1、基本原理:
乐观并发控制(Optimistic Concurrency Control):假设多个事务在并发执行时不会相互干扰,只有在提交操作时才会检查是否存在冲突,如果存在冲突,则进行回滚并重新执行操作。
悲观并发控制(Pessimistic Concurrency Control):假设多个事务在并发执行时会相互干扰,因此在每个事务开始之前就需要锁定被访问的数据,确保只有一个事务能够修改数据。
2、数据锁定方式:
乐观并发控制:通常使用版本号或时间戳来标记数据的版本,每个事务在读取数据时都会获取最新的版本号,并在更新数据时检查版本号是否发生变化,如果没有变化,则更新成功;如果变化了,则说明其他事务已经修改过该数据,需要回滚并重新执行操作。
悲观并发控制:通过锁定数据行、表或数据库来实现并发控制,事务在修改数据之前需要先获取锁,其他事务无法同时修改被锁定的数据,只有等待锁释放后才能进行修改操作。
3、性能和并发性:
乐观并发控制:不需要锁定数据,多个事务可以同时读取和修改数据,适用于高并发场景,提高了系统的吞吐量和响应速度。
悲观并发控制:通过锁定数据来保证数据的一致性,但可能导致其他事务长时间等待锁的释放,降低了系统的并发性和性能。
4、冲突处理:
乐观并发控制:冲突会在提交操作时检测到,通过回滚和重新执行操作来解决冲突。
悲观并发控制:冲突可能在事务执行期间就被发现,通过等待锁的释放或者回滚来解决冲突。
相关问题与解答:
问题1:乐观并发控制在哪些场景下适用?
答案:乐观并发控制适用于高并发场景,其中多个事务频繁地读取和修改数据,且冲突的概率较低,社交媒体应用中用户同时发布和浏览动态的场景。
问题2:悲观并发控制在哪些场景下适用?
答案:悲观并发控制适用于对数据一致性要求较高的场景,其中多个事务频繁地同时修改相同的数据,银行系统中多个账户同时进行转账的场景。
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