悲觀鎖

當我們要對一個數據庫中的一條數據進行修改的時候，為了避免同時被其他人修改，最好的辦法就是直接對該數據進行加鎖以防止并發。

這種借助數據庫鎖機制在修改數據之前先鎖定，再修改的方式被稱之為悲觀并發控制（又名“悲觀鎖”，Pessimistic Concurrency Control，縮寫“PCC”）。

之所以叫做悲觀鎖，是因為這是一種對數據的修改抱有悲觀態度的并發控制方式。我們一般認為數據被并發修改的概率比較大，所以需要在修改之前先加鎖。

悲觀并發控制實際上是“先取鎖再訪問”的保守策略，為數據處理的安全提供了保證。


但是在效率方面，處理加鎖的機制會讓數據庫產生額外的開銷，還有增加產生死鎖的機會；

另外，還會降低并行性，一個事務如果鎖定了某行數據，其他事務就必須等待該事務處理完才可以處理那行數據。

樂觀鎖

樂觀鎖（ Optimistic Locking ） 是相對悲觀鎖而言的，樂觀鎖假設數據一般情況下不會造成沖突，所以在數據進行提交更新的時候，才會正式對數據的沖突與否進行檢測，如果發現沖突了，則讓返回用戶錯誤的信息，讓用戶決定如何去做。

相對于悲觀鎖，在對數據庫進行處理的時候，樂觀鎖并不會使用數據庫提供的鎖機制。一般的實現樂觀鎖的方式就是記錄數據版本。

樂觀并發控制相信事務之間的數據競爭(data race)的概率是比較小的，因此盡可能直接做下去，直到提交的時候才去鎖定，所以不會產生任何鎖和死鎖。

悲觀鎖實現方式

悲觀鎖的實現，往往依靠數據庫提供的鎖機制。在數據庫中，悲觀鎖的流程如下：

• 在對記錄進行修改前，先嘗試為該記錄加上排他鎖（exclusive locking）。
• 如果加鎖失敗，說明該記錄正在被修改，那么當前查詢可能要等待或者拋出異常。具體響應方式由開發者根據實際需要決定。
• 如果成功加鎖，那么就可以對記錄做修改，事務完成后就會解鎖了。
• 其間如果有其他事務對該記錄做加鎖的操作，都要等待當前事務解鎖或直接拋出異常。

我們拿比較常用的MySql Innodb引擎舉例，來說明一下在SQL中如何使用悲觀鎖。

注意：要使用悲觀鎖，我們必須關閉mysql數據庫中自動提交的屬性，命令set autocommit=0;即可關閉，因為MySQL默認使用autocommit模式，也就是說，當你執行一個更新操作后，MySQL會立刻將結果進行提交。

我們舉一個簡單的例子，如淘寶下單過程中扣減庫存的需求說明一下如何使用悲觀鎖：

//0.開始事務 begin; //1.查詢出商品庫存信息 select quantity from items where id=1 for update; //2.修改商品庫存為2 update items set quantity=2 where id = 1; //3.提交事務 commit;

以上，在對id = 1的記錄修改前，先通過for update的方式進行加鎖，然后再進行修改。這就是比較典型的悲觀鎖策略。

如果以上修改庫存的代碼發生并發，同一時間只有一個線程可以開啟事務并獲得id=1的鎖，其它的事務必須等本次事務提交之后才能執行。這樣我們可以保證當前的數據不會被其它事務修改。

上面我們提到，使用select…for update會把數據給鎖住，不過我們需要注意一些鎖的級別，MySQL InnoDB默認行級鎖。行級鎖都是基于索引的，如果一條SQL語句用不到索引是不會使用行級鎖的，會使用表級鎖把整張表鎖住，這點需要注意。

樂觀鎖實現方式

使用樂觀鎖就不需要借助數據庫的鎖機制了。

樂觀鎖的概念中其實已經闡述了他的具體實現細節：主要就是兩個步驟：沖突檢測和數據更新。其實現方式有一種比較典型的就是Compare and Swap(CAS)技術。

CAS是項樂觀鎖技術，當多個線程嘗試使用CAS同時更新同一個變量時，只有其中一個線程能更新變量的值，而其它線程都失敗，失敗的線程并不會被掛起，而是被告知這次競爭中失敗，并可以再次嘗試。

比如前面的扣減庫存問題，通過樂觀鎖可以實現如下：

//查詢出商品庫存信息，quantity = 3 select quantity from items where id=1 //修改商品庫存為2 update items set quantity=2 where id=1 and quantity = 3;

以上，我們在更新之前，先查詢一下庫存表中當前庫存數（quantity），然后在做update的時候，以庫存數作為一個修改條件。當我們提交更新的時候，判斷數據庫表對應記錄的當前庫存數與第一次取出來的庫存數進行比對，如果數據庫表當前庫存數與第一次取出來的庫存數相等，則予以更新，否則認為是過期數據。

但是以上更新語句存在一個比較重要的問題，即ABA問題。

比如說一個線程1從數據庫中取出庫存數3，這時候另一個線程2也從數據庫中庫存數3，并且線程2進行了一些操作將庫存數變成了2，緊接著又將庫存數變成3，這時候線程1進行CAS操作發現數據庫中仍然是3，然后線程1操作成功。盡管線程1的CAS操作成功，但是不代表這個過程就是沒有問題的。

有一個比較好的辦法可以解決ABA問題，那就是通過一個單獨的可以順序遞增的version字段。改為以下方式即可：

//查詢出商品信息，version = 1 select version from items where id=1 //修改商品庫存為2 update items set quantity=2,version = 3 where id=1 and version = 2;

樂觀鎖每次在執行數據的修改操作時，都會帶上一個版本號，一旦版本號和數據的版本號一致就可以執行修改操作并對版本號執行+1操作，否則就執行失敗。因為每次操作的版本號都會隨之增加，所以不會出現ABA問題，因為版本號只會增加不會減少。

除了version以外，還可以使用時間戳，因為時間戳天然具有順序遞增性。

以上SQL其實還是有一定的問題的，就是一旦高并發的時候，就只有一個線程可以修改成功，那么就會存在大量的失敗。

對于像淘寶這樣的電商網站，高并發是常有的事，總讓用戶感知到失敗顯然是不合理的。所以，還是要想辦法減小樂觀鎖的粒度的。

有一條比較好的建議，可以減小樂觀鎖力度，最大程度的提升吞吐率，提高并發能力！如下：

//修改商品庫存 update item set quantity=quantity - 1 where id = 1 and quantity - 1 > 0

以上SQL語句中，如果用戶下單數為1，則通過quantity - 1 > 0的方式進行樂觀鎖控制。

以上update語句，在執行過程中，會在一次原子操作中自己查詢一遍quantity的值，并將其扣減掉1。

高并發環境下鎖粒度把控是一門重要的學問，選擇一個好的鎖，在保證數據安全的情況下，可以大大提升吞吐率，進而提升性能。

如何選擇

在樂觀鎖與悲觀鎖的選擇上面，主要看下兩者的區別以及適用場景就可以了。

1、樂觀鎖并未真正加鎖，效率高。一旦鎖的粒度掌握不好，更新失敗的概率就會比較高，容易發生業務失敗。

2、悲觀鎖依賴數據庫鎖，效率低。更新失敗的概率比較低。

隨著互聯網三高架構（高并發、高性能、高可用）的提出，悲觀鎖已經越來越少的被使用到生產環境中了，尤其是并發量比較大的業務場景。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据库中的乐观锁与悲观锁的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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