悲观锁和乐观锁
1.悲观锁 (Pessimistic Lock)
- 应用场景：适用于写操作频繁的场景，因为它假设数据在读取后很可能会被其他事务修改。总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。
- 实现方式：通过数据库锁（如行锁、表锁）或Java中的
synchronized关键字来实现。- 优点：
- 确保数据的一致性，避免并发修改带来的问题。
- 简单直接，容易理解和实现。
- 缺点：
- 性能开销较大，尤其是在高并发环境下，锁竞争会导致大量阻塞和上下文切换。
- 可能导致死锁。
2.乐观锁 (Optimistic Lock)
- 应用场景：适用于读操作频繁、写操作较少的场景，因为它假设数据在读取后不太可能被其他事务修改。每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制
- 实现方式：通常使用版本号或时间戳机制。在更新数据时，会检查当前版本号是否与读取时一致，如果一致则更新，否则重试或失败。
- 优点：
- 提高了系统的吞吐量，因为大多数情况下不需要加锁。
- 减少了锁竞争，提高了并发性能。
- 缺点：
- 实现复杂度较高，需要额外的版本控制机制。
- 在写操作频繁的情况下，可能会导致大量的重试，影响性能。
3.实际应用
- 数据库：许多关系型数据库（如MySQL）支持悲观锁和乐观锁。例如，MySQL的InnoDB引擎支持行级锁，而乐观锁可以通过类似于
SELECT ... FOR UPDATE的语句来实现。- Java：在Java中，悲观锁可以通过
synchronized关键字或ReentrantLock来实现，而乐观锁可以通过java.util.concurrent.atomic包中的原子类（如AtomicInteger、AtomicLong）来实现，这些类内部使用了CAS（Compare-And-Swap）机制。
4.示例代码
悲观锁示例（Java）
public class PessimisticLockExample {
private final Object lock = new Object();
public void criticalSection() {
synchronized (lock) {
// 临界区代码
}
}
}乐观锁示例
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class OptimisticLockExample {
private AtomicInteger value = new AtomicInteger(0);
public void increment() {
int oldValue;
int newValue;
do {
// 获取当前值
oldValue = value.get();
// 计算新值
newValue = oldValue + 1;
// 尝试用CAS将旧值替换为新值
} while (!value.compareAndSet(oldValue, newValue));
}
}原文地址：https://blog.csdn.net/qq_61576108/article/details/140683942
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