随笔感悟：Mysql悲观锁和乐观锁
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首先是场景：并发控制
悲观锁
select ... for update的使用
乐观锁
解释：
特点：
实现：
sql演示例子：
结合我们的Java代码的实现
以上更新语句存在一个比较严重的问题，即ABA问题：
解决方式：
优化
首先是场景：并发控制
为什么要使用悲观锁和乐观锁——>为了并发情况下，线程跟自己在单机情况一样得到相同的结果，保证数据的一致性；
没做好并发控制就会可能出现：脏读、不可重复读、幻读等问题；
结论：乐观锁适合并发量比较小的场景（读多写少），悲观锁适合并发量比较大的场景（写多多少）；
悲观锁
目的：在并发时保证线程和单机时结果一样（宏观）；当在数据库中修改某条数据时，防止同时被其他人进行修改从而造成数据不一致（微观）；——>(处理：加锁防止并发，利用锁，线程锁住资源防止被其他人修改)；
场景：有点像警察处理凶杀现场，对凶杀现场（资源对象）进行上锁，防止其他人对其现场进行修改；
特点：具有强烈的独占和排他特性。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
实现：像我们的表锁、行锁都是悲观锁，在java中就是synchronized关键字实现
然后我们悲观锁主要分为共享锁和排他锁
- 共享锁【shared locks】又称为读锁，简称 S 锁。顾名思义，共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁，都能访问到数据，但是只能读不能修改。
- 排他锁【exclusive locks】又称为写锁，简称 X 锁。顾名思义，排他锁就是不能与其他锁并存，如果一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁，包括共享锁和排他锁。获取排他锁的事务可以对数据行读取和修改。（比如行锁和表锁）
例子：
1.首先事务1先开启事务——>2.然后事务2开启事务，事务1修改id=10001的数据——>3.然后事务2修改同样为id=10001的数据发现阻塞——>结论：验证了id=10001被行锁锁住了（如果没有索引的话就是表锁）
5. 最后事务1回滚，释放锁资源，事务2又可以执行了
select ... for update的使用
1.事务1先开启事务查询id=10001的数据——>2.事务2开启查询事务1一样的数据发现阻塞——>3.然后事务1回滚或者commit即可
乐观锁
解释：
乐观锁是相对悲观锁而言的，乐观锁假设数据一般情况不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候（重点），才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果冲突，则返回给用户异常信息，让用户决定如何去做。乐观锁适用于读多写少的场景，这样可以提高程序的吞吐量
特点：
1.更加宽松，性能较好，吞吐量较高，有效避免了死锁等现象
2.但是可能会出现cpu空转的现象，造成cpu飙高
可能会出现线程一直retry，并且ABA问题也会出现，中途被其他线程改了比较的version，然后又改回来，中途做了其他事情
实现：
1.CAS实现
2.版本号控制，一般像我们mysql中在表中加一个字段version版本号：表示数据被修改的次数；当数据被修改时，verson+1；在线程更新时，在读取数据的时候也要读取version，在提交更新时，若刚才读取到的version值和当前数据库中的version值相等才更新，否则retry；
sql演示例子：
当多个线程尝试使用 CAS 同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次尝试。比如前面的扣减库存问题，通过乐观锁可以实现如下
//1.查询数据的sql
select * from tb_item_stock where item_id=10001;
//2.修改数据的sql
update tb_item_stock set stock=stock+1,version=version+1 where item_id=10001 and version=1;事务1：先select一下看下版本，下面图片是事务1第二次select（也就是在事务2提交更新sql后的一个操作）
事务2：
结合我们的Java代码的实现
/**
* 模拟多版本号
*/
@Transactional
public void deduct2(){
//1.首先查询仓库里面的内容
List stocks = this.stockMapper.queryStock("10001");
//获取第一条仓库记录
Stock stock = stocks.get(0);
//2.判断仓库是否充足
if(stock!=null&&stock.getStock()>0){
//2.1扣减库存，然后设置新的版本号进行更新
stock.setStock(stock.getStock()-1);
Integer version = stock.getVersion(); //获取当前商品版本
stock.setVersion(version+1); //更新一次版本加一次，如果中途有其他的更新操作就会失败
//2.2然后进行更新——>需要进行判断如果更新影响行数为0就进行cas操作
if(this.stockMapper.update(stock,new UpdateWrapper()
.eq("item_id",stock.getItemId())
.eq("version",version))==0){
this.deduct2();//cas
}
} 以上更新语句存在一个比较严重的问题，即ABA问题：
- 比如说线程一从数据库中取出库存数 3，这时候线程二也从数据库中取出库存数 3，并且线程二进行了一些操作变成了 2。
- 然后线程二又将库存数变成 3，这时候线程一进行 CAS 操作发现数据库中仍然是 3，然后线程一操作成功。
- 尽管线程一的 CAS 操作成功，但是不代表这个过程就是没有问题的。
解决方式：
我们可以加一个时间戳，因为时间戳天然具有顺序递增性；
还一个场景，就是一旦遇上高并发的时候，就只有一个线程可以修改成功，那么就会存在大量的失败。对于像淘宝这样的电商网站，高并发是常有的事，总让用户感知到失败显然是不合理的。所以，还是要想办法减少乐观锁的粒度。一个比较好的建议，就是减小乐观锁力度，最大程度的提升吞吐率，提高并发能力！
比如我们的AutomicInteger就是利用cas
public final boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue) {
return U.compareAndSetInt(this, VALUE, expectedValue, newValue);
}优化
LongAdder，它就是尝试使用分段 CAS 以及自动分段迁移的方式来大幅度提升多线程高并发执行 CAS 操作的性能，这个类具体是如何优化性能的呢？如图：
LongAdder 核心思想就是热点分离，这一点和 ConcurrentHashMap 的设计思想相似。就是将 value 值分离成一个数组，当多线程访问时，通过 hash 算法映射到其中的一个数字进行计数。而最终的结果，就是这些数组的求和累加。这样一来，就减小了锁的粒度
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