`
gaojingsong
  • 浏览: 1155005 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 深圳
文章分类
社区版块
存档分类
最新评论
阅读更多

1、数据库的隔离级别

1.Read Uncommited(未提交读):没有提交就可以读取到数据(发出了insert,但没有commit就可以读取到)

2.Read Commited(提交读):只有提交后才可以读

3.Repeatable Read(可重复读):mysql默认级别,必须提交才能看到,读取数据是数据被锁住

4.Serialiazable(序列化读):最高隔离级别,串型的,你操作完了,我才可以操作,并发性不好

 

脏读:没有提交就可以读取到数据

不可重复读:再重复读一次,数据与上次读到的数据不一样。

幻读:在查询某一条件的数据,开始查询后,别人又加入或删除某些数据,再读取时与原来的数据不一样了

数据库事务必须具备ACID特性,ACID是Atomic(原子性)、Consistency(一致性)、Isolation(隔离性)和Durability(持久性)的英文缩写

 

2、为什么需要锁(并发控制)?

 

在多用户环境中,在同一时间可能会有多个用户更新相同的记录,这会产生冲突。这就是著名的并发性问题。

典型的冲突有:

l 丢失更新:一个事务的更新覆盖了其它事务的更新结果,就是所谓的更新丢失。例如:用户A把值从6改为2,用户B把值从2改为6,则用户A丢失了他的更新。

l 脏读:当一个事务读取其它完成一半事务的记录时,就会发生脏读取。例如:用户A,B看到的值都是6,用户B把值改为2,用户A读到的值仍为6。

 

为了解决这些并发带来的问题。 我们需要引入并发控制机制。

3、并发控制机制

最常用的处理多用户并发访问的方法是加锁。当一个用户锁住数据库中的某个对象时,其他用户就不能再访问该对象。加锁对并发访问的影响体现在锁的粒度上。比如,放在一个表上的锁限制对整个表的并发访问;放在数据页上的锁限制了对整个数据页的访问;放在行上的锁只限制对该行的并发访问。可见行锁粒度最小,并发访问最好,页锁粒度最大,表锁介于2者之间。

悲观锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。 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。

乐观锁:假设不会发生并发冲突,只在提交操作时检查是否违反数据完整性。乐观锁不能解决脏读的问题。    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。

 

 

从数据库厂商的角度看,使用乐观的页锁是比较好的,尤其在影响很多行的批量操作中可以放比较少的锁,从而降低对资源的需求提高数据库的性能。再考虑聚集索引。在数据库中记录是按照聚集索引的物理顺序存放的。如果使用页锁,当两个用户同时访问更改位于同一数据页上的相邻两行时,其中一个用户必须等待另一个用户释放锁,这会明显地降低系统的性能。interbase和大多数关系数据库一样,采用的是乐观锁,而且读锁是共享的,写锁是排他的。可以在一个读锁上再放置读锁,但不能再放置写锁;你不能在写锁上再放置任何锁。锁是目前解决多用户并发访问的有效手段。  

乐观锁应用

1. 使用自增长的整数表示数据版本号。更新时检查版本号是否一致,比如数据库中数据版本为6,更新提交时version=6+1,使用该version值(=7)与数据库version+1(=7)作比较,如果相等,则可以更新,如果不等则有可能其他程序已更新该记录,所以返回错误。

2. 使用时间戳来实现.

注:对于以上两种方式,Hibernate自带实现方式:在使用乐观锁的字段前加annotation: @Version, Hibernate在更新时自动校验该字段。

 

悲观锁应用

需要使用数据库的锁机制,比如SQL SERVER 的TABLOCKX(排它表锁) 此选项被选中时,SQL  Server  将在整个表上置排它锁直至该命令或事务结束。这将防止其他进程读取或修改表中的数据。

 

 

 

 

悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义,就是很悲观,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block直到它拿到锁。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,写锁等,都是在做操作之前先上锁。

悲观锁适用于更改频繁的数据表,一开始查询就会上锁,直至更新操作结束才释放,性能有所下降,使用select ... from for update。

 

 

乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义,就是很乐观,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,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。

乐观锁适用于更改概率低的数据,只有在提交更新时才释放,这种方式其实就是自己在表里面增加一个字段,例如version(版本)字段,判断当前操作的数据是否是同一个版本。

 

Hibernate 支持两种锁机制:即通常所说的 悲观锁(Pessimistic Locking )和 乐观锁(Optimistic Locking ) 。

0
1
分享到:
评论

相关推荐

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics