MySQL高级讲座篇之：乐观锁与悲观锁的取舍：从业务场景出发选择合适的并发控制策略。

咳咳，各位靓仔靓女们，晚上好啊！我是你们的老朋友，今晚咱们聊点高阶的MySQL姿势——乐观锁和悲观锁，这俩兄弟在并发控制里可是扛把子，但用哪个，可得看咱们的业务场景脸色。废话不多说，上干货！

开场白：并发这事儿，谁都绕不开

在互联网世界里，并发就跟呼吸一样，是标配。多个用户同时访问、修改数据，这事儿太常见了。但并发带来的问题也让人头疼：数据丢失、数据不一致……想想你抢购商品，结果库存明明显示还有，下单却失败了，是不是很崩溃？

所以，并发控制就显得尤为重要。而乐观锁和悲观锁，就是解决并发问题的两大利器。

第一回合：悲观锁，霸道总裁式守护

悲观锁，顾名思义，它总是抱着一种“肯定会出问题”的悲观态度。每次操作数据之前，先把它锁起来，别的线程想动？没门儿！必须等我操作完了，释放锁，你们才能排队来。

这种锁就像一个霸道总裁，不允许任何人染指它的东西。

悲观锁的实现：SELECT ... FOR UPDATE

在MySQL里，实现悲观锁最常用的方式就是SELECT ... FOR UPDATE语句。这条语句会锁定查询出来的数据行，直到事务结束。

-- 开启事务
START TRANSACTION;

-- 查询id为1的商品信息，并锁定该行
SELECT quantity FROM products WHERE id = 1 FOR UPDATE;

-- 检查库存是否足够
-- 假设库存足够，执行扣减操作
UPDATE products SET quantity = quantity - 1 WHERE id = 1;

-- 提交事务
COMMIT;

代码解释：

1. START TRANSACTION;：开启一个事务，保证操作的原子性。
2. SELECT quantity FROM products WHERE id = 1 FOR UPDATE;：这句是关键，它会查询id为1的商品库存，并且锁定这一行数据。其他事务如果也想SELECT ... FOR UPDATE同一行数据，会被阻塞，直到当前事务提交或回滚。
3. UPDATE products SET quantity = quantity - 1 WHERE id = 1;：扣减库存。
4. COMMIT;：提交事务，释放锁。

悲观锁的优点：

• 简单粗暴，保证数据绝对安全。 只要我锁了，谁也别想动，数据一致性那是杠杠的。
• 适用于高并发、数据竞争激烈的场景。 比如秒杀活动，库存数量有限，必须保证绝对的准确性。

悲观锁的缺点：

• 性能差。 因为锁的存在，会阻塞其他线程，降低并发度。想象一下，所有人都得排队，那效率能高吗？
• 容易造成死锁。 如果多个事务互相持有对方需要的锁，就会形成死锁，谁也动不了，系统就卡死了。

死锁的例子：

事务A锁定了行1，等待行2；事务B锁定了行2，等待行1。

如何避免死锁？

• 尽量缩小锁的范围。 只锁定必要的行，不要锁太多。
• 按照固定的顺序获取锁。 比如，总是先锁A，再锁B，避免循环等待。
• 设置锁的超时时间。 如果一个事务长时间持有锁不释放，就自动回滚，释放锁。
• 使用SHOW ENGINE INNODB STATUS命令查看死锁日志，分析死锁原因。

悲观锁适用场景总结：

场景	说明
秒杀、抢购活动	库存数量非常有限，必须保证绝对的准确性，宁可牺牲性能也要保证数据安全。
金融交易	涉及资金的操作，对数据一致性要求极高，例如银行转账，必须保证账户余额的准确性。
订单处理	订单状态的更新，例如从“待支付”到“已支付”状态的更新，需要保证订单状态的准确性，防止重复支付或订单状态错误。
资源竞争激烈的场景	多个线程同时访问和修改同一份数据，例如共享计数器，需要保证计数器的准确性，防止数据丢失或错误。

第二回合：乐观锁，自信满满的接纳并发

乐观锁就佛系多了，它假设数据通常情况下不会发生冲突，所以不会像悲观锁那样上来就锁。它会在更新数据的时候，检查一下在此期间有没有其他线程修改过数据。如果有，就放弃更新，否则就更新成功。

这种锁就像一个自信满满的人，相信大家都是讲道理的，不会乱来。

乐观锁的实现：版本号机制

乐观锁最常用的实现方式是版本号机制。在表中增加一个version字段，每次更新数据的时候，都检查一下version是否和之前读取的一致。

-- 表结构：
-- products(id, name, quantity, version)

-- 第一次读取数据
SELECT id, name, quantity, version FROM products WHERE id = 1;

-- 假设读取到的version是1

-- 更新数据
UPDATE products SET quantity = quantity - 1, version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = 1;

-- 检查更新是否成功
-- 如果更新成功，返回受影响的行数是1
-- 如果更新失败，返回受影响的行数是0，说明有其他线程修改了数据

代码解释：

1. SELECT id, name, quantity, version FROM products WHERE id = 1;：读取商品信息和版本号。
2. UPDATE products SET quantity = quantity - 1, version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = 1;：更新数据。注意WHERE id = 1 AND version = 1这个条件，它会检查version是否和之前读取的一致。如果一致，就更新成功，并且把version加1；如果不一致，说明有其他线程修改过数据，更新失败。

乐观锁的优点：

• 性能高。 因为没有锁，不会阻塞其他线程，并发度高。
• 避免死锁。 因为没有锁，所以不会出现死锁。

乐观锁的缺点：

• 需要业务逻辑配合。 需要在更新数据的时候，检查版本号，并且处理更新失败的情况。
• 存在ABA问题。 如果一个线程先把数据从A改成B，又改回A，那么乐观锁就无法检测到这个变化。

ABA问题的例子：

1. 线程1读取数据，version = 1，值为A。
2. 线程2将数据从A改为B，version = 2。
3. 线程3将数据从B改回A，version = 3。
4. 线程1尝试更新数据，version = 1，发现version和数据库中的version不一致，更新失败。但是实际上，数据已经发生了变化，只是又变回了原来的值。

如何解决ABA问题？

• 使用时间戳。 每次更新数据的时候，都更新时间戳。这样即使数据的值没有变化，时间戳也会变化，可以检测到ABA问题。
• 使用CAS（Compare and Swap）算法。 CAS算法是一种原子操作，可以比较并交换数据。如果数据的值和预期值一致，就更新数据，否则就放弃更新。

乐观锁适用场景总结：

场景	说明
更新频率低的场景	数据被修改的概率较低，例如文章的浏览量、评论数等，允许一定的更新失败率。
读多写少的场景	大部分时间都在读取数据，只有少数时间才会更新数据，例如论坛帖子，大部分用户都在浏览帖子，只有少数用户会发布或回复帖子。
允许一定冲突的场景	允许在并发更新时出现一定的冲突，例如在线投票，允许少数用户的投票失败，只要最终结果大致正确即可。
业务逻辑复杂的场景	避免使用悲观锁造成的死锁问题，例如复杂的订单处理流程，涉及多个表的数据更新，使用乐观锁可以降低死锁的风险。

第三回合：选择困难症？别怕，场景分析来帮忙！

好了，说了这么多，到底该用哪个锁呢？别慌，咱们来分析几个常见的业务场景：

• 场景一：秒杀活动

  • 特点： 高并发、库存数量有限、数据竞争激烈。
  • 选择： 悲观锁。 在这种场景下，数据准确性至关重要，宁可牺牲性能也要保证库存数量的准确性。
  • 原因： 虽然悲观锁性能较差，但可以保证数据绝对安全，避免出现超卖的情况。

• 场景二：文章编辑

  • 特点： 读多写少、数据冲突概率较低。
  • 选择： 乐观锁。 在这种场景下，性能更重要，可以使用乐观锁来提高并发度。
  • 原因： 文章编辑通常是读多写少，只有在保存的时候才会更新数据。使用乐观锁可以避免不必要的锁竞争，提高性能。

• 场景三：在线投票

  • 特点： 高并发、允许一定冲突。
  • 选择： 乐观锁。 在这种场景下，允许少数用户的投票失败，只要最终结果大致正确即可。
  • 原因： 在线投票通常是高并发的，使用悲观锁会严重影响性能。使用乐观锁可以提高并发度，即使少数用户的投票失败，也不会影响最终结果。

总结：

锁类型	优点	缺点	适用场景
悲观锁	保证数据绝对安全，避免数据不一致。	性能差，容易造成死锁。	高并发、数据竞争激烈的场景，例如秒杀、金融交易。
乐观锁	性能高，避免死锁。	需要业务逻辑配合，存在ABA问题。	更新频率低的场景、读多写少的场景、允许一定冲突的场景。
无锁	性能极高，完全避免锁竞争。	无法保证数据一致性，可能导致数据丢失或错误。	对数据一致性要求不高的场景，例如日志记录、计数器等。

最终Boss：没有银弹，只有合适的选择

记住，没有一种锁是万能的，只有最合适的选择。在实际开发中，我们需要根据具体的业务场景，权衡各种因素，选择最合适的并发控制策略。

• 数据重要性： 数据越重要，越倾向于使用悲观锁。
• 并发量： 并发量越高，越倾向于使用乐观锁。
• 业务复杂度： 业务越复杂，越要考虑死锁的风险，谨慎使用悲观锁。
• 性能要求： 性能要求越高，越要避免使用悲观锁。

彩蛋：无锁编程，了解一下？

除了乐观锁和悲观锁，还有一种更高级的并发控制方式——无锁编程。无锁编程是指不使用锁来实现并发控制。它通常使用原子操作（如CAS）来实现数据的同步。无锁编程可以避免锁竞争，提高性能，但实现起来也更加复杂。

// 使用AtomicInteger实现原子计数器
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class AtomicCounter {
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

    public int increment() {
        return count.incrementAndGet();
    }

    public int getCount() {
        return count.get();
    }
}

代码解释：

1. AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);：创建一个AtomicInteger对象，初始值为0。
2. count.incrementAndGet();：使用原子操作将count的值加1，并返回加1后的值。
3. count.get();：获取count的值。

AtomicInteger内部使用了CAS算法来实现原子操作，保证了多线程环境下的数据一致性。

无锁编程的优点：

• 性能极高。 因为没有锁，完全避免了锁竞争。
• 避免死锁。 因为没有锁，所以不会出现死锁。

无锁编程的缺点：

• 实现复杂。 需要深入理解原子操作和并发原理。
• 容易出现活锁。 活锁是指多个线程不断重试，但始终无法成功更新数据。

结语：

并发控制是一门艺术，需要不断学习和实践才能掌握。希望今天的讲座能帮助大家更好地理解乐观锁和悲观锁，并在实际开发中做出更明智的选择。

好了，今晚的分享就到这里，各位晚安！如果有任何问题，欢迎随时提问，我会尽力解答。记住，代码的世界，没有绝对的对错，只有更合适的选择！