Mysql悲观锁乐观锁区别与使用场景

本人免费整理了java高级资料，涵盖了java、redis、mongodb、mysql、zookeeper、spring cloud、dubbo高并发分布式等教程，一共30g，需要自己领取。
传送门：https://mp.weixin.qq.com/s/jzddfh-7ynudmkjt0irl8q

 

俗话说金三银四，不管是为了升职加薪还是打算换个环境，现在正是广大程序员们的跳槽季，it行业正暗流涌动腥风血雨，互联网寒冬似乎并没有过去，很多企业依然在裁员，还有部分企业光明正大的实行着"996"，这一行可能正面临着最大的竞争压力和生存压力。我们无法改变环境，也无法左右市场，但是我们能改变和左右的是自己的知识深度和广度，只有武装到牙齿，不断的充实自己，才能在面试这场江湖纷争里游刃有余。

 

你是不是经常被面试官突如其来的问题问的语无伦次或者毫无底气？进而在一整场面试里都失去了信心。最近有个群员就遇到这个问你，面试官让他自我介绍以后，就突然问他mysql的悲观锁和乐观锁区别，而这正好是他的盲区，第一个问题就被堵住了，这场面试的结果也可想而知。下面就从面试角度来浅谈一下，该怎样回答这个问题。

 

一、概念上区别

乐观锁（ optimistic locking）：顾名思义，对加锁持有一种乐观的态度，即先进行业务操作，不到最后一步不进行加锁，"乐观"的认为加锁一定会成功的，在最后一步更新数据的时候再进行加锁。

 

悲观锁（pessimistic lock）：正如其名字一样，悲观锁对数据加锁持有一种悲观的态度。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）。

 

二、实现方式：

乐观锁：

• version方式：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。
  sql实现代码：

update table set x=x+1, version=version+1 where id=#{id} and version=#{version}; 

• cas（定义见后）操作方式：即compare and swap 或者 compare and set，涉及到三个操作数，数据所在的内存值，预期值，新值。当需要更新时，判断当前内存值与之前取到的值是否相等，若相等，则用新值更新，若失败则重试，一般情况下是一个自旋操作，即不断的重试。

 

悲观锁：是由数据库自己实现了的，要用的时候，我们直接调用数据库的相关语句就可以了（原理：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），如行锁、读锁和写锁等，都是在操作之前加锁，在java中，synchronized的思想也是悲观锁。

 

三、使用场景

• 乐观锁：比较适合读取操作比较频繁的场景，如果出现大量的写入操作，数据发生冲突的可能性就会增大，为了保证数据的一致性，应用层需要不断的重新获取数据，这样会增加大量的查询操作，降低了系统的吞吐量。
• 悲观锁：比较适合写入操作比较频繁的场景，如果出现大量的读取操作，每次读取的时候都会进行加锁，这样会增加大量的锁的开销，降低了系统的吞吐量。

四、特点

• 乐观锁：乐观锁的特点先进行业务操作，不到万不得已不去拿锁。即“乐观”的认为拿锁多半是会成功的，因此在进行完业务操作需要实际更新数据的最后一步再去拿一下锁就好。
• 悲观锁：悲观锁的特点是先获取锁，再进行业务操作，即“悲观”的认为获取锁是非常有可能失败的，因此要先确保获取锁成功再进行业务操作。通常所说的“一锁二查三更新”即指的是使用悲观锁。

 

五、sql实现代码和案例

因为本文主要是讲解的是面试的时候怎样回答，所以就不将具体sql代码和案例贴出来了，感兴趣的同学可以自行去看一下，如果以后有时间，我也会单独写一篇详细的实现案例出来。

下面是一张网络图，作者觉得画的蛮好的，给大家参考一下

 

总结：以上，基本回答完前四点后，这道题已经能在面试官心里达到八九十分了。但是我们的人生不仅仅是为了面试，希望同学们一定要弄懂其中的原理和区别，悲观锁和乐观锁都有自己的优缺点，简而言之记得一句话：读取频繁使用乐观锁，写入频繁使用悲观锁。乐观锁不能解决脏读的问题。