详解乐观锁和悲观锁

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原创最新推荐文章于 2026-02-13 19:15:21 发布 1.2w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

锁进阶 -- 锁策略(乐观锁和悲观锁、重量级锁和轻量级锁、自旋锁和挂起等待锁、可重入锁和不可重入锁、公平锁和非公平锁、读写锁) 介绍了以下锁策略：乐观锁和悲观锁、重量级锁和轻量级锁、自旋锁和挂起等待锁、可重入锁和不可重入锁、公平锁和非公平锁、读写锁；阅读详情

前言

乐观锁和悲观锁问题，是出现频率比较高的面试题。本文将由浅入深，逐步介绍它们的基本概念、实现方式(含实例)、适用场景。

一、基本概念

乐观锁和悲观锁是两种思想，用于解决并发场景下的数据竞争问题。

乐观锁：乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据。因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据：如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作。
悲观锁：悲观锁在操作数据时比较悲观，认为别人会同时修改数据。因此操作数据时直接把数据锁住，直到操作完成后才会释放锁；上锁期间其他人不能修改数据。

二、实现方式(含实例)

在说明实现方式之前，需要明确：乐观锁和悲观锁是两种思想，它们的使用是非常广泛的，不局限于某种编程语言或数据库。

悲观锁的实现方式是加锁，加锁既可以是对代码块加锁（如Java的synchronized关键字），也可以是对数据加锁（如MySQL中的排它锁）。

乐观锁的实现方式主要有两种：CAS机制和版本号机制，下面详细介绍。

1、CAS（Compare And Swap）

CAS操作包括了3个操作数：

需要读写的内存位置(V)
进行比较的预期值(A)
拟写入的新值(B)

CAS操作逻辑如下：如果内存位置V的值等于预期的A值，则将该位置更新为新值B，否则不进行任何操作。许多CAS的操作是自旋的：如果操作不成功，会一直重试，直到操作成功为止。

这里引出一个新的问题，既然CAS包含了Compare和Swap两个操作，它又如何保证原子性呢？答案是：CAS是由CPU支持的原子操作，其原子性是在硬件层面进行保证的。

下面以Java中的自增操作(i++)为例，看一下悲观锁和CAS分别是如何保证线程安全的。我们知道，在Java中自增操作不是原子操作，它实际上包含三个独立的操作：（1）读取i值；（2）加1；（3）将新值写回i

因此，如果并发执行自增操作，可能导致计算结果的不准确。在下面的代码示例中：value1没有进行任何线程安全方面的保护，value2使用了乐观锁(CAS)，value3使用了悲观锁(synchronized)。运行程序，使用1000个线程同时对value1、value2和value3进行自增操作，可以发现：value2和value3的值总是等于1000，而value1的值常常小于1000。

public class CAS {
    //value1：线程不安全
    private static int value1 = 0;

    //value2：使用乐观锁
    private static AtomicInteger value2 = new AtomicInteger(0);

    //value3：使用悲观锁
    private static int value3 = 0;

    private static synchronized void increaseValue3(){
        value3++;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //开启1000个线程，并执行自增操作
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        Thread.sleep(100);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    value1++;
                    value2.getAndIncrement();
                    increaseValue3();
                }
            }).start();
        }
        //打印结果
        Thread.sleep(1000);
        System.out.println("线程不安全：" + value1);
        System.out.println("乐观锁(AtomicInteger)：" + value2);
        System.out.println("悲观锁(synchronized)：" + value3);

    }

}

首先来介绍AtomicInteger。AtomicInteger是java.util.concurrent.atomic包提供的原子类，利用CPU提供的CAS操作来保证原子性；除了AtomicInteger外，还有AtomicBoolean、AtomicLong、AtomicReference等众多原子类。

下面看一下AtomicInteger的源码，了解下它的自增操作getAndIncrement()是如何实现的（源码以Java7为例，Java8有所不同，但思想类似）。

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
//存储整数值，volatile保证可视性
private volatile int value;
//Unsafe用于实现对底层资源的访问
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();

//valueOffset是value在内存中的偏移量
private static final long valueOffset;
//通过Unsafe获得valueOffset
static {
    try {
        valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
    } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
}
 
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
    return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
 
public final int getAndIncrement() {
    for (;;) {
        int current = get();
        int next = current + 1;
        if (compareAndSet(current, next))
            return current;
    }
}

源码分析说明如下：

（1）getAndIncrement()实现的自增操作是自旋CAS操作：在循环中进行compareAndSet，如果执行成功则退出，否则一直执行。

（2）其中compareAndSet是CAS操作的核心，它是利用Unsafe对象实现的。

（3）Unsafe又是何许人也呢？Unsafe是用来帮助Java访问操作系统底层资源的类（如可以分配内存、释放内存），通过Unsafe，Java具有了底层操作能力，可以提升运行效率；强大的底层资源操作能力也带来了安全隐患(类的名字Unsafe也在提醒我们这一点)，因此正常情况下用户无法使用。AtomicInteger在这里使用了Unsafe提供的CAS功能。

（4）valueOffset可以理解为value在内存中的偏移量，对应了CAS三个操作数(V/A/B)中的V；偏移量的获得也是通过Unsafe实现的。

（5）value域的volatile修饰符：Java并发编程要保证线程安全，需要保证原子性、可视性和有序性；CAS操作可以保证原子性，而volatile可以保证可视性和一定程度的有序性；在AtomicInteger中，volatile和CAS一起保证了线程安全性。关于volatile作用原理的说明涉及到Java内存模型(JMM)，这里不详细展开。

说完了AtomicInteger，再说synchronized。synchronized通过对代码块加锁来保证线程安全：在同一时刻，只能有一个线程可以执行代码块中的代码。synchronized是一个重量级的操作，不仅是因为加锁需要消耗额外的资源，还因为线程状态的切换会涉及操作系统核心态和用户态的转换；不过随着JVM对锁进行的一系列优化(如自旋锁、轻量级锁、锁粗化等)，synchronized的性能表现已经越来越好。

2、版本号机制

除了CAS，版本号机制也可以用来实现乐观锁。版本号机制的基本思路是在数据中增加一个字段version，表示该数据的版本号，每当数据被修改，版本号加1。当某个线程查询数据时，将该数据的版本号一起查出来；当该线程更新数据时，判断当前版本号与之前读取的版本号是否一致，如果一致才进行操作。

需要注意的是，这里使用了版本号作为判断数据变化的标记，实际上可以根据实际情况选用其他能够标记数据版本的字段，如时间戳等。

下面以“更新玩家金币数”为例（数据库为MySQL，其他数据库同理），看看悲观锁和版本号机制是如何应对并发问题的。

考虑这样一种场景：游戏系统需要更新玩家的金币数，更新后的金币数依赖于当前状态(如金币数、等级等)，因此更新前需要先查询玩家当前状态。

下面的实现方式，没有进行任何线程安全方面的保护。如果有其他线程在query和update之间更新了玩家的信息，会导致玩家金币数的不准确。

@Transactional
public void updateCoins(Integer playerId){
    //根据player_id查询玩家信息
    Player player = query("select coins, level from player where player_id = {0}", playerId);
    //根据玩家当前信息及其他信息，计算新的金币数
    Long newCoins = ……;
    //更新金币数
    update("update player set coins = {0} where player_id = {1}", newCoins, playerId);
}

为了避免这个问题，悲观锁通过加锁解决这个问题，代码如下所示。在查询玩家信息时，使用select …… for update进行查询；该查询语句会为该玩家数据加上排它锁，直到事务提交或回滚时才会释放排它锁；在此期间，如果其他线程试图更新该玩家信息或者执行select for update，会被阻塞。

@Transactional
public void updateCoins(Integer playerId){
    //根据player_id查询玩家信息（加排它锁）
    Player player = queryForUpdate("select coins, level from player where player_id = {0} for update", playerId);
    //根据玩家当前信息及其他信息，计算新的金币数
    Long newCoins = ……;
    //更新金币数
    update("update player set coins = {0} where player_id = {1}", newCoins, playerId);
}

版本号机制则是另一种思路，它为玩家信息增加一个字段：version。在初次查询玩家信息时，同时查询出version信息；在执行update操作时，校验version是否发生了变化，如果version变化，则不进行更新。

@Transactional
public void updateCoins(Integer playerId){
    //根据player_id查询玩家信息，包含version信息
    Player player = query("select coins, level, version from player where player_id = {0}", playerId);
    //根据玩家当前信息及其他信息，计算新的金币数
    Long newCoins = ……;
    //更新金币数，条件中增加对version的校验
    update("update player set coins = {0}, version = version + 1 where player_id = {1} and version = {2}", newCoins, playerId, player.version);
}