Java面试--乐观锁和悲观锁

本文探讨了Java面试中常见的乐观锁和悲观锁的概念。乐观锁主要通过版本号机制和CAS操作实现,假设并发冲突较少,适用于读多写少的场景。悲观锁则在读写操作时都加锁,确保数据一致性,适合写多读少的场景。根据不同的应用需求,选择合适的锁策略可以提高系统性能。

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面试题:乐观锁和悲观锁的区别

一、乐观锁
总是认为不会产生并发问题,每次去取数据的时候总认为不会有其他线程对数据进行修改,因此不会上锁,但是在更新时会判断其他线程在这之前有没有对数据进行修改,一般会使用版本号机制或CAS操作实现
version方式:
一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段,表示数据被修改的次数,当数据被修改时,version值会加一。当线程A要更新数据值时,在读取数据的同时也会读取version值,在提交更新时,若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新,否则重试更新操作,直到更新成功。

update table set x=x+1, version=version+1 where id=#{id} and version=#{version};  

CAS操作方式:
即compare and swap 或者 compare and set,涉及到三个操作数,数据所在的内存值,预期值,新值。当需要更新时,判断当前内存值与之前取到的值是否相等,若相等,则用新值更新,若失败则重试,一般情况下是一个自旋操作,即不断的重试。
二、悲观锁
总是假设最坏的情况,每次取数据时都认为其他线程会修改,所以都会加锁(读锁、写锁、行锁等),当其他线程想要访问数据时,都需要阻塞挂起。可以依靠数据库实现,如行锁、读锁和写锁等,都是在操作之前加锁,在Java中,synchronized的思想也是悲观锁。
三、适用场景
悲观锁:比较适合写入操作比较频繁的场景,如果出现大量的读取操作,每次读取的时候都会进行加锁,这样会增加大量的锁的开销,降低了系统的吞吐量。
乐观锁:比较适合读取操作比较频繁的场景,如果出现大量的写入操作,数据发生冲突的可能性就会增大,为了保证数据的一致性,应用层需要不断的重新获取数据,这样会增加大量的查询操作,降低了系统的吞吐量。
总结:两种所各有优缺点,读取频繁使用乐观锁,写入频繁使用悲观锁。


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