聊一聊Java中的悲观锁和乐观锁

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悲观锁和乐观锁是面试高频问题之一，本文将对悲观锁和乐观锁简单的进行一个介绍。

悲观锁（Pessimistic Locking）

悲观锁在并发环境中认为数据随时会被其他线程修改，因此每次在访问数据时都会加锁，直到操作完成后才释放锁。悲观锁适用于写操作多、竞争激烈的场景，比如多个线程同时对同一数据进行修改或删除操作的情况。悲观锁可以保证数据的一致性，避免脏读、幻读等问题的发生

悲观锁就像一个大保安，总是认为有坏人想要偷走共享资源，于是它把资源护得紧紧的，不让任何人接近，同时还会排队等待资源，想要使用就得先获取锁，这样虽然安全可靠，但是也会导致效率低下，因为别的线程必须等待锁的释放才能继续执行。

Java中常用的悲观锁是synchronized关键字和ReentrantLock类。

使用synchronized关键字实现悲观锁的代码如下：

synchronized (lock) {
    //访问共享资源的代码块
}

使用ReentrantLock实现悲观锁的代码如下：

ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
lock.lock();
try {
    //访问共享资源的代码块
} finally {
    lock.unlock();
}

悲观锁存的问题：

1. 效率低：悲观锁需要获取锁才能进行操作，当有多个线程需要访问同一份数据时，每个线程都需要先获取锁，然后再进行操作，如果锁竞争激烈，就会导致线程等待锁的释放，浪费了大量的时间。
2. 容易引起死锁：悲观锁在获取锁的过程中，如果获取不到就会一直等待，如果不同的线程都在等待对方释放锁，就会导致死锁的情况出现。
3. 可能会引起线程阻塞：当某个线程获取到锁时，其他线程需要等待，如果等待的时间过长，就会导致线程阻塞，影响应用的性能。

乐观锁

乐观锁在并发环境中认为数据一般情况下不会被其他线程修改，因此在访问数据时不加锁，而是在更新数据时进行检查。如果检查到数据被其他线程修改，则放弃当前操作，重新尝试更新。乐观锁适用于读操作多、写操作少的场景，比如多个线程同时对同一数据进行读取操作的情况。乐观锁可以减少锁的竞争，提高系统的并发性能。

乐观锁就像一个乐天派，总是认为没有坏人想要偷走共享资源，于是它就不怎么防范，直接对资源进行操作，如果没有其他线程对资源进行修改，操作就会成功，否则就会进行重试，这样虽然效率高，但是如果多个线程同时进行修改，就会导致竞争和冲突，需要进行额外的处理。

Java中常用的乐观锁是基于CAS（Compare and Swap，比较和交换）算法实现的。

CAS操作包括三个操作数：内存地址V、旧的预期值A和新的值B。CAS操作首先读取内存地址V中的值，如果该值等于旧的预期值A，那么将内存地址V中的值更新为新的值B；否则，不进行任何操作。在更新过程中，如果有其他线程同时对该共享资源进行了修改，那么CAS操作会失败，此时需要重试更新操作。

下面是一段基于CAS算法实现的乐观锁代码：

// 假设共享资源为变量value，初始值为1
AtomicInteger value = new AtomicInteger(1);
// 假设旧的预期值为1，新的值为2
int expect = 1;
int update = 2;

// 使用CAS操作更新共享资源的值
while (true) {
    // 读取共享资源的当前值
    int current = value.get();
    // 如果当前值等于旧的预期值，使用CAS操作将新的值更新到共享资源中
    if (current == expect) {
        if (value.compareAndSet(expect, update)) {
            // 更新成功，退出循环
            break;
        } else {
            // 更新失败，可能是因为其他线程修改了共享资源的值，重试更新操作
            continue;
        }
    } else {
        // 当前值不等于旧的预期值，说明共享资源的值已经被其他线程修改，重试更新操作
        continue;
    }
}

在这段代码中，内存地址V对应的是AtomicInteger对象value，旧的预期值A对应的是变量expect，新的值B对应的是变量update。使用AtomicInteger对象可以保证CAS操作的原子性，即只有一个线程能够成功更新共享资源的值。使用compareAndSet方法可以判断共享资源的值是否等于旧的预期值，并尝试将新的值更新到共享资源中。如果更新成功，就退出循环；否则，说明共享资源的值已经被其他线程修改，需要重试更新操作。

在实际应用中，乐观锁的实现通常比这个简单实现要复杂。例如，在对数据库中的数据进行更新时，需要在更新操作中同时更新版本号和其他字段的值，并且需要处理更新失败和重试的情况。

乐观锁存在的问题

CAS虽然很⾼效的解决原⼦操作，但是CAS仍然存在三⼤问题：ABA问题，自旋时间过长和只能保证单个变量的原子性。

1. ABA问题：CAS算法在比较和替换时只考虑了值是否相等，而没有考虑到值的版本信息。如果一个值在操作过程中被修改了两次，从原值变成新值再变回原值，此时CAS会认为值没有发生变化，从而出现操作的错误。为了解决ABA问题，可以在共享资源中增加版本号，每次修改操作都将版本号加1，从而保证每次更新操作的唯一性。在更新数据时先读取当前版本号，如果与自己持有的版本号相同，则可以更新数据，否则更新失败。版本号算法可以避免ABA问题，但需要维护版本号，增加了代码复杂度和内存开销。

2. 自旋时间过长：由于CAS算法在失败时会一直自旋，等待共享变量可用，如果共享变量一直不可用，就会出现自旋时间过长的问题，浪费CPU资源。

3. 只能保证单个变量的原子性：CAS算法只能保证单个变量的原子性，如果需要多个变量的原子操作，就需要使用锁等其他方式进行保护。

悲观锁和乐观锁的对比

	悲观锁	乐观锁
性能	低	高
数据一致性	高	低
实现复杂度	简单	复杂
加锁方式	基于锁机制	基于版本号机制
应用场景	读少写多	读多写少
存在的问题	效率低、容易引起死锁、可能会引起线程阻塞	ABA问题、自旋时间过长、只能保证单个变量的原子性

总结

悲观锁和乐观锁各有优缺点，应根据具体的业务场景和性能需求来选择合适的锁机制。在实际应用中，也可以考虑使用两种锁机制的组合，例如在高并发读写的情况下，可以使用乐观锁来提高读操作的效率，同时在写操作时使用悲观锁来保证数据的一致性。