乐观锁和悲观锁具体怎样理解

2020-08-25 15:15发布

站内问答 / 大数据
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2楼 · 2020-08-25 15:32

乐观锁和悲观锁是在数据库中引入的名词，悲观锁指对数据被外界修改持保守态度，认为数据很容易就会被其它线程修改，所以在数据处理前先对数据进行加锁，并在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制，数据库中实现是对数据记录操作前给记录加排它锁。如果获取锁失败，则说明数据正在被其它线程修改，当前线程则等待或者等待超时抛出异常。如果获取锁成功，则对记录进行操作，然后事务提交后释放排它锁。

乐观锁是相对悲观锁来说的，它认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在访问记录前不会加排它锁，而是在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测。具体说是根据 update 返回的行数让用户决定如何去做


milkmilk
3楼 · 2020-08-26 16:03

悲观锁(Pessimistic Lock)

当要对数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。这种借助数据库锁机制，在修改数据之前先锁定，再修改的方式被称之为悲观并发控制

乐观锁(Optimistic Locking)

乐观锁是相对悲观锁而言的，乐观锁假设数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则返回给用户错误的信息，让用户决定如何去做。



studentaaa
4楼 · 2021-01-15 10:53

背景

  1. 凡是出现并发问题，第一个想到的就是锁。

  2. 什么是乐观锁？使用的场景是什么？

  3. 什么是悲观锁？使用的场景是什么？

过程

  • 乐观锁 - 整个过程是没有上锁的

    系统是一定需要支持事务的。在这样的条件下，对并发控制来说，使用乐观锁（乐观并发控制）。在读多写少的场景中，乐观锁是非常有效率的。多个线程可以同时读同样的数据。在这整个过程，会持续检测冲突，并防止多个线程尝试修改这同样的数据。整个过程中，只有一个线程会更新成功，其他会更新失败。更新失败的，会进行事务回滚，并且抛出异常。不上锁，性能高。

  • 悲观锁 - 当拿到数据的一瞬间就上锁了的

    跟乐观锁的差异就是：整个过程是上锁了的，因此性能低。表现就是不会抛出异常，因为整个过程就是阻塞，等待上一个线程释放锁，自己拿到锁，然后执行逻辑即可，直到不满足业务逻辑的时候，可能要抛出异常或者给出友好提示。
    场景：写多读少，或者写和读一样频繁。

小结

  1. 加上对乐观锁和悲观锁的理解。

  2. 熟练使用这样的原理来解决并发问题。

  3. 理解：在读多写少的场景下，使用乐观锁。在写多读少的场景下，使用悲观锁。

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