Go微服务: 悲观锁

本文主要是介绍Go微服务: 悲观锁，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

悲观锁概述

• 悲观锁，作为并发控制领域的重要概念，广泛应用于数据库管理系统、多线程编程以及其他需要协调资源访问的场景中
• 悲观锁（Pessimistic Lock），顾名思义，基于一种“悲观”的假设，即认为在数据处理过程中，很可能会发生并发冲突
• 因此提前对数据加锁，以防止其他事务或线程的并发修改
• 这种机制牺牲了一定的并发性能，以换取数据的一致性和安全性
• 悲观锁的核心思想在于“先获取锁，再操作”
• 在获取锁的过程中，如果资源已被其他进程锁定，则当前进程必须等待锁释放
• 具体实现时，数据库系统或并发编程框架会提供相应的API来实现锁的获取与释放
• 一旦获得锁，持有锁的进程便可以独占访问资源，直到显式释放锁或事务结束

锁的粒度, 类型, 应用场景

1 ) 粒度

• 悲观锁的粒度可粗可细，从表级锁到行级锁不等，其中：
  • 表级锁：锁定整个表，适用于并发访问较少的场景，但会导致严重的性能瓶颈
  • 行级锁：锁定数据表中的某一行或几行数据，大大提高了并发处理能力，是大多数数据库系统推荐的锁策略

2 ）类型

• 常见的悲观锁类型包括：
  • 共享锁（Shared Locks）
    • 允许多个事务读取同一资源，但任何事务都不能修改
  • 排他锁（Exclusive Locks）
    • 独占资源，不允许其他事务读取或修改，常用于写操作

3 ）应用场景

• 写密集型操作：当系统中有大量写操作，且写操作间冲突频繁时，悲观锁能够有效避免并发写导致的数据不一致
• 重要数据保护：对于一些敏感或关键数据，优先保证数据的完整性和一致性比追求高并发更为重要

悲观锁在mysql中的应用

• 实际上默认每次运行 sql 都会 自动 commit，我们来看下
  • $ select @@autocommit; 这里得到的结果默认是 1
  • $ set autocommit=0; 现在设置为 0 不让自动提交
• 现在比如有一个 stock 的表
  • $ select * from stock; 假设正常来说查询到一条记录
• mysql 使用 for update 来实现悲观锁
• 现在开2个mysql的客户端

1 ）客户端1

• 现在查询一条数据
• $ select * from stock where id=1 where id = 1 for update;
• 可见能够正常查询出来，这里用到了 for update

2 ）客户端2

• 在客户端2中进行查询
• $ select * from stock where id=1 where id = 1 for update;
• 这时候迟迟不返回，阻塞了
• 现在回到 客户端1 执行 $ commit;
• 可以看到，客户端2 从阻塞的状态立即拿到结果了
• 还有需要注意的是：
  • 如果客户端1一直不提交，mysql有个超时机制
  • 超时之后，也不会再阻塞
  • 一般不考虑这种情况

3 ) 所以

• 这个mysql中的for update 就类似 go语言 里的排他锁
• mysql 的这个 for update 锁，没有锁住其他 id 的记录
• 也就是说 上面示例中的 for update 是一个行级锁，只锁定了一条记录
• 但是，要满足一些条件的时候才是行级锁，只有查询的是索引字段才是行级锁
• 如果没有索引，那么它会把行级锁变成表锁，这个事情就严重了
• 这个性能就是非常可怕，断崖式下跌，比如现在查询 num, 这里num是非索引
  • 在客户端1, $ select * from stock where num=1 for update;
  • 在客户端2，$ select * from stock where num=10 for update;
  • 这里如果是行级锁就不会阻塞，但是这里阻塞了, 也就是说这里变成了表锁
• 所以，非索引 for update 是一个非常恐怖的事情，性能断崖式下跌
• 悲观锁，在行级锁的情况下，在某些非高并发的场景下，其实还是可以接受的

悲观锁在GORM中的应用

• 文档
  • https://gorm.io/zh_CN/docs/advanced_query.html#锁
  • https://www.kancloud.cn/sliver_horn/gorm/1861159

总结

• 悲观锁是一种重要的并发控制手段，它通过预先锁定资源，有效避免了并发修改引发的数据不一致性问题
• 尽管悲观锁在高并发环境下可能会影响性能，但在处理敏感数据或写密集型操作时，其提供的严格数据保护机制显得尤为关键
• 开发者在选择使用悲观锁时，应充分评估系统的并发需求、数据敏感度以及性能指标，合理权衡悲观锁与乐观锁的应用场景，以达到最佳的并发控制效果

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