1.前言本节内容主要是对Java多线程锁进行介绍，是对锁的一个全方位的概述，为我们对后续深入学习不同的锁的使用方法奠定一个良好的基础。本节内容的知识点如下：乐观锁与悲观锁的概念，以及两种锁之间的区别，这是并发编程中经常涉及到的知识点，这是本节课程的核心知识点，是热度很高

悲观锁和乐观锁的区别悲观锁悲观锁认为数据在处理过程中的任何时候都有可能出现冲突，因此在数据读取时就对其进行锁定，防止其他事务进行修改，直到完成读取或修改后才释放锁。在关系型数据库中，通常通过使用数据库的事务和锁的机制实现悲观并发控制，例如使用SELECTFORUPDATE语句在

MySQL乐观锁乐观锁认为当前的情况是最好的情况，即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droptableifexistssupply_address;--创建表CREATETABLEifnotexists`supply_address`(`id`int

哈喽，大家好，我是木头左！JPA和Hibernate的乐观锁和悲观锁乐观锁乐观锁是一种假设资源不会被冲突影响的并发控制策略。它假设多个事务在同一时间内不会发生冲突，因此不需要加锁。当事务提交时，如果检测到数据发生了改变，就会抛出异常，让开发者决定如何处理这个冲突。在JPA中，可以使用

哈喽，大家好，我是木头左！引言在当今的软件开发领域，数据库操作是不可或缺的一部分。然而，随着并发操作的增加，如何正确地处理并发问题是每个开发者都需要面对的挑战。本文将深入探讨JPA（JavaPersistenceAPI）和Hibernate这两种ORM（对象关系映射）工具中的乐观锁和悲观锁的使用及其适用场

在并发编程中，读写锁ReentrantReadWriteLock的性能已经算是比较高的了，因为它将悲观锁的粒度分的更细，在它里面有读锁和写锁，当所有操作为读操作时，并发线程是可以共享读锁同时运行的，这样就无需排队执行了，所以执行效率也就更高。那么问题来了，有没有比读写锁ReentrantReadWriteLock

乐观锁：在关系数据库管理系统里，乐观并发控制（又名“乐观锁”，OptimisticConcurrencyControl，缩写“OCC”）是一种并发控制的方法。它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响，各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据。在提交数据更新之前，每个事务会先检查在该事务

MyBatis-Plus提供了乐观锁插件 OptimisticLockerInterceptor 用于处理乐观锁，但是对于批量更新操作，乐观锁插件默认不会生效。要实现批量更新时的乐观锁控制，你需要自定义批量更新的逻辑。以下是一个自定义批量更新并使用乐观锁的示例：@ServicepublicclassYourService{

目录悲观锁通常用在多写场景Synchronized底层原理修饰代码块，锁的是给定对象修饰方法ReentrantLockSynchronized和ReentrantLock比较乐观锁通常用在多读场景CAS的问题悲观锁通常用在多写场景悲观锁假设总是最坏的情况，每次去访问公共资源时，都认为可能会出现问题

Redis:锁单机悲观锁参考实现流程加锁,如果失败,则放弃或重试占用,业务逻辑释放实现​INCR​:通过返回结果是不是0​SETNX​:通过判断结果是否为0​MSETNX​:一次性获取多个key的占用Redis:msetnx乐观锁定义乐观锁并不会直接对临界数据加锁，而是在对临

 悲观锁:一上来就加锁，没有安全感。每次只能一个线程进入访问完毕后，再解锁。线程安全，性能较差!乐观锁:一开始不上锁，认为是没有问题的，大家一起跑，等要出现线程安全问题的时候才开始控制。线程安全，性能较好。为什么出现线程安全问题？100个线程每个加100次应该加10000次才对；因为

乐观锁和悲观锁是处理数据库并发操作的两种不同策略乐观锁：乐观锁的核心思想是“乐观”，它假设在数据处理过程中，冲突发生的概率较低。因此，乐观锁不会在事务开始时就锁定数据，而是在数据提交时检查是否有其他事务修改过这些数据。如果数据未被修改，则事务可以成功提交；如果数据被其

概念乐观锁：乐观锁实在执行线程任务时，不会直接加锁，而是在数据记录中添加一个版本号。当事务需要更新数据时，它会检查版本号是否与之前读取时相同。如果相同，则执行更新操作；如果不同，则说明有其他事务在此期间修改了数据，当前事务需要重新执行读取和更新操作。悲观锁：悲观锁是在执行

最近面试都被问到这个，可是都只是靠着零散的记忆不知说了啥，那就好好整理一趟吧。悲观锁：当我们要对一个数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人需改，最好的方法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。这种借助数据库锁机制在修改数据之前先锁定，再修改的方式称之为悲

锁分类读锁（共享锁）写锁（排他锁）按照锁的粒度划分全局锁锁整个数据库，一般用于数据迁移、数据备份表锁一般用于altertable、droptable、truncktable、locktable行所select...forudpate、insert、update、delete间隙锁select...fromstudentwhereid>=10and

说明遇见并发情况，需要保证数据的准确性，也就是与正确的预期一致，此时就会用到锁。锁是在并发下控制程序的执行逻辑，以此来保证数据按照预期变动。如果不加锁，并发情况下的可能数据不一致的情况，这是个概率问题。乐观锁CAS简介乐观锁很乐观，假设数据一般情况不会造成冲突，属于程序层

前言：我们一个普通的下单接口通常都包含如下三步操作，如果下单不成功的话将会返回给用户一个提示下单失败。查询库存（selectstockfromxxwhereid=xx）扣减更新库存（updatexxsetstock=stock-1whereid=xx）生成订单如果是只有一个用户来请求下单接口，那么上述的操作毫无疑问

悲观锁认为⾃⼰在使⽤数据的时候⼀定有别的线程来修改数据，因此在获取数据的时候会先加锁，确保数据不会被别的线程修改。synchronized关键字和Lock的实现类都是悲观锁适合写操作多的场景，先加锁可以保证写操作时数据正确。调用方式//=============悲观锁的调⽤⽅式publicsynch

转载自:www.javaman.cn1、悲观锁、乐观锁乐观锁和悲观锁是两种用于处理并发操作的数据锁定策略。它们在处理多个事务尝试同时访问和修改同一数据时的方法有所不同。悲观锁(PessimisticLocking)：概念：悲观锁是一种基于悲观态度的数据并发控制机制。它总是假设最坏的情况，即认为其他

悲观锁、乐观锁、mybatis-plus实现乐观锁转载自：www.javaman.cn1、悲观锁、乐观锁乐观锁和悲观锁是两种用于处理并发操作的数据锁定策略。它们在处理多个事务尝试同时访问和修改同一数据时的方法有所不同。悲观锁(PessimisticLocking)：概念：悲观锁是一种基于悲观态度的数

乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现，CAS算法相对来说更多一些，这里需要格外注意。#版本号机制一般是在数据表中加上一个数据版本号 version 字段，表示数据被修改的次数。当数据被修改时，version 值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取 version 值，在

      解决超卖问题，加乐观锁：   

在最近的springboot的学习中，了解到了一种java用于处理并发问题的一种机制——乐观锁。接下来我会简单的介绍一下它的原理。首先我们为什么需要乐观锁，举一个简单的例子，在国庆节的时候，我们打算出门旅行，这时候我想去北京的故宫博物院，恰逢放假，买票的人也不少，我们选择线上购票，由于供不

悲观锁悲观锁就是某个事务在更新数据过程中将数据锁定，其他任何事务都不能读取或修改，必须修改完成后才能访问数据（类似于Java的线程同步锁机制) 乐观锁乐观锁并不是一种数据库锁机制，而是一种冲突检测机制（版本冲突检测机制和时间戳冲突检测机制)，它的特点就是并发性较好，事务修改数

乐观锁：顾名思义，乐观锁就是持比较乐观态度的锁。就是在操作数据时非常乐观,认为别的线程不会同时修改数据，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断在此期间别的线程有没有更新过这个数据。悲观锁：就是持悲观态度的锁。就在操作数据时比较悲观，每次去拿数据的时候认为别的线程也会同时修