在我们开发的项目中,大量的请求,或者同时的操作,很容易导致系统在业务上发生并发的问题。通常讲到并发,解决方案无非就是前端限制重复提交,后台进行悲观锁或者乐观锁限制。
悲观锁与并发
悲观锁(Pessimistic Lock),顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到解锁,可以理解为独占锁。在java中synchronized和ReentrantLock重入锁等锁就是悲观锁,数据库中表锁、行锁、读写锁等也是悲观锁。
利用SQL的for update解决并发问题
行锁就是操作数据的时候把这一行数据锁住,其他线程想要读写必须等待,但同一个表的其他数据还是能被其他线程操作的。只要在需要查询的sql后面加上for update,就能锁住查询的行,特别要注意查询条件必须要是索引列,如果不是索引就会变成表锁,把整个表都锁住。
public interface ArticleRepository extends JpaRepository<Article, Long> { @Query(value = "select * from article a where a.id = :id for update", nativeQuery = true) Optional<Article> findArticleForUpdate(Long id); } 复制代码
利用JPA的@Lock行锁注解解决并发问题
如果说for update的做法太原始,那么JPA有提供一个更加优雅的方法,就是@Lock注解 。
为Repository添加JPA的锁方法,其中LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE参数就是行锁。
关于LockModeType这个类型,可以在这找到文档 https://docs.oracle.com/javaee/7/api/javax/persistence/LockModeType.html
NONE: No lock.
OPTIMISTIC: Optimistic lock.
OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT: Optimistic lock, with version update.
PESSIMISTIC_FORCE_INCREMENT: Pessimistic write lock, with version update.
PESSIMISTIC_READ: Pessimistic read lock.
PESSIMISTIC_WRITE: Pessimistic write lock.
READ: Synonymous with OPTIMISTIC.
WRITE: Synonymous with OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT.
public interface ArticleRepository extends JpaRepository<Article, Long> { @Lock(value = LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE) @Query("select a from Article a where a.id = :id") Optional<Article> findArticleWithPessimisticLock(Long id); }复制代码
如果是@NameQuery,则可以
@NamedQuery(name="lockArticle",query="select a from Article a where a.id = :id",lockMode = PESSIMISTIC_READ) public class Article复制代码
如果用entityManager的方式,则可以设置LocakMode:
Query query = entityManager.createQuery("from Article where articleId = :id"); query.setParameter("id", id); query.setLockMode(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE); query.getResultList();复制代码
乐观锁与并发
乐观锁(Optimistic Lock),顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在提交更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去修改。所以悲观锁是限制其他线程,而乐观锁是限制自己,虽然他的名字有锁,但是实际上不算上锁,通常为version版本号机制,还有CAS算法。
利用version字段解决并发问题
版本号机制就是在数据库中加一个字段version当作版本号。那么获取Article的时候就会带一个版本号,比如version=1,然后你对这个Article一波操作,操作完之后要插入到数据库了。校验一下version版本号,发现在数据库里对应Article记录的version=2,这和我手里的版本不一样啊,说明提交的Article不是最新的,那么就不能update到数据库了,进行报错把,这样就避免了并发时数据冲突的问题。
public interface ArticleRepository extends JpaRepository<Article, Long> { @Modifying @Query(value = "update article set content= :content, version = version + 1 where id = :id and version = :version", nativeQuery = true) int updateArticleWithVersion(Long id, String content, Long version); }复制代码
public void postComment(Long articleId, String content) { //get article Optional<Article> articleOptional = articleRepository.findById(articleId); //update with Optimistic Lock int count = articleRepository.updateArticleWithVersion(article.getId(), content, article.getVersion()); if (count == 0) { throw new RuntimeException("更新数据失败,请刷新重试"); }else{ articleRepository.save(article); } }复制代码
利用JPA的@Version版本机制解决并发问题
有没有更优雅的方式?当然,必须有,那就是JPA自带的@Version方式实现乐观锁。
each entity class must have only one version attribute。每个实体类只能有一个@Version字段,不能多
it must be placed in the primary table for an entity mapped to several tables。对于映射到多个表的实体,必须将其放置在主表中
type of a version attribute must be one of the following: int, Integer, long, Long, short, Short, java.sql.Timestamp
@Version支持的类型必须是以下类型:
int
Integer
long
Long
short
Short
java.sql.Timestamp
首先在Article实体类的version字段上加上@Version注解
@Data @Entity public class Article{ @Id private Long id; //...... @Version private Integer version; }复制代码
Article article = entityManager.find(Article.class, id); entityManager.lock(article , LockModeType.OPTIMISTIC); entityManager.refresh(article , LockModeType.READ);复制代码
什么时候用悲观锁或者乐观锁
悲观锁适合写多读少的场景。因为在使用的时候该线程会独占这个资源,就适合用悲观锁,否则用户只是浏览文章的话,用悲观锁就会经常加锁,增加了加锁解锁的资源消耗。
乐观锁适合写少读多的场景。由于乐观锁在发生冲突的时候会回滚或者重试,如果写的请求量很大的话,就经常发生冲突,结合事务会有经常的回滚和重试,这样对系统资源消耗也是非常大。
所以悲观锁和乐观锁没有绝对的好坏,必须结合具体的业务情况来决定使用哪一种方式。另外在阿里巴巴开发手册里也有提到:
如果每次访问冲突概率小于 20%
,推荐使用乐观锁,否则使用悲观锁。乐观锁的重试次数不得小于 3
次。
阿里巴巴建议以冲突概率20%这个数值作为分界线来决定使用乐观锁和悲观锁,虽然说这个数值不是绝对的,但是作为阿里巴巴各个大佬总结出来的也是一个很好的参考。
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