Mysql悲观锁乐观锁区别与使用场景

数据库的乐观锁与悲观锁

概念上区别

乐观锁（Optimistic Locking）：顾名思义，对加锁持有一种乐观的态度，即先进行业务操作，不到最后一步不进行加锁，"乐观"的认为加锁一定会成功的，在最后一步更新数据的时候再进行加锁。

悲观锁（Pessimistic Lock）：正如其名字一样，悲观锁对数据加锁持有一种悲观的态度。因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。

实现方式：

乐观锁： version字段方式：一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取version值，在提交更新时，若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。

sql实现代码：

update table set x=x+1, version=version+1 where id=#{id} and version=#{version};

• CAS（定义见后）操作方式：即compare and swap 或者 compare and set，涉及到三个操作数，数据所在的内存值，预期值，新值。当需要更新时，判断当前内存值与之前取到的值是否相等，若相等，则用新值更新，若失败则重试，一般情况下是一个自旋操作，即不断的重试。

悲观锁： 是由数据库自己实现了的，使用数据库的事务的特性（原理：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），如行锁、读锁和写锁等，都是在操作之前加锁，在Java中，synchronized的思想也是悲观锁。

使用场景

• 乐观锁：比较适合读取操作比较频繁的场景，如果出现大量的写入操作，数据发生冲突的可能性就会增大，为了保证数据的一致性，应用层需要不断的重新获取数据，这样会增加大量的查询操作，降低了系统的吞吐量。
• 悲观锁：比较适合写入操作比较频繁的场景，如果出现大量的读取操作，每次读取的时候都会进行加锁，这样会增加大量的锁的开销，降低了系统的吞吐量。