前言
大量的请求,或者同时的操作,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);
}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);
}
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();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);
}
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);
}
}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:
intIntegerlongLongshortShortjava.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;
}
Article article = entityManager.find(Article.class, id);
entityManager.lock(article , LockModeType.OPTIMISTIC);
entityManager.refresh(article , LockModeType.READ);
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。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程网。
