数据库锁：悲观锁和乐观锁的区别与应用 (数据库悲观锁和乐观锁)

在数据库中，锁定资源是维护数据完整性和并发访问的一个重要方式。随着数据库应用场景的不断扩张和并发访问量的逐渐增加，锁定资源机制在保证数据安全性方面也变得越来越重要。目前在数据库锁机制中，存在悲观锁和乐观锁两种不同的实现方式，本文将对它们的区别与应用进行介绍。

一、悲观锁

悲观锁是一种保守的锁定资源方式，它的基本思想是，在读写数据的时候，总是假设会发生冲突，因此每次都会先获取锁再进行操作，以保证并发访问的正确性。悲观锁具体实现方式主要分为两种：行级锁和表级锁。

1. 行级锁

行级锁的粒度较小，它能够在保证并发访问的正确性的同时，能够更大程度地提高数据并发访问的效率。行级锁是以行为单位的，只会针对需要操作的行进行加锁，读写操作都需要先获取锁才能进行操作，如下：

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— 获取行级锁的SQL语句

SELECT * FROM table1 WHERE id = 1 FOR UPDATE; — 对于行级锁来说，加FOR UPDATE关键字获取写锁，加LOCK IN SHARE MODE则获取读锁

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2. 表级锁

相对于行级锁，表级锁的粒度要大得多，锁的时间也会更长，因此数据库在并发访问时会有较多的锁等待和锁冲突问题。表级锁是对整个表的锁定，无论是读写操作，都需要先获取表级锁，如下：

“`sql

— 获取表级锁的SQL语句

LOCK TABLE table1 WRITE; // 获取写锁

LOCK TABLE table1 READ; // 获取读锁

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二、乐观锁

乐观锁相对于悲观锁而言，是一种更加宽松的锁定方式，它的基本假设是，在执行更新操作之前，认为数据不会发生冲突。乐观锁的实现本质上就是使用版本控制的方式，每次写操作前先判断当前版本与数据库中版本是否一致，一致则可以执行写操作，否则说明数据已经被其他操作修改，当前操作需要结束或者进行其他的逻辑处理。

乐观锁其实就是通过版本号或时间戳等方式，记录数据在修改前后的变化，然后利用这种变化来处理并发冲突。

在实际应用中根据具体的业务场景选择使用乐观锁还是悲观锁非常重要。一般来说，如果业务场景需要对数据进行读取的次数多，而写操作较少，可以采用乐观锁。而在写操作较多的场景下就需要考虑锁竞争对性能的影响。另外，如果数据库中存在大量的读请求，也需要考虑到悲观锁对系统性能的影响，因为悲观锁需要等待资源的释放，效率会降低。

三、悲观锁和乐观锁的应用场景

1. 悲观锁的应用场景

（1）高并发场景

在高并发场景下，由于访问量较大，容易产生大量的并发操作和读写冲突，需要采用悲观锁机制来保证数据的一致性和安全性。

（2）重要数据的修改

对于需要保证数据的准确性和一致性的业务场景，如交易数据修改、金融管理系统等，必须采用悲观锁来防止数据的修改冲突，确保数据的准确性和一致性。

2. 乐观锁的应用场景

（1）读多写少场景

在读多写少的场景下，采用乐观锁机制可以有效降低系统的锁等待和锁冲突问题，提高系统运行效率。

（2）不重要数据的修改

对于无须太高安全性的业务场景，如用户设置、内容发布等，可采用乐观锁，提高系统运行效率。

四、悲观锁和乐观锁的区别

悲观锁和乐观锁都是为了保证数据的一致性，但是它们具有以下区别：

1. 设计理念不同

悲观锁：在进行并发访问时，总是假设会发生冲突，数据被修改后，不会立即释放锁，而是在事务结束之后才会释放。

乐观锁：总是认为不会发生冲突，操作开始时并没有加锁，在写操作之前先进行版本号或时间戳等比较并记录操作前后数据的变化，数据被修改后，版本号或时间戳会发生改变，如果操作前后的版本号或时间戳发现不一致，则认为发生了冲突。

2. 实现方法不同

悲观锁：通过锁定数据行或锁定整个表来防止并发访问和数据冲突。MySQL等数据库提供了行锁和表锁的实现机制。

乐观锁：通过对数据的版本号或时间戳等字段比较，判断数据是否发生冲突，以实现数据的并发访问和更新。

3. 适用场景不同

悲观锁：适用于对数据安全与一致性要求较高的业务场景，如金融、电商、交易等。

乐观锁：适用于小事务场景，即并发量较小，读量大，写量小的场景，如数据查询等。

五、

悲观锁和乐观锁都是为了保证多线程并发访问时数据的安全性和一致性，不同的应用场景需要不同的机制，需要根据实际业务场景综合考虑。在具体的实现时，需要依据业务需求选择一种合适的锁机制，避免出现性能瓶颈和安全问题。