不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
并发控制，怎么能少了乐观锁和悲观锁呢
在数据库的实际使用过程中，我们常常会遇到不希望数据被同时写或者读的情景，例如秒杀场景下，两个请求同时读到系统还有库存1个，然后又先后把库存更新为0，这时候就会出现超卖的情况，这时候货物的实际库存和我们的记录就会对应不上了。
我们平时编写程序的时候，有很多情况下需要考虑线程安全问题，一个全局的变量如果有可能会被多个同时执行的线程去修改，那么对于这个变量的修改就需要有一种机制去保证值的正确性和一致性，这种机制普遍的做法就是加锁。其实也很好理解，和现实中一样，多个人
并发控制，怎么能少了乐观锁和悲观锁呢
一般我们在更新文档时，主要的操作流程时：读取文档->修改->提交保存。数据中心等保存的都是最新一次提交的内容。
在数据库的实际使用过程中，我们常常会遇到不希望数据被同时写或者读的情景，例如秒杀场景下，两个请求同时读到系统还有库存1个，然后又先后把库存更新为0，这时候就会出现超卖的情况，这时候货物的实际库存和我们的记录就会对应不上了。
在计算机科学中，锁(lock)或互斥(mutex)是一种同步机制，用于在有许多执行线程的环境中强制对资源的访问限制。锁旨在强制实施互斥排他、并发控制策略。
在数据库的实际使用过程中，我们常常会遇到不希望数据被同时写或者读的情景，例如秒杀场景下，两个请求同时读到系统还有库存1个，然后又先后把库存更新为0，这时候就会出现超卖的情况，这时候货物的实际库存和我们的记录就会对应不上了。
锁的状态总共有四种，级别由低到高依次为：无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁，这四种锁状态分别代表什么，为什么会有锁升级？其实在 JDK 1.6之前，synchronized 还是一个重量级锁，是一个效率比较低下的锁，但是在JDK 1.6后，Jvm为了提高锁的获取与释放效率
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
并发控制，怎么能少了乐观锁和悲观锁呢
我们平时编写程序的时候，有很多情况下需要考虑线程安全问题，一个全局的变量如果有可能会被多个同时执行的线程去修改，那么对于这个变量的修改就需要有一种机制去保证值的正确性和一致性，这种机制普遍的做法就是加锁。其实也很好理解，和现实中一样，多个人
在数据库的实际使用过程中，我们常常会遇到不希望数据被同时写或者读的情景，例如秒杀场景下，两个请求同时读到系统还有库存1个，然后又先后把库存更新为0，这时候就会出现超卖的情况，这时候货物的实际库存和我们的记录就会对应不上了。
在计算机科学中，锁(lock)或互斥(mutex)是一种同步机制，用于在有许多执行线程的环境中强制对资源的访问限制。锁旨在强制实施互斥排他、并发控制策略。
一般我们在更新文档时，主要的操作流程时：读取文档->修改->提交保存。数据中心等保存的都是最新一次提交的内容。
我们平时编写程序的时候，有很多情况下需要考虑线程安全问题，一个全局的变量如果有可能会被多个同时执行的线程去修改，那么对于这个变量的修改就需要有一种机制去保证值的正确性和一致性，这种机制普遍的做法就是加锁。其实也很好理解，和现实中一样，多个人
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
锁的状态总共有四种，级别由低到高依次为：无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁，这四种锁状态分别代表什么，为什么会有锁升级？其实在 JDK 1.6之前，synchronized 还是一个重量级锁，是一个效率比较低下的锁，但是在JDK 1.6后，Jvm为了提高锁的获取与释放效率
我们平时编写程序的时候，有很多情况下需要考虑线程安全问题，一个全局的变量如果有可能会被多个同时执行的线程去修改，那么对于这个变量的修改就需要有一种机制去保证值的正确性和一致性，这种机制普遍的做法就是加锁。其实也很好理解，和现实中一样，多个人
并发控制，怎么能少了乐观锁和悲观锁呢
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
锁的状态总共有四种，级别由低到高依次为：无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁，这四种锁状态分别代表什么，为什么会有锁升级？其实在 JDK 1.6之前，synchronized 还是一个重量级锁，是一个效率比较低下的锁，但是在JDK 1.6后，Jvm为了提高锁的获取与释放效率
一般我们在更新文档时，主要的操作流程时：读取文档->修改->提交保存。数据中心等保存的都是最新一次提交的内容。
在数据库的实际使用过程中，我们常常会遇到不希望数据被同时写或者读的情景，例如秒杀场景下，两个请求同时读到系统还有库存1个，然后又先后把库存更新为0，这时候就会出现超卖的情况，这时候货物的实际库存和我们的记录就会对应不上了。
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
并发控制，怎么能少了乐观锁和悲观锁呢
在数据库的实际使用过程中，我们常常会遇到不希望数据被同时写或者读的情景，例如秒杀场景下，两个请求同时读到系统还有库存1个，然后又先后把库存更新为0，这时候就会出现超卖的情况，这时候货物的实际库存和我们的记录就会对应不上了。
并发控制，怎么能少了乐观锁和悲观锁呢
在计算机科学中，锁(lock)或互斥(mutex)是一种同步机制，用于在有许多执行线程的环境中强制对资源的访问限制。锁旨在强制实施互斥排他、并发控制策略。
锁的状态总共有四种，级别由低到高依次为：无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁，这四种锁状态分别代表什么，为什么会有锁升级？其实在 JDK 1.6之前，synchronized 还是一个重量级锁，是一个效率比较低下的锁，但是在JDK 1.6后，Jvm为了提高锁的获取与释放效率
我们平时编写程序的时候，有很多情况下需要考虑线程安全问题，一个全局的变量如果有可能会被多个同时执行的线程去修改，那么对于这个变量的修改就需要有一种机制去保证值的正确性和一致性，这种机制普遍的做法就是加锁。其实也很好理解，和现实中一样，多个人
在数据库的实际使用过程中，我们常常会遇到不希望数据被同时写或者读的情景，例如秒杀场景下，两个请求同时读到系统还有库存1个，然后又先后把库存更新为0，这时候就会出现超卖的情况，这时候货物的实际库存和我们的记录就会对应不上了。
一般我们在更新文档时，主要的操作流程时：读取文档->修改->提交保存。数据中心等保存的都是最新一次提交的内容。