乐观锁和悲观锁的理解

乐观锁和悲观锁是数据库并发控制中的两种常用策略。

**悲观锁（Pessimistic Locking）**：这是一种悲观假设，认为在任何时候都可能存在并发冲突。当用户试图更新一条数据时，数据库会先锁定这条记录，防止其他用户在此期间修改。如果在获取锁的过程中发现数据已被其他用户修改，操作将失败并需要重新获取锁。这种机制保证了事务的完整性，但是可能会导致性能下降，特别是高并发场景下，因为大量的锁请求可能导致阻塞。

**乐观锁（Optimistic Locking）**：相反，乐观锁假设并发环境下的冲突较少，因此在读取数据时不会立即加锁。用户在更新数据前首先检查数据版本，如果版本号与预期相符（比如基于时间戳或版本号的比较），则可以进行更新；如果不符，则说明有其他并发更改，需要回滚或重试。乐观锁通常提高效率，但存在丢失更新（Lost Update）的问题，即并发修改后的数据被错误地覆盖。

相关问题

怎么理解乐观锁和悲观锁

乐观锁和悲观锁是人们定义出来的概念，可以认为是一种思想。在数据库处理中，乐观锁并不会使用数据库提供的锁机制，而是通过记录数据版本来实现。乐观锁的思想是在读取数据时，认为其他事务不会对该数据进行修改，只有在提交更新时才会检查数据是否被其他事务修改过。如果数据被修改过，则会回滚更新操作，避免数据冲突。

需要注意的是，乐观锁和悲观锁不仅存在于关系型数据库系统中，还存在于其他类似的系统中，如memcache、hibernate、tair等。并且，选择乐观锁还是悲观锁应根据具体的业务场景来决定，不要把它们简单地理解为数据库中的概念，也不要与数据库提供的锁机制混为一谈。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深入理解乐观锁与悲观锁](https://blog.csdn.net/xjl8888/article/details/88346990)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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乐观锁和悲观锁的优缺点分别是什么？

乐观锁和悲观锁是并发控制的两种策略。悲观锁认为数据随时会被其他线程修改，因此在对数据进行操作时会先加锁，防止其他线程修改数据。而乐观锁则认为数据在一般情况下不会被其他线程修改，因此不会加锁，而是在更新数据时判断数据是否被其他线程修改过，如果没有则更新成功，否则重新尝试更新。

悲观锁的优点是操作简单，容易理解，适用于多写少读的场景。但是悲观锁需要频繁地加锁和释放锁，会导致性能下降，并且容易引起死锁等问题。

乐观锁的优点是不需要加锁，因此性能较好，并且不会引起死锁等问题。但是乐观锁需要在更新数据时判断数据是否被其他线程修改过，如果被修改过则需要重新尝试更新，这会增加代码的复杂度。