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談到了MySQL悲觀鎖，但是悲觀鎖並不是適用於任何場景，它也有它存在的一些不足，因爲悲觀鎖大多數情況下依靠數據庫的鎖機制實現，以保證操作最大程度的獨佔性。如果加鎖的時間過長，其他用戶長時間無法訪問，影響了程序的併發訪問性，同時這樣對數據庫性能開銷影響也很大，特別是對長事務而言，這樣的開銷往往無法承受。所以與悲觀鎖相對的，我們有了樂觀鎖，具體參見下面介紹：
樂觀鎖介紹：
樂觀鎖（ Optimistic Locking ） 相對悲觀鎖而言，樂觀鎖假設認爲數據一般情況下不會造成衝突，所以在數據進行提交更新的時候，纔會正式對數據的衝突與否進行檢測，如果發現衝突了，則讓返回用戶錯誤的信息，讓用戶決定如何去做。那麼我們如何實現樂觀鎖呢，一般來說有以下2種方式：
1.使用數據版本（Version）記錄機制實現，這是樂觀鎖最常用的一種實現方式。何謂數據版本？即爲數據增加一個版本標識，一般是通過爲數據庫表增加一個數字類型的 “version” 字段來實現。當讀取數據時，將version字段的值一同讀出，數據每更新一次，對此version值加一。當我們提交更新的時候，判斷數據庫表對應記錄的當前版本信息與第一次取出來的version值進行比對，如果數據庫表當前版本號與第一次取出來的version值相等，則予以更新，否則認爲是過期數據。用下面的一張圖來說明：
如上圖所示，如果更新操作順序執行，則數據的版本（version）依次遞增，不會產生衝突。但是如果發生有不同的業務操作對同一版本的數據進行修改，那麼，先提交的操作（圖中B）會把數據version更新爲2，當A在B之後提交更新時發現數據的version已經被修改了，那麼A的更新操作會失敗。
2.樂觀鎖定的第二種實現方式和第一種差不多，同樣是在需要樂觀鎖控制的table中增加一個字段，名稱無所謂，字段類型使用時間戳（timestamp）, 和上面的version類似，也是在更新提交的時候檢查當前數據庫中數據的時間戳和自己更新前取到的時間戳進行對比，如果一致則OK，否則就是版本衝突。
使用舉例：以MySQL InnoDB爲例
還是拿之前的實例來舉：商品goods表中有一個字段status，status爲1代表商品未被下單，status爲2代表商品已經被下單，那麼我們對某個商品下單時必須確保該商品status爲1。假設商品的id爲1。
下單操作包括3步驟：
1.查詢出商品信息
select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}
2.根據商品信息生成訂單
3.修改商品status爲2
update t_goods
set status=2,version=version+1
where id=#{id} and version=#{version};
那麼爲了使用樂觀鎖，我們首先修改t_goods表，增加一個version字段，數據默認version值爲1。
t_goods表初始數據如下：
- mysql> select * from t_goods;
- +----+--------+------+---------+
- | id | status | name | version |
- +----+--------+------+---------+
- | 1 | 1 | 道具 | 1 |
- | 2 | 2 | 裝備 | 2 |
- +----+--------+------+---------+
- 2 rows in set
- mysql>
對於樂觀鎖的實現，我使用MyBatis來進行實踐，具體如下：
Goods實體類：
- /**
- * ClassName: Goods <br/>
- * Function: 商品實體. <br/>
- * date: 2013-5-8 上午09:16:19 <br/>
- * @author [email protected]
- */
- public class Goods implements Serializable {
- /**
- * serialVersionUID:序列化ID.
- */
- private static final long serialVersionUID = 6803791908148880587L;
- /**
- * id:主鍵id.
- */
- private int id;
- /**
- * status:商品狀態：1未下單、2已下單.
- */
- private int status;
- /**
- * name:商品名稱.
- */
- private String name;
- /**
- * version:商品數據版本號.
- */
- private int version;
- @Override
- public String toString(){
- return "good id:"+id+",goods status:"+status+",goods name:"+name+",goods version:"+version;
- }
- //setter and getter
- }
GoodsDao
- /**
- * updateGoodsUseCAS:使用CAS(Compare and set)更新商品信息. <br/>
- *
- * @author [email protected]
- * @param goods 商品對象
- * @return 影響的行數
- */
- int updateGoodsUseCAS(Goods goods);
mapper.xml
- <update id="updateGoodsUseCAS" parameterType="Goods">
- <![CDATA[
- update t_goods
- set status=#{status},name=#{name},version=version+1
- where id=#{id} and version=#{version}
- ]]>
- </update>
GoodsDaoTest測試類
- @Test
- public void goodsDaoTest(){
- int goodsId = 1;
- //根據相同的id查詢出商品信息，賦給2個對象
- Goods goods1 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId);
- Goods goods2 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId);
- //打印當前商品信息
- System.out.println(goods1);
- System.out.println(goods2);
- //更新商品信息1
- goods1.setStatus(2);//修改status爲2
- int updateResult1 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1);
- System.out.println("修改商品信息1"+(updateResult1==1?"成功":"失敗"));
- //更新商品信息2
- goods1.setStatus(2);//修改status爲2
- int updateResult2 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1);
- System.out.println("修改商品信息2"+(updateResult2==1?"成功":"失敗"));
- }
輸出結果：
- 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失敗
說明：
在GoodsDaoTest測試方法中，我們同時查出同一個版本的數據，賦給不同的goods對象，然後先修改good1對象然後執行更新操作，執行成功。然後我們修改goods2，執行更新操作時提示操作失敗。此時t_goods表中數據如下：
- mysql> select * from t_goods;
- +----+--------+------+---------+
- | id | status | name | version |
- +----+--------+------+---------+
- | 1 | 2 | 道具 | 2 |
- | 2 | 2 | 裝備 | 2 |
- +----+--------+------+---------+
- 2 rows in set
- mysql>
我們可以看到 id爲1的數據version已經在第一次更新時修改爲2了。所以我們更新good2時update where條件已經不匹配了，所以更新不會成功，具體sql如下：
- update t_goods
- set status=2,version=version+1
- where id=#{id} and version=#{version};
這樣我們就實現了樂觀鎖
大家都用過SVN吧，也就是這樣的樂觀鎖機制。每次提交代碼如果本地版本可SVN服務器上的版本不一致時，就會提示衝突，代碼無法提交，大家可以聯想一下這一過程就明白了。
