[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:

  • 在并发访问状况下,原因会再次跳出脏读、不可重复读和幻读等读难题,为了应对那此难题,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一并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,总要大伙儿儿定义出来的概念,可有助够认为是五种生活思想。确实不仅仅是关系型数据库系统中有 乐观锁和悲观锁的概念,像memcache、hibernate、tair等总要类事于的概念。
  • 本文中也将深入分析一下乐观锁的实现机制,介绍那此是CAS、CAS的应用以及CAS处在的难题等。

并发控制

在计算机科学,有点是应用程序设计、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原因的错误的五种生活机制。

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一并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难题:

现有两处火车票售票点,一并读取某一趟列车车票数据库中车票余额为 X。两处售票点一并卖出一张车票,一并修改余额为 X -1写回数据库,那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。 产生你这种状况的原因原因八个事务读入同一数据并一并修改,其中一八个事务提交的结果破坏了那我事务提交的结果,原因其数据的修改被丢失,破坏了事务的隔离性。并发控制要处里的可是我类事于于难题。

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

当并发事务一并访问一八个资源时,有原因原因数据不一致,为啥让还要五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。锁可是我其中的五种生活机制。

在计算机科学中,锁是在执行多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、按加锁辦法 划分,可分为自动锁显示锁

五、按使用辦法 划分,可分为乐观锁悲观锁

DML锁(data locks,数据锁),用于保护数据的完全性,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内部,如表、索引等的内部定义。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

常用的锁机制有五种生活:

1、悲观锁:假定会处在并发冲突,屏蔽一切原因违反数据完全性的操作。悲观锁的实现,往往依靠底层提供的锁机制;悲观锁会原因其它所有还要锁的应用程序挂起,等待图片持有锁的应用程序释放锁。

2、乐观锁:假设不想处在并发冲突,每次不加锁可是我假设这麼 冲突而去完成某项操作,只在提交操作时检查有无违反数据完全性。原因原因冲突失败就重试,直到成功为止。乐观锁大多是基于数据版本记录机制实现。为数据增加一八个版本标识,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一八个 “version” 字段来实现。读取出数据时,将此版本号一并读出,过后更新时,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,原因提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,为啥让认为是过期数据。 

乐观锁的缺点是只能处里主次脏读的难题,类事于ABA难题(下面会讲到)。

在实际生产环境里面,原因并发量不大且不允许脏读,可有助够使用悲观锁处里并发难题;然后原因系统的并发非常大话语,悲观锁定会带来非常大的性能难题,好多好多 有大伙儿儿儿就要选着乐观锁定的辦法 。

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(叫兰“悲观锁”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)是五种生活并发控制的辦法 。它可有助够阻止一八个事务以影响好多好多 用户的辦法 来修改数据。原因一八个事务执行的操作都某行数据应用了锁,那只能当你这种事务把锁释放,好多好多 事务有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,以及处在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(包括本系统当前的好多好多 事务,以及来自内部系统的事务处里)修改持保守态度(悲观),为啥让,在整个数据处里过程中,将数据处在锁定状况。 悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制 (也只能数据库层提供的锁机制有助真正保证数据访问的排他性,为啥让,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证内部系统不想修改数据)

在数据库中,悲观锁的流程如下:

在对任意记录进行修改前,先尝试为该记录换成排他锁(exclusive locking)。

原因加锁失败,说明该记录正在被修改,这麼 当前查询原因要等待图片原因抛出异常。 具体响应辦法 由开发者根据实际还要决定。

原因成功加锁,这麼 就可有助够对记录做修改,事务完成后就会解锁了。

其间原因有好多好多 对该记录做修改或加排他锁的操作,总要等待图片大伙儿儿儿解锁或直接抛出异常。

MySQL InnoDB中使用悲观锁:

要使用悲观锁,大伙儿儿儿还要关闭mysql数据库的自动提交属性,原因MySQL默认使用autocommit模式,也却话语,当你执行一八个更新操作后,MySQL会立刻将结果进行提交。set autocommit=0;

//0.过后刚结束了事务
begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就可有助够)
//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;

里面的查询话语中,大伙儿儿儿使用了select…for update的辦法 ,那我就通过开启排他锁的辦法 实现了悲观锁。此时在t_goods表中,id为1的 那条数据就被大伙儿儿儿锁定了,其它的事务还要等本次事务提交过后有助执行。那我大伙儿儿儿可有助够保证当前的数据不想被其它事务修改。

里面大伙儿儿儿提到,使用select…for update会把数据给锁住,不过大伙儿儿儿还要注意好多好多 锁的级别,MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁总要基于索引的,原因第每根SQL话语用只能索引是不想使用行级锁的,会使用表级锁把整张表锁住,这点还要注意。

优点与缺乏

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。为啥让在数率方面,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原因;另外,在只读型事务处里中原因不想产生冲突,也没必要使用锁,那我做只能增加系统负载;还有会降低了并行性,一八个事务原因锁定了某行数据,好多好多 事务就还要等待图片该事务处里完才可有助够处里那行数

2.2 乐观锁

在关系数据库管理系统里,乐观并发控制(叫兰“乐观锁”,Optimistic Concurrency Control,缩写“OCC”)是五种生活并发控制的辦法 。它假设多用户并发的事务在处里时不想彼此互相影响,各事务有助在不产生锁的状况下处里每人及影响的那主次数据。在提交数据更新过后,每个事务会先检查在该事务读取数据后,有这麼 好多好多 事务又修改了该数据。原因好多好多 事务有更新话语,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况下不想造成冲突,好多好多 有在数据进行提交更新的过后,才会正式对数据的冲突有无进行检测,原因发现冲突了,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,在对数据库进行处里的过后,乐观锁不想会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的辦法 可是我记录数据版本。

数据版本,为数据增加的一八个版本标识。当读取数据时,将版本标识的值一并读出,数据每更新一次,一并对版本标识进行更新。当大伙儿儿儿提交更新的过后,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,原因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,为啥让认为是过期数据。

实现数据版本有五种生活辦法 ,第五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,可有助够在数据初始化时指定一八个版本号,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总要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};

优点与缺乏

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,为啥让尽原因直接做下去,直到提交的过后才去锁定,好多好多 有不想产生任何锁和死锁。然后原因直接简单这麼 做,还是有原因会遇到不可预期的结果,类事于八个事务都读取了数据库的某一行,经过修改过后写回数据库,这时就遇到了难题。

三、CAS详解

在说CAS过后,大伙儿儿儿不得不提一下Java的应用程序安全难题。

应用程序安全:

众所周知,Java是多应用程序的。为啥让,Java对多应用程序的支持确实是一把双刃剑。一旦涉及到多个应用程序操作共享资源的状况时,处里不好可是我原因产生应用程序安全难题。应用程序安全性原因是非常复杂化的,在这麼 丰沛 的同步的状况下,多个应用程序中的操作执行顺序是不可预测的。

Java里面进行多应用程序通信的主要辦法 可是我共享内存的辦法 ,共享内存主要的关注点有八个:可见性和有序性。换成复合操作的原子性,大伙儿儿儿可有助够认为Java的应用程序安全性难题主要关注点有八个: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难题,而锁处里了原子性的难题。这里不再完全介绍JMM及锁的好多好多 相关知识。为啥让大伙儿儿儿要讨论一八个难题,那可是我锁到底是总要有利无弊的?

3.1 锁处在的难题

Java在JDK1.5过后总要靠synchronized关键字保证同步的,你这种通过使用一致的锁定协议来协调对共享状况的访问,可有助够确保无论哪个应用程序持有共享变量的锁,都采用独占的辦法 来访问那此变量。独占锁确实可是我五种生活悲观锁,好多好多 有可有助够说synchronized是悲观锁。

悲观锁机制处在以下难题:

1) 在多应用程序竞争下,加锁、释放锁会原因比较多的上下文切换和调度延时,引起性能难题。

2) 一八个应用程序持有锁会原因其它所有还要此锁的应用程序挂起。

3) 原因一八个优先级高的应用程序等待图片一八个优先级低的应用程序释放锁会原因优先级倒置,引起性能风险。

而那我更加有效的锁可是我乐观锁。所谓乐观锁可是我,每次不加锁可是我假设这麼 冲突而去完成某项操作,原因原因冲突失败就重试,直到成功为止。

与锁相比,volatile变量是一八个更轻量级的同步机制,原因在使用那此变量时不想处在上下文切换和应用程序调度等操作,为啥让volatile只能处里原子性难题,为啥让当一八个变量依赖旧值时就只能使用volatile变量。为啥让对于同步最终还是要回到锁机制上来。

乐观锁

乐观锁( Optimistic Locking)确实是五种生活思想。相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般状况下不想造成冲突,好多好多 有在数据进行提交更新的过后,才会正式对数据的冲突有无进行检测,原因发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如可去做。

里面提到的乐观锁的概念中确实原因阐述了他的具体实现细节:

主要可是我八个步骤:冲突检测数据更新

确实现辦法 五种生活生活比较典型的可是我Compare and Swap(CAS)。

3.2 CAS

CAS是项乐观锁技术,当多个应用程序尝试使用CAS一并更新同一八个变量时,只能其中一八个应用程序能更新变量的值,而其它应用程序都失败,失败的应用程序不想会被挂起,可是我被告知这次竞争中失败,并可有助够再次尝试。

CAS 操作中有 八个操作数 —— 内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。原因内存位置的值与预期原值相匹配,这麼 处里器会自动将该位置值更新为新值。为啥让,处里器不做任何操作。无论哪种状况,它总要在 CAS 指令过后返回该位置的值。(在 CAS 的好多好多 特殊状况下将仅返回 CAS 有无成功,而不提取当前值。)CAS 有效地说明了“我认为位置 V 应该中有 值 A;原因中有 该值,则将 B 放到你这种位置;为啥让,不想更改该位置,只不知道你这种位置现在的值即可。”这确实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,乐观锁是五种生活思想。CAS是你这种思想的五种生活实现辦法 。

3.3 Java对CAS的支持

JDK 5过后Java语言是靠synchronized关键字保证同步的,这是五种生活独占锁,也是是悲观锁。j在JDK1.5 中新增java.util.concurrent(J.U.C)可是我建立在CAS之上的。相对于对于synchronized你这种阻塞算法,CAS是非阻塞算法的五种生活常见实现。好多好多 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,而不想害怕好多好多 应用程序一并修改变量,原因原因好多好多 应用程序修改变量,这麼 CAS会检测它(并失败),算法可有助够对该操作重新计算。而 compareAndSet() 就用那此代替了锁定。

大伙儿儿儿以java.util.concurrent中的AtomicInteger为例,看一下在这麼 锁的状况下是如可保证应用程序安全的。主要理解getAndIncrement辦法 ,该辦法 的作用大约 ++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还要借助volatile原语,保证应用程序间的数据是可见的(共享的)。那我在获取变量的值的过后有助直接读取。为啥让来看看++i是为啥做到的。getAndIncrement采用了CAS操作,每次从内存中读取数据为啥让将此数据和+1后的结果进行CAS操作,原因成功就返回结果,为啥让重试直到成功为止。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);
 }

整体的过程可是我那我子的,利用CPU的CAS指令,一并借助JNI来完成Java的非阻塞算法。其它原子操作总要利用类事于的内部完成的。

而整个J.U.C总要建立在CAS之上的,为啥让对于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“ABA难题”:

ABA难题:

aba实际上是乐观锁无法处里脏数据读取的五种生活体现。CAS算法实现一八个重要前提还要取出内存中某时刻的数据,而在下时刻比较并替换,这麼 在你这种时间差类会原因数据的变化。

比如说一八个应用程序one从内存位置V中取出A,这过后那我应用程序two也从内存中取出A,为啥让two进行了好多好多 操作变成了B,为啥让two又将V位置的数据变成A,这过后应用程序one进行CAS操作发现内存中仍然是A,为啥让one操作成功。尽管应用程序one的CAS操作成功,为啥让不代表你这种过程可是我这麼 难题的。

主次乐观锁的实现是通过版本号(version)的辦法 来处里ABA难题,乐观锁每次在执行数据的修改操作时,总要带上一八个版本号,一旦版本号和数据的版本号一致就可有助够执行修改操作并对版本号执行+1操作,为啥让就执行失败。原因每次操作的版本号总要随之增加,好多好多 有不想再次跳出ABA难题,原因版本号只会增加不想减少。

 原因链表的头在变化了两次后恢复了原值,为啥让不代表链表就这麼 变化。为啥让AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference就很有用了。

AtomicMarkableReference 类描述的一八个<Object,Boolean>的对,可有助够原子的修改Object原因Boolean的值,你这种数据内部在好多好多 缓存原因状况描述中比较有用。你这种内部在单个原因一并修改Object/Boolean的过后有助有效的提高吞吐量。 



AtomicStampedReference 类维护中有 整数“标志”的对象引用,可有助够用原子辦法 对其进行更新。对比AtomicMarkableReference 类的<Object,Boolean>,AtomicStampedReference 维护的是五种生活类事于<Object,int>的数据内部,确实可是我对对象(引用)的一八个并发计数(标记版本戳stamp)。为啥让与AtomicInteger 不同的是,此数据内部可有助够携带一八个对象引用(Object),为啥让有助对此对象和计数一并进行原子操作。

REFERENCE:

采集自以下博客:

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/18400954