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  • 无论是悲观锁还是乐观锁，他们本质上不是数据库中具体的锁概念，而是我们定义出来，用来描述两种类别的锁的思想。所以有了设计的分类，我们就可以通过这个分类去对数据库中具体的锁进行分门别类；
  • 不过数据库中的乐观锁更倾向叫乐观并发控制（OCC），悲观锁叫悲观并发控制（PCC），还有区别于乐观悲观锁的一种控制叫MVCC，多版本并发控制

乐观锁:

乐观锁（Optimistic Lock），顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在提交更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据。乐观锁适用于读多写少的应用场景，这样可以提高吞吐量。 乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。

数据库中乐观锁的实现:

1，方式一： 使用数据版本（version）实现：

这是乐观锁最常用的一种实现方式。什么是数据版本呢？就是在表中增添一个字段作为该记录的版本标识，比如叫version，每次对该记录的写操作都会让 version+ 1。
所以当我们读取了数据(包括version)，做出更新，要提交的时候，就会拿取得的version去跟数据库中的version比较是否一致，如果一致则代表这个时间段，并没有其他的线程的也修改过这个数据，给予更新，同时version + 1；如果不一致，则代表在这个时间段，该记录以及被其他线程修改过了， 认为是过期数据，返回冲突信息，让用户决定下一步动作，比如重试（重新读取最新数据，再过更新）
update table set num = num + 1 , version = version + 1 where version = #{version} and id = #{id}

2，方式二： 使用时间戳(timestamp)实现

表中增加一个字段，名称无所谓，比如叫update_time, 字段类型使用时间戳（timestamp）
原理和方式一一致，也是在更新提交的时检查当前数据库中数据的时间戳和自己更新前取到的时间戳是否一致，如果一致则代表此刻没有冲突，可以提交更新，同时时间戳更新为当前时间，否则就是该时间段有其他线程也更新提交过，返回冲突信息，等待用户下一步动作。
update table set num = num + 1 ,update_time = unix_timestamp(now()) where id = #{id} and update_time = #{updateTime}

乐观锁的优缺点：

  • 优点：
    在读多写少的并发场景下，可以避免数据库加锁的开销，提高Dao层的响应性能 其实很多情况下，我们orm工具都有带有乐观锁的实现，所以这些方法不一定需要我们人为的去实现

  • 缺点：
    在写多读少的并发场景下，即在写操作竞争激烈的情况下，会导致CAS多次重试，冲突频率过高，导致开销比悲观锁更高

悲观锁:

悲观锁（Pessimistic Lock），顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。 悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。 Java synchronized 就属于悲观锁的一种实现，每次线程要修改数据时都先获得锁，保证同一时刻只有一个线程能操作数据，其他线程则会被block。

悲观锁的实现

通常情况下，数据库的悲观锁就是利用数据库本身提供的锁去实现的

外界要访问某条数据，那它就要首先向数据库申请该数据的锁(某种锁)
如果获得成功，那它就可以操作该数据，在它操作期间，其他客户端就无法再操作该数据了
如果获得失败，则代表同一时间已有其他客户端获得了该锁，那就必须等待其他客户端释放锁
当然数据库提供了非常多的锁，每种数据库提供的锁也不尽然相同，所以具体情况就要看是什么锁了,比如行锁，表锁等

悲观锁优点与缺点

  • 优点：
    适合在写多读少的并发环境中使用，虽然无法维持非常高的性能，但是在乐观锁无法提更好的性能前提下，可以做到数据的安全性

  • 缺点：
    加锁会增加系统开销，虽然能保证数据的安全，但数据处理吞吐量低，不适合在读多写少的场合下使用

乐观锁与悲观锁的区别:

乐观锁的思路一般是表中增加版本字段，更新时where语句中增加版本的判断，算是一种CAS（Compare And Swep）操作，商品库存场景中number起到了版本控制（相当于version）的作用（ AND number=#）。 悲观锁之所以是悲观，在于他认为本次操作会发生并发冲突，所以一开始就对商品加上锁（SELECT ... FOR UPDATE），然后就可以安心的做判断和更新，因为这时候不会有别人更新这条商品库存

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