Java实现乐观锁和悲观锁

本文介绍了乐观锁和悲观锁的概念、代码实现及其适用场景。乐观锁在数据读取时不加锁,更新时检测冲突;悲观锁则在读取数据时就加锁,防止其他线程修改。根据业务需求和并发情况选择合适的锁策略,以平衡数据一致性和系统性能。

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在开发中有些业务我们可能会使用到乐观锁或者悲观锁,但是具体使用场景需要结合具体业务需求和并发情况进行选择。下面用代码来简单实现两种锁

一、乐观锁

概念: 乐观锁从字面上来看就知道它是比较乐观的,它认为数据一般不会产生冲突,因此开始执行方法的时候一般不加锁,只有当数据进行提交更新时,才会真正对数据是否产生冲突进行监测,再加锁更新数据。如果监测时发生冲突,就返回给用户错误信息,由用户来决定如何去做。

代码示例:

public class OptimisticLockExample {
    private int version;

    public void optimisticLockTest() {
        int v = version;
        // 假设一些其他操作可能会改变version值
        // 执行一些其他操作...
        version++;
        // 更新数据前监测version是否因为其他操作修改了
        if (v == version - 1) {
            // 版本号未被其他线程改变,操作成功
            // 更新业务逻辑代码...
        } else {
            // 被改动了,抛出异常
            throw new OptimisticLockException("版本号已被其他线程改变,操作失败");
        }
    }
}

乐观锁通常是基于版本号的,需要对数据库表进行设计,增加版本号字段,一般都会使用CAS(compare-and-swap)算法实现。但不一定使用CAS算法,这里是一个简单的Java乐观锁示例,optimisticLockTest()方法先保存当前版本号为 v ,然后执行一些其他操作,假设这些操作可能会改变version值。然后比较 v 和当前版本号-1的值,如果相等则说明版本号未被其他线程改变,操作成功;否则抛出OptimisticLockException异常,表示版本号已被其他线程改变,操作失败。

适用场景: 乐观锁适用于读多写少的场景,如缓存更新、统计分析等。因为乐观锁不需要加锁,可以提高并发性能。

二、悲观锁

概念: 悲观锁它总是会假设当前情况是最坏的情况,在每次去拿数据的时候,都会认为数据会被别人改变,所以在拿数据的时候一开始就加锁,确保同一时刻只有一个线程能够访问和修改数据,其他线程需要等待当前线程释放锁之后才能进行访问和修改。

代码示例:

public class PessimisticLockExample {
    private Lock lock = new ReentrantLock();
    
    public void pessimisticLockTest() {
    	// 获取锁
        lock.lock();
        try {
            // 执行共享资源操作..
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

Java里面synchronized(同步锁)ReentrantLock(重入锁)独占锁就是悲观锁思想的实现,上述代码使用的是ReentrantLock(重入锁),在对共享资源进行操作时,先通过lock()方法获取锁,操作完成后再通过unlock()方法释放锁。这种方式能够保证同一时刻只有一个线程能够对资源进行操作。

适用场景: 悲观锁适用于写多读少的场景,如银行转账、库存更新等。因为悲观锁需要加锁,可以保证数据的一致性和完整性,但是也会降低并发性能。


三、总结

乐观锁通常是通过CAS算法来实现,也可以使用版本号或时间戳等方式。而悲观锁通常是通过synchronized关键字或者ReentrantLock来实现的。当多个线程同时更新同一条数据时,如果使用乐观锁,可能会发生更新冲突,需要进行重试或者回滚操作;而如果使用悲观锁,则可以保证同一时刻只有一个线程能够更新数据,不会出现更新冲突。总之,乐观锁和悲观锁各有优缺点,具体使用场景需要结合具体业务需求和并发情况进行选择。

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