java乐观锁的原理是什么
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乐观锁是相对于悲观锁而言。悲观锁认为,这个线程,发生并发的可能性极大,线程冲突几率大,比较悲观。一般用synchronized实现,保证每次操作数据不会冲突。乐观锁认为,线程冲突可能性小,比较乐观,直接去操作数据,如果发现数据已经被更改(通过版本号控制),则不更新数据,再次去重复 所需操作,知道没有冲突(使用递归算法)。
因为乐观锁使用递归+版本号控制 实现,所以,如果线程冲突几率大,使用乐观锁会重复很多次操作(包括查询数据库),尤其是递归部分逻辑复杂,耗时和耗性能,是低效不合适的,应考虑使用悲观锁。
乐观锁悲观锁的选择:
乐观锁:并发冲突几率小,对应模块递归操作简单 时使用 悲观锁:并发几率大,对应模块操作复杂 时使用
下面给出一个乐观锁实例:
/** * 自动派单 * 只查出一条 返回list只是为了和查询接口统一 * 视频审核订单不派送 * @param paramMap * @return */public List automaticAssign(Map paramMap){ //派送规则 String changeSortSet = redisCacheUtil.getValue(CACHE_TYPE.APP, "changeSortSet"); if (StringUtils.isBlank(changeSortSet)) { changeSortSet = customerManager.getDictionaryByCode("changeSortSet"); if (StringUtils.isNotBlank(changeSortSet)) { RedisCacheUtil.addValue(CACHE_TYPE.APP, "changeSortSet", changeSortSet,30,TimeUnit.DAYS); } else { changeSortSet = ConstantsUtil.AssignRule.FIFO; // 默认先进先审 } } AutomaticAssignDto automaticAssignDto = new AutomaticAssignDto(); automaticAssignDto.setChangeSortSet(changeSortSet); automaticAssignDto.setUserTeam(CommonUtils.getValue(paramMap, "userTeam")); List waitCheckList = automaticAssignMybatisDao.automaticAssignOrder(automaticAssignDto); if(waitCheckList != null && waitCheckList.size()>0){ automaticAssignDto = waitCheckList.get(0); automaticAssignDto.setSendStatus(ConstantsUtil.SendStatus.SEND); automaticAssignDto.setBindTime(new Date()); automaticAssignDto.setUserId(Long.parseLong(paramMap.get("userId").toString()) ); int sum = automaticAssignMybatisDao.bindAutomaticAssignInfo(automaticAssignDto); if(sum == 1){ return waitCheckList; }else{ //已被更新 则再次获取 return automaticAssign(paramMap); } }else{ return null; }}
对应更新的sql:
UPDATE t_automatic_assign SET SEND_STATUS = #{sendStatus} , BIND_TIME = SYSDATE() , LOCKED_FINISHTIME = SYSDATE(), USER_ID = #{userId} , VERSION = VERSION + 1, UPDATE_DATE = SYSDATE() WHERE SLT_ACCOUNT_ID = #{sltAccountId} AND VERSION = #{version}
简要说明:表设计时,需要往表里加一个version字段。每次查询时,查出带有version的数据记录,更新数据时,判断数据库里对应id的记录的version是否和查出的version相同。若相同,则更新数据并把版本号+1;若不同,则说明,该数据发送并发,被别的线程使用了,进行递归操作,再次执行递归方法,知道成功更新数据为止。
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