何为乐观锁 总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是
MUTI 开启事务，后续的命令会被加入到同一个事务中 事务中的操作会发送给客服端，但是不会立即执行，而是将操作放到了该事务对应的一个队列中，服务端返回QUEQUD EXEC 执行EXEC后，事务中的命令才会执行 事务中的命令出错时，不会回滚也不会停止，而是继续执行下一步操作
1. 乐观锁 乐观锁顾名思义就是在操作时很乐观，认为操作不会产生并发问题(不会有其他线程对数据进行修改)，因此不会上锁。但是在更新时会判断其他线程在这之前有没有对数据进行修改，一般会使用版本号机制或CAS(compare and swap)算法实现。简单理解：这里的数据，别想太多，你尽管用，出问题
一、乐观锁： 1. 总是假设最好的情况，进行业务操作的时候不加锁 2. 只有在更新操作时，才回去判断数据是否被别的线程更新过 3. 适合读操作比较多的场景，提高系统吞吐量；写操作比较多的场景会降低性能 4. 实现方式 a. 版本号或者时间戳：表里多加一列作为标记，先读取标记，更新的时候也更新标
一.前言 最近项目遇到多线程并发的情景（并发抢单&恢复库存并行），代码在正常情况下运行没有什么问题，在高并发压测下会出现：库存超发/总库存与sku库存对不上等各种问题。 在运用了 限流/加锁等方案后，问题得到解决。 限流方案见本人另一篇博客：Guava-RateLimiter实现令牌桶限
我们通常希望避免在两个并行事务中产生如下情形： Adam的事务读取数据 XBarbara的事务读取数据 XAdam的事务修改数据 X，并将其修改为 XAAdam的事务写入数据 XABarbara的事务修改数据 X，并将其修改为 XBBarbara的事务写入数据 XB结果是，Adam所做的修改完全被Barbara所覆盖掉了，但是Barbar
1 首先我们来了解一下 乐观锁与悲观锁的区别 2 3 乐观锁的思路一般是表中增加版本字段，更新时where语句中增加版本的判断，算是一种CAS（Compare And Swep）操作， 4 商品库存场景中number起到了版本控制（相当于version）的作用（ AND number=#{number}）。 5 6 悲观锁之所以是悲观，在于
冲突比较少的时候，使用乐观锁。 冲突比较多的时候，使用悲观锁。 (1) 悲观锁 select * from df_goods_sku where id=17 for update; 悲观锁获取数据时对数据行了锁定，其他事务要想获取锁，必须等原事务结束。 视图函数views.py from django.db import transaction # 事务处
悲观锁 总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，
悲观锁和乐观锁： 锁从宏观上来说分为：悲观锁和乐观锁 乐观锁：就是一种乐观的思想，就是主观上认定读多写少： 1：遇到并发写的可能性低 2：认为每次去拿数据的时候，都认为别人不会修改，所以就不会加锁 3.但是在每次更新操作时，会判断一下在此期间别人有没有更新
悲观锁：简而言之，两个线程抢占一份资源时。当一个线程拿到资源时。加锁，阻塞，其他线程禁止访问、java sycnosized就是悲观锁 乐观锁：简而言之，两个线程抢占一份资源时，不会对资源加锁，只有在提交事务时会根据version判断，其他线程有没有修改数据。 通常是对数据库加上version版本标志。提交
有个小朋友跟我讨论自己是乐观的还是悲观的，他说他是比较乐观的，因为他觉得整个社会的好多事都在向好的方向发展比以前好很多了，所以，他很乐观。我说，我跟你一样，我总体也很乐观，只不过我的乐观的原因和你的不一样，我的乐观来自对自己能力的提升，来自能有更多的可能性和选择，有更多的自由…
锁(Lock) 锁是一种保证数据安全的机制和手段，其并不是特定于某项技术的，其主要是通过在并发下控制多个操作的顺序执行，以此来保证数据安全地变动 例如在程序中，当多个线程修改共享变量时，可以给修改操作上锁(syncronized)；在数据库中，当多个用户修改表中同一数据时，我们可以给该行数据上锁
java多线程中悲观锁与乐观锁思想 一、悲观锁 总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里
原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/382 乐观锁 总是认为不会产生并发问题，每次去取数据时总认为不会有其它线程对数据进行修改，因此不会上锁。 但是在更新时会判断其它线程在这之前有没有对数据进行修改，一般会使用版本号机制会CAS操作
原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11395841.html 悲观锁 总是假设最坏的情况，每次拿数据的时候都认为别人会修改，每次拿数据都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁，共享资源每次只给一个线程使用，其他线程阻塞，用完后才把资源转让给其他线程。
悲观缩：顾名思义比较担心害怕，还没开始就怕出现并发，所以在处理sql之前就将表或具体数据给上锁。 使用for update测试 表数据 表结构 测试 1)sql:set autocommit=0;BEGIN;SELECT * FROM `user` WHERE `name`='zhangsan' for UPDATE;-- COMMIT; 1-1)结果 查询不受影响，整表都被锁
悲观锁 总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁
自从阿尔法狗横扫国际象棋世界以来，关于人工智能是一种祝福还是一种诅咒，一直存在着一场“文字战争”。随着人工智能技术的飞速发展，这场争论一直没有停止，而是逐步推进。不，甚至Facebook创始人扎克伯格和特斯拉总裁穆斯克也不同意。 几天前，马斯克重申人工智能是人类文化的一个“可怕的
一乐观锁 总是认为不会产生并发问题，每次去取数据的时候总认为不会有其他线程对数据进行修改，因此不会上锁，但是在更新时会判断其他线程在这之前有没有对数据进行修改，一般会使用版本号机制或CAS操作实现。 version方式：一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据被修改的
乐观锁： 乐观锁是一种乐观思想，即认为读多写少，遇到并发写的可能性比较低，每次去读取数据的时候都是认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，采取在写的时候先读取当前版本号，然后在加锁操作（比较跟上次的版本号是否一样，如果一样则更新），
sql server对并发的处理-乐观锁和悲观锁 假如两个线程同时修改数据库同一条记录，就会导致后一条记录覆盖前一条，从而引发一些问题。 例如： 一个售票系统有一个余票数，客户端每调用一次出票方法，余票数就减一。 情景： 总共300张票，假设两个售票点，恰好在同一时间出票，它们做的操
悲观锁介绍（百科）： 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，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，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才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在
悲观锁总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁
乐观锁 乐观锁是一种乐观思想，即认为读多写少，遇到并发写的可能性低， 每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁， 但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据（依据版本号）， 如果数据未被别人更新，则自己可以更新成功，如果数据已被别人更新，则自己更新失败，需要再次
