在探讨悲观锁和乐观锁之前，我们先要理解什么是锁。

锁是在并发环境下，控制多个操作的顺序执行，以此来保证数据安全变动的一种机制。它是一种保证数据安全的手段，而不是特定于某项技术的，悲观锁和乐观锁亦是如此。

针对于不同的业务场景，应该选用不同的并发控制方式。所以，不要把乐观并发控制和悲观并发控制狭义的理解为DBMS中的概念，更不要把他们和数据中提供的锁机制（行锁、表锁、排他锁、共享锁）混为一谈。实际上，在DBMS中，悲观锁正是利用数据库本身提供的锁机制来实现的。

下面我们就来分别介绍一下悲观锁和乐观锁。

一. 悲观锁概念

悲观锁（Pessimistic Concurrency Control），顾名思义，就是很悲观，具有强烈的独占和排他特性，每次获取数据的时候都认为别人会修改，所以每次都会上锁，其他任何事务都不能对该数据进行修改，只能等待锁被释放才可以执行。

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，Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁也是悲观锁思想的实现。

悲观锁主要分为 共享锁 和 排他锁。

共享锁【Shared Lock】：又称为读锁，简称S锁。

是指多个事务对于同一数据可以共享一把锁，都能访问到数据，但是只能读不能修改。

排他锁【Exclusive Lock】：又称为写锁，简称X锁。

是指不能与其他锁并存，如果一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁，包括共享锁和排他锁，但是获取排他锁的事务是可以对数据行读取和修改。

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略，为数据处理的安全提供了保证。

但是在效率方面，处理加锁的机制会让数据库产生额外的开销，还有增加产生死锁的机会。另外还会降低并行性，一个事务如果锁定了某行数据，其他事务就必须等待该事务处理完才可以处理对应的数据。

二. 乐观锁概念

乐观锁（Optimistic Concurrency Control）的“乐观情绪”体现在，它认为数据的变动不会太频繁。因此，它允许多个事务同时对数据进行变动。在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则返回给用户错误的信息，让用户决定如何去做。

乐观锁可以使用 版本号机制 和 CAS算法 实现，适用于多读的应用类型，可以一定程度上提高吞吐量。

乐观不代表不负责，通常是通过在表中增加一个 版本 (version) 或 时间戳 (timestamp) 来实现，其中，版本最为常用，过程如下：

• 事务在从数据库中取数据时，会将该数据的版本也取出来，记为 v1；

• 当事务对数据变动完毕想要更新到表中时，将版本 v1 的数据与最新的版本 v2 的数据进行对比，如果 v1=v2，就允许事务对表中的数据进行修改；

• 修改时 version 加1，以此来表明数据已被变动；

• 如果，v1不等于v2，那么说明数据被其他事务改动了，则不允许数据更新到表中，并通知用户让其重新操作。

不同于悲观锁，乐观锁是人为控制的。

三. 悲观锁和乐观锁的应用

假如一个蛋糕店里面只剩了一块小蛋糕，具体信息如下：

id	name	count
1	豆乳小蛋糕	1

那么这个场景下，小蛋糕的下单过程可以使用悲观锁和乐观锁进行实现。

1.悲观锁实现

比如现在有两个买家 A 和 B，A 下单前先给小蛋糕的这行数据加上悲观锁（行锁），此时这行数据只能A来操作，也就是只有 A 能买，B 想买就必须一直等待。

当 A 买好后，B 再想去买的时候会发现数量已经为0，那么 B 只能放弃购买。

2.乐观锁实现

乐观锁是通过版本号 version 来实现的，所以，我们需要给表加上 version 字段，表变动后的结构如下：

id	name	count	version
1	豆乳小蛋糕	1	0

在实际应用更新数据的时候，严谨的做法是带上更新前的“状态”：

A 和 B 同时将 id=1 的数据查出来，A 先买，A 将 id = 1 ,version = 0 作为条件进行数据更新，将数量 count 减一，且将版本号 version 加一，A此时就完成了商品的购买。

之后B开始买，B也将 id = 1 ,version = 0 作为条件进行数据更新，但是发现更新的数据行数为0，说明已经有人改动过数据，此时就应该提示用户重新查看最新数据再次购买了。

四. 悲观锁和乐观锁的优缺点

1. 悲观锁

优点

悲观锁利用数据库中的锁机制来实现数据变化的顺序执行。

缺点

一个事务用悲观锁对数据加锁之后，其他事务将不能对加锁的数据进行除了查询以外的所有操作，如果该事务执行时间很长，那么其他事务将一直等待，势必会影响系统的吞吐量。

2. 乐观锁

优点

乐观锁不在数据库上加锁，任何事务都可以对数据进行操作，在更新时才进行校验，这样就避免了悲观锁造成的吞吐量下降的劣势。

缺点

乐观锁是通过人为实现的，仅仅适用于自己业务中，如果有外来事务插入，那么就可能发生错误。

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