【一分钟快学】锁定成功:并发操作下的乐观锁与悲观锁的理解

在后端服务开发中,尤其是处理并发数据库操作时,正确使用乐观锁和悲观锁非常关键。这就好比在超市排队结账,乐观锁相当于是自助结账机制,你相信大家都能按顺序来,而悲观锁则像是有个保安站在那儿,确保每次只有一个人能结账。两种锁的选择和使用都有其技巧和需要注意的坑。让我们一起来探讨一下。

乐观锁

乐观锁基于一种假设:在大多数情况下,数据在读取和修改之间不会发生冲突。因此,它允许多个事务几乎同时进行,直到提交时才检查是否有冲突。

使用场景

  • 数据竞争不是非常激烈的情况。
  • 对系统性能要求较高。

使用姿势

  1. 一般通过版本号(Version)或时间戳来实现。每次读取数据时,同时获取这个版本号。
  2. 当提交更新时,检查数据库中的版本号是否未改变(即没有其他操作修改过这条记录)。
  3. 如果版本号一致,则更新数据并将版本号加一;如果不一致,则拒绝更新。

需要注意的坑

  • 乐观锁可能会导致大量的更新操作失败,需要合理设计重试逻辑。
  • 在高并发场景下,重试可能会非常频繁,反而影响性能。

悲观锁

悲观锁假设冲突在所难免,因此在整个数据处理过程中,会持续持有锁,直到事务结束。这就像是在处理敏感操作时,确保了操作的原子性和一致性。

使用场景

  • 数据竞争激烈的场景。
  • 需要确保数据绝对的一致性和完整性。

使用姿势

  1. 直接使用数据库提供的锁机制,如行锁、表锁等。
  2. 在事务开始时加锁,在事务结束时释放锁。
  3. 对需要操作的数据加锁,防止其他事务并发访问。

需要注意的坑

  • 悲观锁会降低并发性能,增加死锁的风险。
  • 需要仔细设计事务范围和锁的粒度,以避免不必要的锁争用。

正确使用姿势

  1. 评估场景:首先判断应用场景更适合乐观锁还是悲观锁。
  2. 锁的选择:对于大多数读操作,可以使用乐观锁;对于写操作较多的场景,考虑使用悲观锁。
  3. 合理设计重试逻辑:对于乐观锁的更新失败,要有合理的重试机制。
  4. 避免死锁:尤其在使用悲观锁时,注意事务的设计,避免长事务,减少锁持有时间。
  5. 锁的粒度:尽量细化锁的粒度,比如使用行锁代替表锁,减少锁的竞争。

合理的使用乐观锁和悲观锁,可以在保证数据一致性的同时,提升应用的性能和用户体验。就像是驾驶中的加速与刹车,需要根据路况灵活掌握,才能确保既快速又安全地达到目的地。

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