银行两操作员(甲/乙)同时操作同一账户。两人同时读取一余额为 1000 元的账户,甲为该账户增加 100 元,乙同时为该账户扣除 50 元,甲先提交,乙后提交。最后实际账户余额为 1000-50=950,但本该为 1000+100-50=1050。这就是典型的并发问题。
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 1。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。当前帐户余额字段(balance)为 1000 元。假设甲先更新完,乙后更新。
这样,就避免了乙用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖甲的操作结果的可能。
乐观锁相对悲观锁而言,乐观锁假设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,则响应用户冲突的信息,让用户决定如何去做。实现乐观锁有以下两种方式:
1️⃣使用版本号实现乐观锁:数据版本机制和时间戳机制
如图,如果更新操作顺序执行,则数据的版本(version)依次递增,不会产生冲突。但是如果发生有不同的业务操作对同一版本的数据进行修改,那么,先提交的操作(图中B)会把数据 version 更新为 2,当 A 在 B 之后提交更新时发现数据的 version 已经被修改了,那么 A 的更新操作会失败。
2️⃣使用条件限制实现乐观锁
这个适用于只更新时做数据安全校验,适合库存模型,扣份额和回滚份额,性能更高。
商品 goods 表中有一个字段 status,status 为 1 代表商品未被下单,status 为 2 代表商品已经被下单。那么对某个商品下单时必须确保该商品 status 为 1。假设商品的 id 为 1。下单操作包括三步:
select name,status,version from goods where id=#{id}
update goods set status=2,version=version+1 where id=#{id} and version=#{version};
为使用乐观锁,修改 goods 表,增加一个 version 字段,数据默认 version 值为 1。
goods表初始数据如下:
mysql> select * from t_goods; +----+--------+------+---------+ | id | status | name | version | +----+--------+------+---------+ | 1 | 1 | 道具 | 1 | | 2 | 2 | 装备 | 2 | +----+--------+------+---------+ 2 rows in set mysql>
对于乐观锁的实现,使用 MyBatis 来进行实践,具体如下:
Goods实体类:
@Data public class Goods implements Serializable { //序列化ID private static final long serialVersionUID = 6803788808148880587L; //主键id private int id; //status:商品状态:1-未下单;2-已下单 private int status; //name:商品名称 private String name; //version:商品数据版本号 private int version; }
GoodsDao:
/** * updateGoodsUseCAS:使用CAS(Compare and set)更新商品信息 * @param goods 商品对象 * @return 影响的行数 */ int updateGoodsUseCAS(Goods goods);
mapper.xml:
<update id="updateGoodsUseCAS" parameterType="Goods"> <![CDATA[ update goods set status=#{status},name=#{name},version=version+1 where id=#{id} and version=#{version} ]]> </update>
GoodsDaoTest测试类:
@Test public void goodsDaoTest(){ int goodsId = 1; //根据相同的id查询出商品信息,赋给2个对象 Goods goods1 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId); Goods goods2 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId); //打印当前商品信息 System.out.println(goods1); System.out.println(goods2); //更新商品信息1 goods1.setStatus(2);//修改status为2 int updateResult1 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1); System.out.println("修改商品信息1"+(updateResult1==1?"成功":"失败")); //更新商品信息2 goods1.setStatus(2);//修改status为2 int updateResult2 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods2); System.out.println("修改商品信息2"+(updateResult2==1?"成功":"失败")); }
输出结果:
good id:1, goods status:1, goods name:道具, goods version:1 good id:1, goods status:1, goods name:道具, goods version:1 修改商品信息1成功 修改商品信息2失败
说明:
测试方法中,同时查出同一个版本的数据,赋给不同的 goods 对象,先修改 good1 对象然后执行更新操作,执行成功。然后修改 goods2,执行更新操作时提示操作失败。此时 goods 表中数据如下:
mysql> select * from t_goods; +----+--------+------+---------+ | id | status | name | version | +----+--------+------+---------+ | 1 | 2 | 道具 | 2 | | 2 | 2 | 装备 | 2 | +----+--------+------+---------+ 2 rows in set mysql>
可以看到 id 为 1 的数据 version 已经在第一次更新时修改为 2 了。所以更新 good2 时 where 条件已经不匹配了,所以更新不会成功。
其实这种版本号的方法并不是适用于所有的乐观锁场景。举个例子,当电商抢购活动时,大量并发进入,如果仅仅使用版本号或者时间戳,就会出现大量的用户查询出库存存在,但是却在扣减库存时失败了,而这个时候库存是确实存在的。想象一下,版本号每次只会有一个用户扣减成功,不可避免的人为造成失败。这种时候就需要第二种场景的乐观锁方法。
将上述案例表结构修改如下:
mysql> select * from t_goods; +----+--------+------+---------+ | id | status | name | quantity| +----+--------+------+---------+ | 1 | 1 | 道具 | 10 | | 2 | 2 | 装备 | 10 | +----+--------+------+---------+ rows in set mysql>
status 表示产品状态:1-在售;2-暂停出售。quantity 表示产品库存。更新库存操作如下:
update goods set quantity = quantity- #{buyQuantity} where id = #{id} AND quantity - #{buyQuantity} >= 0 AND status = 1
说明:quantity -#{buyQuantity}>=0
此种做数据安全校验,适合库存模型,扣份额和回滚份额,性能更高。
注意:乐观锁的更新操作,最好用主键或者唯一索引来更新,这样是行锁,否则更新时会锁表。
乐观锁不依赖数据库的锁机制。但更新数据库数据的时候,是有可能触发数据库锁机制的。
“条件限制实现乐观锁”这种不又会出现,你开头案例的那种(并发问题)了吗
这个适用于只更新时做数据安全校验。开头问题版本号是个不错的选择