并发控制：悲观锁与乐观锁解析及应用

"本文主要探讨了并发控制中的两种主要策略：悲观锁和乐观锁，以及它们在处理并发问题上的特点和适用场景。" 在数据库和多线程编程中，并发控制是一个关键的概念，用于确保在高并发环境下数据的一致性和完整性。悲观锁和乐观锁是实现并发控制的两种常见策略。 悲观锁，正如其名，采取保守的策略，假设并发环境中其他用户对共享资源的修改概率较高。因此，悲观锁在读取数据时即会锁定该资源，直至事务完成提交才会释放锁。这种方式保证了数据在修改期间不会被其他事务干扰，但可能会导致大量的锁竞争，降低了系统并发性能。特别是在高并发场景下，悲观锁可能导致大量等待锁的事务，从而影响整体系统的响应速度。 相比之下，乐观锁持乐观态度，假设在大多数情况下并发用户对同一对象的修改概率较小。它在读取数据时不加锁，仅在尝试提交更改时检查是否有其他用户在此期间修改了数据。如果检测到冲突，事务会回滚，用户需要重新获取最新数据并重试。乐观锁的加锁时机晚，减少了锁的持有时间，从而提高了并发性能。然而，如果并发度高且冲突频繁，乐观锁可能导致更多的事务重试，增加了系统的读取操作和回滚频率。 并发性问题通常表现为以下两类经典例子： 1. **丢失更新**：多个用户同时修改同一数据，最后保存的修改可能会覆盖掉其他用户的更改，如小张和小李修改源代码的例子。 2. **不一致的读**：用户在不同时间读取到的数据可能是不一致的，如小张计算包中类总数的情况，由于并发修改，他得到了错误的结果。 解决并发冲突的常见方法是通过隔离级别（如SQL的读未提交、读已提交、可重复读、串行化）或使用不可变数据结构。隔离级别设定不同的锁策略，限制事务之间的数据可见性，以避免上述问题。不可变数据结构则是另一种策略，它确保一旦创建，对象就不能被修改，从而消除并发修改带来的冲突。 悲观锁适用于低并发、高冲突的场景，提供严格的数据一致性；而乐观锁适用于高并发、低冲突的环境，牺牲一定的数据一致性以换取更好的性能。开发者需要根据具体的应用场景和预期的并发情况，灵活选择合适的并发控制策略。