悲观锁与乐观锁

一、悲观锁（ Pessimistic Lock ）

定义与核心思想

悲观锁基于"数据并发必然冲突"的假设，在访问共享资源前强制加锁，确保独占访问。其核心是"先加锁，后操作"的保守策略。

实现方式

1. Java层面

synchronized关键字（重量级锁实现）
ReentrantLock等显式锁

2. 数据库层面

SELECT FOR UPDATE（行级/表级锁）
共享锁（S锁）、排他锁（X锁）

特点与优劣势

优势：

安全性极高，严格保证数据一致性
适合临界区执行时间长的场景

劣势：

1.锁开销大（用户态/内核态切换）

2.可能引起线程阻塞、优先级反转

3.死锁风险

二、乐观锁（Optimistic Lock）

定义与核心思想

乐观锁基于"数据冲突概率低"的假设，采用"先操作，后验证"的开放策略，通过版本控制实现无锁化并发。

实现方式

1. 版本号机制

数据表增加version字段，更新时校验版本[4][15][18]

2. CAS （Compare And Swap ）

原子操作包含三个参数：内存值V、预期值A、新值B
仅在V==A时更新为B，否则重试
Java实现：AtomicInteger等原子类

特点与优劣势

优势：

无锁设计提升吞吐量
避免线程上下文切换
适合读多写少场景

劣势：

ABA问题（需版本号辅助解决）
高竞争场景导致频繁重试
需业务层处理冲突

三、关键差异对比

维度	悲观锁	乐观锁
并发假设	必定冲突	大概率无冲突
锁机制	显式加锁	无锁（版本控制）
冲突处理	预防冲突	检测并解决冲突
适用场景	写操作多、临界区耗时长	读操作多、临界区执行快
实现复杂度	简单（JVM/DB原生支持）	需业务层处理冲突逻辑
典型应用	银行转账、库存扣减	点赞计数、配置更新
性能表现	高安全但吞吐量低	高吞吐但存在重试开销

四、架构选型建议

优先考虑乐观锁：
- 当系统读占比超过70%
- 业务能容忍短暂数据不一致（如缓存更新）
- 需支持高并发（如电商秒杀库存校验）
必须使用悲观锁：
- 强事务一致性要求（如金融交易）
- 临界区包含复杂计算（避免重复执行）
- 无法处理重试的场景（如实时竞价系统）
混合使用策略：
- 例如JUC中的StampedLock，先尝试乐观读，冲突时升级为悲观锁

五、典型案例

悲观锁：

java 复制代码

// 使用ReentrantLock转账
   public void transfer(Account from, Account to, int amount) {
       lock.lock();
       try {
           from.withdraw(amount);
           to.deposit(amount);
       } finally {
           lock.unlock();
       }
   }

乐观锁：

java 复制代码

// 使用AtomicReference实现计数器
   AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
   public void safeIncrement() {
       int oldValue;
       do {
           oldValue = counter.get();
       } while (!counter.compareAndSet(oldValue, oldValue + 1));
   }

在分布式系统中，可结合Redis的WATCH/MULTI命令实现乐观锁，或通过数据库的版本号字段实现多版本并发控制（MVCC）。实际架构设计中，需结合QPS、数据一致性级别、重试成本等维度综合考量。