Die Auswahl optimistischer Sperren und pessimistischer Schl?sser h?ngt von den Gesch?ftsszenarien und den Datenkonsistenzanforderungen ab. 1. Pessimistische Schl?sser nehmen Datenkonflikte an, und Schl?sser sorgen für die Datenkonsistenz, jedoch eine geringe Effizienz unter hoher Parallelit?t, wie z. B. Bankübertragungen. 2. Optimistische Sperren gehen davon aus, dass die Wahrscheinlichkeit von Datenkonflikten niedrig ist, und es werden keine Sperren hinzugefügt. überprüfen Sie, ob die Daten vor dem Update mit hoher Effizienz, aber Datenkonsistenz wie E-Commerce Inventory Management und Forum-Kommentaren ge?ndert werden. 3. In hohen Parallelit?tsszenarien k?nnen Sie in Betracht ziehen, optimistische Schl?sser und pessimistische Schl?sser, die erste Vorverarbeitung optimistischer Sperren und schlie?lich pessimistische Schl?sser zu best?tigen, wobei Effizienz und Datenkonsistenz berücksichtigt werden. Die endgültige Auswahl erfordert den Kompromiss zwischen Effizienz und Datenkonsistenz.

Optimistische Lock- und Pessimistische Schloss: Kompromisse und Auswahlm?glichkeiten in Gesch?ftspraktiken

Optimistische Sperre und pessimistische Sperre klingen mysteri?s, aber tats?chlich sind sie zwei v?llig unterschiedliche Strategien, wenn sie mit gleichzeitiger Zugriff auf Datenbanken zu tun haben. Einfach ausgedrückt sind optimistische Schl?sser der Meinung, dass "Daten im Allgemeinen nicht konflikt", w?hrend pessimistische Sperren der Meinung sind, dass "Daten wahrscheinlich konflikt". In diesem Artikel werden Sie keine langweilige Definition erhalten, sondern Sie in die Gesch?ftsszenarien aufnehmen, um zu sehen, wie sie spielen und wie Sie die richtige L?sung basierend auf den tats?chlichen Bedingungen ausw?hlen. Nachdem Sie es gelesen haben, k?nnen Sie diese beiden Schlie?mechanismen wie ein alter Fahrer basierend auf den gesch?ftlichen Anforderungen steuern.

Beginnen wir mit den Grundlagen. Pessimistische Schloss nimmt, wie der Name schon sagt, immer den schlimmsten Fall an - eine gleichzeitige ?nderung. Um Datenkonflikte zu vermeiden, werden die Daten beim Zugriff auf Daten direkt gesperrt. Typische Beispiele sind die Transaktions -Isolationsstufe der Datenbank und der von einigen Programmiersprachen bereitgestellte Mutex -Mechanismus. Stellen Sie sich Bankkontoübertragungen vor. Pessimistische Schl?sser sind wie ein strenger Wachmann. Nur ein Benutzer kann den Vorgang gleichzeitig eingeben, und andere k?nnen nur in der Schlange warten. Dies gew?hrleistet die Konsistenz der Daten, aber Effizienz ... Sie wissen, insbesondere wenn die Parallelit?t gro? ist, die Wartezeit wird lang sein.

Optimistische Sperren sind v?llig unterschiedlich. Es ist der Ansicht, dass die Wahrscheinlichkeit von Datenkonflikten sehr niedrig ist, sodass sie keine aktiven Schl?sser hinzufügen. Es wird überprüfen, ob die Daten vor dem Aktualisieren ge?ndert wurden. Wenn es nicht ge?ndert wurde, wird es aktualisiert. Wenn es ge?ndert wurde, führt dies zu einem Konflikt und l?sst den Benutzer erneut zu er?ffnen. Dies ist wie ein flexibler Administrator, mit dem mehrere Benutzer Daten gleichzeitig angezeigt und ?ndern und bei der übermittlung von ?nderungen nur eine überprüfung durchführen k?nnen. Dies ist viel effizienter, aber es gibt Risiken, dh "schmutziges Schreiben" auftreten und muss mit Vorsicht behandelt werden.

Schauen wir uns einige tats?chliche F?lle an.

Fall 1: E-Commerce-Produktinventarmanagement

Rohstoffinventar ist ein typisches gleichzeitiges Szenario. Wenn Sie pessimistische Sperren verwenden, müssen Sie jedes Mal, wenn der Benutzer die Produktseite besucht, ein Schloss hinzufügen oder nur das Inventar überprüft, was zu einem schwerwiegenden Leistungs Engpass führt. Und optimistisches Sperren ist sehr geeignet. Wir k?nnen den Versionsnummer -Mechanismus verwenden, um eine optimistische Sperre zu erreichen: Jedes Produkt verfügt über eine Versionsnummer. Bei jedem Aktualisieren des Inventars prüfen Sie, ob die Versionsnummer konsistent ist. Wenn es inkonsistent ist, bedeutet dies, dass die Daten ge?ndert und das Update abgelehnt wird. Es ist wie ein Etikett, das auf dem Produktinventar ver?ffentlicht wird und die Anzahl der ?nderungen aufzeichnet, und nur wenn sich das Etikett nicht ge?ndert hat, kann es ge?ndert werden.

 <code class="python">class Product:</code><pre class='brush:php;toolbar:false;'> Def __init __ (Selbst, ID, Name, Stock, Version):
    self.id = id
    self.name = name
    self.Stock = Stock
    self.version = Version

Def update_stock (self, new_stock, current_version):
    Wenn self.version == current_version:
        self.stock = new_stock
        self.version = 1
        RECHTEN SIE WAHR # UPDATE ERFORDERUNG ENTWEISE:
        FALSCH # UPDATE zurückgeben, fehlgeschlagen, die Daten wurden ge?ndert

Simulieren Sie gleichzeitige Updates

Produkt = Produkt (1, "iPhone", 100, 1)
thread1 = threading.thread (target = lambda: product.update_stock (90, 1))
thread2 = threading.thread (target = lambda: product.update_stock (80, 1))

thread1.start ()
Thread2.Start ()
thread1.join ()
thread2.join ()

print (f "endgültige Inventar

Dieser Code verwendet Python, um die Implementierung optimistischer Sperren zu simulieren. Beachten Sie, dass dies nur eine vereinfachte Version ist, und Probleme wie die Atomizit?t von Datenbanktransaktionen müssen in tats?chlichen Anwendungen berücksichtigt werden. Hast du es gesehen? Obwohl eine optimistische Verriegelung effizient ist, kann es zu Datenkonsistenz führen und erfordert geeignete Mechanismen, um mit Konflikten umzugehen.

Fall 2: Forum Post Kommentare

Forum Post -Kommentare, das Gleichzeitvolumen ist ebenfalls sehr gro?. Wenn Sie pessimistische Schl?sser verwenden, muss jeder Kommentar gesperrt werden, was zu ineffizient ist. Auch hier gelten optimistische Schl?sser. Wir k?nnen einen Mechanismus verwenden, der der Versionsnummer ?hnelt, oder einen Zeitstempel verwenden, um festzustellen, ob die Daten ge?ndert wurden.

Fall 3: Bankübertragung (ein anderer betont)

Wie oben erw?hnt, scheint die pessimistische Verriegelung eine sicherere Wahl zu sein, da dies die Konsistenz der Daten sicherstellen kann. Wenn das Gleichzeitvolumen jedoch extrem hoch ist, ist der Leistungsengpass der pessimistischen Verriegelung sehr offensichtlich. Zu diesem Zeitpunkt k?nnen wir in Betracht ziehen, optimistische Schl?sser und pessimistische Schl?sser zu kombinieren. Beispielsweise verwenden Sie optimistische Sperren für die Vorverarbeitung in hohen Parallelit?tsszenarien und die Verwendung pessimistischer Sperren für die endgültige Best?tigung nur dann, wenn das letzte Commit eingereicht wird. Dies kann sowohl Effizienz als auch Datenkonsistenz sicherstellen. Dies erfordert komplexere Strategien und Design. Kurz gesagt, es gibt kein absolutes Gut oder schlecht für optimistische Schl?sser und pessimistische Schl?sser. Welche Strategie zu w?hlen, h?ngt vom spezifischen Gesch?ftsszenario und den Anforderungen an die Datenkonsistenz ab. In hohen Parallelit?tsszenarien sind optimistische Schl?sser in der Regel effizienter, aber Datenkonflikte müssen mit Vorsicht behandelt werden. In Szenarien mit extrem hohen Anforderungen an die Datenkonsistenz sind pessimistische Schl?sser sicherer, aber die Leistung kann zu einem Engpass werden. Wenn Sie eine Wahl treffen, müssen Sie die Effizienz und die Datenkonsistenz ausw?gen und die entsprechende L?sung entsprechend der tats?chlichen Situation ausw?hlen oder sie sogar in Kombination verwenden. Denken Sie daran, es gibt keine Silberkugel, nur geeignete L?sungen. Ich wünschte, Sie werden ein Meister des Sperrmechanismus!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPraktische Anwendungsf?lle von Optimismus und pessimistischen Schl?sser im Gesch?ft. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!