乐观锁与悲观锁

何谓悲观锁与乐观锁

乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展，悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点，不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。

下面我会通过抢购一件(高并发)商品去说它们的区别:

悲观锁

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，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。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，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现;

 <update id="updateOrderRefundLogAfterError" parameterType="com.mention.shophelp.order.been.entity.OrderRefundLog">
        UPDATE
          sh_order_refund_log
        SET
          error_code = #{errorCode},
          error_describe = #{errorDescribe}
        WHERE
          refund_id = #{refundId}
        AND
          state = -2
          for update
    </update>

这里的代码与修改之前的代码并没有太大的不一样,只是在SQL的最后面加了for update语句.这样在数据库事物执行的过程中,就会锁定查询出来的数据,其他的事物将不会再对其进行读写.这样就避免了数据的一致性.单个请求直至数据库事务完成,才会释放这个锁.
但是使用悲观锁解决了一些例如高并发超发的现象,但是在性能上出现了问题.

乐观锁

总是假设最好的情况，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，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。

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。

JDK 1.5 以后的 AtomicStampedReference 类就提供了此种能力，其中的 compareAndSet 方法就是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。
乐观锁与悲观锁
当然也提出了方案去解决这类问题:

版本号机制
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
乐观锁与悲观锁
使用乐观锁处理高并发超发问题:
就是在处理数据库数据时,判断其version版本是否一致,如果不相同则驳回; 这样能处理高并发超发问题,但是执行这个会发现

比如在 30000件库存在50000的并发量下边并没有见完,那是因为有多次请求version不同,请求被驳回,所以会造成请求失败,这时就需要重入机制,来保证这次请求成功,但是重入会带来过多的SQL执行问题,
这种现象,处理这个问题的话,一般会使用时间戳限制重入或者限定次数重入去解决;

使用时间戳限制重入: 就是设置访问的起始时间和结束时间,每隔100ms内去重新发起一次请求,直到成功为止;
限定次数重入就是当version版本不同时再次去循环请求,设置循环次数,这样也会大大提高成功率;

简单总结下乐观锁的机制:乐观锁是一种不适用数据库锁的机制,并且不会造成线程的阻塞.只是采用多版本号机制来实现.但是,因为版本的冲突造成了请求失败的概率剧增,所以这时往往需要重入的机制将请求失败的概率降低,但是多次的重入会带来过多执行SQL的问题,为了克服这个问题,可以考虑使用时间戳或者限制重入次数的办法.

现在很多都使用NoSQL来处理这方面的问题,其实当属Redis解决方案.

何谓悲观锁与乐观锁

悲观锁

乐观锁

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