Java高并发如何解决什么方式解决

1、要测试锁定的状况，可以利用MySQL的Command Mode，开二个视窗来做测试。
表的基本结构如下:
表中内容如下:
开启两个测试窗口，在其中一个窗口执行select * from ta for update0
然后在另外一个窗口执行update操作如下图:
等到一个窗口commit后的图片如下:
到这里，悲观锁机制你应该了解一些了吧~
乐观锁，大多是基于数据版本Version）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通
过为数据库表增加一个“version”字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数据
库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。对于上面修改用户帐户信息
这条sql语句锁定了account表中所有符合检索条件（name=”Erica”）的记录。
本次事务提交之前（事务提交时会释放事务过程中的锁），外界无法修改这些记录。
Hibernate的悲观锁，也是基于数据库的锁机制实现。
下面的代码实现了对查询记录的加锁：
String hqlStr ="from TUser as user where ='Erica'";
另外一种是数据库层次上的，比较典型的就是悲观锁和乐观锁。这里我们重点讲解的就是悲观锁（传统的物理锁）和乐观锁。
悲观锁(Pessimistic Locking):
悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，
在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。
可以在同一时间访问同一个方法，这就是异步。
在补充一下(脏数据和不可重复读的相关概念):
脏数据
脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这
个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据(Dirty Data)，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。
同步在一定程度上可以看做是单线程，这个线程请求一个方法后就待这个方法给他回复，否则他不往下执行(死心眼)。
异步在一定程度上可以看做是多线程的(废话，一个线程怎么叫异步)，请求一个方法后，就不管了，继续执行其他的方法。
同步就是一件事，一件事情一件事的做。
异步就是，做一件事情，不引响做其他事情。
例如：吃饭和说话，只能一件事一件事的来，因为只有一张嘴。
注意，只有在查询开始之前（也就是Hiberate生成SQL之前）设定加锁，才会
真正通过数据库的锁机制进行加锁处理，否则，数据已经通过不包含for update
子句的Select SQL加载进来，所谓数据库加锁也就无从谈起。
为了更好的理解select... for update的锁表的过程，本人将要以mysql为例，进行相应的讲解
悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统
中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。
一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用：
select * from account where name=”Erica” for update
optimistic-lock属性有如下可选取值：
Ø none
无乐观锁
Ø version
通过版本机制实现乐观锁
Ø dirty
通过检查发生变动过的属性实现乐观锁
version=1的旧数据修改的结果覆盖操作员A的操作结果的可能。从上面的例子可以看出，乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销（操作员A
和操作员B操作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系统整体性能表现。需要注意的是，乐观锁机制往往基于系统中的数据存储
逻辑，因此也具备一定的局限性，如在上例中，由于乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户余额更新操作不受我们系统的控制，因此可能
不可重复读
不可重复读是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读
2、如何处理并发和同步
乐观锁(Optimistic Locking):
相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。但随之
而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。如一个金融系统，当某个操作员读取用户的数据，并在读出的用户数
至数据库更新，此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录version更新为2。4操作员B完成了操作，也将版本号加一
（version=2）试图向数据库提交数据（balance=$80），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员B提交的数据版本号为2，数据库记录当前版
本也为2，不满足“提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新“的乐观锁策略，因此，操作员B的提交被驳回。这样，就避免了操作员B用基于
会造成脏数据被更新到数据库中。在系统设计阶段，我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性，并进行相应调整（如将乐观锁策略在数据库存储过程中实
现，对外只开放基于此存储过程的数据更新途径，而不是将数据库表直接对外公开）。Hibernate在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。如果不用考虑外
部系统对数据库的更新操作，利用Hibernate提供的透明化乐观锁实现，将大大提升我们的生产力。
Ø LockMode. UPGRADE_NOWAIT：Oracle的特定实现，利用Oracle的for
update nowait子句实现加锁。
上面这两种锁机制是我们在应用层较为常用的，加锁一般通过以下方法实现：
Criteria.setLockMode
Query.setLockMode
Session.lock
from t_user tuser0_ where (tuser0_.name='Erica' ) for update
这里Hibernate通过使用数据库的for update子句实现了悲观锁机制。
Hibernate的加锁模式有：
Ø LockMode.NONE：无锁机制。
Ø LockMode.WRITE：Hibernate在Insert和Update记录的时候会自动获取
Ø LockMode.READ：Hibernate在读取记录的时候会自动获取。
以上这三种锁机制一般由Hibernate内部使用，如Hibernate为了保证Update
过程中对象不会被外界修改，会在save方法实现中自动为目标对象加上WRITE锁。
Ø LockMode.UPGRADE：利用数据库的for update子句加锁。
但吃饭和听音乐是异步的，因为，听音乐并不引响我们吃饭。
对于Java程序员而言，我们会经常听到同步关键字synchronized，假如这个同步的监视对象是类的话，那么如果当一个对象
访问类里面的同步方法的话，那么其它的对象如果想要继续访问类里面的这个同步方法的话，就会进入阻塞，只有等前一个对象
执行完该同步方法后当前对象才能够继续执行该方法。这就是同步。相反，如果方法前没有同步关键字修饰的话，那么不同的对象
对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题，
但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。
为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步
1、同步和异步的区别和联系
的例子而言，假设数据库中帐户信息表中有一个version字段，当前值为1；而当前帐户余额字段（balance）为$100。操作员A此时将其读出
（version=1），并从其帐户余额中扣除$50（$100-$50）。2在操作员A操作的过程中，操作员B也读入此用户信息（version=1），并从其帐
户余额中扣除$20（$100-$20）。3操作员A完成了修改工作，将数据版本号加一（version=2），连同帐户扣除后余额（balance=$50），提交
需要注意的是for update要放到mysql的事务中，即begin和commit中，否者不起作用。
至于是锁住整个表还是锁住选中的行，请参考:
/xiohao/p/4385768.html
至于hibernate中的悲观锁使用起来比较简单，这里就不写demo了~感兴趣的自己e="com.xiaohao.test">
<classname="User"table="user"optimistic-lock="version">
<idname="id">
<generatorclass="native"/>
</id>
<!--version标签必须跟在id标签后面-->
返回的所有user记录进行加锁。
观察运行期Hibernate生成的SQL语句：
select tuser0_.id as id, tuser0_.name as name, tuser0_.group_id
as group_id, tuser0_.user_type as user_type, tuser0_.sex as sex