悲观锁和乐观锁，啥情况

Posted 2023-05-02

乐观锁和悲观锁的区别如下：
1、悲观锁是当线程拿到资源时，就对资源上锁，并在提交后，才释放锁资源，其他线程才能使用资源。
2、乐观锁是当线程拿到资源时，上乐观锁，在提交之前，其他的锁也可以操作这个资源，当有冲突的时候，并发机制会保留前一个提交，打回后一个提交，让后一个线程重新获取资源后，再操作，然后提交。和git上传代码一样，两个线程都不是直接获取资源本身，而是先获取资源的两个copy版本，然后在这两个copy版本上修改。
3、悲观锁和乐观锁在并发量低的时候，性能差不多，但是在并发量高的时候，乐观锁的性能远远优于悲观锁。
4、常用的synchronized是悲观锁，lock是乐观锁。 参考技术A 　　锁。我们知道，最常用的处理多用户并发访问的方法是加锁。当一个用户锁住数据库中的某个对象时，其他用户就不能再访问该对象。加锁对并发访问的影响体现在锁的粒度上。比如，放在一个表上的锁限制对整个表的并发访问；放在数据页上的锁限制了对整个数据页的访问；放在行上的锁只限制对该行的并发访问。可见行锁粒度最小，并发访问最好，页锁粒度最大，表锁介于2者之间。锁有两种：悲观锁和乐观锁。悲观锁假定其他用户企图访问或者改变你正在访问、更改的对象的概率是很高的，因此在悲观锁的环境中，在你开始改变此对象之前就将该对象锁住，并且直到你提交了所作的更改之后才释放锁。悲观的缺陷是不论是页锁还是行锁，加锁的时间可能会很长，这样可能会长时间的限制其他用户的访问，也就是说悲观锁的并发访问性不好。与悲观锁相反，乐观锁则认为其他用户企图改变你正在更改的对象的概率是很小的，因此乐观锁直到你准备提交所作的更改时才将对象锁住，当你读取以及改变该对象时并不加锁。可见乐观锁加锁的时间要比悲观锁短，乐观锁可以用较大的锁粒度获得较好的并发访问性能。但是如果第二个用户恰好在第一个用户提交更改之前读取了该对象，那么当他完成了自己的更改进行提交时，数据库就会发现该对象已经变化了，这样，第二个用户不得不重新读取该对象并作出更改。这说明在乐观锁环境中，会增加并发用户读取对象的次数。

　　从数据库厂商的角度看，使用乐观的页锁是比较好的，尤其在影响很多行的批量操作中可以放比较少的锁，从而降低对资源的需求提高数据库的性能。再考虑聚集索引。在数据库中记录是按照聚集索引的物理顺序存放的。如果使用页锁，当两个用户同时访问更改位于同一数据页上的相邻两行时，其中一个用户必须等待另一个用户释放锁，这会明显地降低系统的性能。interbase和大多数关系数据库一样，采用的是乐观锁，而且读锁是共享的，写锁是排他的。可以在一个读锁上再放置读锁，但不能再放置写锁；你不能在写锁上再放置任何锁。锁是目前解决多用户并发访问的有效手段。本回答被提问者和网友采纳 参考技术B

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了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。

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，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。

两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种。

像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。

但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。

Java 乐观锁和悲观锁

文章目录

• Java 乐观锁和悲观锁
• • 1、悲观锁
  • 2、乐观锁
  • • 2.1 CAS
    • 2.2 模拟CAS算法
    • 2.3 JUC
    • 2.4 CAS中的ABA问题
    • 2.5 使用CAS会引发的问题

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Java 乐观锁和悲观锁

1、悲观锁

总是假设最坏的情况，每次在去获取共享数据的时候都认为别人会修改，所以每次都在获取数据的时候加锁。 传统的关系型数据库里就用到很多这种锁，比如行锁，表锁、读锁、写锁等都是在操作之前先上锁，比如java中Synchronized关键字的实现也是悲观锁。

悲观锁存在的问题

在多线程竞争下，加锁，释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延迟，引起性能问题一个线程持有锁会导致其他需要此锁的线程挂起

2、乐观锁

认为数据一般情况下不会产生并发冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会对数据是否产生并发冲突进行检测，如果发现并发冲突，则返回错误信息，需要用户去决定如何操作。乐观锁实现的典型是CAS（Compare and Swap）

2.1 CAS

具有原子特性
CAS是乐观锁的实现技术，当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量，只有一个线程能更新变量的值，而其他的线程都失败，失败的线程不会被挂起，而是被告知这次竞争失败了，并可以再次进行尝试。

CAS操作中涉及三个操作数：
● 需要读写的内存位置（V）
● 需要比较的预期原值（A）
● 拟写入的新值（B）

如果内存位置V的值与预期原值A相匹配，那么处理器会自动的将该位置值更新为B，否则处理器不做任何处理。
第一步： 获取位置V的值A
第二步： 将获取的值A和位置V的内容进行比较，如果相等，认为没有其他线程修改该位置，即不存在并发竞争，就可以将新值B写入位置V。如果不相等，说明存在其他的线程在对该位置进行并发操作。不能直接修改，继续跳转第一步，获取位置V的值，再进行比较，直至相等再修改为B。

2.2 模拟CAS算法

CompareAndSwap类

public class CompareAndSwap 
    private int value;

    //获取内存值
    public synchronized int getValue() 
        return value;
    

    //比较并交换
    public synchronized int compareAndSwap(int expectedValue, int newValue) 
        int oldValue = value;
        //如果内存值和预期值一致，就替换
        if (oldValue == expectedValue) 
            this.value = newValue;
        

        return oldValue;
    

    //设置调用比较并交换， 看期望值和原来的值是否一致
    public synchronized boolean compareAndSet(int expectValue, int newValue) 
        return expectValue == compareAndSwap(expectValue, newValue);
    

TestCAS类

import java.util.Random;

public class TestCAS 
    public static void main(String[] args) 
        CompareAndSwap compareAndSwap = new CompareAndSwap();

        for (int i = 0; i < 10; i++) 
            new Thread(new Runnable() 
                @Override
                public void run() 
                    Random random = new Random();
                    int expectedValue = compareAndSwap.getValue();
                    int newValue = random.nextInt(100);
                    boolean b = compareAndSwap.compareAndSet(expectedValue, newValue);
                    System.out.println("线程：" + Thread.currentThread().getName() + ",预期值：" + expectedValue + ",待写入值："  + newValue + ",操作结果：" + b);
                
            ).start();
        
    

运行结果：

2.3 JUC

在JDK 1.5中新增了java.util.concurrent（J.U.C）建立在CAS之上，相对于Synchronized是一种线程阻塞处理，CAS是非阻塞的一种常见实现，及线程即使没有获取到变量，也不会进入到阻塞状态。就是在不使用锁的情况下来保证线程安全，在JUC下存在如AtomicInteger为例，其中一些++i操作是安全性操作，如getAndIncrement方法。

代码示例：

public class TestJUC 
    public static void main(String[] args) 
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
        for (int i = 0; i < 10; i++)
            new Thread(new Runnable() 
                @Override
                public void run() 
                    int i = atomicInteger.getAndIncrement();
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() +
                            "，预期值：" + i);
                
            ).start();
    

运行结果：

2.4 CAS中的ABA问题

CAS会引起ABA的问题，假如存在如下执行序列：

1、线程1从内存中V取出A
2、线程2从内存中V取出A
3、线程2进行了一些操作，将B写入位置V。
4、线程2将A再次写入位置V
5、线程1进行CAS操作，发现位置V依然是A，进行修改操作并成功
6、尽管线程1的CAS操作成功，但不代表这个过程没有问题，对于线程1，线程2的修改已经丢失了。

一个链表ABA的问题：

1、 现有一个单向链表实现的堆栈，栈顶为A。这时线程1已经知道A.next是B，希望通过CAS操作将栈顶替换为B，线程1执行compareAndSwap（A,B）
2、 在线程1执行上面指令之前，线程2介入，将A、B出栈，在依次入栈D、C、A，而对象B次数处于游离状态。
3、 此时线程1执行CAS操作，检测栈顶认为A，所以CAS成功，栈顶是B，但实际B.next为null,此时堆栈中只有一个B元素，C和D组成的链表就不存在在堆栈中，C、D被丢弃了

ABA问题的解决

ABA问题的解决思路就是使用版本号，在变量上追加一个版本号，每次变量变更把版本号加1，那么A-B-A就回去变成1A-2B-3A。

2.5 使用CAS会引发的问题

使用CAS好处就是被使用锁的开销要小，但存在问题

• ABA的问题
  ABA的问题的解决方案是加版本号解决
• 循环时间开销大
  如果CAS如果长时间不成功，会给CPU带来非常大的执行开销
• 只能保证一个共享变量的原子操作
  当对一个共享变量执行操作时，可以使用循环CAS的方式保证原子操作，但对于多个共享变量，循环CAS就无法保证操作的原子性，这个时候就需要借助于锁来实现