什么是乐观锁和悲观锁？

乐观锁和悲观锁都是用于处理并发访问数据时的锁机制。乐观锁相信在数据被修改的时候不会有其他线程干扰，所以不会加锁，而是在提交数据时进行版本号或时间戳的比较以确保数据的一致性。如果发现数据被修改了，则进行回滚或者重新尝试。乐观锁的实现方式主要有两种：一是使用版本号，每次更新都会增加版本号，更新时检查版本号是否一致；二是使用时间戳，记录最后一次更新的时间，在更新时进行比较。乐观锁的优点是不会对数据进行加锁，减少了锁的开销，但是会增加回滚和重试的开销。

相比之下，悲观锁则认为在访问数据时会有其他线程干扰，所以会对数据进行加锁，确保只有一个线程能够修改数据。悲观锁的实现方式主要有两种：一是使用 synchronized 关键字，通过对代码块或方法进行加锁来实现；二是使用 ReentrantLock 类，通过获取锁和释放锁来控制并发访问。悲观锁的优点是能够确保数据的一致性，但是会增加锁的开销。

相关问题

什么是乐观锁和悲观锁？如何实现

乐观锁是一种总是假设最好情况的锁，每次获取数据时都认为别人不会修改，所以不会上锁。在更新数据时，乐观锁会判断在此期间是否有其他人更新了该数据，通常使用版本号机制和CAS算法来实现。乐观锁适用于多读的应用场景，可以提高系统的吞吐量。Java中的java.util.concurrent.atomic包下的原子变量类就是使用乐观锁的一种实现方式，它使用了CAS（Compare and Swap）算法。

悲观锁是一种总是假设最坏情况的锁，每次获取数据时都认为别人会修改，所以每次都会上锁。当其他线程想获取该数据时，会被阻塞直到该线程释放锁（共享资源每次只给一个线程使用）。传统的关系型数据库中常使用悲观锁，如行锁、表锁、读锁、写锁等，在操作之前先上锁。Java中的synchronized关键字和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁的实现方式。

乐观锁通过假设最好情况来提高系统的吞吐量，适用于多读的场景；而悲观锁通过假设最坏情况来保证数据的一致性，适用于多写的场景。乐观锁的实现可以使用版本号机制和CAS算法，而悲观锁的实现可以使用锁机制，如行锁、表锁、读锁、写锁等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [什么是乐观锁和悲观锁](https://blog.csdn.net/weixin_48016395/article/details/124068012)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

在JavaSE中什么是乐观锁和悲观锁？

在JavaSE中，乐观锁和悲观锁是用于处理并发访问的两种不同的策略。

悲观锁是一种较为保守的策略，它假设并发访问中会发生冲突，因此在访问共享资源之前会先获取该资源的锁。如果其他线程已经获取了该锁，当前线程需要等待直到锁被释放，然后再尝试获取锁并访问资源。JavaSE中的ReentrantLock就是一种悲观锁的实现。

乐观锁则是一种较为乐观的策略，它假设在并发访问中不会发生冲突。在访问共享资源时，不会主动加锁，而是直接进行操作。如果在操作过程中发现其他线程已经修改了该资源，就会进行回滚重试。在JavaSE中，Atomic类和StampedLock都是乐观锁的实现。

这两种锁策略各有优缺点。悲观锁能够保证数据的一致性，但由于加锁和释放锁的开销较大，可能会导致性能下降。乐观锁虽然可以提高性能，但在并发竞争较激烈时，可能需要频繁进行回滚重试，导致性能下降。选择使用哪种锁策略需要根据具体的业务场景和性能需求来决定。