深入浅出乐观锁、悲观锁
前置知识
页锁就是在 页的粒度 上进行锁定,锁定的数据资源比行锁要多,因为一个页中可以有多个行记录。当我 们使用页锁的时候,会出现数据浪费的现象,但这样的浪费最多也就是一个页上的数据行。页锁的开销 介于表锁和行锁之间,会出现死锁。锁定粒度介于表锁和行锁之间,并发度一般。
每个层级的锁数量是有限制的,因为锁会占用内存空间, 锁空间的大小是有限的 。当某个层级的锁数量 超过了这个层级的阈值时,就会进行 锁升级 。锁升级就是用更大粒度的锁替代多个更小粒度的锁,比如InnoDB 中行锁升级为表锁,这样做的好处是占用的锁空间降低了,但同时数据的并发度也下降了。
从对待锁的态度来看锁的话,可以将锁分成乐观锁和悲观锁,从名字中也可以看出这两种锁是两种看待数据并发的思维方式 。
需要注意的是,乐观锁和悲观锁并不是锁,而是锁的 设计思想 。
悲观锁(Pessimistic Locking)
悲观锁是一种思想,顾名思义,就是很悲观,对数据被其他事务的修改持保守态度,会通过数据库自身 的锁机制来实现,从而保证数据操作的排它性。
悲观锁总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上 锁,这样别人想拿这个数据就会 阻塞 直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞, 用完后再把资源转让给其它线程)。比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁,当 其他线程想要访问数据时,都需要阻塞挂起。
Java中 synchronized 和 ReentrantLock 等独占锁就是 悲观锁思想的实现
乐观锁(Optimistic Locking)
乐观锁认为对同一数据的并发操作不会总发生,属于小概率事件,不用每次都对数据上锁,但是在更新 的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,也就是不采用数据库自身的锁机制,而是通过 程序来实现。在程序上,我们可以采用 版本号机制 或者 CAS机制 实现。乐观锁适用于多读的应用类型, 这样可以提高吞吐量。在Java中 java.util.concurrent.atomic 包下的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式:CAS实现的。
1. 乐观锁的版本号机制
在表中设计一个 版本字段 version ,第一次读的时候,会获取 version 字段的取值。然后对数据进行更 新或删除操作时,会执行
此时 如果已经有事务对这条数据进行了更改,修改就不会成功。
2.乐观锁的时间戳机制
时间戳和版本号机制一样,也是在更新提交的时候,将当前数据的时间戳和更新之前取得的时间戳进行 比较,如果两者一致则更新成功,否则就是版本冲突。
你能看到乐观锁就是程序员自己控制数据并发操作的权限,基本是通过给数据行增加一个戳(版本号或 者时间戳),从而证明当前拿到的数据是否最新。
两种锁的适用场景
从这两种锁的设计思想中,我们总结一下乐观锁和悲观锁的适用场景:
1. 乐观锁 适合 读操作多 的场景,相对来说写的操作比较少。它的优点在于 程序实现 , 不存在死锁问题,不过适用场景也会相对乐观,因为它阻止不了除了程序以外的数据库操作。
2. 悲观锁 适合 写操作多 的场景,因为写的操作具有 排它性 。采用悲观锁的方式,可以在数据库层 面阻止其他事务对该数据的操作权限,防止 读 - 写 和 写 - 写 的冲突。
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