乐观锁与悲观锁的对比及实现方式

一、核心概念对比

二、实现方式详解

1. 悲观锁实现

Java 原生支持：

• synchronized 关键字

public synchronized void updateData() { // 临界区操作（自动加锁/解锁） }

• ReentrantLock

ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); 
public void updateData() { lock.lock(); 

 try { // 临界区操作 
 } finally { 
   lock.unlock();
 } }

数据库实现：

• SELECT ... FOR UPDATE（行级锁）

BEGIN; 
SELECT * FROM account WHERE id = 1 FOR UPDATE; 
UPDATE account SET balance = balance - 100 WHERE id = 1; 
COMMIT;

2. 乐观锁实现

Java CAS 操作：

• Atomic 原子类

AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); 
public void safeIncrement() { 
  int oldValue, newValue; 
  do { 
    oldValue = count.get(); 
    newValue = oldValue + 1; 
  } while (!count.compareAndSet(oldValue, newValue));
}

数据库版本号机制：

• Version 字段控制

UPDATE product
SET stock = stock - 1, 
  version = version + 1 
WHERE id = 100 AND version = 2; -- 检查影响行数，若为0则重试

框架支持：

• JPA/Hibernate

@Entity public class Product { 
  @Id private Long id; 
  private int stock;
  @Version private int version; // 自动管理版本号 
}

三、性能对比与选择策略

四、实现方案最佳实践

1. 高并发秒杀（悲观锁）

java

public boolean seckill(Long productId) {
    // 使用分布式锁（如Redisson）
    RLock lock = redisson.getLock("seckill:" + productId);
    try {
        lock.lock(3, TimeUnit.SECONDS); // 控制锁超时时间
        Product product = productDao.selectForUpdate(productId);
        if (product.getStock() > 0) {
            productDao.updateStock(productId);
            return true;
        }
        return false;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

2. 购物车商品数量修改（乐观锁）

java

public boolean updateCartQuantity(Long cartId, int newQty) {
    Cart cart = cartDao.get(cartId);
    int retry = 0;
    while (retry < 3) { // 最大重试次数
        int oldVersion = cart.getVersion();
        cart.setQuantity(newQty);
        int rows = cartDao.updateWithVersion(
            cartId, newQty, oldVersion, oldVersion + 1
        );
        if (rows > 0) return true;
        cart = cartDao.get(cartId); // 重新加载最新数据
        retry++;
    }
    return false;
}

五、常见面试追问及应答

Q1：CAS操作有什么缺点？

• ABA问题：通过版本号或时间戳解决（如AtomicStampedReference）
• 自旋开销：冲突激烈时CPU占用高，需配合退避策略（如指数退避）

Q2：如何选择数据库乐观锁的实现方式？

• 版本号字段：需额外维护字段，适合业务数据模型
• 时间戳：精度可能不足，存在并发风险
• 条件更新：直接在WHERE子句中校验原值（如WHERE stock = oldStock）

Q3：分布式场景下如何实现乐观锁？

• Redis WATCH/MULTI：监控Key变化后执行事务
• ZooKeeper版本号：znode的dataVersion属性控制
• 分布式事务框架：Seata的AT模式通过全局锁实现

总结

• 悲观锁：通过独占资源确保强一致性，适合写冲突频繁场景，但需注意死锁风险和性能损耗。
• 乐观锁：通过版本控制实现无锁并发，适合读多写少场景，需处理冲突重试和ABA问题。

技术选型建议：

1. 优先评估业务场景的读写比例和冲突概率
2. 简单场景用语言级锁（如synchronized），复杂场景用框架支持（如JPA乐观锁）
3. 分布式系统需结合中间件（如Redis/ZooKeeper）实现跨服务锁管理