面试官：可以谈谈乐观锁和悲观锁吗

什么是悲观锁和乐观锁

乐观锁和悲观锁是两种思想，用于解决并发场景下的数据竞争问题。**它们的使用是非常广泛的，不局限于某种编程语言或数据库。**乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展，悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点，不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。

悲观锁

悲观锁顾名思义是从悲观的角度去思考问题，解决问题。它总是会假设当前情况是最坏的情况，在每次去拿数据的时候，都会认为数据会被别人改变，因此在每次进行拿数据操作的时候都会加锁，如此一来，如果此时有别人也来拿这个数据的时候就会阻塞知道它拿到锁。在 Java 中，Synchronized 和 ReentrantLock 等独占锁的实现机制就是基于悲观锁思想。在数据库中也经常用到这种锁机制，如行锁，表锁，读写锁等，都是在操作之前先上锁，保证共享资源只能给一个操作（一个线程）使用。 由于悲观锁的频繁加锁，因此导致了一些问题的出现：比如在多线程竞争下，频繁加锁、释放锁导致频繁的上下文切换和调度延时，一个线程持有锁会导致其他线程进入阻塞状态，从而引起性能问题。

乐观锁

总是假设最好的情况，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，可以使用版本号机制和 CAS 算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于 write_condition 机制，其实都是提供的乐观锁。在 Java 中 java.util.concurrent.atomic 包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的。

两种锁的使用场景

与悲观锁相比，乐观锁适用的场景受到了更多的限制，无论是 CAS 还是版本号机制。 在并发冲突概率大的高竞争环境下，如果 CAS 一直失败，会一直重试，CPU 开销较大。针对这个问题的一个思路是引入退出机制，如重试次数超过一定阈值后失败退出。当然，更重要的是避免在高竞争环境下使用乐观锁。 CAS 的功能是比较受限的，例如 CAS 只能保证单个变量（或者说单个内存值）操作的原子性，这意味着：

• 原子性不一定能保证线程安全，例如在 Java 中需要与 volatile 配合来保证线程安全；

• 当涉及到多个变量(内存值)时，CAS 也无能为力。

除此之外，CAS 的实现需要硬件层面处理器的支持，在 Java 中普通用户无法直接使用，只能借助 atomic 包下的原子类使用，灵活性受到限制。 如果悲观锁和乐观锁都可以使用，那么选择就要考虑 竞争的激烈程度 ：

• 当竞争不激烈 (出现并发冲突的概率小)时，乐观锁更有优势，因为悲观锁会锁住代码块或数据，其他线程无法同时访问，影响并发，而且加锁和释放锁都需要消耗额外的资源。

• 当竞争激烈(出现并发冲突的概率大)时，悲观锁更有优势，因为乐观锁在执行更新时频繁失败，需要不断重试，浪费 CPU 资源。

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（多读场景），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。但如果是多写的情况，一般会经常产生冲突，这就会导致上层应用会不断的进行 retry，这样反倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。

乐观锁主要两种实现方式

乐观锁一般会使用版本号机制或 CAS 算法实现。

版本号机制

一般是在数据表中加上一个数据版本号 version 字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version 值会加一。当线程 A 要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取 version 值，在提交更新时，若刚才读取到的 version 值为当前数据库中的 version 值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。 举一个简单的例子:chestnut:： 假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段，当前值为 1 ；而当前帐户余额字段（ balance ）为 $1000 。

1. 线程 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 200（ 2 0 0 （ 1000-$200 ）。

2. 在线程 A 操作的过程中，线程 B 也读入此用户信息（ version=1 ），并从其帐户余额中增加 300 （ 3 0 0 （ 1000+$300 ）。

3. 线程 A 完成了修改工作，将数据版本号加一（ version=2 ），连同帐户扣除后余额（ balance=$800 ），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录 version 更新为 2 。

4. 线程 B 完成了操作，也将版本号加一（ version=2 ）试图向数据库提交数据（ balance=$1300 ），但此时比对数据库记录版本时发现，线程 B 提交的数据版本号为 2 ，数据库记录当前版本也为 2 ，不满足 “ 提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略，因此，线程 B 的提交被驳回。

这样，就避免了线程 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖线程 A 的操作结果的可能。

CAS 算法

即 compare and swap（比较与交换），是一种有名的无锁算法。无锁编程，即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步，所以也叫非阻塞同步（Non-blocking Synchronization）。CAS 算法涉及到三个操作数

• 需要读写的内存值 V

• 进行比较的值 A

• 拟写入的新值 B

当且仅当 V 的值等于 A 时，CAS 通过原子方式用新值 B 来更新 V 的值，否则不会执行任何操作（比较和替换是一个原子操作）。一般情况下是一个自旋操作，即不断的重试。

乐观锁的缺点

ABA 问题

在 AtomicInteger 中，ABA 似乎没有什么危害。但是在某些场景下，ABA 却会带来隐患，例如栈顶问题：一个栈的栈顶经过两次(或多次)变化又恢复了原值，但是栈可能已发生了变化。 对于 ABA 问题，比较有效的方案是引入版本号，内存中的值每发生一次变化，版本号都+1；在进行 CAS 操作时，不仅比较内存中的值，也会比较版本号，只有当二者都没有变化时，CAS 才能执行成功。JDK 1.5 以后的 AtomicStampedReference 类便是使用版本号来解决 ABA 问题的，其中的 compareAndSet 方法就是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。

循环时间长开销大

对于资源竞争严重（线程冲突严重）的情况，CAS 自旋的概率会比较大，从而浪费更多的 CPU 资源，效率低于 synchronized 这种悲观锁。

只能保证一个共享变量的原子操作

CAS 只对单个共享变量有效，当操作涉及跨多个共享变量时 CAS 无效。但是从 JDK 1.5 开始，提供了 AtomicReference 类来保证引用对象之间的原子性，你可以把多个变量放在一个对象里来进行 CAS 操作.所以我们可以使用锁或者利用 AtomicReference 类把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。 补充 ： Java 并发编程这个领域中 synchronized 关键字一直都是元老级的角色，很久之前很多人都会称它为 “重量级锁” 。但是，在 JavaSE 1.6 之后进行了主要包括为了减少获得锁和释放锁带来的性能消耗而引入的 偏向锁 和 轻量级锁 以及其它各种优化之后变得在某些情况下并不是那么重了。synchronized 的底层实现主要依靠 Lock-Free 的队列，基本思路是 自旋后阻塞，竞争切换后继续竞争锁，稍微牺牲了公平性，但获得了高吞吐量。在线程冲突较少的情况下，可以获得和 CAS 类似的性能；而线程冲突严重的情况下，性能远高于 CAS。

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