数据库的悲观锁、乐观锁

乐观锁   Optimistic Lock

乐观的，假设是很好的情况，认为一般不会发生冲突，只在提交更新时进行冲突检测。

乐观锁不需要借助数据库自身的锁机制来实现。乐观锁常见的实现方式：

1、CAS方式

select quantity from tb_goods where id=1;  //先查询该种商品的库存，假设为10
update tb_goods set quantity=quantity-1 where id=1 and quantity=10;  //提交修改时带上条件库存等于10，确保数据没有被修改

CAS 即 Compare and Swap，先和数据库中的quatity比较，如果quantity等于先前查询到的值（10），说明记录没有被修改，执行操作。

CAS方式可能会产生ABA问题：

开始查到库存为10，有一个线程将库存改为了9（比如售出1件），然后又有一个线程将库存改回了10（比如买家不满意，退货了），库存还是原来的值，但数据已经被改过了。

且选择作为比较的那些字段不一定能标识这条记录是否已被修改。

2、版本号机制（推荐）

select version from tb_goods where id=1;  //查询这条记录的数据版本号，假设为5
update tb_goods set quantity=quantity-1,version=version+1 where id=1 and version=5;  //提交更新时检测版本号是否一致

设计表时额外增加version列，每次更新一条记录时都将这条记录的version+1，执行更新操作时先查询这条记录的version，提交更新时比较version是否和查询到的相同，相同就说明数据未被修改，就会提交更新。

悲观锁、乐观锁的比较、选择

比较：悲观锁是一定要加锁，乐观锁实际上并没有加锁。

乐观锁的2种实现都有个问题：

乐观锁是假设在本线程访问数据库数据时，其它线程不会修改这部分数据。

而并发量大的时候，你查到version=5，其他线程往往会修改当前线程使用的数据库数据，修改version，因为没加锁，其他线程也可以访问当前线程使用的数据库数据。更新的时候很容易出现更新不了的情况。

就是说乐观锁适合并发量小的情况使用，那为什么在高并发的情况下也会使用乐观锁？因为效率|性能。

悲观锁是每次都要加锁，悲观锁保证了数据的一致性，更新成功概率高，但效率低下。

乐观锁实际没有加锁，更新成功概率要低一些，尤其是高并发的时候，但每次都不加锁，效率高、性能好。

面对高并发，首先要能扛住，抗都扛不住，很多请求都不能及时处理，谈什么操作成功率。

抗住了，就算更新失败，好歹用户知道请求处理了、只是操作失败了；没抗住，用户请求半天没响应，连处理都还没处理。

选择：

并发量小，悲观锁、乐观锁的更新成功率都高，但悲观锁加了锁，更新成功率更高，优先使用悲观锁；

并发量大，使用乐观锁，优先考虑性能。

乐观锁的优化写法

update tb_goods set quantity=quantity-1 where id=1 and quantity-1>=0; 

只要库存够就行，管它其他线程修不修改，反正只有一条sql语句，不涉及事务。

这种写法有要求：

数据库操作要只有一条sql语句，如果有多条sql语句，执行起来需要时间，这期间可能其他线程修改了当前线程要使用的数据。