Descubra como garantir a consistência dos seus dados com locks pessimistas e locks otimistas neste vídeo! Explore as diferenças entre essas duas abordagens cruciais para a integridade dos dados em condições de #concorrência e aprenda como aplicá-las na prática. Se você está buscando manter a estabilidade e confiabilidade dos dados em suas aplicações que lidam com concorrência e condições de corrida, as famosas race conditions, você precisa conhecer essas técnicas. Se quiser aprender mais sobre programação e tecnologia em geral, aqui tem 10% de desconto na Alura: http://alura.tv/diasdedev E se quiser apoiar o canal e me incentivar a continuar criando conteúdo gratuito, você pode considerar me dar um "Valeu Demais" aqui no YouTube ou se tornar um "sponsor" lá no GitHub: https://github.com/sponsors/CViniciusSDias ---------------------------------- Para mais conteúdos sobre boas práticas de programação, testes, arquitetura de software e tudo que há de bom, não se esqueça de se inscrever e ativar o sininho para receber notificações. Para entrar em contato: Telegram: https://t.me/diasdedev Twitter: https://twitter.com/cviniciussdias LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/cviniciussdias/ GitHub: https://github.com/CViniciusSDias/ 0:00 - Introdução 0:35 - Conhecendo o cenário de concorrência 1:10 - Iniciando a aplicação com condição de corrida 3:17 - Conhecendo o código com race condition 4:42 - Executando a aplicação em cenário de alta concorrência 5:43 - Problema de condição de corrida em alta concorrência 5:57 - O que causa race condition e o problema de consistência 8:22 - Aplicando lock otimista para garantir consistência de dados 13:40 - Vantagens e desvantagens de optimistic locking 15:41 - Aplicando lock pessimista para consistência de dados 18:27 - Vantagens e desvantagens de pessimistic locking 19:48 - Lock otimista vs Lock pessimista 20:18 - Conclusão ... https://www.youtube.com/watch?v=BsCdPKNX8rc