[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:

  • 在并发访问情況下,不可能 会总出 脏读、不可重复读和幻读等读间题报告 ,为了应对哪几个间题报告 ,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块儿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,都会朋友定义出来的概念,都都要认为是三种 思想。人太好不仅仅是关系型数据库系统饱含乐观锁和悲观锁的概念,像memcache、hibernate、tair等都会这俩的概念。
  • 本文中也将深入分析一下乐观锁的实现机制,介绍哪几个是CAS、CAS的应用以及CAS占据 的间题报告 等。

并发控制

在计算机科学,有点儿是应用进程设计、操作系统、多出理 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因为的错误的三种 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块儿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间题报告 :

现有两处火车票售票点,一块儿读取某一趟列车车票数据库中车票余额为 X。两处售票点一块儿卖出一张车票,一块儿修改余额为 X -1写回数据库,原先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。 产生这俩情況的因为是不可能 有4个多 事务读入同一数据并一块儿修改,其中一有4个多 事务提交的结果破坏了原先事务提交的结果,因为其数据的修改被丢失,破坏了事务的隔离性。并发控制要出理 的要是 这俩间题报告 。

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

当并发事务一块儿访问一有4个多 资源时,有不可能 因为数据不一致,而且 都要三种 机制来将数据访问顺序化,以保证数据库数据的一致性。锁要是 其中的三种 机制。

在计算机科学中,锁是在执行多应用进程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、按加锁依据划分,可分为自动锁显示锁

五、按使用依据划分,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外部,如表、索引等的内外部定义。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

常用的锁机制有三种 :

1、悲观锁:假定会占据 并发冲突,屏蔽一切不可能 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;悲观锁会因为其它所有都要锁的应用进程挂起,在等待持有锁的应用进程释放锁。

2、乐观锁:假设无需占据 并发冲突,每次不加锁要是 假设没人 冲突而去完成某项操作,只在提交操作时检查否有违反数据完全性。不可能 不可能 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。为数据增加一有4个多 版本标识,比如在基于数据库表的版本出理 方案中,一般是通过为数据库表增加一有4个多 “version” 字段来实现。读取出数据时,将此版本号一块儿读出,原先更新时,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,不可能 提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,而且 认为是过期数据。 

乐观锁的缺点是只能出理 偏离 脏读的间题报告 ,这俩ABA间题报告 (下面会讲到)。

在实际生产环境上面,不可能 并发量不大且不允许脏读,都都要使用悲观锁出理 并发间题报告 ;但不可能 系统的并发非常大语句,悲观锁定会带来非常大的性能间题报告 ,这俩朋友就要选着乐观锁定的依据。

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(叫青 “悲观锁”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)是三种 并发控制的依据。它都都要阻止一有4个多 事务以影响这俩用户的依据来修改数据。不可能 一有4个多 事务执行的操作都某行数据应用了锁,那只能当这俩事务把锁释放,这俩事务才无需后会 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,以及占据 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(包括本系统当前的这俩事务,以及来自内外部系统的事务出理 )修改持保守态度(悲观),而且 ,在整个数据出理 过程中,将数据占据 锁定情況。 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不后会 真正保证数据访问的排他性,而且 ,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证内外部系统无需修改数据)

在数据库中,悲观锁的流程如下:

在对任意记录进行修改前,先尝试为该记录加在排他锁(exclusive locking)。

不可能 加锁失败,说明该记录正在被修改,没人 当前查询不可能 要在等待不可能 抛出异常。 具体响应依据由开发者根据实际都要决定。

不可能 成功加锁,没人 就都都要对记录做修改,事务完成后就会解锁了。

其间不可能 有这俩对该记录做修改或加排他锁的操作,都会在等待朋友解锁或直接抛出异常。

MySQL InnoDB中使用悲观锁:

要使用悲观锁,朋友都要关闭mysql数据库的自动提交属性,不可能 MySQL默认使用autocommit模式,也要是 说,当你执行一有4个多 更新操作后,MySQL会立刻将结果进行提交。set autocommit=0;

//0.始于了了英文事务
begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就都都要)
//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;

上面的查询语句中,朋友使用了select…for update的依据,原先就通过开启排他锁的依据实现了悲观锁。此时在t_goods表中,id为1的 那条数据就被朋友锁定了,其它的事务都要等本次事务提交原先不后会 执行。原先朋友都都要保证当前的数据无需被其它事务修改。

上面朋友提到,使用select…for update会把数据给锁住,不过朋友都要注意这俩锁的级别,MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁都会基于索引的,不可能 二根绳子 SQL语句用只能索引是无需使用行级锁的,会使用表级锁把整张表锁住,这点都要注意。

优点与缺陷

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略,为数据出理 的安全提供了保证。而且 在效率方面,出理 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不可能 ;另外,在只读型事务出理 中不可能 无需产生冲突,也没必要使用锁,原先做只能增加系统负载;还有会降低了并行性,一有4个多 事务不可能 锁定了某行数据,这俩事务就都要在等待该事务出理 完才都都要出理 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(叫青 “乐观锁”,Optimistic Concurrency Control,缩写“OCC”)是三种 并发控制的依据。它假设多用户并发的事务在出理 时无需彼此互相影响,各事务无需后会 在不产生锁的情況下出理 人个影响的那偏离 数据。在提交数据更新原先,每个事务会先检查在该事务读取数据后,有没人 这俩事务又修改了该数据。不可能 这俩事务有更新语句,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情況下无需造成冲突,这俩在数据进行提交更新的原先,才会正式对数据的冲突否有进行检测,不可能 发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定怎么去做。

相对于悲观锁,在对数据库进行出理 的原先,乐观锁未必会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的依据要是 记录数据版本。

数据版本,为数据增加的一有4个多 版本标识。当读取数据时,将版本标识的值一块儿读出,数据每更新一次,一块儿对版本标识进行更新。当朋友提交更新的原先,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,不可能 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,而且 认为是过期数据。

实现数据版本有三种 依据,第三种 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,都都要在数据初始化时指定一有4个多 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都会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};

优点与缺陷

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,而且 尽不可能 直接做下去,直到提交的原先才去锁定,这俩无需产生任何锁和死锁。但不可能 直接简单没人 做,还是有不可能 会遇到不可预期的结果,这俩有4个多 事务都读取了数据库的某一行,经过修改原先写回数据库,这时就遇到了间题报告 。

三、CAS详解

在说CAS原先,朋友不得不提一下Java的应用进程安全间题报告 。

应用进程安全:

众所周知,Java是多应用进程的。而且 ,Java对多应用进程的支持人太好是一把双刃剑。一旦涉及到多个应用进程操作共享资源的情況时,出理 不好就不可能 产生应用进程安全间题报告 。应用进程安全性不可能 是非常冗杂的,在没人 丰沛 的同步的情況下,多个应用进程中的操作执行顺序是不可预测的。

Java上面进行多应用进程通信的主要依据要是 共享内存的依据,共享内存主要的关注点有有4个多 :可见性和有序性。加在复合操作的原子性,朋友都都要认为Java的应用进程安全性间题报告 主要关注点有4个:可见性、有序性和原子性。

Java内存模型(JMM)出理 了可见性和有序性的间题报告 ,而锁出理 了原子性的间题报告 。这里不再完全介绍JMM及锁的这俩相关知识。而且 朋友要讨论一有4个多 间题报告 ,那要是 锁到底是都会有利无弊的?

3.1 锁占据 的间题报告

Java在JDK1.5原先都会靠synchronized关键字保证同步的,这俩通过使用一致的锁定协议来协调对共享情況的访问,都都要确保无论哪个应用进程持有共享变量的锁,都采用独占的依据来访问哪几个变量。独占锁人太好要是 三种 悲观锁,这俩都都要说synchronized是悲观锁。

悲观锁机制占据 以下间题报告 :

1) 在多应用进程竞争下,加锁、释放锁会因为比较多的上下文切换和调度延时,引起性能间题报告 。

2) 一有4个多 应用进程持有锁会因为其它所有都要此锁的应用进程挂起。

3) 不可能 一有4个多 优先级高的应用进程在等待一有4个多 优先级低的应用进程释放锁会因为优先级倒置,引起性能风险。

而原先更加有效的锁要是 乐观锁。所谓乐观锁要是 ,每次不加锁要是 假设没人 冲突而去完成某项操作,不可能 不可能 冲突失败就重试,直到成功为止。

与锁相比,volatile变量是一有4个多 更轻量级的同步机制,不可能 在使用哪几个变量时无需占据 上下文切换和应用进程调度等操作,而且 volatile只能出理 原子性间题报告 ,而且 当一有4个多 变量依赖旧值时就只能使用volatile变量。而且 对于同步最终还是要回到锁机制上来。

乐观锁

乐观锁( Optimistic Locking)人太好是三种 思想。相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般情況下无需造成冲突,这俩在数据进行提交更新的原先,才会正式对数据的冲突否有进行检测,不可能 发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定怎么去做。

上面提到的乐观锁的概念中人太好不可能 阐述了他的具体实现细节:

主要要是 有4个多 步骤:冲突检测数据更新

人太好现依据有三种 比较典型的要是 Compare and Swap(CAS)。

3.2 CAS

CAS是项乐观锁技术,当多个应用进程尝试使用CAS一块儿更新同一有4个多 变量时,只能其中一有4个多 应用进程能更新变量的值,而其它应用进程都失败,失败的应用进程未必会被挂起,要是 被告知这次竞争中失败,并都都要再次尝试。

CAS 操作饱饱含4个多 操作数 —— 内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。不可能 内存位置的值与预期原值相匹配,没人 出理 器会自动将该位置值更新为新值。而且 ,出理 器不做任何操作。无论哪种情況,它都会在 CAS 指令原先返回该位置的值。(在 CAS 的这俩特殊情況下将仅返回 CAS 否有成功,而不提取当前值。)CAS 有效地说明了“我认为位置 V 应该饱含值 A;不可能 饱含该值,则将 B 贴到 这俩位置;而且 ,未必更改该位置,只真不知道这俩位置现在的值即可。”这俩太好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,乐观锁是三种 思想。CAS是这俩思想的三种 实现依据。

3.3 Java对CAS的支持

JDK 5原先Java语言是靠synchronized关键字保证同步的,这是三种 独占锁,也是是悲观锁。j在JDK1.5 中新增java.util.concurrent(J.U.C)要是 建立在CAS之上的。相对于对于synchronized这俩阻塞算法,CAS是非阻塞算法的三种 常见实现。这俩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,而无需害怕这俩应用进程一块儿修改变量,不可能 不可能 这俩应用进程修改变量,没人 CAS会检测它(并失败),算法都都要对该操作重新计算。而 compareAndSet() 就用哪几个代替了锁定。

朋友以java.util.concurrent中的AtomicInteger为例,看一下在没人 锁的情況下是怎么保证应用进程安全的。主要理解getAndIncrement依据,该依据的作用要花费 ++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都要借助volatile原语,保证应用进程间的数据是可见的(共享的)。原先在获取变量的值的原先不后会 直接读取。而且 来看看++i是为什么么会 做到的。getAndIncrement采用了CAS操作,每次从内存中读取数据而且 将此数据和+1后的结果进行CAS操作,不可能 成功就返回结果,而且 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);
 }

整体的过程要是 原先子的,利用CPU的CAS指令,一块儿借助JNI来完成Java的非阻塞算法。其它原子操作都会利用这俩的内外部完成的。

而整个J.U.C都会建立在CAS之上的,而且 对于synchronized阻塞算法,J.U.C在性能上有了很大的提升。

3.4 CAS会因为“ABA间题报告 ”:

ABA间题报告 :

aba实际上是乐观锁无法出理 脏数据读取的三种 体现。CAS算法实现一有4个多 重要前提都要取出内存中某时刻的数据,而在下时刻比较并替换,没人 在这俩时间差类会因为数据的变化。

比如说一有4个多 应用进程one从内存位置V中取出A,这原先原先应用进程two也从内存中取出A,而且 two进行了这俩操作变成了B,而且 two又将V位置的数据变成A,这原先应用进程one进行CAS操作发现内存中仍然是A,而且 one操作成功。尽管应用进程one的CAS操作成功,而且 不代表这俩过程要是 没人 间题报告 的。

偏离 乐观锁的实现是通过版本号(version)的依据来出理 ABA间题报告 ,乐观锁每次在执行数据的修改操作时,都会带上一有4个多 版本号,一旦版本号和数据的版本号一致就都都要执行修改操作并对版本号执行+1操作,而且 就执行失败。不可能 每次操作的版本号都会随之增加,这俩无需总出 ABA间题报告 ,不可能 版本号只会增加无需减少。

 不可能 链表的头在变化了两次后恢复了原值,而且 不代表链表就没人 变化。而且 AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference就很有用了。

AtomicMarkableReference 类描述的一有4个多 <Object,Boolean>的对,都都要原子的修改Object不可能 Boolean的值,这俩数据内外部在这俩缓存不可能 情況描述中比较有用。这俩内外部在单个不可能 一块儿修改Object/Boolean的原先无需后会 有效的提高吞吐量。 



AtomicStampedReference 类维护饱含整数“标志”的对象引用,都都要用原子依据对其进行更新。对比AtomicMarkableReference 类的<Object,Boolean>,AtomicStampedReference 维护的是三种 这俩<Object,int>的数据内外部,人太好要是 对对象(引用)的一有4个多 并发计数(标记版本戳stamp)。而且 与AtomicInteger 不同的是,此数据内外部都都要携带一有4个多 对象引用(Object),而且 无需后会 对此对象和计数一块儿进行原子操作。

REFERENCE:

整理自以下博客:

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/1850954