CountDownLatch使用案例

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直到它拿到锁。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。

悲观所的简单实现方式:
select……for update
如:A 和 B 两个人同时执行下面的SQL:
select * from student where id = 1 for update;
当A在执行,还未提交当前事务,此时,B不能执行该SQL,处于阻塞状态

优点:安全,在执行大量的修改数据操作的时候使用
缺点:效率较低,如果操作中查询居多,修改较少的情况,不建议使用悲观锁

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。
原理:
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| id | name | gender | age | height | version |

+—-+———+———-+——+———-+———–+

| 1 | Jay | male | 29 | 1.88 | 1 |

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在表中添加一个int类型的列:version
在执行修改之前,先将当前数据的version查询出来: select version from student where id = 1

然后在修改的时候,在条件中增加version: update student set name = ‘lucy’ ,version = version+ 1 where id = 1 and version = 1
此时,如果另一个并发的事务同时修改这条数据的时候,执行的SQL:
update student set name = ‘lily’ ,version = version+ 1 where id = 1 and version = 1
因为前一个事务已经将version修改为2, 所以这条SQL执行返回的受影响的行数为0(表示修改失败),给用户相应的提示信息即可

优点: 相对于悲观所而言,乐观锁执行的效率更高
缺点: 当执行大量的修改操作的时候,会经常出现修改失败的情况,用户体验不好
建议在执行查询多,修改少的时候使用

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