁释放,有些事务才才能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,以及趋于稳定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,以及来自内部管理系统的事务外理)修改持保守态度(悲观),有些,在整个数据外理过程中,将数据趋于稳定锁定情形。 悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制 (也没办法 数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,有些,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证内部管理系统我太少 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)。

可能性加锁失败,说明该记录正在被修改,没办法 当前查询可能性要等待的图片 可能性抛出异常。 具体响应法子由开发者根据实际还才能决定。

可能性成功加锁,没办法 就还才能对记录做修改,事务完成后就会解锁了。

其间可能性有有些对该记录做修改或加排他锁的操作,后该等待的图片 你们都都你们都都你们都都 解锁或直接抛出异常。

MySQL InnoDB中使用悲观锁:

要使用悲观锁,你们都都你们都都你们都都 还才能关闭mysql数据库的自动提交属性,可能性MySQL默认使用autocommit模式,也却说说,当你执行一一一十个 多 多更新操作后,MySQL会立刻将结果进行提交。set autocommit=0;

//0.始于事务
begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就还才能)
//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;

里边的查询语句中,你们都都你们都都你们都都 使用了select…for update的法子,曾经就通过开启排他锁的法子实现了悲观锁。此时在t_goods表中,id为1的 那条数据就被你们都都你们都都你们都都 锁定了,其它的事务还才能等本次事务提交完后 才能执行。曾经你们都都你们都都你们都都 还才能保证当前的数据我太少 被其它事务修改。

里边你们都都你们都都你们都都 提到,使用select…for update会把数据给锁住,不过你们都都你们都都你们都都 还才能注意有些锁的级别,MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁完整性后该基于索引的,可能性三根绳子 SQL语句用没办法 索引是我太少 使用行级锁的,会使用表级锁把整张表锁住,这点还才能注意。

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,为数据外理的安全提供了保证。有些在速率单位方面,外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可能性;另外,在只读型事务外理中可能性我太少 产生冲突,也没必要使用锁,曾经做没办法 增加系统负载;还有会降低了并行性,一一一十个 多 多事务可能性锁定了某行数据,有些事务就还才能等待的图片 该事务外理完才还才能外理那行数

2.2 乐观锁

在关系数据库管理系统里,乐观并发控制(叫安“乐观锁”,Optimistic Concurrency Control,缩写“OCC”)是并都在并发控制的法子。它假设多用户并发的事务在外理时我太少 彼此互相影响,各事务才能在不产生锁的情形下外理每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,有没办法 有些事务又修改了该数据。可能性有些事务有更新语句,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情形下我太少 造成冲突,却说在数据进行提交更新的完后 ,才会正式对数据的冲突是是不是进行检测,可能性发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定怎么去做。

相对于悲观锁,在对数据库进行外理的完后 ,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法子却说记录数据版本。

数据版本,为数据增加的一一一十个 多 多版本标识。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。你们都都你们都都你们都都你们都都 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,可能性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,有些认为是过期数据。

实现数据版本有并都在法子,第并都在是使用版本号,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,还才能在数据初始化时指定一一一十个 多 多版本号,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完整性后该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,有些尽可能性直接做下去,直到提交的完后 才去锁定,却说我太少 产生任何锁和死锁。但可能性直接简单没办法 做,还是有可能性会遇到不可预期的结果,类式于一一十个 多 多事务都读取了数据库的某一行,经过修改完后 写回数据库,这时就遇到了间题。

三、CAS详解

在说CAS完后 ,你们都都你们都都你们都都 不得不提一下Java的线程池池安全间题。

线程池池安全:

众所周知,Java是线程池池池的。有些,Java对线程池池池的支持实在是一把双刃剑。一旦涉及到多个线程池池操作共享资源的情形时,外理不好就可能性产生线程池池安全间题。线程池池安全性可能性是非常错综复杂的,在没办法 富足的同步的情形下,多个线程池池中的操作执行顺序是不可预测的。

Java里边进行线程池池池通信的主要法子却说共享内存的法子,共享内存主要的关注点一一十个 多 多多:可见性和有序性。上加复合操作的原子性,你们都都你们都都你们都都 还才能认为Java的线程池池安全性间题主要关注点有十个 :可见性、有序性和原子性。

Java内存模型(JMM)外理了可见性和有序性的间题,而锁外理了原子性的间题。这里不再完整性介绍JMM及锁的有些相关知识。有些你们都都你们都都你们都都 要讨论一一一十个 多 多间题,那却说锁到底是完整性后该有利无弊的?

3.1 锁趋于稳定的间题

Java在JDK1.5完后 完整性后该靠synchronized关键字保证同步的,这些通过使用一致的锁定协议来协调对共享情形的访问,还才能确保无论哪个线程池池持有共享变量的锁,都采用独占的法子来访问哪几个变量。独占锁实在却说并都在悲观锁,却说还才能说synchronized是悲观锁。

悲观锁机制趋于稳定以下间题:

1) 在线程池池池竞争下,加锁、释放锁会原因分析分析比较多的上下文切换和调度延时,引起性能间题。

2) 一一一十个 多 线程池池池持有锁会原因分析分析其它所有还才能此锁的线程池池挂起。

3) 可能性一一一十个 多 多优先级高的线程池池等待的图片 一一一十个 多 多优先级低的线程池池释放锁会原因分析分析优先级倒置,引起性能风险。

而曾经更加有效的锁却说乐观锁。所谓乐观锁却说,每次不加锁却说假设没办法 冲突而去完成某项操作,可能性可能性冲突失败就重试,直到成功为止。

与锁相比,volatile变量是一一一十个 多 多更轻量级的同步机制,可能性在使用哪几个变量时我太少 趋于稳定上下文切换和线程池池调度等操作,有些volatile没办法 外理原子性间题,有些当一一一十个 多 多变量依赖旧值时就没办法 使用volatile变量。有些对于同步最终还是要回到锁机制上来。

乐观锁

乐观锁( Optimistic Locking)实在是并都在思想。相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般情形下我太少 造成冲突,却说在数据进行提交更新的完后 ,才会正式对数据的冲突是是不是进行检测,可能性发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定怎么去做。

里边提到的乐观锁的概念中实在可能性阐述了他的具体实现细节:

主要却说一一十个 多 多步骤:冲突检测数据更新

实在现法子有并都在比较典型的却说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同時 更新同一一一十个 多 多变量时,没办法 其中一一一十个 多 线程池池池能更新变量的值,而其它线程池池都失败,失败的线程池池不须会被挂起,却说被告知这次竞争中失败,并还才能再次尝试。

CAS 操作含高一一十个 多 多操作数 —— 内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。可能性内存位置的值与预期原值相匹配,没办法 外理器会自动将该位置值更新为新值。有些,外理器不做任何操作。无论哪种情形,它后该在 CAS 指令完后 返回该位置的值。(在 CAS 的有些特殊情形下将仅返回 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 应该含高值 A;可能性含高该值,则将 B 倒入这些位置;有些,不须更改该位置,只我想知道这些位置现在的值即可。”这实在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,乐观锁是并都在思想。CAS是这些思想的并都在实现法子。

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,这是并都在独占锁,也是是悲观锁。j在JDK1.5 中新增java.util.concurrent(J.U.C)却说建立在CAS之上的。相对于对于synchronized这些阻塞算法,CAS是非阻塞算法的并都在常见实现。却说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,而我太少 害怕有些线程池池同時 修改变量,可能性可能性有些线程池池修改变量,没办法 CAS会检测它(并失败),算法还才能对该操作重新计算。而 compareAndSet() 就用哪几个代替了锁定。

你们都都你们都都你们都都 以java.util.concurrent中的AtomicInteger为例,看一下在没办法 锁的情形下是怎么保证线程池池安全的。主要理解getAndIncrement法子,该法子的作用共要 ++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还才能借助volatile原语,保证线程池池间的数据是可见的(共享的)。曾经在获取变量的值的完后 才能直接读取。有些来看看++i是为什么会么会做到的。getAndIncrement采用了CAS操作,每次从内存中读取数据有些将此数据和+1后的结果进行CAS操作,可能性成功就返回结果,有些重试直到成功为止。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);
 }

整体的过程却说曾经子的,利用CPU的CAS指令,同時 借助JNI来完成Java的非阻塞算法。其它原子操作完整性后该利用类式于的底部形态完成的。

而整个J.U.C完整性后该建立在CAS之上的,有些对于synchronized阻塞算法,J.U.C在性能上有了很大的提升。

3.4 CAS会原因分析分析“ABA间题”:

ABA间题:

aba实际上是乐观锁无法外理脏数据读取的并都在体现。CAS算法实现一一一十个 多 多重要前提还才能取出内存中某时刻的数据,而在下时刻比较并替换,没办法 在这些时间差类会原因分析分析数据的变化。

比如说一一一十个 多 线程池池池one从内存位置V中取出A,这完后 曾经线程池池two也从内存中取出A,有些two进行了有些操作变成了B,有些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,有些one操作成功。尽管线程池池one的CAS操作成功,有些不代表这些过程却说没办法 间题的。

主次乐观锁的实现是通过版本号(version)的法子来外理ABA间题,乐观锁每次在执行数据的修改操作时,后该带上一一一十个 多 多版本号,一旦版本号和数据的版本号一致就还才能执行修改操作并对版本号执行+1操作,有些就执行失败。可能性每次操作的版本号后该随之增加,却说我太少 突然出现ABA间题,可能性版本号只会增加我太少 减少。

 可能性链表的头在变化了两次后恢复了原值,有些不代表链表就没办法 变化。有些AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference就很有用了。

AtomicMarkableReference 类描述的一一一十个 多 多<Object,Boolean>的对,还才能原子的修改Object可能性Boolean的值,这些数据底部形态在有些缓存可能性情形描述中比较有用。这些底部形态在单个可能性同時 修改Object/Boolean的完后 才能有效的提高吞吐量。 



AtomicStampedReference 类维护含高整数“标志”的对象引用,还才能用原子法子对其进行更新。对比AtomicMarkableReference 类的<Object,Boolean>,AtomicStampedReference 维护的是并都在类式于<Object,int>的数据底部形态,实在却说对对象(引用)的一一一十个 多 多并发计数(标记版本戳stamp)。有些与AtomicInteger 不同的是,此数据底部形态还才能携带一一一十个 多 多对象引用(Object),有些才能对此对象和计数同時 进行原子操作。

REFERENCE:

分发自以下博客:

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/1850954