C# 悲观锁和乐观锁的区别以及使用场景。

Posted 2023-04-06 爱吃奶酪的松鼠丶

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了C# 悲观锁和乐观锁的区别以及使用场景。相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

悲观锁和乐观锁是两种常见的并发控制策略。悲观锁假定并发访问会导致冲突，因此在访问共享资源时采用独占机制（如互斥锁），以确保同一时刻只有一个线程能够对资源进行修改；乐观锁则假定并发访问不会冲突，因此在访问共享资源时不加锁，而是在更新数据前先检查数据是否被其他线程修改过。

下面分别给出 C# 中悲观锁和乐观锁的示例代码：

悲观锁

下面的示例代码演示了如何使用 lock 关键字来实现悲观锁：

using System;
using System.Threading.Tasks;

class Program

    static int counter = 0;
    static object lockObj = new object();

    static void Main(string[] args)
    
        Task t1 = Task.Run(() => IncrementCounter());
        Task t2 = Task.Run(() => IncrementCounter());

        Task.WaitAll(t1, t2);

        Console.WriteLine($"Final counter value: counter");
    

    static void IncrementCounter()
    
        for (int i = 0; i < 100000; i++)
        
            lock (lockObj) // 使用 lock 关键字获取锁
            
                int temp = counter;
                temp++;
                counter = temp;

乐观锁

using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Threading;

class Program

    static int counter = 0;

    static void Main(string[] args)
    
        Task t1 = Task.Run(() => IncrementCounter());
        Task t2 = Task.Run(() => IncrementCounter());

        Task.WaitAll(t1, t2);

        Console.WriteLine($"Final counter value: counter");
    

    static void IncrementCounter()
    
        for (int i = 0; i < 100000; i++)
        
            int temp = Interlocked.CompareExchange(ref counter, 0, 0);
            while (temp != counter)
            
                temp = Interlocked.CompareExchange(ref counter, temp + 1, temp);

在这个示例代码中，我们使用了 Interlocked.CompareExchange() 方法来实现乐观锁。这个方法可以比较两个值是否相等，如果相等，则将第一个值替换为第三个值；否则返回第一个值。在这个例子中，我们将原子比较操作的结果存储在临时变量 temp 中，并不断检查 temp 是否等于当前的计数器值，如果不相等则再次调用 Interlocked.CompareExchange()，直到成功为止。

需要注意的是，乐观锁的实现方式并不适用于所有场景。当并发访问的概率很高时，乐观锁可能会导致大量的重试和性能下降。此外，在更新数据时还需要考虑数据版本控制等问题。
乐观锁和悲观锁是常用的并发控制机制，其主要作用是保证多个线程对共享资源的访问安全。一般来说，乐观锁适用于读操作较多、写操作较少的场景，而悲观锁适用于写操作较多、读操作较少的场景。具体来说：

乐观锁：通常在读多写少的情况下使用，对于竞争不激烈的数据访问场景比较适合，例如缓存、计数器等。乐观锁的实现方式通常是在操作前先检查资源是否被其他线程修改过，如果没有则进行操作，否则抛出异常或者重试。常见的乐观锁技术包括版本号、时间戳等。
悲观锁：通常在写多读少的情况下使用，对于竞争激烈的数据访问场景比较适合，例如数据库、文件系统等。悲观锁的实现方式通常是在操作前先获取资源的锁定，其他线程需要等待当前线程释放锁定后才能进行操作。常见的悲观锁技术包括互斥锁、读写锁等。
总的来说，乐观锁和悲观锁各有优缺点，具体使用哪种锁取决于应用场景和需求。在实践中，乐观锁的使用频率可能更高一些，因为很多应用场景下，读操作的并发性要求比较高，而且乐观锁相对悲观锁来说实现起来可以更简单、高效。不过，在写操作比较频繁或者竞争比较激烈的情况下，悲观锁可能更适合一些。

第36讲谈谈MySQL支持的事务隔离级别，以及悲观锁和乐观锁的原理和应用场景

在日常开发中，尤其是业务开发，少不了利用 Java 对数据库进行基本的增删改查等数据操作，
这也是 Java 工程师的必备技能之一。做好数据操作，不仅仅需要对 Java 语言相关框架的掌
握，更需要对各种数据库自身体系结构的理解。今天这一讲，作为补充 Java 面试考察知识点的
完整性，关于数据库的应用和细节还需要在实践中深入学习。
今天我要问你的问题是，谈谈 MySQL 支持的事务隔离级别，以及悲观锁和乐观锁的原理和应用
场景？
典型回答
所谓隔离级别（Isolation Level），就是在数据库事务中，为保证并发数据读写的正确性而提出
的定义，它并不是 MySQL 专有的概念，而是源于ANSI/ISO制定的SQL-92标准。
每种关系型数据库都提供了各自特色的隔离级别实现，虽然在通常的定义中是以锁为实现单元，
但实际的实现千差万别。以最常见的 MySQL InnoDB 引擎为例，它是基于 MVCC（Multi-
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Versioning Concurrency Control）和锁的复合实现，按照隔离程度从低到高，MySQL 事务隔
离级别分为四个不同层次：
读未提交（Read uncommitted），就是一个事务能够看到其他事务尚未提交的修改，这是
最低的隔离水平，允许脏读出现。
读已提交（Read committed），事务能够看到的数据都是其他事务已经提交的修改，也就
是保证不会看到任何中间性状态，当然脏读也不会出现。读已提交仍然是比较低级别的隔
离，并不保证再次读取时能够获取同样的数据，也就是允许其他事务并发修改数据，允许不
可重复读和幻象读（Phantom Read）出现。
可重复读（Repeatable reads），保证同一个事务中多次读取的数据是一致的，这是
MySQL InnoDB 引擎的默认隔离级别，但是和一些其他数据库实现不同的是，可以简单认为
MySQL 在可重复读级别不会出现幻象读。
串行化（Serializable），并发事务之间是串行化的，通常意味着读取需要获取共享读锁，更
新需要获取排他写锁，如果 SQL 使用 WHERE 语句，还会获取区间锁（MySQL 以 GAP 锁
形式实现，可重复读级别中默认也会使用），这是最高的隔离级别。
至于悲观锁和乐观锁，也并不是 MySQL 或者数据库中独有的概念，而是并发编程的基本概念。
主要区别在于，操作共享数据时，“悲观锁”即认为数据出现冲突的可能性更大，而“乐观
锁”则是认为大部分情况不会出现冲突，进而决定是否采取排他性措施。
反映到 MySQL 数据库应用开发中，悲观锁一般就是利用类似 SELECT … FOR UPDATE 这样的
语句，对数据加锁，避免其他事务意外修改数据。乐观锁则与 Java 并发包中的
AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时
间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断。
我认为前面提到的 MVCC，其本质就可以看作是种乐观锁机制，而排他性的读写锁、双阶段锁
等则是悲观锁的实现。
有关它们的应用场景，你可以构建一下简化的火车余票查询和购票系统。同时查询的人可能很
多，虽然具体座位票只能是卖给一个人，但余票可能很多，而且也并不能预测哪个查询者会购
票，这个时候就更适合用乐观锁。
考点分析
今天的问题来源于实际面试，这两部分问题反映了面试官试图考察面试者在日常应用开发中，是
否学习或者思考过数据库内部的机制，是否了解并发相关的基础概念和实践。
我从普通数据库应用开发者的角度，提供了一个相对简化的答案，面试官很有可能进一步从实例
的角度展开，例如设计一个典型场景重现脏读、幻象读，或者从数据库设计的角度，可以用哪些
2018/8/1 极客时间 | Java核心技术36讲
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手段避免类似情况。我建议你在准备面试时，可以在典型的数据库上试验一下，验证自己的观
点。
其他可以考察的点也有很多，在准备这个问题时你也可以对比 Java 语言的并发机制，进行深入
理解，例如，随着隔离级别从低到高，竞争性（Contention）逐渐增强，随之而来的代价同样
是性能和扩展性的下降。
数据库衍生出很多不同的职责方向：
数据库管理员（DBA），这是一个单独的专业领域。
数据库应用工程师，很多业务开发者就是这种定位，综合利用数据库和其他编程语言等技
能，开发业务应用。
数据库工程师，更加侧重于开发数据库、数据库中间件等基础软件。
后面两者与 Java 开发更加相关，但是需要的知识和技能是不同的，所以面试的考察角度也有区
别，今天我会分析下对相关知识学习和准备面试的看法。
另外，在数据库相关领域，Java 工程师最常接触到的就是 O/R Mapping 框架或者类似的数据
库交互类库，我会选取最广泛使用的框架进行对比和分析。
知识扩展
首先，我来谈谈对数据库相关领域学习的看法，从最广泛的应用开发者角度，至少需要掌握：
数据库设计基础，包括数据库设计中的几个基本范式，各种数据库的基础概念，例如表、视
图、索引、外键、序列号生成器等，清楚如何将现实中业务实体和其依赖关系映射到数据库
结构中，掌握典型实体数据应该使用什么样的数据库数据类型等。
每种数据库的设计和实现多少会存在差异，所以至少要精通你使用过的数据库的设计要点。
我今天开篇谈到的 MySQL 事务隔离级别，就区别于其他数据库，进一步了解 MVCC、
Locking 等机制对于处理进阶问题非常有帮助；还需要了解，不同索引类型的使用，甚至是
底层数据结构和算法等。
常见的 SQL 语句，掌握基础的 SQL 调优技巧，至少要了解基本思路是怎样的，例如 SQL 怎
样写才能更好利用索引、知道如何分析SQL 执行计划等。
更进一步，至少需要了解针对高并发等特定场景中的解决方案，例如读写分离、分库分表，
或者如何利用缓存机制等，目前的数据存储也远不止传统的关系型数据库了。
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上面的示意图简单总结了我对数据库领域的理解，希望可以给你进行准备时提供个借鉴。当然在
准备面试时并不是一味找一堆书闷头苦读，我还是建议从实际工作中使用的数据库出发，侧重于
结合实践，完善和深化自己的知识体系。
接下来我们还是回到 Java 本身，目前最为通用的 Java 和数据库交互技术就是 JDBC，最常见的
开源框架基本都是构建在 JDBC 之上，包括我们熟悉的JPA/Hibernate、MyBatis、Spring
JDBC Template 等，各自都有独特的设计特点。
Hibernate 是最负盛名的 O/R Mapping 框架之一，它也是一个 JPA Provider。顾名思义，它
是以对象为中心的，其强项更体现在数据库到 Java 对象的映射，可以很方便地在 Java 对象层
面体现外键约束等相对复杂的关系，提供了强大的持久化功能。内部大量使用了Lazy-load等技
术提高效率。并且，为了屏蔽数据库的差异，降低维护开销，Hibernate 提供了类 SQL 的
HQL，可以自动生成某种数据库特定的 SQL 语句。
Hibernate 应用非常广泛，但是过度强调持久化和隔离数据库底层细节，也导致了很多弊端，例
如 HQL 需要额外的学习，未必比深入学习 SQL 语言更高效；减弱程序员对 SQL 的直接控制，
还可能导致其他代价，本来一句 SQL 的事情，可能被 Hibernate 生成几条，隐藏的内部细节也
阻碍了进一步的优化。
而 MyBatis 虽然仍然提供了一些映射的功能，但更加以 SQL 为中心，开发者可以侧重于 SQL
和存储过程，非常简单、直接。如果我们的应用需要大量高性能的或者复杂的 SELECT 语句
等，“半自动”的 MyBatis 就会比 Hibernate 更加实用。
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而 Spring JDBC Template 也是更加接近于 SQL 层面，Spring 本身也可以集成 Hibernate 等
O/R Mapping 框架。
关于这些具体开源框架的学习，我的建议是：
从整体上把握主流框架的架构和设计理念，掌握主要流程，例如 SQL 解析生成、SQL 执行到
结果映射等处理过程到底发生了什么。
掌握映射等部分的细节定义和原理，根据我在准备专栏时整理的面试题目，发现很多题目都
是偏向于映射定义的细节。
另外，对比不同框架的设计和实现，既有利于你加深理解，也是面试考察的热点方向之一。
今天我从数据库应用开发者的角度，分析了 MySQL 数据库的部分内部机制，并且补充了我对数
据库相关面试准备和知识学习的建议，最后对主流 O/R Mapping 等框架进行了简单的对比。

以上是关于C# 悲观锁和乐观锁的区别以及使用场景。的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

第36讲谈谈MySQL支持的事务隔离级别，以及悲观锁和乐观锁的原理和应用场景

C# 悲观锁和乐观锁的区别以及使用场景。

悲观锁

乐观锁

第36讲 谈谈MySQL支持的事务隔离级别，以及悲观锁和乐观锁的原理和应用场景

第36讲谈谈MySQL支持的事务隔离级别，以及悲观锁和乐观锁的原理和应用场景