> # 樂觀鎖和悲觀鎖
> ### 悲觀鎖
- `悲觀鎖(Pessimistic Lock)`,顧名思義,就是很悲觀,每次去拿數據的時候都認為別人會修改,所以每次在拿數據的時候都會上鎖,這樣別人想拿這個數據就會阻塞直到它拿到鎖。傳統的關系型數據庫里邊就用到了很多這種鎖機制,比如行鎖、表鎖、讀鎖、寫鎖等,都是在做操作之前先上鎖。
- 假設最壞的情況, 每次讀取數據的時候都認為別人會修改,所以每次讀取數據都上鎖
- MySQL的`FOR SHARE`和`FOR UPDATE`是兩種不同的行級鎖模式,它們用于控制并發訪問數據時的鎖定行為。
- `FOR SHARE`是一種共享鎖模式,允許多個事務同時獲得共享鎖以讀取數據,
- `FOR UPDATE`是一種排他鎖模式
- LOCK IN SHARE MODE` 和 `FOR SHARE` 是 MySQL 中兩種用于行級鎖的方式
---
- 讀寫(共享鎖) : select * from key_table lock in share mode (多個查詢間不阻塞, 插入、更新 阻塞)
- 寫鎖(排它鎖) : select * from key_table for update (查詢、插入、更新 都阻塞)
---
- SELECT *,SLEEP(2) FROM `data` lock in share mode;
- 這時候去查詢表不會阻塞
- SELECT *,SLEEP(2) FROM `data` for update;
- 這時候去查詢表會阻塞
> ### 樂觀鎖(**樂觀鎖適用于多讀的應用類型,這樣可以提高吞吐量**)
- `樂觀鎖(Optimistic Lock)`,顧名思義,就是很樂觀,每次去拿數據的時候都認為別人不會修改,所以不會上鎖,但是在更新的時候會判斷一下在此期間別人有沒有去更新這個數據,可以使用版本號等機制實現。樂觀鎖適用于多讀的應用類型,這樣可以提高吞吐量。
- 假設最好的情況, 每次讀取數據的時候都認為別人不會修改,不上鎖, 只是在更新數據的時候檢查有沒有其他人也在這個時間段更新數據
- 實現方式1
- 往數據庫表添加一個版本號字段, 每次修改前查詢當前版本號, 修改時版本號加1
- 1.select id,key1, key2, key3, version from table
- 2.update table set key1=5,version=version+1 where id={上查詢結果的id} and version={上查詢結果的version}
- 實現方式2 : 自旋鎖
- CAS算法 (缺點:1.存在ABA問題 2.循環時間長、開銷很大 3.只能保證一個共享變量的原子操作, )
- MySQL服務運行中, 修改表結構, 那些需要加鎖, 哪些不需要
- DML (數據操縱語言,Data Manipulation Language ):增刪查改
- DDL(數據定義語言,Data Definition Language): 建庫、修改表結構、設置約束等
- Mysql online DDL特性 : https://blog.csdn.net/finalkof1983/article/details/88355314
---
- 我們使用的`mutex`互斥鎖類似悲觀鎖,總是假設會有并發的操作要修改被操作的值,所以使用鎖將相關操作放入臨界區中加以保護。而使用`CAS`操作的做法趨于樂觀鎖,總是假設被操作值未曾被改變(即與舊值相等),并一旦確認這個假設的真實性就立即進行值替換。在被操作值被頻繁變更的情況下,`CAS`操作并不那么容易成功所以需要不斷進行嘗試,直到成功為止。
- 原子操作也有劣勢。還是以`CAS`操作為例,使用`CAS`操作的做法趨于樂觀,總是假設被操作值未曾被改變(即與舊值相等),并一旦確認這個假設的真實性就立即進行值替換,那么在被操作值被頻繁變更的情況下,`CAS`操作并不那么容易成功。而使用互斥鎖的做法則趨于悲觀,我們總假設會有并發的操作要修改被操作的值,并使用鎖將相關操作放入臨界區中加以保護。
---
> ### 相關閱讀
- [MySQL樂觀鎖電商庫存并發問題應用](https://www.jianshu.com/p/efe85c5b4d62)
- [ORM鏈式操作-悲觀鎖 & 樂觀鎖](https://goframe.org/pages/viewpage.action?pageId=1114324)
- 草稿
- Golang
- 切片 slice
- 數組和切片的區別
- 左閉右開
- make([]int, 5) 和 make([]int, 0, 5) 區別
- 切片非線程安全,并發操作為啥不會像map一樣報錯
- []struct{} 如何遍歷
- 切片如何刪除某個元素
- append 一個nil 切片
- 哈希表 map
- 并發操作
- 并發寫報錯
- 并發讀不會報錯
- 并發讀有寫報錯
- 并發迭代有寫報錯
- 自制并發安全字典
- 官方并發安全字典
- 對未初始化的 map 進行賦值操作
- map的底層
- 無序輸出
- 等量擴容
- 實現集合
- map的key可以使哪些值
- 協程 go
- 協程相關閱讀
- 進程、線程、協程
- 協程 (捕獲異常 和 協程池)
- GPM 模型
- CSP模型
- channel
- channel 相關操作
- 交替打印
- 如何讓channel 只能接收/只能發送
- channel 常見報錯
- channel 死鎖
- nil channel 和 已關閉的 channel
- 使用 select 來多路復用 channel
- channel 的使用
- 接口和結構體
- 簡單使用
- 兩個結構體能否比較
- 工廠模式
- 概念
- 簡單工廠
- 方法工廠
- 堆和棧,值類型和引用類型,內存逃逸,垃圾回收
- 棧和堆
- 內存逃逸
- 值類型和引用類型
- 垃圾回收方式
- 性能優化分析工具 pprof
- golang 代碼片段
- 片段一 defer
- 片段二 channel
- Golang 相關
- Golang 相關閱讀
- Golang 1-10
- make 和 new 的區別
- 使用指針的場景
- Go語言的context包
- 位運算
- Copy 是淺拷貝還是深拷貝
- init 函數 和 sync.Once
- select 多路復用
- Golang 其它
- MongoDB
- 可比較類型 與 可轉json 類型
- Gorm
- 面向對象和面向過程
- go語言實現-面向對象
- go語言實現-面向過程
- 限流,熔斷,降級
- 了解
- 熔斷配置
- 熔斷例子
- 服務降級
- github.com/alibaba/sentinel-golang
- 互斥鎖 讀寫鎖 原子鎖
- 為什么需要鎖
- 互斥鎖
- 讀寫鎖
- 原子鎖
- 互斥鎖性能對比
- 原子鎖性能對比
- 互斥鎖 or 原子鎖?
- 條件鎖
- 計數器
- GoFrame
- GF1.16版本
- 修改使用的表
- 按天、周、月、年
- GoFrame 文檔
- 配置文件
- 生成腳本
- 排序算法
- 相關排序
- 冒泡排序
- 選擇排序
- 插入排序
- 快速排序
- 歸并排序
- 堆排序
- 數據庫
- 分布式怎么保證線程安全
- 數據庫實現方式
- 基于表記錄
- 樂觀鎖
- 悲觀鎖
- Redis實現方式
- Zookeeper實現方式
- Mysql 相關
- group_concat
- 索引優化
- 索引優化1
- 定期分析和優化索引
- 覆蓋索引
- 組合索引
- 聚簇索引和非聚簇索引
- 索引類型與方式、聚簇與非聚簇索引
- 事務特征和隔離級別
- 查詢優化
- mysql自增表插入數據時,Id不連續問題
- InnoDB引擎 和 MyISAM引擎區別
- 鎖
- 悲觀鎖和樂觀鎖
- 查詢,更新,插入語句
- 什么是死鎖
- 怎么處理死鎖
- MySQL 隔離級別
- 事務特征
- 隔離級別
- 廢棄3
- 索引
- 索引類型和方式、聚簇和非聚簇索引(上)
- 索引類型和方式、聚簇和非聚簇索引(下)
- 回表、覆蓋索引、最左前綴、聯合索引、索引下推、索引合并
- Mysql 優化
- 索引的原理
- 千萬級表修改表結構
- Redis
- 獲取隨機三條數據
- Redis 持久化方式
- 全量模式 RDB 冷備份(內存快照)
- 增量模式 AOF 熱備份(文件追加)
- 過期key的刪除策略、內存淘汰機制
- 數據結構
- 位圖
- 網絡
- 網絡相關
- 游戲同步方式:幀同步和狀態同步
- Websocket
- OSI模型
- TCP 與 UDP
- 三次握手四次揮手
- Http 狀態碼
- 1xx(信息性狀態碼)
- 101 服務端代碼
- 101 客戶端代碼
- 2xx(成功狀態碼)
- 3xx(重定向狀態碼)
- 302 服務端代碼
- 302 客戶端代碼
- 4xx(客戶端錯誤狀態碼)
- 5xx(服務器錯誤狀態碼)
- 如何排查接口問題
- 網絡請求和響應過程
- time_wait
- keep-alive
- http 和 rpc 的區別
- I/O多路復用 select和poll
- too many open file
- 其它技術
- git 相關操作
- 修改提交備注
- 多個提交合并成一個提交
- 回退版本
- 小程序和公眾號
- 消息模板
- 獲取code
- 靜默登錄
- 其它技術相關
- C盤空間不足
- 生成式人工智能AIGC
- 共享文件
- 接口文檔, mock提供測試數據
- 抓包工具
- Python
- 安裝包失敗
- 自動化測試 Scrapy
- AIGC:人工智能生成內容
- PHP
- xhprof 性能分析
- 一鍵安裝
- 哈希沖突的解決方式
- 鏈地址法(拉鏈法)
- 開放地址法
- 再哈希
- 概念1
- Nginx
- 負載均衡方式
- 加密解密
- 簡單了解
- 簽名算法例子
- 碼例子1
- 代碼例子2
- Linux
- netstat (用于查看和管理網絡連接和路由表)
- ps 用于查看和管理進程
- ab 壓測
- nohup 守護進程
- lsof (List Open File 獲取被進程打開文件的信息)
- tail 查看日志
- 各類linux同步機制
- Socket 服務端的實現,select 和epoll的區別?
- scp 傳輸,awk 是一個強大的文本分析工具
- pidof
- 項目
- 棋牌
- 牌的編碼
- 出牌規則
- 洗牌
- 股票
- 股票知識
- 龍虎榜數據緩存方式
- 單日龍虎榜數據
- 單只股票的歷史上榜
- 遇到的問題
- 浮點數精度問題
- Mysql Sum 精度問題(float, double精度問題)
- 分頁問題(數據重復)
- 工具包
- v3
- common.go
- common_test.go
- customized.go
- customized_test.go
- slice.go
- slice_test.go
- time.go
- time_test.go
- v4
- common.go
- common_test.go
- customized.go
- customized_test.go
- slice.go
- time.go
- time_test.go
- 相關閱讀
- 協程 goroutine
- 通道 channel
- json 和 gob 序列化和反序列化
- redis 有序集合
- mysql22
- 相關閱讀 s
- pyTorch
- defer
- 內存泄漏
- 數據傳輸
- 雜項
- 一提
- gogogoo
- 內容