理解乐观锁和悲观锁

理解乐观锁和悲观锁

在多线程或分布式系统中，数据的并发访问控制是一个重要的问题。乐观锁和悲观锁是两种常见的解决方案，它们分别基于不同的假设来处理数据的并发访问。本文将详细介绍这两种锁机制的概念、实现方式和适用场景。

乐观锁

乐观锁的基本假设是：每次去拿数据的时候别人不会修改，所以不会上锁，但是每次要拿数据的时候都会先判断数据是否被别人修改。

实现方式

1. 版本号机制：在数据表中增加一个版本号字段，每次更新数据时，版本号加1。更新前检查版本号是否发生变化，如果发生变化则更新失败。

   UPDATE table SET value = ?, version = version + 1 WHERE id = ? AND version = ?
   

2. 时间戳机制：在数据表中增加一个时间戳字段，每次更新数据时，时间戳更新为当前时间。更新前检查时间戳是否发生变化，如果发生变化则更新失败。

   UPDATE table SET value = ?, timestamp = CURRENT_TIMESTAMP WHERE id = ? AND timestamp = ?
   

使用场景

• 多读少写：适用于读多写少的场景，因为乐观锁在读取数据时不加锁，可以提高读取的吞吐量。
• 低并发：适用于并发冲突较少的场景，因为乐观锁在更新数据时需要检查数据是否被修改，如果冲突频繁，可能会导致大量重试。

悲观锁

悲观锁的基本假设是：认为每次去拿数据的时候别人都会修改，所以每次都会上锁。

实现方式

1. 数据库锁：使用数据库的锁机制，如 SELECT ... FOR UPDATE。

   SELECT * FROM table WHERE id = ? FOR UPDATE
   

2. 编程语言级别的锁：使用编程语言提供的锁机制，如Java中的 synchronized 关键字或 ReentrantLock。

   synchronized (lockObject) {
       // ...
   }
   

使用场景

• 多写少读：适用于写多读少的场景，因为悲观锁在读取数据时就加锁，可以确保数据的一致性。
• 高并发：适用于并发冲突较多的场景，因为悲观锁在读取数据时就加锁，可以避免频繁的更新冲突。