Java提供了很多种锁的接口和实现，通过对各种锁的使用发现理解锁的概念是很重要的。
这块作者还是大概得将书中的内容进行一下翻译，首先为啥要用redis分布式锁。我们在之前学redis事务的时候说redis提供了watch/mutli/exec机制，其中的watch是乐观锁。也就是通过监听某个数据的变动来做出相应的改变。当时我们也说了redis的watch乐观锁为啥不像关系型数据库那样直接禁止别其他客户端修改的问题。Redis更多的还是基于其效率设计，因此通过尽可能快的通知客户端去维护数据的安全性，通过watch的乐观锁和mutli/exec事务来看。确实可以直接做分布式锁，为啥可以做这件事的原因是watch命令的监听特性会一直持续到exec的执行，如果watch的键值发生变化，那么watch后边的事务是不会执行的。但是我们必须要保持我们的事务不会出现指令性质的错误，这块我们之前说过redis事务本身和关系型数据库事务不一样，执行出错期间不能回滚。
参考：https://blog.csdn.net/qq_34337272/article/details/81072874
“乐观锁”是咱们程序员在面试的过程中经常会碰到的，那么这里我们来聊一下它的重要性。
所以要是别人再问你乐观锁和悲观锁是什么，你千万别说它是一种具体的锁，它只是一种锁的设计思想，他可以有很多具体的实现类
首先，悲观锁与乐观锁是根据操作时是否锁住资源来判别的。悲观锁获取到锁时，必须要锁住资源；乐观锁则不会。一开始两线程争抢锁：
乐观锁和悲观锁是数据库并发控制中的两个重要概念。在多用户并发访问数据库时，为了防止数据出现不一致的情况，需要采取锁机制来保证数据的一致性。下面我将分别对乐观锁和悲观锁进行详细的介绍，并比较它们的优缺点。
这是一篇介绍悲观锁和乐观锁的入门文章。旨在让那些不了解悲观锁和乐观锁的小白们弄清楚什么是悲观锁，什么是乐观锁。不同于其他文章，本文会配上相应的图解让大家更容易理解。通过该文，你会学习到如下的知识。
在介绍悲观锁和乐观锁之前，让我们看一下锁。锁，在我们生活中随处可见，我们的门上有锁，我们存钱的保险柜上有锁，是用来保护我们财产安全的。程序中也有锁，当多个线程修改共享变量时，我们可以给修改操作上锁（syncronized）。当多个用户修改表中同一数据时，我们可以给该行数据上锁（行锁）。
乐观锁本质上并不属于锁，它只是一种冲突检测机制，但被这样称呼的时间比较长，就被称为乐观锁。乐观锁允许并发的获取内容进行读写，但在提交的时候会进行并发控制。比如 A, B 同时获得了一个数据，而且都要对其进行处理，A 先提交了该条数据，B 后来也要提交该条数据，这时候乐观锁的策略检测到两者发生了冲突，便会拒绝 B 提交的内容，并抛出冲突，交给 B 进行处理。 乐观锁的处理策略，通常是版本控制，或者是时间戳控制（本质与前者相同）。对数据进行一个版本的记录，每次提交后都标上版本号。当提交时的版本号小于等于当前版本号，则抛出异常，待解决冲突后重新执行。 笔者看到这里，就想到了一个很常见的乐观锁——即笔者项目中使用的 SVN 源代码版本控制器。我和同事一起编辑同一个 java 文件，是被允许的，但如果我们两个人提交的内容有冲突，则 SVN 会提示我们冲突，并让我们决定如何解决冲突（采用谁的内容，或者如何合并内容），然后再提交（再提交就是将冲突抛出后再解决的过程）。
锁（Lock）: 在介绍悲观锁和乐观锁之前，让我们看一下锁。锁，在我们生活中随处可见，我们的门上有锁，我们存钱的保险柜上有锁，是用来保护我们财产安全的。程序中也有锁，当多个线程修改共享变量时，我们可以给修改操作上锁（syncronized）。当多个用户修改表中同一数据时，我们可以给该行数据上锁（行锁）。因此，锁其实是在并发下控制多个操作的顺序执行，以此来保证数据安全的变动。 并且，锁是一种保证数据安全的机制和手段，而并不是特定于某项技术的。悲观锁和乐观锁亦是如此。
当我们想要在业务中引入“乐观锁”时，应该要思考清楚它的概念，为了更加形象的理解“乐观锁”，我们可以先看一下认识下悲观锁。
相信很多Java开发的朋友都会被java中的各种锁所迷惑，你是不是经常听到“可重入锁”、“互斥锁”、“轻量级锁”等关键词，其实Java中的锁的分类很多，不过这种分类都是针对场景的，好多人分不清或者记不住，是因为不知道这些锁为啥是这样的分类，本文瑞哥就用简洁的语言带大家走入Java中的锁，让我们直接开始！
比如我在数据库里要修改一个id=1,并且version=1的一条数据，乐观锁会先去查询id=1的version是否等于1，如果等于就修改，如果不等于就不修改
具有排它性（我锁住当前数据后，比人看不到此数据），悲观锁一般是由数据库机制来做到的。
在多用户环境中，在同一时间可能会有多个用户更新相同的记录，这会产生冲突。这就是著名的并发性问题。
在Java并发场景中，会涉及到各种各样的锁如公平锁，乐观锁，悲观锁等等，这篇文章介绍各种锁的分类：
在当今的软件开发领域，数据库操作是不可或缺的一部分。然而，随着并发操作的增加，如何正确地处理并发问题是每个开发者都需要面对的挑战。本文将深入探讨JPA（Java Persistence API）和Hibernate这两种ORM（对象关系映射）工具中的乐观锁和悲观锁的使用及其适用场景。
ES的并发控制是一种机制，用于处理多个同时对同一份数据进行读写操作的情况，以确保数据的一致性和正确性。
中秋小长假快来了，决定趁着假期出去玩一玩。我和女朋友商量好，我负责制定行程，她负责购买出行用品。相安无事，我正在各家比价中，不知道发生了什么，女朋友买买买竟然不高兴了。
最近，五一小长假的放假时间调整了，决定趁着假期出去玩一玩。我和女朋友商量好，我负责制定行程，她负责购买出行用品。相安无事，我正在各家比价中，不知道发生了什么，女朋友买买买竟然不高兴了。
有博客提到，乐观锁比悲观锁快的场景在于读多写少，但是在没有竞争的情况下，乐观锁的UPDATE和悲观锁的UPDATE都需要获取锁、释放锁，为什么乐观锁更快呢？ 笔者猜测，这里的"写"当然指的是上文中的"UPDATE"操作，但读指的是"SELECT ... FOR UPDATE"而不是"SELECT ..."操作。因为如果是前者，是要与写操作竞争锁的，那么由于乐观锁只在更新时才尝试获取锁，在上文的(1)阶段中，其它读操作就能顺利获得锁后完成；而由于悲观锁在一开始就获取锁，其它读操作容易跟着阻塞在锁的获取内。
AtomicInteger是基于CAS实现的一个线程安全的整型类，Unsafe调用CPU底层指令实现原子操作
在平常开发中，我们经常会用到多线程的开发，在使用多线程的时候，我们就需要注意线程安全的问题，特别是重要的操作共享变量时，线程安全的问题又是重中之重。我们今天就来了解一下锁中的乐观锁和悲观锁。 在面试中，如果是Java后天研发的工程师，很有可能会考到这一个知识点。所以今天也就来说下这个。 两者的概念 乐观锁 根据表面上来看每次去拿数据的时候认为别人都不会修改。所以不会上锁，有着更宽松的锁机制，减少了性能的开销。 在更新的时候会根据版本号进行判断是否有程序去修改这个数据，例如版本号等机制，使用版本号的机制在进行
乐观锁是一种假设资源不会被冲突影响的并发控制策略。它假设多个事务在同一时间内不会发生冲突，因此不需要加锁。当事务提交时，如果检测到数据发生了改变，就会抛出异常，让开发者决定如何处理这个冲突。
乐观锁（ Optimistic Lock ） 相对悲观锁而言，乐观锁假设认为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，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。
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。
当我们要对一个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。
参考：https://tech.meituan.com/2018/11/15/java-lock.html
Java锁，指的是应用中使用的锁；应用中在处理线程安全的问题时，常常使用synchronized 或者ReentrantLock等锁来保证线程安全。
首先我们理解下两种不同思路的锁，乐观锁和悲观锁。 这两种锁机制，是在多用户环境并发控制的两种所机制。下面看百度百科对乐观锁和悲观锁两种锁机制的定义：
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。
在MySQL中，悲观锁依赖数据库提供的锁机制来实现。在InnoDB引擎中，使用悲观锁需要先关闭MySQL数据库的自动提交属性，然后通过select ... for update来进行加锁。
举个场景：多线程、多进程应用在对数据库的同一数据进行非幂等操作时，如果没有添加相应的锁机制进行校验、判断，通常会导致数据的脏写。抛开分布式锁这种解决思路，简单的来讲，可以优先考虑从数据库层面去解决这个问题。
在并发访问情况下，很有可能出现不可重复读等等读现象。为了更好的应对高并发，封锁、时间戳、乐观并发控制(乐观锁)、悲观并发控制(悲观锁)都是并发控制采用的主要技术方式。
在并发编程中，读写锁 ReentrantReadWriteLock 的性能已经算是比较高的了，因为它将悲观锁的粒度分的更细，在它里面有读锁和写锁，当所有操作为读操作时，并发线程是可以共享读锁同时运行的，这样就无需排队执行了，所以执行效率也就更高。
乐观锁和悲观锁是两种思想，用于解决并发场景下的数据竞争问题。它们的使用是非常广泛的，不局限于某种编程语言或数据库。乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展，悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点，不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。
在一些时候我们需要对redis中的多个数据进行复制或者删除等操作，但是这些命令不是一起执行的，他们都是单独的一个命令。所以redis提供了一些命令让多个操作一起执行，并不被中断。这些命令有：watch、multi、exec、unwatch和discard。
乐观锁和悲观锁并不是一种真实存在的锁，而是一种设计思想，乐观锁和悲观锁对于理解后端多线程和数据库来说至关重要，那么本篇文章就来详细探讨一下这两种锁的概念以及实现方式。
绍了关于ES嵌套索引的增删改，本篇就接着上篇主题继续深入聊一下，上篇的添加和更新操作，其实是不安全的，所有的数据库db系统都会存在并发问题像关系型数据库MySQL，Oracle，SQL Server默认采用的是悲观锁。 在ElasticSearch中采用的乐观锁，下面先熟悉下什么是乐观锁和悲观锁： 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。传统的关系型数据库里边就用到
前面我们讨论了《如何基于幂等表实现幂等处理》，本文我们就来看看如何基于乐观锁、悲观锁来做幂等处理。
线程拿到了最初的预期值A，然而在将要进行CAS的时候，被其他线程抢占了执行权，把此值从A变成了B
乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展，悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点，不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。
悲观锁和乐观锁是并发控制常用的两种技术手段。 并发控制是用来确保 多个事务同时读写DB中同一条数据时不破坏事务的隔离性、统一性以及数据库的统一性。
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