破解锁机制：深入理解乐观锁与悲观锁的利弊

乐观锁和悲观锁是我们在日常开发过程中两种常见的控制并发的手段，本文将从数据库的视角详细介绍乐观锁和悲观锁的使用场景以及使用示例。当然乐观锁和悲观锁也不只是在数据库里面有使用到，各类开发语言里面通常也会存在乐观锁和悲观锁的实现，希望通过这篇文章能够让大家更准确的理解乐观锁和悲观锁的使用场景，帮助大家在日常开发中灵活运用相关技术。

乐观锁

乐观锁的核心出发点是基于一个假设，即在大多数情况下，数据操作不会引起冲突。这种锁的主要优点在于其高效的并发处理能力。然而，它也有其缺点，特别是所谓的ABA问题。为了解决这一问题，常见的方法包括使用版本号或时间戳机制。

在使用场景方面，乐观锁特别适用于读操作多于写操作，且数据冲突几率较小的环境。一个典型的例子是用户积分的增减。这是因为在冲突较大的情况下，事务可能需要回滚，并且应用层需要不断重试，这反而会降低性能。

乐观锁的实现通常涉及到特定的SQL语句，如：

update table set name = 'fflow', version = version + 1 where id = #{id} and version = #{version};

在使用乐观锁时，通常不会立即上锁。但如果SQL执行失败，应用层需要自行处理，例如通过重试机制。

悲观锁

相比之下，悲观锁的出发点是认为数据更有可能发生冲突。在使用悲观锁的场景中，如支付类场景，数据的冲突概率较高。因此，每次获取数据时都会上锁，从而防止其他操作在锁释放前访问这些数据。

悲观锁的一个常见SQL实现是：

select ... id=1 for update

在使用悲观锁的场景中，由于悲观锁的逻辑相对简单，且不太可能引起故障，因此常被用于需要高度稳定性的场景。

总结

乐观锁和悲观锁是并发控制的两种不同策略。乐观锁适用于读操作多于写操作，数据冲突几率较小的环境，以提高系统的并发处理能力。悲观锁适用于需要保证数据一致性的场景，对数据进行加锁以防止其他操作访问数据。

乐观锁的核心思想是在大多数情况下，数据操作不会引起冲突，使用版本号或时间戳机制来解决冲突问题。乐观锁的实现通常涉及特定的SQL语句，并且需要应用层处理失败重试的情况。

悲观锁则认为数据更有可能发生冲突，在每次访问数据时都会上锁，阻止其他操作访问该数据。悲观锁常用于需要高度稳定性和一致性的场景。

选择使用乐观锁还是悲观锁完全取决于具体业务需求和环境特点，通常除了性能上的考量，还需要考虑技术的易用性，所以类似用户积分等需要相对较高性能的场景通常使用数据库乐观锁来实现，但是支付类的场景，基于稳定性的考虑，则建议使用悲观锁。