深入浅出乐观锁、悲观锁

前置知识

页锁就是在 页的粒度 上进行锁定，锁定的数据资源比行锁要多，因为一个页中可以有多个行记录。当我 们使用页锁的时候，会出现数据浪费的现象，但这样的浪费最多也就是一个页上的数据行。页锁的开销 介于表锁和行锁之间，会出现死锁。锁定粒度介于表锁和行锁之间，并发度一般。

每个层级的锁数量是有限制的，因为锁会占用内存空间， 锁空间的大小是有限的 。当某个层级的锁数量 超过了这个层级的阈值时，就会进行 锁升级 。锁升级就是用更大粒度的锁替代多个更小粒度的锁，比如InnoDB 中行锁升级为表锁，这样做的好处是占用的锁空间降低了，但同时数据的并发度也下降了。

从对待锁的态度来看锁的话，可以将锁分成乐观锁和悲观锁，从名字中也可以看出这两种锁是两种看待数据并发的思维方式 。

需要注意的是，乐观锁和悲观锁并不是锁，而是锁的 设计思想 。

悲观锁（Pessimistic Locking） 

悲观锁是一种思想，顾名思义，就是很悲观，对数据被其他事务的修改持保守态度，会通过数据库自身 的锁机制来实现，从而保证数据操作的排它性。

悲观锁总是假设最坏的情况，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 阻塞 直到它拿到锁（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）。比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁，当 其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。

Java中 synchronized 和 ReentrantLock 等独占锁就是 悲观锁思想的实现

乐观锁（Optimistic Locking） 

乐观锁认为对同一数据的并发操作不会总发生，属于小概率事件，不用每次都对数据上锁，但是在更新 的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，也就是不采用数据库自身的锁机制，而是通过 程序来实现。在程序上，我们可以采用 版本号机制 或者 CAS机制 实现。乐观锁适用于多读的应用类型， 这样可以提高吞吐量。在Java中 java.util.concurrent.atomic 包下的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式：CAS实现的。

1. 乐观锁的版本号机制

在表中设计一个 版本字段 version ，第一次读的时候，会获取 version 字段的取值。然后对数据进行更 新或删除操作时，会执行

UPDATE ... SET version=version+1 WHERE version=version

此时 如果已经有事务对这条数据进行了更改，修改就不会成功。

2.乐观锁的时间戳机制

时间戳和版本号机制一样，也是在更新提交的时候，将当前数据的时间戳和更新之前取得的时间戳进行 比较，如果两者一致则更新成功，否则就是版本冲突。

你能看到乐观锁就是程序员自己控制数据并发操作的权限，基本是通过给数据行增加一个戳（版本号或 者时间戳），从而证明当前拿到的数据是否最新。

两种锁的适用场景

 从这两种锁的设计思想中，我们总结一下乐观锁和悲观锁的适用场景：

1. 乐观锁 适合 读操作多 的场景，相对来说写的操作比较少。它的优点在于 程序实现 ， 不存在死锁问题，不过适用场景也会相对乐观，因为它阻止不了除了程序以外的数据库操作。

2. 悲观锁 适合 写操作多 的场景，因为写的操作具有 排它性 。采用悲观锁的方式，可以在数据库层 面阻止其他事务对该数据的操作权限，防止 读 - 写 和 写 - 写 的冲突。