悲观锁乐观锁的原理及应用场景

1. 悲观锁

应用场景：多写场景，线程安全

2. 乐观锁

应用场景：多读场景，提高吞吐量

悲观锁和乐观锁其实核心就一个是否支持多线程并发的问题。

1. 悲观锁

顾名思义就是很悲观，每次拿数据都会认为别的线程会修改该数据，所以会给数据上锁；

这样抢到锁的线程运行，取到数据做操作，

这期间其他线程想要访问该数据时，都是阻塞block挂起状态，操作不了；

核心就是不支持多并发，是单线程操作，通过抢占时间片的方式来抢锁的使用权，把并发变成了串行。

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。

应用场景：

悲观锁适用于多写的场景，保证线程安全和数据安全

mysql的行锁、表锁、读锁、写锁；

java中的synchronized。

2. 乐观锁

顾名思义就是很乐观，每次拿数据都认为别的线程不会修改数据，因此不会给数据上锁；

但会在数据更新时判断一下，在此期间其他线程有没有对该数据做更新，最终通过多个线程的逐一更新获取数据的最终值；

判断单一线程操作数据期间，其他线程有没有对该数据做修改用的是，version版本号机制、CAS算法。

乐观锁支持多线程并发，每个线程在不同的时间节点对数据做更新操作，每次更新时候都会判断其他线程是否对数据做了更新。

（1）version版本号机制

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源码：

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

（2）CAS算法机制

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。

应用场景：

乐观锁适用于多读的场景，获取数据不再创建、销毁锁，减少了锁的开销，加大了数据的吞吐量，

Redis等非关系型数据库

ps：Redis是单线程操作，把事务封闭在单一线程中，避免了线程的安全问题，所以里面没有加悲观锁；

不过对于依赖多个Redis操作的复合操作来说，还是需要加锁的，而且有可能是分布式锁，也可以用LUA脚本，用任务队列的方式解决多任务并发的问题。