大解密！悲观锁 & 乐观锁：数据库并发冲突的终结者

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2023-01-03 17:50:34

数据库并发控制中的冲突问题

数据库并发处理允许多个用户或进程同时访问和操作数据库，在这样的环境中，数据冲突的风险总是存在的。

理解数据冲突

想象一座拥挤的小桥，两边都有人想要通过。如果没有明确的规则，很容易发生冲突，例如两个人同时走到桥中间，谁也不肯让步，最后造成谁都过不去的局面。

在数据库中，我们也会遇到类似的冲突，当多个用户或进程同时尝试修改相同的数据时，就会发生数据冲突。

并发控制：防止冲突的规则

为了避免这些冲突，我们需要制定并发控制规则。就像小桥上的规则一样，我们可以规定谁先到谁先过，或者只允许一个人同时通过。在数据库中，类似的规则被称为并发控制。

乐观锁与悲观锁：并发控制策略

在数据库并发控制中，有两种常用的策略：乐观锁和悲观锁。

乐观锁

乐观锁是一种较为乐观的并发控制策略，它假定在并发操作中，数据冲突的概率很低。因此，乐观锁在读取数据时不会立即加锁，而是允许并发读取。只有当要修改数据时，才对数据加锁，并在提交修改时检查数据是否被其他事务修改过。如果数据被其他事务修改过，则乐观锁会抛出一个异常，事务回滚，用户需要重新获取数据并再次尝试修改。

优点： 性能高，因为在大多数情况下，并发操作不会导致数据冲突，因此可以避免不必要的加锁操作。

缺点： 如果数据冲突的概率较高，则可能会导致大量的回滚，降低数据库的性能。

悲观锁

悲观锁是一种较为保守的并发控制策略，它假定在并发操作中，数据冲突的概率很高。因此，悲观锁在读取数据时立即加锁，并且在整个事务期间保持锁。这样可以保证在事务提交之前，数据不会被其他事务修改。

优点： 能够有效地防止数据冲突。

缺点： 性能较低，因为大量的加锁操作会降低数据库的性能。

适用场景

乐观锁适用于数据冲突概率较低的情况，例如读多写少的场景。在这些场景中，乐观锁可以避免不必要的加锁操作，从而提高数据库的性能。

悲观锁适用于数据冲突概率较高的场景，例如写多的场景。在这些场景中，悲观锁可以有效地防止数据冲突，保证数据的完整性。

实现方法

乐观锁和悲观锁都可以通过不同的方式来实现。

乐观锁通常通过使用版本号来实现。当读取数据时，将数据版本号一并读取出来。当修改数据时，比较数据版本号。如果数据版本号与读取时的一致，则认为数据没有被其他事务修改过，可以安全地修改数据。否则，则抛出一个异常，事务回滚。

悲观锁通常通过使用锁机制来实现。当读取数据时，对数据加锁。当修改数据时，需要先获得数据的锁，然后才能修改数据。这样可以保证在事务提交之前，数据不会被其他事务修改。

代码示例

以下是使用 Java 实现乐观锁和悲观锁的代码示例：

// 乐观锁
@Entity
public class Account {

    @Id
    private Long id;

    private String name;

    @Version
    private Long version;

    // ...
}

// 悲观锁
@Entity
public class Account {

    @Id
    private Long id;

    private String name;

    @Version
    private Long version;

    @Transient
    private Lock lock;

    // ...
}