悲观锁和乐观锁
该文档是：悲观锁和乐观锁讲解
日期：2020-11-27
1. 悲观锁和乐观锁概述
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。
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。
两种锁的使用场景
从上面对两种锁的介绍，我们知道两种锁各有优缺点，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（多读场景），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。但如果是多写的情况，一般会经常产生冲突，这就会导致上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。
2. JDBC代码实现悲观锁
这个事务演示行级锁，代码如下(sql语句后边for update是手动行锁也就是悲观锁关键代码)：
控制台会输出结果集(如图下)，但此时程序还不会结束，会卡在打了断点的那一行，也就是还没有提交事务：
此时另一个事务执行Update语句去修改被锁住的那几行的数据：
执行该程序，此时因为job = "MANAGER"的行数据都被锁住了，这个执行Update操作的事务程序会卡在那一直等待，然后超时报错。
要想可以修改数据，得让之前的那个锁解开，也就是得提交事务，那么点击这个按钮代码执行结束，带有行级锁的事务成功提交：
此时再运行执行Update的事务，控制台返回3，代表成功修改了表中job="MANAGER"的三条数据：
至此JDBC代码实现悲观锁效果演示完毕！
3. 乐观锁的简单例子
举一个简单的例子：
假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段，当前值为 1 ；而当前帐户余额字段（ balance ）为 $100 。
- 操作员 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $50（ $100-$50 ）。
- 在操作员 A 操作的过程中，操作员B 也读入此用户信息（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $20 （ $100-$20 ）。
- 操作员 A 完成了修改工作，将数据版本号加一（ version=2 ），连同帐户扣除后余额（ balance=$50 ），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录 version 更新为 2 。
- 操作员 B 完成了操作，也将版本号加一（ version=2 ）试图向数据库提交数据（ balance=$80 ），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员 B 提交的数据版本号为 2 ，数据库记录当前版本也为 2 ，不满足 “ 提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略，因此，操作员 B 的提交被驳回。
这样，就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员A 的操作结果的可能。
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