数据处理: 如何避免冲突丢失数据？乐观锁&悲观锁

简介

• 问题：处理冲突

现在有一座小桥如下，两边都有人需要通过，如何处理他们谁先过的问题？

• 冲突避免

在计算机网络中，有两种处理冲突或碰撞的常用方法：

退避重试：检测并重试，这正是以太网的方式
阻止冲突：通过阻止其他并发数据来避免它们，这是 Wi-Fi 的默认方式。

在使用数据库系统，处理冲突实际上也是类似的。

我们可以允许冲突发生，但是我们需要在提交时检测到它，这正是乐观锁定的工作方式。

如果重试的成本很高，我们可以尝试通过锁定来完全避免冲突，这是悲观锁定工作原理。

在数据库操作中，丢失的数据可能发生在在"已提交读取"隔离级别下运行的任何数据库上。

而数据库有两种方式用于锁定数据，乐观锁和悲观锁：

乐观锁 Optimistic Locking，其中记录仅在更改时锁，如提交到数据库的动作
悲观锁 Pessimistic Locking，即记录在编辑时就被锁，从编辑到提交全过程

在两种数据锁模型中，锁在数据更改后都释放， 如已提交数据到数据库。

1 定义

• 乐观锁

乐观锁模型， 也称为乐观并发控制，是一种并发控制 关系数据库中使用的不使用记录锁的方法。

乐观的 锁允许多个用户尝试更新同一记录，而无需 通知用户其他人也在尝试更新记录。 仅当提交记录时，才会验证记录更改。如果一个 用户成功更新记录，其他用户尝试提交 他们的并发更新会被告知存在冲突。

优势：乐观锁避免了操作持续数据时的锁的开销。如果没有竞争更新， 此模型提供快速更新。

乐观锁使用场景是，当并发记录更新预计不频繁或悲观锁开销很高可以使用。

• 悲观锁

悲观锁模型， 防止同时更新记录。一旦一个用户开始更新一个记录，一个悲观锁被放在上面。 尝试更新此记录的其他用户将被告知其他用户正在进行更新。

其他用户 必须等到第一个用户完成提交其更改，从而 释放记录锁。只有这样，其他用户才能根据 上一个用户的更改。

悲观锁的优势 模式是它通过预防冲突来避免解决冲突的问题。 更新被序列化了，每个后续更新都从提交的开始 记录来自上一个用户的更改。

悲观锁场景是， 当后续更新可以延迟到上一个更新 完成。这通常意味着更新在较短的时间间隔内发生。

2 一个数据冲突的例子

例子：

老王读取帐户余额，值为 100元
紧接着，老王的家人 从帐户取出50，余额从 100更改为 50，并且提交。
此时老王还正在查询，想到账户余额还在，就取出60然后退出了，
老王以为最后的余额会是：100-60 = 40元。
但是，由于其他人已更改，老王的更新将使帐户余额为负值。

在大多数场景下乐观和悲观锁都是并发场景的解决方案。根据关系数据库类型和环境的不同，这可能会降低或提高性能。

通常，使用乐观锁时，您会发现需要在某处对值的行做版本控制。

当锁冲突的可能性较低时，乐观锁效果很好。如果有许多进程的相互作用，也就是锁冲突的可能性很高时，悲观锁效果很好。

2.1 条件和经典使用场景

这两种形式的锁都会导致进程等待数据的正确副本（如果该副本当前正由另一个进程使用）。

对于悲观锁，锁机制来自数据库本身（本机锁对象），而对于乐观锁，锁机制是某种形式的行版本控制，如时间戳，用于检查记录是否"过时"。

2.2 使用参考条件

但两者都会导致第二个进程挂起，使用时参考的条件：

-是否有足够的 IO/资源来处理行版本控制的形式？否则，您将增加开销。

如果是这样，比如 经常读取数据，业务经常锁数据以进行写入，使用锁将改进读取和写入之间的并发性 （尽管写入仍会阻止写入，但读取将不再阻止写入，反之亦然）

-代码是否容易受到死锁的影响，或者是否遇到锁？

如果没有遇到长锁或很多死锁，那么乐观锁的额外开销不会更大。

-如果数据库很大（或在非常有限的硬件上），并且数据页接近满，具体取决于关系数据库，则可能会导致需要在主要页面拆分整理和数据碎片，因此请务必打开后考虑重新索引。 

2.3 经典场景：

许多关系数据库系统使用乐观锁定来提供ACID保证。Oracle，PostgreSQL和InnoDB MySQL引擎使用MVCC（多版本并发控制），它们基于乐观锁定。

比如在 MVCC 中使用了乐观锁，因此读取器不会阻止编写器，而编写器也不会阻止读取器，从而允许发生冲突。但是，在提交时，事务引擎会检测到冲突，并回滚冲突的事务。

另外在 SQL Server 中，数据库在读取"可重复读"或"可序列化隔离"级别的记录时会自动获取共享锁，因为 SQL Server 默认使用 2PL（两阶段锁定）算法。

而MySQL在使用可序列化隔离级别时默认使用悲观锁定，而对于其他不太严格的隔离级别，则使用乐观锁定。

小结

乐观锁方面，我们通常需要在两个同样令人不满意的选项之间进行选择。 一个是"成本更高的正确性"，这种成本与事件的可能性也许不成比例。 另一种选择是"部分正确"，过度简化的实现。

但是，悲观锁在最基本的形式中，有一个非常简单的实现。执行的成本将恢复为与事件发生的可能性成比例。

悲观和乐观锁都是有用的技术。当重试事务的成本非常高或争用太大以至于如果使用乐观锁，许多事务最终会回滚时，悲观锁定是合适的。

另一方面，乐观锁甚至可以跨多个数据库事务工作，它不依赖于锁定的物理记录。

总的来说，单个任务而言没有锁总是比有锁快，乐观锁的使用率较高。