什么是乐观锁和悲观锁

乐观锁和悲观锁是两种常见的并发控制策略，主要用于数据库管理系统中，以确保在多个事务同时访问相同数据时，数据的一致性和完整性得到维护。

悲观锁（Pessimistic Locking）

悲观锁的基本思想是假设冲突会频繁发生，因此在读取数据时就会立即加锁，防止其他事务修改数据。直到当前事务完成（提交或回滚）后，锁才会被释放。这样可以确保在事务处理期间，数据不会被其他事务修改。

实现方式：

• 数据库层面的锁： 使用数据库提供的锁机制，如行锁、表锁等。
• 应用层面的锁： 在应用程序中使用同步机制（如Java中的synchronized关键字或ReentrantLock）来实现锁。

优点：

• 可以有效避免数据冲突和脏读问题。
• 实现相对简单。

缺点：

• 可能会导致性能问题，因为锁的持有时间较长，其他事务需要等待。
• 在高并发环境下，可能会导致死锁。

乐观锁（Optimistic Locking）

乐观锁的基本思想是假设冲突不经常发生，因此在读取数据时不加锁，而是在更新数据时检查数据是否被其他事务修改过。通常通过版本号或时间戳来实现。

实现方式：

• 版本号机制： 在数据表中增加一个版本号字段，每次更新数据时，版本号加1。读取数据时记录版本号，更新时检查版本号是否一致。
• 时间戳机制： 在数据表中增加一个时间戳字段，每次更新数据时，时间戳更新为当前时间。读取数据时记录时间戳，更新时检查时间戳是否一致。

优点：

• 在高并发环境下，性能较好，因为大部分时间不需要加锁。
• 可以避免死锁问题。

缺点：

• 如果冲突频繁发生，可能会导致大量的更新失败，需要重试，增加了系统的复杂性。
• 需要额外的字段来存储版本号或时间戳，增加了数据模型的复杂性。

总结

• 悲观锁适用于写操作频繁的场景，可以保证数据的一致性，但可能会影响性能。
• 乐观锁适用于读操作频繁的场景，可以提高并发性能，但在冲突频繁发生时需要处理重试逻辑。

选择哪种锁策略取决于具体的应用场景和需求。