乐观锁和悲观锁有什么区别？
参考回答
乐观锁和悲观锁是两种常用的并发控制机制，主要用于解决多线程环境下的数据竞争问题。它们的区别在于对待资源冲突的态度不同：
- 悲观锁（Pessimistic Lock）：
- 假设冲突会发生，因此在访问资源之前就对资源加锁，确保同一时刻只有一个线程能够访问资源。
- 通常使用传统的锁（如互斥锁、数据库行级锁等）来实现。
- 适用于冲突概率较高的场景。
- 乐观锁（Optimistic Lock）：
- 假设冲突不会发生，因此在访问资源时不加锁，而是在操作完成时检查是否发生了冲突。如果发生了冲突，则回滚操作并重新尝试。
- 常通过版本号或时间戳等机制来实现。
- 适用于冲突概率较低的场景。
详细讲解与拓展
- 悲观锁（Pessimistic Lock）
- 描述：悲观锁的核心思想是“预防冲突”。在多线程环境下，当一个线程想要访问共享资源时，它首先会加锁，其他线程必须等待锁被释放才能访问资源。这种方式保证了只有一个线程能访问共享资源，从而避免了冲突。
- 实现：常见的悲观锁实现有：
- 互斥锁（Mutex）：通过
lock()和unlock()进行加锁和解锁。 - 数据库行级锁：在数据库中，通过
SELECT FOR UPDATE等SQL语句实现行级锁。
- 互斥锁（Mutex）：通过
- 适用场景：当多个线程频繁访问共享资源且冲突的概率较高时，悲观锁是合适的选择。它可以保证资源的安全性。
- 例子：数据库中的订单支付系统，每次支付时都会对订单行加锁，防止多个线程同时操作同一个订单，确保支付的唯一性。
- 乐观锁（Optimistic Lock）
- 描述：乐观锁的核心思想是“假设冲突不会发生”，它不在访问资源时加锁，而是在操作完成后进行冲突检测。如果冲突发生，操作将被回滚，线程可以选择重新尝试。乐观锁适用于冲突较少的场景，因为它避免了加锁带来的性能开销。
- 实现：
- 版本号：在数据记录中添加一个版本号，每次修改数据时都会更新版本号。在提交修改时，检查数据的版本号是否与预期一致，如果一致则提交修改，否则回滚。
- 时间戳：为数据添加时间戳，修改时验证数据的时间戳是否被其他线程更新，若时间戳匹配，则提交修改，否则回滚。
- 适用场景：乐观锁通常用于冲突较少且操作频繁的场景。它能够减少锁的竞争，提高系统性能。
- 例子：在一个商品库存管理系统中，当用户增加库存时，不需要对库存进行加锁，而是通过版本号检查来判断库存是否已被其他用户修改。如果没有修改，可以提交更新；如果有修改，则回滚并重新尝试。
- 区别总结：
- 冲突预防：悲观锁在操作前加锁，假设会发生冲突；乐观锁在操作后进行冲突检测，假设不会发生冲突。
- 性能开销：悲观锁由于加锁和解锁的操作，可能会带来较高的性能开销，尤其在锁的粒度较大时。乐观锁由于避免了加锁，通常会有较好的性能表现。
- 适用场景：悲观锁适用于冲突概率较高的场景，而乐观锁适用于冲突较少的场景。
总结
乐观锁和悲观锁是两种不同的并发控制策略。悲观锁通过在资源访问前加锁来防止冲突，适用于冲突高的场景；乐观锁则通过在操作后检测冲突来避免锁操作，适用于冲突较少的场景。选择哪种锁取决于应用的特定需求，尤其是资源访问的冲突频率。
