乐观锁一定就是好的吗?

2020-07-02 16:09发布

5条回答
AW
2楼 · 2020-07-03 14:22

乐观锁的缺点

1.ABA问题


如果一个变量初次读取的时候是 A 值,它的值被改成了 B,后来又被改回为 A,那 CAS 操作就会误认为它从来没有被改变过。


J.U.C 包提供了一个带有标记的原子引用类 AtomicStampedReference 来解决这个问题, 它可以通过控制变量值的版本来保证 CAS 的正确性。 大部分情况下 ABA 问题不会影响程序并发的正确性, 如果需要解决 ABA 问题,改用传统的互斥同步可能会比原子类更高效。


2.自旋时间长开销大


自旋CAS(也就是不成功就一直循环执行直到成功)如果长时间不成功,会给CPU带来非常大的执行开销。 如果JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升,pause指令有两个作用, 第一它可以延迟流水线执行指令(de-pipeline),使CPU不会消耗过多的执行资源, 延迟的时间取决于具体实现的版本,在一些处理器上延迟时间是零。 第二它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突(memory order violation) 而引起CPU流水线被清空(CPU pipeline flush),从而提高CPU的执行效率。


3.只能保证一个共享变量的原子操作 CAS只对单个共享变量有效,当操作涉及跨多个共享变量时CAS无效。 但是从 JDK 1.5开始,提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性, 可以把多个变量封装成对象里来进行 CAS 操作. 所以我们可以使用锁或者利用AtomicReference类把多个共享变量封装成一个共享变量来操作。



汽水味的小盆友
3楼 · 2021-11-01 16:32

何谓悲观锁与乐观锁

乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展,悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点,不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。

悲观锁

总是假设最坏的情况,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阻塞直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程)。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。Java中synchronizedReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

乐观锁

总是假设最好的情况,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库提供的类似于write_condition机制,其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。

两种锁的使用场景

从上面对两种锁的介绍,我们知道两种锁各有优缺点,不可认为一种好于另一种,像乐观锁适用于写比较少的情况下(多读场景),即冲突真的很少发生的时候,这样可以省去了锁的开销,加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况,一般会经常产生冲突,这就会导致上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能,所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。

超甜的布丁
4楼 · 2021-11-01 17:05

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,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。


爱梦 - 拿来吧你
5楼 · 2021-11-02 09:31

hibernate中两种锁机制: 悲观锁,乐观锁.

悲观锁:采用数据库本身的锁机制,for update或no wait

优点:处理并发彻底,并发处理比较好

缺点:当一个用户锁定记录的时候,其它用户都不能使用了,容易造成长时间的等待.

乐观锁:是Hibernate自己实现的,采用版本控制的方式实现处理并发.

1.添加version元素

2.声明使用版本控制的方式实现乐观锁optimistic-lock=


天天
6楼 · 2021-11-29 20:05

乐观锁避免了悲观锁独占对象的现象,同时也提高了并发性能,但它也有缺点:乐观锁只能保证一个共享变量的原子操作。如果多一个或几个变量,乐观锁将变得力不从心,但互斥锁能轻易解决,不管对象数量多少及对象颗粒度大小。

 长时间自旋可能导致开销大。假如 CAS 长时间不成功而一直自旋,会给 CPU 带来很大的开销。ABA 问题。

CAS 的核心思想是通过比对内存值与预期值是否一样而判断内存值是否被改过,但这个判断逻辑不严谨,假如内存值原来是 A,后来被一条线程改为 B,最后又被改成了 A,则 CAS 认为此内存值并没有发生改变,但实际上是有被其他线程改过的,这种情况对依赖过程值的情景的运算结果影响很大。解决的思路是引入版本号,每次变量更新都把版本号加一。


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