乐观锁和悲观锁的区别（最全面的分析）

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-06-04 00:50 107阅读 0赞

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。它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。  
  
        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。  
  
        本质上，数据库的乐观锁做法和悲观锁做法主要就是解决下面假设的场景，避免丢失更新问题：  
        一个比较清楚的场景  
        下面这个假设的实际场景可以比较清楚的帮助我们理解这个问题：  
假设当当网上用户下单买了本书，这时数据库中有条订单号为001的订单，其中有个status字段是’有效’,表示该订单是有效的；  
后台管理人员查询到这条001的订单，并且看到状态是有效的  
用户发现下单的时候下错了，于是撤销订单，假设运行这样一条SQL: update order\_table set status = ‘取消’ where order\_id = 001;  
后台管理人员由于在b这步看到状态有效的，这时，虽然用户在c这步已经撤销了订单，可是管理人员并未刷新界面，看到的订单状态还是有效的，于是点击”发货”按钮，将该订单发到物流部门，同时运行类似如下SQL，将订单状态改成已发货:update order\_table set status = ‘已发货’ where order\_id = 001

观点1：只有冲突非常严重的系统才需要悲观锁；“所有悲观锁的做法都适合于状态被修改的概率比较高的情况，具体是否合适则需要根据实际情况判断。”，表达的也是这个意思，不过说法不够准确；的确，之所以用悲观锁就是因为两个用户更新同一条数据的概率高，也就是冲突比较严重的情况下，所以才用悲观锁。

观点2：最后提交前作一次select for update检查，然后再提交update也是一种乐观锁的做法，的确，这符合传统乐观锁的做法，就是到最后再去检查。但是wiki在解释悲观锁的做法的时候，’It is not appropriate for use in web application development.’， 现在已经很少有悲观锁的做法了，所以我自己将这种二次检查的做法也归为悲观锁的变种，因为这在所有乐观锁里面，做法和悲观锁是最接近的，都是先select for update，然后update

在实际应用中我们在更新数据的时候，更严谨的做法是带上更新前的“状态”，如

update order\_table set status = ‘取消’ where order\_id = 001 and status = ‘待支付’ and ..........;

update order\_table set status = ‘已发货’ where order\_id = 001 and status = ‘已支付’ and ..........;

然后在业务逻辑代码里判断更新的记录数，为0说明数据库已经被更新了，否则是正常的。

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。

原文:[http://blog.csdn.net/hongchangfirst/article/details/26004335][http_blog.csdn.net_hongchangfirst_article_details_26004335]

作者:hongchangfirst

hongchangfirst的主页:[http://blog.csdn.net/hongchangfirst][http_blog.csdn.net_hongchangfirst]

最近因为在工作中需要，学习了乐观锁与悲观锁的相关知识，这里我通过这篇文章，把我自己对这两个“锁家”兄弟理解记录下来;  
       **- 悲观锁**：正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）的修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。  
       以常用的mysql InnoDB存储引擎为例：加入商品表items表中有一个字段status，status=1表示该商品未被下单，status=2表示该商品已经被下单，那么我们对每个商品下单前必须确保此商品的status=1。假设有一件商品，其id为10000；如果不使用锁，那么操作方法如下：  
       //查出商品状态  
       select status from items where id=10000;  
       //根据商品信息生成订单  
       insert into orders(id,item\_id) values(null,10000);  
       //修改商品状态为2  
       update Items set status=2 where id=10000;  
       上述场景在高并发环境下可能出现问题：  
       前面已经提到只有商品的status=1是才能对它进行下单操作，上面第一步操作中，查询出来的商品status为1。但是当我们执行第三步update操作的时候，有可能出现其他人先一步对商品下单把Item的status修改为2了，但是我们并不知道数据已经被修改了，这样就可能造成同一个商品被下单2次，使得数据不一致。所以说这种方式是不安全的。  
       使用悲观锁来实现：在上面的场景中，商品信息从查询出来到修改，中间有一个处理订单的过程，使用悲观锁的原理就是，当我们在查询出items信息后就把当前的数据锁定，直到我们修改完毕后再解锁。那么在这个过程中，因为items被锁定了，就不会出现有第三者来对其进行修改了。  
        注：要使用悲观锁，我们必须关闭mysql数据库的自动提交属性，因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。我们可以使用命令设置MySQL为非autocommit模式：  
       set autocommit=0;  
       设置完autocommit后，我们就可以执行我们的正常业务了。具体如下：  
       //开始事务  
       begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就可以)  
       //查询出商品信息  
       select status from items where id=10000 for update;  
       //根据商品信息生成订单  
       insert into orders (id,item\_id) values (null,10000);  
       //修改商品status为2  
       update items set status=2 where id=10000;  
       //提交事务  
       commit;/commit work;  
       注：上面的begin/commit为事务的开始和结束，因为在前一步我们关闭了mysql的autocommit，所以需要手动控制事务的提交，在这里就不细表了。  
       上面的第一步我们执行了一次查询操作：select status from items where id=10000 for update;与普通查询不一样的是，我们使用了select…for update的方式，这样就通过数据库实现了悲观锁。此时在items表中，id为10000的 那条数据就被我们锁定了，其它的事务必须等本次事务提交之后才能执行。这样我们可以保证当前的数据不会被其它事务修改。  
       注：需要注意的是，在事务中，只有SELECT ... FOR UPDATE 或LOCK IN SHARE MODE 同一笔数据时会等待其它事务结束后才执行，一般SELECT ... 则不受此影响。拿上面的实例来说，当我执行select status from items where id=10000 for update;后。我在另外的事务中如果再次执行select status from items where id=10000 for update;则第二个事务会一直等待第一个事务的提交，此时第二个查询处于阻塞的状态，但是如果我是在第二个事务中执行select status from items where id=10000;则能正常查询出数据，不会受第一个事务的影响。  
       上面我们提到，使用select…for update会把数据给锁住，不过我们需要注意一些锁的级别，MySQL InnoDB默认Row-Level Lock，所以只有明确地指定主键，MySQL 才会执行Row lock (只锁住被选取的数据) ，否则MySQL 将会执行Table Lock (将整个数据表单给锁住)。除了主键外，使用索引也会影响数据库的锁定级别。  
       悲观锁并不是适用于任何场景，它也有它存在的一些不足，因为悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。如果加锁的时间过长，其他用户长时间无法访问，影响了程序的并发访问性，同时这样对数据库性能开销影响也很大，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。所以与悲观锁相对的，我们有了乐观锁，乐观锁的概念如下：  
       **- 乐观锁**（ Optimistic Locking ） 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。那么我们如何实现乐观锁呢，一般来说有以下2种方式：  
       1.使用数据版本（Version）记录机制实现，这是乐观锁最常用的一种实现方式。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。当读取数据时，将version字段的值一同读出，数据每更新一次，对此version值+1。当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新，否则认为是过期数据。用下面的一张图来说明：  
[![1][]][1]       如上图所示，如果更新操作顺序执行，则数据的版本（version）依次递增，不会产生冲突。但是如果发生有不同的业务操作对同一版本的数据进行修改，那么，先提交的操作（图中B）会把数据version更新为2，当A在B之后提交更新时发现数据的version已经被修改了，那么A的更新操作会失败。  
       2.乐观锁定的第二种实现方式和第一种差不多，同样是在需要乐观锁控制的table中增加一个字段，名称无所谓，字段类型使用时间戳（timestamp）, 和上面的version类似，也是在更新提交的时候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进行对比，如果一致则OK，否则就是版本冲突。  
       以mysql InnoDB存储引擎为例，还是拿之前的例子商品表items表中有一个字段status，status=1表示该商品未被下单，status=2表示该商品已经被下单，那么我们对每个商品下单前必须确保此商品的status=1。假设有一件商品，其id为10000；  
       下单操作包括3步骤：  
       //查询出商品信息  
       select (status,version) from items where id=\#\{id\}  
       //根据商品信息生成订单  
       //修改商品status为2  
       update items set status=2,version=version+1 where id=\#\{id\} and version=\#\{version\};  
       为了使用乐观锁，我们需要首先修改items表，增加一个version字段，数据默认version可设为1；  
       其实我们周围的很多产品都有乐观锁的使用，比如我们经常使用的分布式存储引擎XXX，XXX中存储的每个数据都有版本号，版本号在每次更新后都会递增，相应的，在XXX put接口中也有此version参数，这个参数是为了解决并发更新同一个数据而设置的，这其实就是乐观锁；  
       很多情况下，更新数据是先get，修改get回来的数据，然后put回系统。如果有多个客户端get到同一份数据，都对其修改并保存，那么先保存的修改就会被后到达的修改覆盖，从而导致数据一致性问题,在大部分情况下应用能够接受，但在少量特殊情况下，这个是我们不希望发生的。  
       比如系统中有一个值”1”, 现在A和B客户端同时都取到了这个值。之后A和B客户端都想改动这个值，假设A要改成12，B要改成13，如果不加控制的话，无论A和B谁先更新成功，它的更新都会被后到的更新覆盖。XXX引入的乐观锁机制避免了这样的问题。刚刚的例子中，假设A和B同时取到数据，当时版本号是10，A先更新，更新成功后，值为12，版本为11。当B更新的时候，由于其基于的版本号是10，此时服务器会拒绝更新，返回version error，从而避免A的更新被覆盖。B可以选择get新版本的value，然后在其基础上修改，也可以选择强行更新。

[http_blog.csdn.net_hongchangfirst_article_details_26004335]: http://blog.csdn.net/hongchangfirst/article/details/26004335
[http_blog.csdn.net_hongchangfirst]: http://blog.csdn.net/hongchangfirst
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