- 浏览: 804228 次
- 性别:
- 来自: 上海
文章分类
- 全部博客 (360)
- Java (101)
- JPA/Hibernate (10)
- Spring (14)
- Flex/BlazeDS (37)
- Database (30)
- Lucene/Solr/Nutch (0)
- Maven/Ant (25)
- CXF/WebService (3)
- RPC/RMI/SOAP/WSDL (1)
- REST (6)
- TDD/BDD/JUnit (1)
- Servlet/JSP (2)
- AI/MachineLearning (3)
- Resource (1)
- 字符编码 (2)
- OOA/OOPS/UML (5)
- DesignPattern (8)
- 算法与数据结构 (11)
- Web&App Server (13)
- 并发&异步&无阻塞 (7)
- Entertainment (4)
- JavaScript/ExtJS (45)
- CodeStyle&Quality (1)
- svn/git/perforce (8)
- JSON (2)
- JavaScriptTesting (4)
- Others (6)
- RegularExpression (2)
- Linux/Windows (12)
- Protocal (2)
- Celebrities (1)
- Interview (1)
- 计算机语言 (1)
- English (2)
- Eclipse (5)
- TimeZone/时区 (1)
- Finance (1)
- 信息安全 (1)
- JMS/MQ (2)
- XSD/XML/DTD (3)
- Android (4)
- 投资 (3)
- Distribution (3)
- Excel (1)
最新评论
-
qdujunjie:
如果把m换成具体的数字,比如4或者5,会让读者更明白
m阶B树中“阶”的含义 -
java-admin:
不错,加油,多写点文章
关于Extjs的mixins和plugin -
xiehuaidong880827:
你好,我用sencha cmd打包完本地工程后,把app.js ...
ExtJS使用Sencha Cmd合并javascript文件为一个文件 -
KIWIFLY:
lwpan 写道inverse = "true&qu ...
Hibernate中什么时候使用inverse=true -
luedipiaofeng:
good
消除IE stop running this script弹出框
Key points:
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,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系
统不会修改数据)。 也即通常讨论的数据库锁的类型机制指的一般是悲观锁。
乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现。
何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。
读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,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,如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。这种思想跟Java种的CWS: Compare and Swap指令是一样的。
乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销(操作员 A
和操作员 B 操作过程中,都没有对数据库数据加锁),大大提升了大并发量下的系
统整体性能表现。
需要注意的是,乐观锁机制往往基于系统中的数据存储逻辑,因此也具备一定的局
限性,如在上例中,由于乐观锁机制是在我们的系统中实现,来自外部系统的用户
余额更新操作不受我们系统的控制,因此可能会造成脏数据被更新到数据库中。在
系统设计阶段,我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性,并进行相应调整(如
将乐观锁策略在数据库存储过程中实现,对外只开放基于此存储过程的数据更新途
径,而不是将数据库表直接对外公开)。
参考文章:乐观锁与悲观锁
http://www.blogjava.net/loocky/archive/2006/11/15/81138.html
锁( locking )
业务逻辑的实现过程中,往往需要保证数据访问的排他性。如在金融系统的日终结算
处理中,我们希望针对某个 cut-off 时间点的数据进行处理,而不希望在结算进行过程中
(可能是几秒种,也可能是几个小时),数据再发生变化。此时,我们就需要通过一些机
制来保证这些数据在某个操作过程中不会被外界修改,这样的机制,在这里,也就是所谓
的 “ 锁 ” ,即给我们选定的目标数据上锁,使其无法被其他程序修改。
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 ) ” 。
悲观锁( Pessimistic Locking )
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,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系
统不会修改数据)。
一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用:
select * from account where name=”Erica” for update
这条 sql 语句锁定了 account 表中所有符合检索条件( name=”Erica” )的记录。
本次事务提交之前(事务提交时会释放事务过程中的锁),外界无法修改这些记录。
Hibernate 的悲观锁,也是基于数据库的锁机制实现。
下面的代码实现了对查询记录的加锁:
String hqlStr =
"from TUser as user where user.name='Erica'";
Query query = session.createQuery(hqlStr);
query.setLockMode("user",LockMode.UPGRADE); // 加锁
List userList = query.list();// 执行查询,获取数据
query.setLockMode 对查询语句中,特定别名所对应的记录进行加锁(我们为
TUser 类指定了一个别名 “user” ),这里也就是对返回的所有 user 记录进行加锁。
观察运行期 Hibernate 生成的 SQL 语句:
select tuser0_.id as id, tuser0_.name as name, tuser0_.group_id
as group_id, tuser0_.user_type as user_type, tuser0_.sex as sex
from t_user tuser0_ where (tuser0_.name='Erica' ) for update
这里 Hibernate 通过使用数据库的 for update 子句实现了悲观锁机制。
Hibernate 的加锁模式有:
Ø LockMode.NONE : 无锁机制。
Ø LockMode.WRITE : Hibernate 在 Insert 和 Update 记录的时候会自动
获取。
Ø LockMode.READ : Hibernate 在读取记录的时候会自动获取。
以上这三种锁机制一般由 Hibernate 内部使用,如 Hibernate 为了保证 Update
过程中对象不会被外界修改,会在 save 方法实现中自动为目标对象加上 WRITE 锁。
Ø LockMode.UPGRADE :利用数据库的 for update 子句加锁。
Ø LockMode. UPGRADE_NOWAIT : Oracle 的特定实现,利用 Oracle 的 for
update nowait 子句实现加锁。
上面这两种锁机制是我们在应用层较为常用的,加锁一般通过以下方法实现:
Criteria.setLockMode
Query.setLockMode
Session.lock
注意,只有在查询开始之前(也就是 Hiberate 生成 SQL 之前)设定加锁,才会
真正通过数据库的锁机制进行加锁处理,否则,数据已经通过不包含 for update
子句的 Select SQL 加载进来,所谓数据库加锁也就无从谈起。
乐观锁( Optimistic Locking )
相对悲观锁而言,乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依
靠数据库的锁机制实现,以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库
性能的大量开销,特别是对长事务而言,这样的开销往往无法承受。
如一个金融系统,当某个操作员读取用户的数据,并在读出的用户数据的基础上进
行修改时(如更改用户帐户余额),如果采用悲观锁机制,也就意味着整个操作过
程中(从操作员读出数据、开始修改直至提交修改结果的全过程,甚至还包括操作
员中途去煮咖啡的时间),数据库记录始终处于加锁状态,可以想见,如果面对几
百上千个并发,这样的情况将导致怎样的后果。
乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁,大多是基于数据版本
( Version )记录机制实现。何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于
数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来
实现。
读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,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,如果提交的数据
版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。
对于上面修改用户帐户信息的例子而言,假设数据库中帐户信息表中有一个
version 字段,当前值为 1 ;而当前帐户余额字段( balance )为 $100 。
1 操作员 A 此时将其读出( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 $50
( $100-$50 )。
2 在操作员 A 操作的过程中,操作员 B 也读入此用户信息( version=1 ),并
从其帐户余额中扣除 $20 ( $100-$20 )。
3 操作员 A 完成了修改工作,将数据版本号加一( version=2 ),连同帐户扣
除后余额( balance=$50 ),提交至数据库更新,此时由于提交数据版本大
于数据库记录当前版本,数据被更新,数据库记录 version 更新为 2 。
4 操作员 B 完成了操作,也将版本号加一( version=2 )试图向数据库提交数
据( balance=$80 ),但此时比对数据库记录版本时发现,操作员 B 提交的
数据版本号为 2 ,数据库记录当前版本也为 2 ,不满足 “ 提交版本必须大于记
录当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略,因此,操作员 B 的提交被驳回。
这样,就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作
员 A 的操作结果的可能。
从上面的例子可以看出,乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销(操作员 A
和操作员 B 操作过程中,都没有对数据库数据加锁),大大提升了大并发量下的系
统整体性能表现。
需要注意的是,乐观锁机制往往基于系统中的数据存储逻辑,因此也具备一定的局
限性,如在上例中,由于乐观锁机制是在我们的系统中实现,来自外部系统的用户
余额更新操作不受我们系统的控制,因此可能会造成脏数据被更新到数据库中。在
系统设计阶段,我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性,并进行相应调整(如
将乐观锁策略在数据库存储过程中实现,对外只开放基于此存储过程的数据更新途
径,而不是将数据库表直接对外公开)。
Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。如果不用考虑外部系统对数
据库的更新操作,利用 Hibernate 提供的透明化乐观锁实现,将大大提升我们的
生产力。
Hibernate 中可以通过 class 描述符的 optimistic-lock 属性结合 version
描述符指定。
现在,我们为之前示例中的 TUser 加上乐观锁机制。
1 . 首先为 TUser 的 class 描述符添加 optimistic-lock 属性:
<hibernate-mapping>
<class
name="org.hibernate.sample.TUser"
table="t_user"
dynamic-update="true"
dynamic-insert="true"
optimistic-lock="version"
>
……
</class>
</hibernate-mapping>
optimistic-lock 属性有如下可选取值:
Ø none
无乐观锁
Ø version
通过版本机制实现乐观锁
Ø dirty
通过检查发生变动过的属性实现乐观锁
Ø all
通过检查所有属性实现乐观锁
其中通过 version 实现的乐观锁机制是 Hibernate 官方推荐的乐观锁实现,同时也
是 Hibernate 中,目前唯一在数据对象脱离 Session 发生修改的情况下依然有效的锁机
制。因此,一般情况下,我们都选择 version 方式作为 Hibernate 乐观锁实现机制。
2 . 添加一个 Version 属性描述符
<hibernate-mapping>
<class
name="org.hibernate.sample.TUser"
table="t_user"
dynamic-update="true"
dynamic-insert="true"
optimistic-lock="version"
>
<id
name="id"
column="id"
type="java.lang.Integer"
>
<generator class="native">
</generator>
</id>
<version
column="version"
name="version"
type="java.lang.Integer"
/>
……
</class>
</hibernate-mapping>
注意 version 节点必须出现在 ID 节点之后。
这里我们声明了一个 version 属性,用于存放用户的版本信息,保存在 TUser 表的
version 字段中。
此时如果我们尝试编写一段代码,更新 TUser 表中记录数据,如:
Criteria criteria = session.createCriteria(TUser.class);
criteria.add(Expression.eq("name","Erica"));
List userList = criteria.list();
TUser user =(TUser)userList.get(0);
Transaction tx = session.beginTransaction();
user.setUserType(1); // 更新 UserType 字段
tx.commit();
每次对 TUser 进行更新的时候,我们可以发现,数据库中的 version 都在递增。
而如果我们尝试在 tx.commit 之前,启动另外一个 Session ,对名为 Erica 的用
户进行操作,以模拟并发更新时的情形:
Session session= getSession();
Criteria criteria = session.createCriteria(TUser.class);
criteria.add(Expression.eq("name","Erica"));
Session session2 = getSession();
Criteria criteria2 = session2.createCriteria(TUser.class);
criteria2.add(Expression.eq("name","Erica"));
List userList = criteria.list();
List userList2 = criteria2.list();TUser user =(TUser)userList.get(0);
TUser user2 =(TUser)userList2.get(0);
Transaction tx = session.beginTransaction();
Transaction tx2 = session2.beginTransaction();
user2.setUserType(99);
tx2.commit();
user.setUserType(1);
tx.commit();
执行以上代码,代码将在 tx.commit() 处抛出 StaleObjectStateException 异
常,并指出版本检查失败,当前事务正在试图提交一个过期数据。通过捕捉这个异常,我
们就可以在乐观锁校验失败时进行相应处理
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,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系
统不会修改数据)。 也即通常讨论的数据库锁的类型机制指的一般是悲观锁。
乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现。
何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。
读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,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,如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。这种思想跟Java种的CWS: Compare and Swap指令是一样的。
乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销(操作员 A
和操作员 B 操作过程中,都没有对数据库数据加锁),大大提升了大并发量下的系
统整体性能表现。
需要注意的是,乐观锁机制往往基于系统中的数据存储逻辑,因此也具备一定的局
限性,如在上例中,由于乐观锁机制是在我们的系统中实现,来自外部系统的用户
余额更新操作不受我们系统的控制,因此可能会造成脏数据被更新到数据库中。在
系统设计阶段,我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性,并进行相应调整(如
将乐观锁策略在数据库存储过程中实现,对外只开放基于此存储过程的数据更新途
径,而不是将数据库表直接对外公开)。
参考文章:乐观锁与悲观锁
http://www.blogjava.net/loocky/archive/2006/11/15/81138.html
锁( locking )
业务逻辑的实现过程中,往往需要保证数据访问的排他性。如在金融系统的日终结算
处理中,我们希望针对某个 cut-off 时间点的数据进行处理,而不希望在结算进行过程中
(可能是几秒种,也可能是几个小时),数据再发生变化。此时,我们就需要通过一些机
制来保证这些数据在某个操作过程中不会被外界修改,这样的机制,在这里,也就是所谓
的 “ 锁 ” ,即给我们选定的目标数据上锁,使其无法被其他程序修改。
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 ) ” 。
悲观锁( Pessimistic Locking )
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,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系
统不会修改数据)。
一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用:
select * from account where name=”Erica” for update
这条 sql 语句锁定了 account 表中所有符合检索条件( name=”Erica” )的记录。
本次事务提交之前(事务提交时会释放事务过程中的锁),外界无法修改这些记录。
Hibernate 的悲观锁,也是基于数据库的锁机制实现。
下面的代码实现了对查询记录的加锁:
String hqlStr =
"from TUser as user where user.name='Erica'";
Query query = session.createQuery(hqlStr);
query.setLockMode("user",LockMode.UPGRADE); // 加锁
List userList = query.list();// 执行查询,获取数据
query.setLockMode 对查询语句中,特定别名所对应的记录进行加锁(我们为
TUser 类指定了一个别名 “user” ),这里也就是对返回的所有 user 记录进行加锁。
观察运行期 Hibernate 生成的 SQL 语句:
select tuser0_.id as id, tuser0_.name as name, tuser0_.group_id
as group_id, tuser0_.user_type as user_type, tuser0_.sex as sex
from t_user tuser0_ where (tuser0_.name='Erica' ) for update
这里 Hibernate 通过使用数据库的 for update 子句实现了悲观锁机制。
Hibernate 的加锁模式有:
Ø LockMode.NONE : 无锁机制。
Ø LockMode.WRITE : Hibernate 在 Insert 和 Update 记录的时候会自动
获取。
Ø LockMode.READ : Hibernate 在读取记录的时候会自动获取。
以上这三种锁机制一般由 Hibernate 内部使用,如 Hibernate 为了保证 Update
过程中对象不会被外界修改,会在 save 方法实现中自动为目标对象加上 WRITE 锁。
Ø LockMode.UPGRADE :利用数据库的 for update 子句加锁。
Ø LockMode. UPGRADE_NOWAIT : Oracle 的特定实现,利用 Oracle 的 for
update nowait 子句实现加锁。
上面这两种锁机制是我们在应用层较为常用的,加锁一般通过以下方法实现:
Criteria.setLockMode
Query.setLockMode
Session.lock
注意,只有在查询开始之前(也就是 Hiberate 生成 SQL 之前)设定加锁,才会
真正通过数据库的锁机制进行加锁处理,否则,数据已经通过不包含 for update
子句的 Select SQL 加载进来,所谓数据库加锁也就无从谈起。
乐观锁( Optimistic Locking )
相对悲观锁而言,乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依
靠数据库的锁机制实现,以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库
性能的大量开销,特别是对长事务而言,这样的开销往往无法承受。
如一个金融系统,当某个操作员读取用户的数据,并在读出的用户数据的基础上进
行修改时(如更改用户帐户余额),如果采用悲观锁机制,也就意味着整个操作过
程中(从操作员读出数据、开始修改直至提交修改结果的全过程,甚至还包括操作
员中途去煮咖啡的时间),数据库记录始终处于加锁状态,可以想见,如果面对几
百上千个并发,这样的情况将导致怎样的后果。
乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁,大多是基于数据版本
( Version )记录机制实现。何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于
数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来
实现。
读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,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,如果提交的数据
版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。
对于上面修改用户帐户信息的例子而言,假设数据库中帐户信息表中有一个
version 字段,当前值为 1 ;而当前帐户余额字段( balance )为 $100 。
1 操作员 A 此时将其读出( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 $50
( $100-$50 )。
2 在操作员 A 操作的过程中,操作员 B 也读入此用户信息( version=1 ),并
从其帐户余额中扣除 $20 ( $100-$20 )。
3 操作员 A 完成了修改工作,将数据版本号加一( version=2 ),连同帐户扣
除后余额( balance=$50 ),提交至数据库更新,此时由于提交数据版本大
于数据库记录当前版本,数据被更新,数据库记录 version 更新为 2 。
4 操作员 B 完成了操作,也将版本号加一( version=2 )试图向数据库提交数
据( balance=$80 ),但此时比对数据库记录版本时发现,操作员 B 提交的
数据版本号为 2 ,数据库记录当前版本也为 2 ,不满足 “ 提交版本必须大于记
录当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略,因此,操作员 B 的提交被驳回。
这样,就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作
员 A 的操作结果的可能。
从上面的例子可以看出,乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销(操作员 A
和操作员 B 操作过程中,都没有对数据库数据加锁),大大提升了大并发量下的系
统整体性能表现。
需要注意的是,乐观锁机制往往基于系统中的数据存储逻辑,因此也具备一定的局
限性,如在上例中,由于乐观锁机制是在我们的系统中实现,来自外部系统的用户
余额更新操作不受我们系统的控制,因此可能会造成脏数据被更新到数据库中。在
系统设计阶段,我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性,并进行相应调整(如
将乐观锁策略在数据库存储过程中实现,对外只开放基于此存储过程的数据更新途
径,而不是将数据库表直接对外公开)。
Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。如果不用考虑外部系统对数
据库的更新操作,利用 Hibernate 提供的透明化乐观锁实现,将大大提升我们的
生产力。
Hibernate 中可以通过 class 描述符的 optimistic-lock 属性结合 version
描述符指定。
现在,我们为之前示例中的 TUser 加上乐观锁机制。
1 . 首先为 TUser 的 class 描述符添加 optimistic-lock 属性:
<hibernate-mapping>
<class
name="org.hibernate.sample.TUser"
table="t_user"
dynamic-update="true"
dynamic-insert="true"
optimistic-lock="version"
>
……
</class>
</hibernate-mapping>
optimistic-lock 属性有如下可选取值:
Ø none
无乐观锁
Ø version
通过版本机制实现乐观锁
Ø dirty
通过检查发生变动过的属性实现乐观锁
Ø all
通过检查所有属性实现乐观锁
其中通过 version 实现的乐观锁机制是 Hibernate 官方推荐的乐观锁实现,同时也
是 Hibernate 中,目前唯一在数据对象脱离 Session 发生修改的情况下依然有效的锁机
制。因此,一般情况下,我们都选择 version 方式作为 Hibernate 乐观锁实现机制。
2 . 添加一个 Version 属性描述符
<hibernate-mapping>
<class
name="org.hibernate.sample.TUser"
table="t_user"
dynamic-update="true"
dynamic-insert="true"
optimistic-lock="version"
>
<id
name="id"
column="id"
type="java.lang.Integer"
>
<generator class="native">
</generator>
</id>
<version
column="version"
name="version"
type="java.lang.Integer"
/>
……
</class>
</hibernate-mapping>
注意 version 节点必须出现在 ID 节点之后。
这里我们声明了一个 version 属性,用于存放用户的版本信息,保存在 TUser 表的
version 字段中。
此时如果我们尝试编写一段代码,更新 TUser 表中记录数据,如:
Criteria criteria = session.createCriteria(TUser.class);
criteria.add(Expression.eq("name","Erica"));
List userList = criteria.list();
TUser user =(TUser)userList.get(0);
Transaction tx = session.beginTransaction();
user.setUserType(1); // 更新 UserType 字段
tx.commit();
每次对 TUser 进行更新的时候,我们可以发现,数据库中的 version 都在递增。
而如果我们尝试在 tx.commit 之前,启动另外一个 Session ,对名为 Erica 的用
户进行操作,以模拟并发更新时的情形:
Session session= getSession();
Criteria criteria = session.createCriteria(TUser.class);
criteria.add(Expression.eq("name","Erica"));
Session session2 = getSession();
Criteria criteria2 = session2.createCriteria(TUser.class);
criteria2.add(Expression.eq("name","Erica"));
List userList = criteria.list();
List userList2 = criteria2.list();TUser user =(TUser)userList.get(0);
TUser user2 =(TUser)userList2.get(0);
Transaction tx = session.beginTransaction();
Transaction tx2 = session2.beginTransaction();
user2.setUserType(99);
tx2.commit();
user.setUserType(1);
tx.commit();
执行以上代码,代码将在 tx.commit() 处抛出 StaleObjectStateException 异
常,并指出版本检查失败,当前事务正在试图提交一个过期数据。通过捕捉这个异常,我
们就可以在乐观锁校验失败时进行相应处理
发表评论
-
mysql,oracle,sql server中的默认事务隔离级别
2018-08-02 17:03 700mysql,oracle,sql server中的默认事务隔离 ... -
创建前缀索引报长度超出错误
2018-07-25 15:44 1731表结构定义如下: CREATE TABLE `sku` ( ` ... -
Mysql Varchar字符长度
2018-07-25 15:23 1352`sku_name` VARCHAR(200) NOT NUL ... -
Mysql分表和分区的区别、分库分表介绍与区别
2017-06-14 20:32 1852Mysql分表和分区的区别、分库分表介绍与区别 http:// ... -
Nested Loop Join和子查询
2017-06-03 20:56 731这2个是不同的概念,不要混淆在一起了 Nested Loop ... -
oracle中rownum和rowid的区别
2017-06-03 20:55 1007oracle中rownum和rowid的区 ... -
分布式事务XA,JTA,两阶段提交,BASE
2016-06-27 21:45 5679关于分布式事务、两阶段提交、一阶段提交、Best Effort ... -
大数据技能图谱
2016-03-24 13:33 865http://mp.weixin.qq.com/s?__biz ... -
Java 方法(JdbcTransactionTemplate)与存储过程共享同一个事务
2016-01-12 19:24 1713如果要让java来管理事务,那么在存储过程里不能写提交(com ... -
Java 平台开发有效事务策略,数据库事务性能
2016-01-11 15:42 870Java 平台开发有效事务策略系列文章 http://www. ... -
SQL语句的where字句表达式顺序影响性能吗?
2015-09-09 13:45 1952比如下面的SQL语句性能有区别吗? select * from ... -
Sybase database Transaction mode: chained and unchained
2015-09-02 10:15 1451Support for Sybase database Tra ... -
聚集索引,非聚集索引,主键,索引类型及实现方式
2015-08-06 11:31 817聚集索引和非聚集索引(整理) http://www.cnblo ... -
Sybase性能调优建议清单
2015-03-17 15:57 1253http://stackoverflow.com/questi ... -
Sybase SQL性能诊断
2015-03-17 11:19 1696Performance and Tuning Series: ... -
left join时on条件与where条件的区别
2015-03-09 17:46 3430参考文章:http://cqujsjcyj.iteye.com ... -
Sybase常用命令,SQL语句
2014-10-22 16:44 5005SQL online sample http://sqlzoo ... -
数据库系统基本概念
2014-07-02 18:47 1378数据模型(Data Model)是描述数据、数据联系、数据语义 ... -
数据库事务,锁,隔离级别(Isolation Level)
2014-06-09 11:44 2194数据库的隔离级别2(repeaable read)可实现重 ... -
我的Oracle学习笔记
2014-05-18 13:31 0以前工作中整理的oracle学习笔记,虽然有些凌乱,但是时候自 ...
相关推荐
#### 一、悲观锁与乐观锁的概念 悲观锁和乐观锁是计算机科学中用于处理并发控制的两种不同策略,它们主要应用于多线程环境下数据的一致性和完整性保护。两种锁的设计哲学反映了对数据并发访问时的不同预期。 **...
### Hibernate的乐观锁与悲观锁 #### 一、引言 在并发环境下,尤其是在金融、电商等业务场景中,确保数据的一致性和完整性至关重要。**Hibernate**作为一种流行的Java持久层框架,提供了多种机制来处理并发控制...
【描述】:“面试必备之乐观锁与悲观锁.pdf”涉及的是并发控制中的两种重要锁机制——悲观锁和乐观锁,它们是多线程环境下确保数据一致性的重要手段。 【标签】:“求职面试 多线程” 【正文】: 悲观锁和乐观锁...
乐观锁和悲观锁是数据库事务控制...了解和掌握乐观锁与悲观锁的原理和应用场景,对于提升面试者的数据库管理技能和解决并发问题的能力至关重要。在面试中,深入探讨这些话题将有助于展示自己的专业水平和问题解决能力。
乐观锁与悲观锁各有优缺点。悲观锁适合于高并发写操作的场景,可以防止丢失更新,但可能导致死锁问题。乐观锁则适用于写操作较少,且可以接受偶尔的冲突重试的情况,它减少了锁的开销,提升了系统的吞吐量。然而,...
"面试必备之乐观锁与悲观锁" 在多线程编程中,锁机制是必不可少的一部分,锁机制可以防止多个线程同时访问共享资源,避免数据不一致和混乱的情况。锁机制可以分为悲观锁和乐观锁两种,下面我们将详细介绍这两种锁...
面试资源乐观锁与悲观锁
Java 架构面试中,乐观锁与悲观锁是两个重要的并发控制概念,它们在多线程环境下用于确保数据的一致性。理解这两种锁对于开发者来说至关重要,特别是在高并发的系统设计中。 **悲观锁**是一种保守的并发控制策略,...
除了上述的乐观锁和悲观锁实现技巧之外,ThinkPHP框架还提供了其他很多与数据操作和事务管理相关的功能和技巧。例如,在ThinkPHP中,可以使用事务控制相关的类和方法,如mysqli的transaction方法开始事务,commit...
【Hibernate乐观锁与悲观锁详解】 在开发过程中,尤其是在并发环境下,确保数据的一致性和完整性至关重要。Hibernate,作为Java领域广泛使用的ORM框架,提供了一种处理并发数据访问冲突的手段,那就是锁机制。主要...
1. **事务隔离级别**:乐观锁和悲观锁与数据库的事务隔离级别密切相关。例如,读未提交(READ UNCOMMITTED)、读已提交(READ COMMITTED)、可重复读(REPEATABLE READ)和串行化(SERIALIZABLE)这四种隔离级别都会...