数据库悲观锁和乐观锁的区别？

数据库中的悲观锁和乐观锁是两种不同的并发控制机制，用于处理多个事务同时访问数据库时可能出现的数据冲突问题。

悲观锁：
- 悲观锁假设在事务执行期间会发生冲突，因此在事务执行期间将数据加锁，阻止其他事务对该数据进行修改。
- 当一个事务获取了悲观锁后，其他事务需要等待该事务释放锁才能继续操作。
- 悲观锁适用于并发写入较多的场景，可以保证数据的一致性，但并发性能较差。

乐观锁：
- 乐观锁假设在事务执行期间不会发生冲突，因此在事务提交时才会检查是否有冲突。
- 乐观锁通常使用版本号或时间戳等机制来实现，在读取数据时会记录当前版本号或时间戳，在提交时检查是否有其他事务修改了数据。
- 如果检测到冲突，乐观锁会回滚事务并重新执行，直到没有冲突为止。
- 乐观锁适用于并发读取较多的场景，可以提高并发性能，但无法保证数据的一致性。

相关问题

数据库悲观锁和乐观锁

数据库悲观锁和乐观锁是两种不同的并发控制机制。

悲观锁主要依靠数据库的锁机制来实现，并在对数据进行处理时持保守态度，以确保数据操作的排他性。悲观锁适用于并发访问性要求高的场景，但对数据库性能有较大的开销，特别是长事务。悲观锁的实现方式是通过在执行操作之前对数据进行加锁，以防止其他事务对数据进行修改。这种锁机制可以确保数据的一致性，但也可能导致并发性能下降。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数据库中的乐观锁与悲观锁](https://blog.csdn.net/zhousenshan/article/details/126334236)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [数据库的乐观锁和悲观锁](https://blog.csdn.net/Doreamonx/article/details/125865782)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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数据库悲观锁和乐观锁的原理和应用场景分别有什么？

数据库悲观锁和乐观锁是两种不同的锁机制，应用场景和原理也不同。

1. 悲观锁

悲观锁是指在操作数据时，认为数据很可能会被其他线程修改，因此在操作前先加锁，操作完成后再释放锁，以保证在整个操作过程中，数据不会被其他线程修改。悲观锁的实现方式通常是通过数据库的锁机制来实现的，如行级锁、表级锁等。

应用场景：

- 针对高并发的场景，比如银行转账、抢购等业务，为了避免数据的脏读、幻读等问题，需要使用悲观锁来确保数据的一致性。
- 在需要更新大量数据的情况下，为了避免其他线程修改数据，可以使用悲观锁来保证数据的完整性。

2. 乐观锁

乐观锁是指在操作数据时，认为数据很少会被其他线程修改，因此在操作前不加锁，而是在操作完成时检查数据是否被其他线程修改，如果没有修改，则提交操作，否则回滚操作。乐观锁的实现方式通常是通过版本控制来实现的，每次更新数据时都会将版本号加一，如果更新时发现版本号不一致，则说明数据已经被其他线程修改，需要回滚操作。

应用场景：

- 针对并发量不高的场景，比如论坛帖子的编辑、评论等业务，可以使用乐观锁来提高并发性能。
- 在需要保证数据的一致性，但是数据的修改频率较低的情况下，也可以使用乐观锁来保证数据的完整性。