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深入理解Yii2.0乐观锁与悲观锁的原理与使用(深入理解llvm)
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本文介绍了深入理解Yii2.0乐观锁与悲观锁的原理与使用，分享给大家，具体如下：
Web应用往往面临多用户环境，这种情况下的并发写入控制， 几乎成为每个开发人员都必须掌握的一项技能。
在并发环境下，有可能会出现脏读（Dirty Read）、不可重复读（Unrepeatable Read）、 幻读（Phantom Read）、更新丢失（Lost update）等情况。具体的表现可以自行搜索。
为了应对这些问题，主流数据库都提供了锁机制，并引入了事务隔离级别的概念。 这里我们都不作解释了，拿这些关键词一搜，网上大把大把的。
但是，就于具体开发过程而言，一般分为悲观锁和乐观锁两种方式来解决并发冲突问题。
乐观锁
乐观锁（optimistic locking）表现出大胆、务实的态度。使用乐观锁的前提是， 实际应用当中，发生冲突的概率比较低。他的设计和实现直接而简洁。 目前Web应用中，乐观锁的使用占有绝对优势。
因此，Yii也为ActiveReocrd提供了乐观锁支持。
根据Yii的官方文档，使用乐观锁，总共分4步：
为需要加锁的表增加一个字段，用于表示版本号。 当然相应的Model也要为该字段的加入，作出适当调整。比如， rules() 中要加入该字段。 重载 yiidbActiveRecord::optimisticLock() 方法，返回上一步中的字段名。 在记录的修改页面表单中，加入一个 <input type="hidden"> 用于暂存读取时的记录的版本号。 在保存代码的地方，使用 try ... catch 看看是否能捕获一个 yiidbStaleObjectException 异常。如果是，说明在本次修改这个记录的过程中， 该记录已经被修改过了。简单应对的话，可以作出相应提示。智能点的话， 可以合并不冲突的修改，或者显示一个diff页面。从本质上来讲，乐观锁并没有像悲观锁那样使用数据库的锁机制。 乐观锁通过在表中增加一个计数字段，来表示当前记录被修改的次数（版本号）。
然后在更新、删除前通过比对版本号来实现乐观锁。
声明版本号字段
版本号是实现乐观锁的根本所在。所以第一步，我们要告诉Yii，哪个字段是版本号字段。 这个由 yiidbBaseActiveRecord 负责:
这个方法返回 null ，表示不使用乐观锁。那么我们的Model中，要对此进行重载。 返回一个字符串，表示我们用于标识版本号的字段。比如可以这样:
说明当前的ActiveRecord中，有一个 ver 字段，可以为乐观锁所用。 那么Yii具体是如何借助这个 ver 字段实现乐观锁的呢？
更新过程
具体来讲，使用乐观锁之后的更新过程，就是这么一个流程：
读取要更新的记录。 对记录按照用户的意愿进行修改。当然，这个时候不会修改 ver 字段。 这个字段对用户是没意义的。 在保存记录前，再次读取这个记录的 ver 字段，与之前读取的值进行比对。 如果 ver 不同，说明在用户修改过程中，这个记录被别人改动过了。那么， 我们要给出提示。 如果 ver 相同，说明这个记录未被修改过。那么，对 ver ＋1， 并保存这个记录。这样子就完成了记录的更新。同时，该记录的版本号也加了1。由于ActiveRecord的更新过程最终都需要调用 yiidbBaseActiveRecord::updateInteranl() ，理所当然地，处理乐观锁的代码， 也就隐藏在这个方法中:
从上面的代码中，我们不难得出：
当 optimisticLock() 返回 null 时，乐观锁不会被启用。 版本号只增不减。 通过乐观锁的条件有2个，一是主键要存在，二是要能够完成更新。 当启用乐观锁后，只有下列两种情况会抛出 StaleObjectException 异常： 当记录在被别人删除后，由于主键已经不存在，更新失败。 版本号已经变更，不满足更新的第二个条件。删除过程
与更新过程相比，删除过程的乐观锁，更简单，更好理解。代码仍在 yiidbBaseActiveRecord 中:
比起更新过程，删除过程确实要简单得多。唯一的区别就是省去了版本号＋1的步骤。 都要删除了，版本号＋1有什么意义？
乐观锁失效
乐观锁存在失效的情况，属小概率事件，需要多个条件共同配合才会出现。如：
应用采用自己的策略管理主键ID。如，常见的取当前ID字段的最大值＋1作为新ID。 版本号字段 ver 默认值为 0 。 用户A读取了某个记录准备修改它。该记录正好是ID最大的记录，且之前没被修改过， ver 为默认值 0。 在用户A读取完成后，用户B恰好删除了该记录。之后，用户C又插入了一个新记录。 此时，阴差阳错的，新插入的记录的ID与用户A读取的记录的ID是一致的， 而版本号两者又都是默认值 0。 用户A在用户C操作完成后，修改完成记录并保存。由于ID、ver均可以匹配上， 因此用户A成功保存。但是，却把用户C插入的记录覆盖掉了。乐观锁此时的失效，根本原因在于应用所使用的主键ID管理策略， 正好与乐观锁存在极小程度上的不兼容。
两者分开来看，都是没问题的。组合到一起之后，大致看去好像也没问题。 但是bug之所以成为bug，坑之所以能够坑死人，正是由于其隐蔽性。
对此，也有一些意见提出来，使用时间戳作为版本号字段，就可以避免这个问题。 但是，时间戳的话，如果精度不够，如毫秒级别，那么在高并发，或者非常凑巧情况下， 仍有失效的可能。而如果使用高精度时间戳的话，成本又太高。
使用时间戳，可靠性并不比使用整型好。问题还是要回到使用严谨的主键成生策略上来。
悲观锁
正如其名字，悲观锁（pessimistic locking）体现了一种谨慎的处事态度。其流程如下：
在对任意记录进行修改前，先尝试为该记录加上排他锁（exclusive locking）。 如果加锁失败，说明该记录正在被修改，那么当前查询可能要等待或者抛出异常。 具体响应方式由开发者根据实际需要决定。 如果成功加锁，那么就可以对记录做修改，事务完成后就会解锁了。 其间如果有其他对该记录做修改或加排他锁的操作，都会等待我们解锁或直接抛出异常。悲观锁确实很严谨，有效保证了数据的一致性，在C/S应用上有诸多成熟方案。 但是他的缺点与优点一样的明显：
悲观锁适用于可靠的持续性连接，诸如C/S应用。 对于Web应用的HTTP连接，先天不适用。 锁的使用意味着性能的损耗，在高并发、锁定持续时间长的情况下，尤其严重。 Web应用的性能瓶颈多在数据库处，使用悲观锁，进一步收紧了瓶颈。 非正常中止情况下的解锁机制，设计和实现起来很麻烦，成本还很高。 不够严谨的设计下，可能产生莫名其妙的，不易被发现的， 让人头疼到想把键盘一巴掌碎的死锁问题。总体来看，悲观锁不大适应于Web应用，Yii团队也认为悲观锁的实现过于麻烦， 因此，ActiveRecord也没有提供悲观锁。
作为Yii的构成基因之一的Ruby on rails，他的ActiveReocrd模型，倒是提供了悲观锁， 但是使用起来也很麻烦。
悲观锁的实现
虽然悲观锁在Web应用上存在诸多不足，实现悲观锁也需要解决各种麻烦。但是， 当用户提出他就是要用悲观锁时，牙口再不好的码农，就是咬碎牙也是要啃下这块骨头来。
对于一个典型的Web应用而言，这里提供个人常用的方法来实现悲观锁。
首先，在要锁定的表里，加一个字段如 locked_at ，表示当前记录被锁定时的时间， 当为 0 时，表示该记录未被锁定，或者认为这是年时加的锁。
当要修改某个记录时，先看看当前时间与 locked_at 字段相差是否超过预定的一个时长T，比如 min ，1 h 之类的。
如果没超过，说明该记录有人正在修改，我们暂时不能打开（读取）他来修改。 否则，说明可以修改，我们先将当前时间戳保存到该记录的 locked_at 字段。 那么之后的时长T内如果有人要来改这个记录，他会由于加锁失败而无法读取， 从而无法修改。
我们在完成修改后，即将保存时，要比对现在的 locked_at 。只有在 locked_at 一致时，才认为刚刚是我们加的锁，我们才可以保存。 否则，说明在我们加锁后，又有人加了锁正在修改， 或者已经完成了修改，使得 locked_at 归 0。
这种情况主要是由于我们的修改时长过长，超过了预定的T。原先的加锁自动解开， 其他用户可以在我们加锁时刻再过T之后，重新加上自己的锁。换句话说， 此时悲观锁退化为乐观锁。
大致的原理性代码如下:
上面的代码对比乐观锁，主要不同点在于：
新增加了一个加锁方法，一个获取锁定最大时长的方法。 保存时不再是把标识字段＋1，而是把标识字段置0。在具体使用方法上，可以参照以下代码:
上述方法实现的悲观锁，避免了使用数据库自身的锁机制，契合Web应用的特点， 具有一定的适用性，但是也存在一定的缺陷：
最长允许锁定时长会带来一定的副作用。时间定得长了，可能要等很长时间， 才能重新编辑非正常解锁的记录。时间定得短了，则经常退化成乐观锁。 时间戳精度问题。如果精度不够，那么在加锁时，与我们讨论过的乐观锁失效存， 在同样的漏洞。 这种形式的锁定，只是应用层面的锁定，并非数据库层面的锁定。 如果存在应用之外对于数据库的写入操作。这个锁定机制是无效的。标签: 深入理解llvm
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