悲观锁与乐观锁：原理与实现

本文主要介绍了悲观锁和乐观锁的概念、工作原理以及它们在数据库和并发编程中的应用。悲观锁假定数据会被修改，因此在读取时就会上锁，防止其他线程修改，可能导致阻塞。而乐观锁则假设数据很少被修改，读取时不加锁，但在更新时检查数据是否被其他线程改变，通常通过版本号机制或CAS算法实现，适合读多写少的场景。 悲观锁和乐观锁的区别在于对并发冲突的处理方式。悲观锁采用保守策略，认为每次访问数据都有潜在的修改风险，因此在读取数据时即加锁，如Java中的`synchronized`和`ReentrantLock`。这种方式确保了数据的一致性，但可能导致较高的锁竞争，降低了并发性能。在数据库中，行锁、表锁、读锁和写锁等机制也是悲观锁的体现，它们在操作前先锁定资源，以防止并发问题。 乐观锁则采取更为积极的态度，假设读取数据时不会发生冲突。它在读取时不加锁，但在更新数据时进行检查，如果发现数据已被修改，则执行重试逻辑。常见的乐观锁实现包括版本号机制和CAS（Compare And Swap）算法。版本号机制通过增加一个版本字段，比较更新时的版本号是否与读取时一致来判断数据是否被篡改。如果版本号不匹配，则更新失败，需要重试。CAS算法则在内存地址上进行比较和替换操作，如果预期值与实际值不符，说明数据已修改，更新失败，同样进行重试。 在Java的`java.util.concurrent.atomic`包下，原子变量类如`AtomicInteger`等就是利用CAS实现乐观锁的例子。数据库系统也提供了类似的机制，如MySQL的`FOR UPDATE`和`SELECT ... LOCK IN SHARE MODE`语句，可以实现类似乐观锁的效果，允许在事务中进行条件更新，若条件不满足则事务回滚。 悲观锁更注重数据的保护，牺牲了并发性能，而乐观锁则试图最大化并发，通过冲突检测和重试来保证数据一致性。选择哪种锁取决于具体的应用场景，如果数据修改频繁，悲观锁可能更合适；反之，如果数据读取远多于修改，乐观锁能显著提高系统吞吐量。