乐观锁和悲观锁的理解和实现

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悲观锁

总是假设最坏的情况,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阻塞直到它拿到锁。

悲观锁实际上是“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,在只读型事务处理中由于不会产生冲突,也没必要使用锁,这样做只能增加系统负载。还有会降低了并行性,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那行数据。

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。再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁。

乐观锁

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。

乐观锁的实现方式:

  1. 使用版本标识来确定读到的数据与提交时的数据是否一致。提交后修改版本标识,不一致时可以采取丢弃和再次尝试的策略。

  2. java中的Compare and Swap即CAS ,当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时,只有其中一个线程能更新变量的值,而其它线程都失败,失败的线程并不会被挂起,而是被告知这次竞争中失败,并可以再次尝试。 CAS 操作中包含三个操作数 —— 需要读写的内存位置(V)、进行比较的预期原值(A)和拟写入的新值(B)。如果内存位置V的值与预期原值A相匹配,那么处理器会自动将该位置值更新为新值B。否则处理器不做任何操作。

CAS缺点:

  1. ABA问题:比如说一个线程one从内存位置V中取出A,这时候另一个线程two也从内存中取出A,并且two进行了一些操作变成了B,然后two又将V位置的数据变成A,这时候线程one进行CAS操作发现内存中仍然是A,然后one操作成功。尽管线程one的CAS操作成功,但可能存在潜藏的问题。从Java1.5开始JDK的atomic包里提供了一个类AtomicStampedReference来解决ABA问题。

  2. 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。

  3. 只能保证一个共享变量的原子操作:当对一个共享变量执行操作时,我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作,但是对多个共享变量操作时,循环CAS就无法保证操作的原子性,这个时候就可以用锁。