乐观锁，悲观锁

1.乐观锁：

http://chenzhou123520.iteye.com/blog/1863407

上一篇文章《MySQL悲观锁总结和实践》谈到了MySQL悲观锁，但是悲观锁并不是适用于任何场景，它也有它存在的一些不足，因为悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。如果加锁的时间过长，其他用户长时间无法访问，影响了程序的并发访问性，同时这样对数据库性能开销影响也很大，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。所以与悲观锁相对的，我们有了乐观锁，具体参见下面介绍：
乐观锁介绍：（SVN就是这样的乐观锁机制）

乐观锁（ Optimistic Locking ） 相对悲观锁而言，乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。那么我们如何实现乐观锁呢，一般来说有以下2种方式：

1.使用数据版本（Version）记录机制实现，这是乐观锁最常用的一种实现方式。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。当读取数据时，将version字段的值一同读出，数据每更新一次，对此version值加一。当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新，否则认为是过期数据
2.乐观锁定的第二种实现方式和第一种差不多，同样是在需要乐观锁控制的table中增加一个字段，名称无所谓，字段类型使用时间戳（timestamp）, 和上面的version类似，也是在更新提交的时候检查当前数据库中数据的时间戳和自己更新前取到的时间戳进行对比，如果一致则OK，否则就是版本冲突。

使用举例：以MySQL InnoDB为例

还是拿之前的实例来举：商品goods表中有一个字段status，status为1代表商品未被下单，status为2代表商品已经被下单，那么我们对某个商品下单时必须确保该商品status为1。假设商品的id为1。

下单操作包括3步骤：

1.查询出商品信息

select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}

2.根据商品信息生成订单

3.修改商品status为2

update t_goods 

set status=2,version=version+1

where id=#{id} and version=#{version};

那么为了使用乐观锁，我们首先修改t_goods表，增加一个version字段，数据默认version值为1。

t_goods表初始数据如下：

mysql> select * from t_goods;  
+----+--------+------+---------+  
| id | status | name | version |  
+----+--------+------+---------+  
|  1 |      1 | 道具 |       1 |  
|  2 |      2 | 装备 |       2 |  
+----+--------+------+---------+  
2 rows in set  

mysql>  

mapper.xml (mybatis)

<update id="updateGoodsUseCAS" parameterType="Goods">  
    <![CDATA[ 
       update t_goods 
        set status=#{status},name=#{name},version=version+1 
       where id=#{id} and version=#{version} 
    ]]>  
</update> 

@Test  
public void goodsDaoTest(){  
    int goodsId = 1;  
    //根据相同的id查询出商品信息，赋给2个对象  
    Goods goods1 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId);  
    Goods goods2 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId);  

    //打印当前商品信息  
    System.out.println(goods1);  
    System.out.println(goods2);  

    //更新商品信息1  
    goods1.setStatus(2);//修改status为2  
    int updateResult1 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1);  
    System.out.println("修改商品信息1"+(updateResult1==1?"成功":"失败"));  

    //更新商品信息2  
    goods1.setStatus(2);//修改status为2  
    int updateResult2 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1);  
    System.out.println("修改商品信息2"+(updateResult2==1?"成功":"失败"));  
}  

good id:1,goods status:1,goods name:道具,goods version:1  
good id:1,goods status:1,goods name:道具,goods version:1  
修改商品信息1成功  
修改商品信息2失败  

说明：

在GoodsDaoTest测试方法中，我们同时查出同一个版本的数据，赋给不同的goods对象，然后先修改good1对象然后执行更新操作，执行成功。然后我们修改goods2，执行更新操作时提示操作失败。此时t_goods表中数据如下：

mysql> select * from t_goods;  
+----+--------+------+---------+  
| id | status | name | version |  
+----+--------+------+---------+  
|  1 |      2 | 道具 |       2 |  
|  2 |      2 | 装备 |       2 |  
+----+--------+------+---------+  
2 rows in set  

mysql>  

这样我们就实现了乐观锁

2.悲观锁：

1.在关系数据库管理系统里，悲观并发控制（又名“悲观锁”，Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”）是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作都某行数据应用了锁，那只有当这个事务把锁释放，其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。
2. 悲观并发控制主要用于数据争用激烈的环境，以及发生并发冲突时使用锁保护数据的成本要低于回滚事务的成本的环境中。

3.悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度(悲观)，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。 悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制 （也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）

4.在数据库中，悲观锁的流程如下：

在对任意记录进行修改前，先尝试为该记录加上排他锁（exclusive locking）。

如果加锁失败，说明该记录正在被修改，那么当前查询可能要等待或者抛出异常。 具体响应方式由开发者根据实际需要决定。

如果成功加锁，那么就可以对记录做修改，事务完成后就会解锁了。

其间如果有其他对该记录做修改或加排他锁的操作，都会等待我们解锁或直接抛出异常。

MySQL InnoDB中使用悲观锁

要使用悲观锁，我们必须关闭mysql数据库的自动提交属性，因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。set autocommit=0;

//0.开始事务
begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就可以)
//1.查询出商品信息
select status from t_goods where id=1 for update;
//2.根据商品信息生成订单
insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1);
//3.修改商品status为2
update t_goods set status=2;
//4.提交事务
commit;/commit work;

上面的查询语句中，我们使用了select…for update的方式，这样就通过开启排他锁的方式实现了悲观锁。此时在t_goods表中，id为1的 那条数据就被我们锁定了，其它的事务必须等本次事务提交之后才能执行。这样我们可以保证当前的数据不会被其它事务修改。

上面我们提到，使用select…for update会把数据给锁住，不过我们需要注意一些锁的级别，MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁都是基于索引的，如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级锁的，会使用表级锁把整张表锁住，这点需要注意。

5.优点与不足：

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略，为数据处理的安全提供了保证。但是在效率方面，处理加锁的机制会让数据库产生额外的开销，还有增加产生死锁的机会；另外，在只读型事务处理中由于不会产生冲突，也没必要使用锁，这样做只能增加系统负载；还有会降低了并行性，一个事务如果锁定了某行数据，其他事务就必须等待该事务处理完才可以处理那行数

3.两者区别：

乐观锁和悲观锁的机制：
1. 乐观锁是一种思想，具体实现是，表中有一个版本字段，第一次读的时候，获取到这个字段。处理完业务逻辑开始更新的时候，需要再次查看该字段的值是否和第一次的一样。如果一样更新，反之拒绝。之所以叫乐观，因为这个模式没有从数据库加锁。
2. 悲观锁是读取的时候为后面的更新加锁，之后再来的读操作都会等待。这种是数据库锁

乐观锁优点程序实现，不会存在死锁等问题。他的适用场景也相对乐观。阻止不了除了程序之外的数据库操作。

悲观锁是数据库实现，他阻止一切数据库操作。

再来说更新数据丢失，所有的读锁都是为了保持数据一致性。乐观锁如果有人在你之前更新了，你的更新应当是被拒绝的，可以让用户从新操作。悲观锁则会等待前一个更新完成。这也是区别。具体业务具体分析

悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，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block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，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，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，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。

两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。