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oracle的乐观锁和悲观锁

时间:2014-05-07 03:52:54      阅读:464      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

一、问题引出

① 假设当当网上用户下单买了本书,这时数据库中有条订单号为001的订单,其中有个status字段是’有效’,表示该订单是有效的;

② 后台管理人员查询到这条001的订单,并且看到状态是有效的

③ 用户发现下单的时候下错了,于是撤销订单,假设运行这样一条SQL: update order_table set status = ‘取消’ where order_id = 001

④ 后台管理人员由于在②这步看到状态有效的,这时,虽然用户在③这步已经撤销了订单,可是管理人员并未刷新界面,看到的订单状态还是有效的,于是点击”发货”按钮,将该订单发到物流部门,同时运行类似如下SQL,将订单状态改成已发货:update order_table set status = ‘已发货’ where order_id = 001


二、概念

为了得到最大的性能,一般数据库都有并发机制,不过带来的问题就是数据访问的冲突。为了解决这个问题,大多数数据库的方法就是数据的锁定。

悲观锁:对数据的冲突采取一种悲观的态度,也就是说假设数据肯定会冲突,所以在数据开始读取的时候就把数据锁定住。

乐观锁:认为数据一般情况下不会造成冲突,所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则让用户返回错误的信息,让用户决定如何去做。


脏读:当一个事务读取其他完成一半事务的记录时,就会发生脏读。例如:用户A、B看到的值都是6,用户B把值改为2,用户A督导的值仍为6.

丢失更新:一个事务的更新覆盖了其他事务的更新结果。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。

上面场景就是典型的‘脏读’, 数据库的乐观锁做法和悲观锁做法主要就是解决上面场景并发的问题!!!



三、悲观锁

SqlServer:数据的锁定通常采用页级锁的方式,也就是说对一张表内的数据是一种串行化的更新插入机制,在任何时间同一张表只会插1条数据,别的想插入的数据要等到这一条数据插完以后才能依次插入。带来的后果就是性能的降低,在多用户并发访问的时候,当对一张表进行频繁操作时,会发现响应效率很低,数据库经常处于一种假死状态。

Oracle:用的是行级锁,只是对想锁定的数据才进行锁定,其余的数据不相干,所以在对Oracle表中并发插数据的时候,基本上不会有任何影响。


Oracle的悲观锁需要利用一条现有的连接,分成两种方式,从SQL语句的区别来看,就是一种是for update,一种是for update nowait的形式。

① 执行select xxx for update操作时,数据会被锁定,只有执行comit或rollover才会释放

② 执行select xxx for update nowait操作时,数据也会被锁定,其他人访问时或返回ORA-00054错误,内容是资源正忙,需要采取相应的业务措施进行处理。


Oracle中的悲观锁就是利用Oracle的Connection对数据进行锁定。在Oracle中,用这种行级锁带来的性能损失是很小的,只是要注意程序逻辑,不要给你一不小心搞成死锁了就好。而且由于数据的及时锁定,在数据提交时候就不呼出现冲突,可以省去很多恼人的数据冲突处理。缺点就是你必须要始终有一条数据库连接,就是说在整个锁定到最后放开锁的过程中,你的数据库连接要始终保持住。


四、乐观锁

乐观锁就是一开始假设不会造成数据冲突,在最后提交的时候再进行数据冲突检测。在乐观锁中,我们有3种常用的做法来实现:


①第一种就是在数据取得的时候把整个数据都copy到应用中,在进行提交的时候比对当前数据库中的数据和开始的时候更新前取得的数据。当发现两个数据一模一样以后,就表示没有冲突可以提交,否则则是并发冲突,需要去用业务逻辑进行解决。


②第二种乐观锁的做法就是采用版本戳,这个在Hibernate中得到了使用。采用版本戳的话,首先需要在你有乐观锁的数据库table上建立一个新的column,比如为number型,当你数据每更新一次的时候,版本数就会往上增加1。比如同样有2个session同样对某条数据进行操作。两者都取到当前的数据的版本号为1,当第一个session进行数据更新后,在提交的时候查看到当前数据的版本还为1,和自己一开始取到的版本相同。就正式提交,然后把版本号增加1,这个时候当前数据的版本为2。当第二个session也更新了数据提交的时候,发现数据库中版本为2,和一开始这个session取到的版本号不一致,就知道别人更新过此条数据,这个时候再进行业务处理,比如整个Transaction都Rollback等等操作。在用版本戳的时候,可以在应用程序侧使用版本戳的验证,也可以在数据库侧采用Trigger(触发器)来进行验证。不过数据库的Trigger的性能开销还是比较的大,所以能在应用侧进行验证的话还是推荐不用Trigger。


③第三种做法和第二种做法有点类似,就是也新增一个Table的Column,不过这次这个column是采用timestamp型,存储数据最后更新的时间。在Oracle9i以后可以采用新的数据类型,也就是timestamp with time zone类型来做时间戳。这种Timestamp的数据精度在Oracle的时间类型中是最高的,精确到微秒(还没与到纳秒的级别),一般来说,加上数据库处理时间和人的思考动作时间,微秒级别是非常非常够了,其实只要精确到毫秒甚至秒都应该没有什么问题。和刚才的版本戳类似,也是在更新提交的时候检查当前数据库中数据的时间戳和自己更新前取到的时间戳进行对比,如果一致则OK,否则就是版本冲突。如果不想把代码写在程序中或者由于别的原因无法把代码写在现有的程序中,也可以把这个时间戳乐观锁逻辑写在Trigger或者存储过程中。


五、结论

① 如果系统并发量不大且不允许脏读,可以使用悲观锁解决并发问题。

② 如果系统并发非常大的话,悲观锁会带来很大性能问题,所以一般采用乐观锁。


六、参考资料

[1] oracle的乐观锁和悲观锁 http://www.blogjava.net/cheneyfree/archive/2008/01/25/177773.html

[2] 乐观锁和悲观锁的区别 http://www.cnblogs.com/Bob-FD/p/3352216.html




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oracle的乐观锁和悲观锁

原文:http://blog.csdn.net/zdp072/article/details/25008873

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