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乐观锁与悲观锁的概念

news 来源：原创 2025/6/18 22:03:31

在多线程或多进程并发访问同一资源的情况下，为了防止数据的不一致性和竞态条件，常常需要使用锁机制来控制并发访问。锁机制大致可以分为 乐观锁（Optimistic Locking）和 悲观锁（Pessimistic Locking）。这两种锁的工作方式不同，各有优缺点，适用于不同的场景。以下是对它们的详细介绍。

一、悲观锁（Pessimistic Locking）

1. 定义

悲观锁是指在操作数据时，假设数据会被其他事务或线程修改，因此在操作数据前，先对数据加锁，确保其他事务或线程无法同时访问这些数据，直到当前操作完成。

悲观锁的核心思想是：不信任其他线程或进程，认为在并发情况下，资源竞争会发生，因此需要通过加锁来避免冲突。

2. 工作原理

在对资源进行操作之前，悲观锁会阻塞其他并发操作，直到当前操作完成。这意味着其他事务必须等待锁释放后才能继续执行。
这种方式通过加锁机制保证数据的一致性，但可能导致 性能下降，因为会有线程等待锁释放。

3. 实现方式

悲观锁通常通过 数据库锁 来实现，最常见的实现方式有：

行级锁：对数据表中的某一行加锁，其他线程无法修改该行的数据。
表级锁：对整个数据表加锁，阻止其他线程对该表中的数据进行操作。
共享锁与排他锁：共享锁允许多个事务并发读数据，排他锁则只允许当前事务对数据进行读写操作，其他事务无法访问。

例如，在 SQL 中可以使用 SELECT FOR UPDATE 来实现悲观锁：

BEGIN TRANSACTION;
SELECT * FROM inventory WHERE product_id = 101 FOR UPDATE;  -- 行级锁
UPDATE inventory SET quantity = quantity - 1 WHERE product_id = 101;
COMMIT;

4. 优缺点

优点：
- 保证了数据一致性，避免了并发冲突。
- 适用于写操作多、竞争激烈的场景。
缺点：
- 性能问题：由于事务必须等到锁被释放才能执行，可能导致阻塞，降低并发性能。
- 死锁问题：多个事务可能相互等待，导致死锁，需要额外的机制来避免死锁。

5. 适用场景

适合写多读少的场景，特别是当数据冲突的概率较高时。例如：银行转账、支付系统等操作复杂、对一致性要求高的场景。

二、乐观锁（Optimistic Locking）

1. 定义

乐观锁与悲观锁相反，乐观锁的思想是：假设没有其他事务会修改数据，只有在提交数据时，才去验证数据是否发生变化。如果数据在此期间被修改过，当前事务将回滚或重试。

乐观锁的核心思想是：相信其他线程或进程不会修改数据，因此不需要加锁，直到提交数据时才进行冲突检查。

2. 工作原理

在操作数据时，不会立即加锁。乐观锁假设并发冲突发生的概率较低，因此不进行加锁操作。
在提交数据时，乐观锁会检查数据是否被其他事务修改过，如果数据没有变化，则提交更新；如果数据已被修改，则回滚或提示用户重新操作。

乐观锁通常是通过 版本号 或 时间戳 来实现的。

3. 实现方式

乐观锁的实现方法主要有两种：

版本号机制：每条记录都包含一个版本号或时间戳，在读取数据时获取版本号，更新时检查版本号是否一致。
时间戳机制：每条记录都包含一个时间戳，表示最后更新时间。在更新时，验证记录的时间戳是否与当前数据一致。

例如，在 SQL 中使用版本号来实现乐观锁：

-- 假设数据表中有一个版本号字段 version
SELECT quantity, version FROM inventory WHERE product_id = 101;-- 更新时带上版本号
UPDATE inventory 
SET quantity = quantity - 1, version = version + 1
WHERE product_id = 101 AND version = @version;

4. 优缺点

优点：
- 提高并发性：乐观锁不会在数据读取时加锁，允许更多的并发操作，提高系统吞吐量。
- 适用于 读多写少 的场景，尤其是数据冲突概率较低时，能够显著提升性能。
- 无死锁问题：因为没有锁的等待机制，因此不会发生死锁。
缺点：
- 如果数据冲突较频繁，更新操作会失败并需要重试，导致性能下降。
- 需要额外的冲突检测机制，如版本号或时间戳，增加了系统的复杂度。

5. 适用场景

适合读多写少的场景，特别是当数据冲突的概率较低时。例如：商品库存管理、新闻网站文章编辑、日志记录等场景。

三、乐观锁与悲观锁的对比

特性	悲观锁	乐观锁
工作原理	假设会发生冲突，读取数据时就加锁。	假设不会发生冲突，只有提交时才检查冲突。
锁的类型	行级锁、表级锁、共享锁、排他锁等。	版本号、时间戳等。
并发性能	低，因为每个事务都需要等待锁释放。	高，因为没有加锁操作，事务可以并发执行。
数据一致性	高，能够确保数据不会被其他事务修改。	可能存在并发冲突，需要冲突检测。
死锁问题	可能发生死锁，多个事务互相等待。	不会发生死锁。
适用场景	适合写多读少的场景，如资金转账、银行业务等。	适合读多写少的场景，如商品库存管理、Web 内容管理等。

四、如何选择乐观锁与悲观锁？

选择使用乐观锁还是悲观锁，取决于业务场景的需求、系统的并发特性和对数据一致性的要求：

如果业务场景中读多写少，且对并发性能要求较高，同时数据冲突概率较低，可以使用 乐观锁，例如电商网站中的商品库存管理、社交媒体文章的评论数等。
如果业务场景中写多读少，或者并发修改的情况较为常见，且需要强一致性保障，适合使用 悲观锁，例如银行转账、库存管理等资金交易类系统。
混合使用：在某些系统中，乐观锁和悲观锁可以根据具体业务需求进行混合使用。例如，对于热点数据（如库存数量），可以采用悲观锁来确保数据一致性，而对于其他数据，则使用乐观锁来提高性能。

悲观锁和乐观锁各有优劣，适用于不同的场景。悲观锁保证了数据的一致性，但牺牲了系统的并发性能，适合高并发写操作的场景；而乐观锁提高了并发性能，适合高并发读操作的场景，但可能在数据冲突时需要额外的处理逻辑。在实际应用中，根据系统的并发特性和业务需求选择合适的锁机制，才能最大化系统的效率和稳定性。

一、悲观锁（Pessimistic Locking）

1. 定义

2. 工作原理

3. 实现方式

4. 优缺点

5. 适用场景

二、乐观锁（Optimistic Locking）

1. 定义

2. 工作原理

3. 实现方式

4. 优缺点

5. 适用场景

三、乐观锁与悲观锁的对比

四、如何选择乐观锁与悲观锁？

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