日期:2014-05-16 浏览次数:20455 次
为了得到最大的性能,一般数据库都有并发机制,不过带来的问题就是数据访问的冲突。为了解决这个问题,大多数数据库用的方法就是数据的锁定。
考虑下面的情况。如果我们先查询到数据,然后更新数据。这样会出现这样的情况。A线程查询的时候,B线程也在查询,当A线程准备更新的时候,B线程先获得
了更新锁,将这些行锁定了。A只能等待B更新完。当B线程更新完释放锁的时候,A获得锁,这时A会识别出字段已经修改,所以会重新查询数据,然后开始更
新。
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这在数据库中本来是没什么问题的。但应用程序中会出现一个问题。假如有一个修改商品信息的页面
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A,打开这个页面,得到商品数据。有编号 ,名称 ,价格。
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B,也打开这个页面,得到商品数据。有编号 ,名称 ,价格。
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然后A修改商品的价格,然后点保存。
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B修改商品的名称,点保存。
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这里有一个问题是,当A保存修改后的商品价格时,他实际上保存了原编号,原名称,修改后价格。
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然后B再点保存的时候,他实际上保存了原编号,修改后的名称,原价格。
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这样,B的修改就将A的修改覆盖了。导致A的修改无效。
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那么,怎么解决这种问题呢。、?
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这里有两种方法解决这个问题,也就是所谓的乐观锁和悲观锁。
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悲观锁
悲观锁是这样实现的。
当查询到商品信息,并试图更新数据时,在查询的语句后加上for update nowait
这表示当A从准备更新这个数据(查询这个数据并显示到页面上)开始,这个数据就被锁定了,当你更新完成,才释放锁。
当B也准备更新这个数据时,因为有for update nowait,查询这个数据时并显示到页面上就会出错。所以不会更新。
这样就能保证每次只有一个准备更新的连接。从而就保证了数据不会出现丢失更新
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悲观锁假定其他用户企图访问或者改变你正在访问、更改的对象的概率是很高的,因此在悲观锁的环境中,在你开始改变此对象之前就将该对象锁住,并且直 到你提交了所作的更改之后才释放锁。悲观的缺陷是不论是页锁还是行锁,加锁的时间可能会很长,这样可能会长时间的限制其他用户的访问,也就是说悲观锁的并 发访问性不好。
也就是说,当我们找到需要更改的对象时,就把这些行锁定,只能让我修改。当我修改完成时,再释放这个锁,别人才能修改。这样就能防止我找到需要更改的对象到我开始更新数据这段时间内,其他线程获得锁先更新数据的情况。
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乐观锁
乐观锁是这样实现的。
每次更新时都和旧版本的数据比较。具体如下:
A,打开这个页面,得到商品数据。有编号 ,名称 ,价格。
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B,也打开这个页面,得到商品数据。有编号 ,名称 ,价格。
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然后A修改商品的价格,然后点保存。这时更新语句是这样的
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set 编号 = 原编号 ,名称 = 原名称 ,价格 =新价格 where 编号 = 原编号 ,名称 = 原名称 ,价格 =原价格
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因为A更新时满足WHERE后条件,所以更新成功。
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当B修改商品的名称,点保存。语句是这样的
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set 编号 = 原编号 ,名称 = 新名称 ,价格 =原价格 where 编号 = 原编号 ,名称 = 原名称 ,价格 =原价格
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此时价格已经是新的价格,所以价格(新价格) = 原价格 条件不满足,所以更新不成功。
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这样就避免了丢失更新。
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每个数据都和旧数据比较,可能比较麻烦,可以专门建一列,用作版本列。
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当更新一次时,版本列数据加1。这样
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然后A修改商品的价格,然后点保存。这时更新语句是这样的
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set 编号 = 原编号 ,名称 = 原名称 ,价格 =新价格 ,版本 = 版本 + 1 where 编号 = 原编号 ,版本 = 版本?
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因为A更新时满足WHERE后条件,所以更新成功。
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当B修改商品的名称,点保存。语句是这样的
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set 编号 = 原编号 ,名称 = 新名称 ,价格 =原价格 ,版本 = 版本 + 1 where 编号 = 原编号 ,版本 = 版本?
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此时价格已经是新的版本 ,所以版本 (新版本 ) = 原版本? 条件不满足,所以更新不成功。
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这里的版本号也可以采用时间戳类型,这样可以顺便看到该行最后更新的时间。
乐观锁则认为其他用户企图改变你正在更改的对象的概率是很小的,因此乐观锁直到你准备提交所作的更改时才将对象锁住,当你读取以及改变该对象时并不加锁。
可见乐观锁加锁的时间要比悲观锁短,乐观锁可以用较大的锁粒度获得较好的并发访问性能。但是如果第二个用户恰好在第一个用户提交更改之前读取了该对象,那
么当他完成了自己的更改进行提交时,数据库就会发现该对象已经变化了,这样,第二个用户不得不重新读取该对象并作出更改。这说明在乐观锁环境中,会增加并
发用户读取对象的次数。