悲观锁和乐观锁的比较和使用

悲观锁(Pessimistic Lock) 顾名思义，就是 很悲观 ，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block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，

悲观锁(Pessimistic Lock)

顾名思义，就是很悲观，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block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。

我们认为系统中的并发更新会非常频繁，并且事务失败了以后重来的开销很大，这样以来，我们就需要采用真正意义上的锁来进行实现。悲观锁的基本思想就是每次一个事务读取某一条记录后，就会把这条记录锁住，这样其它的事务要想更新，必须等以前的事务提交或者回滚解除锁。

实现方式：

大多在数据库层面实现加锁操作，JDBC方式：在JDBC中使用悲观锁，需要使用select for update语句，e.g.

<code class="sql hljs "><span class="hljs-operator"><span class="hljs-keyword">Select</span> * <span class="hljs-keyword">from</span> Account 
<span class="hljs-keyword">where</span> ...(<span class="hljs-keyword">where</span> condition).. <span class="hljs-keyword">for</span> <span class="hljs-keyword">update</span></span></code>

乐观锁(Optimistic Lock)

顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，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，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。

我们认为系统中的事务并发更新不会很频繁，即使冲突了也没事，大不了重新再来一次。它的基本思想就是每次提交一个事务更新时，我们想看看要修改的东西从上次读取以后有没有被其它事务修改过，如果修改过，那么更新就会失败。

实现方式：

大多是基于数据版本（Version）记录机制实现，何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。

读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提 交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据 版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。
假如系统中有一个Account的实体类，我们在Account中多加一个version字段，那么我们JDBC Sql语句将如下写：
e.g.

<code class="sql hljs "><span class="hljs-operator"><span class="hljs-keyword">Select</span> a.version....<span class="hljs-keyword">from</span> Account <span class="hljs-keyword">as</span> a 
<span class="hljs-keyword">where</span> (<span class="hljs-keyword">where</span> condition..)

<span class="hljs-keyword">Update</span> Account <span class="hljs-keyword">set</span> version = version+<span class="hljs-number">1.</span>....(another field) 
<span class="hljs-keyword">where</span> version =?...(another contidition)</span></code>

这样以来我们就可以通过更新结果的行数来进行判断，如果更新结果的行数为0，那么说明实体从加载以来已经被其它事务更改了，所以就抛出自定义的乐观锁定异常。具体实例如下：

<code class="java hljs "><span class="hljs-keyword">int</span> rowsUpdated = statement.executeUpdate(sql);
<span class="hljs-keyword">if</span> (rowsUpdated ==<span class="hljs-number">0</span> ) {
    <span class="hljs-keyword">throws</span> <span class="hljs-keyword">new</span> OptimisticLockingFailureException();
}</code>

悲观锁的实现

Synchronized互斥锁属于悲观锁，它有一个明显的缺点，它不管数据存不存在竞争都加锁，随着并发量增加，且如果锁的时间比较长，其性能开销将会变得很大。有没有办法解决这个问题？答案就是基于冲突检测的乐观锁。这种模式下，已经没有所谓的锁概念了，每条线程都直接先去执行操作，计算完成后检测是否与其他线程存在共享数据竞争，如果没有则让此操作成功，如果存在共享数据竞争则可能不断地重新执行操作和检测，直到成功为止，这种叫做CAS自旋。

Java里的CompareAndSet（CAS）

以AtomicInteger的incrementAndGet的实现为例：

incrementAndGet的实现

<code class="java hljs ">    <span class="hljs-keyword">public</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">int</span> <span class="hljs-title">incrementAndGet</span>() {
        <span class="hljs-keyword">for</span> (;;) {
            <span class="hljs-keyword">int</span> current = get();
            <span class="hljs-keyword">int</span> next = current + <span class="hljs-number">1</span>;
            <span class="hljs-keyword">if</span> (compareAndSet(current, next))
                <span class="hljs-keyword">return</span> next;
        }
    }</code>

首先可以看到他是通过一个无限循环(spin)直到increment成功为止。

循环的内容是：

1. 取得当前值
2. 计算+1后的值
3. 如果当前值还有效(没有被)的话设置那个+1后的值
4. 如果设置没成功(当前值已经无效了即被别的线程改过了), 再从1开始。

compareAndSet的实现

<code class="java hljs "><span class="hljs-keyword">public</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">boolean</span> <span class="hljs-title">compareAndSet</span>(<span class="hljs-keyword">int</span> expect, <span class="hljs-keyword">int</span> update) {
    <span class="hljs-keyword">return</span> unsafe.compareAndSwapInt(<span class="hljs-keyword">this</span>, valueOffset, expect, update);
}</code>

直接调用的是UnSafe这个类的compareAndSwapInt方法，全称是sun.misc.Unsafe。这个类是Oracle(Sun)提供的实现，可能在别的公司的JDK里就不是这个类了。

compareAndSwapInt的实现

<code class="c hljs ">    <span class="hljs-comment">/**
     * Atomically update Java variable to <tt>x</tt> if it is currently
     * holding <tt>expected</tt>.
     * @return <tt>true</tt> if successful
     */</span>
    <span class="hljs-keyword">public</span> final native boolean compareAndSwapInt(Object o, <span class="hljs-keyword">long</span> offset, <span class="hljs-keyword">int</span> expected, <span class="hljs-keyword">int</span> x);

</code>

此方法不是Java实现的，而是通过JNI调用操作系统的原生程序，涉及到CPU原子操作，现在几乎所有的CPU指令都支持CAS的原子操作，X86下对应的是CMPXCHG汇编指令。

出于好奇，查看了下CAS原子操作的代码描述:

<code class="c hljs "><span class="hljs-keyword">int</span> compare_and_swap(<span class="hljs-keyword">int</span>* reg, <span class="hljs-keyword">int</span> oldval, <span class="hljs-keyword">int</span> newval) {
    ATOMIC();
    <span class="hljs-keyword">int</span> old_reg_val = *reg;
    <span class="hljs-keyword">if</span> (old_reg_val == oldval)
    *reg = newval;
    END_ATOMIC();
    <span class="hljs-keyword">return</span> old_reg_val;
}</code>

也就是检查内存*reg里的值是不是oldval，如果是的话，则对其赋值newval。上面的代码总是返回old_reg_value，调用者如果需要知道是否更新成功还需要做进一步判断，为了方便，它可以变种为直接返回是否更新成功，如下：

<code class="c hljs "><span class="hljs-keyword">bool</span> compare_and_swap (<span class="hljs-keyword">int</span> *accum, <span class="hljs-keyword">int</span> *dest, <span class="hljs-keyword">int</span> newval)
{
    <span class="hljs-keyword">if</span> ( *accum == *dest ) {
        *dest = newval;
        <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">true</span>;
    }
    <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">false</span>;
}</code>

两种锁的比较

两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。