我对悲观锁与乐观锁的一点理解

我对悲观锁与乐观锁的一点理解

序

说起到锁，我们都知道，加锁就意味这开销的加大，那什么时候需要加锁呢？

多个用户针对同一资源进行处理，此时就有可能出现并发问题。比如，常见的商城下单购物，扣减商品库存这一操作，在并发的情况下就有可能出现商品超卖的情况，而为了避免商品超卖这一情况，我们就需要考虑到在操作商品库存时加锁。

有一话来说就是：在并发的场景下，我们需要有序的更新某条记录时。

悲观锁与乐观锁到底是什么

悲观锁：

用一句开玩笑的话说就是总有刁民想害朕，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，知道操作完成后才会释放锁。这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。

传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁、表锁、读锁、写锁、排他锁等，都是在操作之前先上锁。在Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁都是悲观锁机制的体现。

乐观锁

也就是说很乐观，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，如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作。

这两种锁对又有哪些优劣呢

乐观锁

优势：

轻量级锁，避免了线程切换的开销

劣势：

• 会有ABA问题

  如果一个变量V初次读取的时候是A值，并且在准备赋值的时候检查到它仍然是A值，那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗？很明显是不能的，因为在这段时间它的值可能被改为其他值，然后又改回A，那CAS操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为CAS操作的 "ABA"问题。

• 只能对单一变量加锁

• 自旋操作导致额外开销

悲观锁

优势：

可以锁住多个变量

劣势：

重量级锁，加锁、释放锁操作会增加开销，而且操作系统层面的上下文切换和线程调度也会引起很大的开销。

一个线程持有锁会导致其他需要此锁的线程挂起。

两种锁的使用场景

从上面的介绍，我们知道两种锁各有优缺点，需要根据场景进行对应的选择。像乐观锁适用于多读写少的情况下，这样可以省去了锁的开销，加大系统的整体吞吐量。但如果是多写的情况下，经常会产生冲突，会导致上层应用不断重试，这样反而降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。

放在现实开发中，比如说同为商城系统，也可以根据用户量的不同，业务的不同，使用不同的加锁机制。合适的就是最好的。

这两种锁怎么去实现

乐观锁的实现主要方式有两种：CAS算法和版本号机制

版本号机制

一般是在数据表中加入一个版本号字段，标识数据被修改的次数，读取数据时，需要同时读取版本号，当数据修改时，需要判断版本号跟数据库中的是否一致，一致时才更新，版本号+1。如果不一致则执行重试更新操作。

CAS算法

即compare and swap（比较与交换），是一种有名的无锁算法。无锁编程，即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步，所以也叫非阻塞同步（Non-blocking Synchronization）。CAS算法涉及到三个操作数

1. 需要读写的内存位置(V)
2. 进行比较的预期值(A)
3. 拟写入的新值(B)

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。

悲观锁的两种实现：synchronized和数据库加锁

代码实现悲观锁:synchronized

synchronized通过对代码块加锁来保证线程安全：在同一时刻，只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。

数据库加锁

例：排他锁，select … for update

该查询语句会为改行记录加上排他锁，知道事务提交或回滚时才会释放排他锁。

在此期间，如果其他事务只能对改行记录执行查询操作。

注意：select … for update 一定要跟上where id = ? 的条件，id字段一定要是主键或者唯一索引，不然会导致锁全表。

最后

随着互联网的发展，三高架构的提出，悲观锁已经越来越少的使用到生产环境中了，尤其时是并发量比较大的业务场景。

所以对我们来说高并发环境下锁粒度把控是一门重要的学问，选择一个好的锁，在保证数据安全的情况下，可以大大提升吞吐率，进而提升性能。

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