JAVA笔试面试之乐观锁与悲观锁

一、前言

　　校招时无论是笔试还是面试，我都有遇到乐观锁与悲观锁的题目，当时心急只是背了一下他们两的概念，并没有深究，现在工作之余会开始回首过去应聘被难到的知识点进行充电，单纯地为了增长知识而研究这种感觉出奇的还不错哦。

那么回到主题，乐观锁与悲观锁，我会结合所看到的讲解的以及应用场景，摘选出好的应用例子帮助大家节省理解的时间，并给出自己的思考。

二、正文

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（人为的）锁定状态。在前面的事务结束操作之前，后来的事务只能进行等待。

P.S. 我们可能很熟悉的sycchronized关键字，就是本系统上的悲观锁的一种实现，但是我看到有的博主提出 “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” ，有待进一步考证。

那么什么是数据库底层提供的锁机制呢？以常用的mysql InnoDB存储引擎为例（以下部分引用博文链接https://blog.csdn.net/zxx901221/article/details/83239771）：

　　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;

       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。并且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。

　　另外需要注意的是，在事务中，只有”SELECT ... FOR UPDATE “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。

　　原文中还提到了LOCK IN SHARE MODE 和 锁级别，我不是很懂就做了删减，有兴趣的朋友可以看原文。

　　乐观锁：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。

　　实现乐观锁一般有以下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。

       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。

　　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};

　　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。

三、两锁之思考

　　1、悲观锁问题挺多的，高并发情况下响应速度较慢，而且对查询语句有限制，写代码时要更加小心，但是它的成功率高，重试次数少。所以适用于响应速度要求低，重试代价高的场景。

　　2、除了1之外的情况，我觉得选择乐观锁还是很方便的。