Java知识学习04（乐观锁和悲观锁）

蔚落 2024-03-23 13:39 19阅读 0赞

如果将悲观锁（Pessimistic Lock）和乐观锁（OptimisticLock）对应到现实生活中来。悲观锁有点像是一位比较悲观（也可以说是未雨绸缪）的人，总是会假设最坏的情况，避免出现问题。乐观锁有点像是一位比较乐观的人，总是会假设最好的情况，在要出现问题之前快速解决问题。

在程序世界中，**乐观锁和悲观锁的最终目的都是为了保证线程安全**，**避免在并发场景下的资源竞争问题**。但是，相比于乐观锁，**悲观锁对性能的影响更大！**

***什么是悲观锁？***

悲观锁总是假设最坏的情况，认为共享资源每次被访问的时候就会出现问题(比如共享数据被修改)，所以**每次在获取资源操作的时候都会上锁**，这样**其他线程想拿到这个资源就会阻塞直到锁被上一个持有者释放**。也就是说，共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程。  
像 Java 中`synchronized`和`ReentrantLock`等独占锁就是悲观锁思想的实现。

public void performSynchronisedTask() {
        
        synchronized (this) {
        
            // 需要同步的操作
        }
    }
    
    private Lock lock = new ReentrantLock();
    lock.lock();
    try {
        
       // 需要同步的操作
    } finally {
        
        lock.unlock();
    }

高并发的场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，大量阻塞线程会导致系统的上下文切换，增加系统的性能开销。并且，悲观锁还可能会存在死锁问题，影响代码的正常运行。

***什么是乐观锁？***

乐观锁总是假设最好的情况，认为共享资源每次被访问的时候不会出现问题，\*\*线程可以不停地执行，无需加锁也无需等待，只是在提交修改的时候去验证对应的资源（也就是数据）是否被其它线程修改了（\*\*具体方法可以使用版本号机制或 CAS 算法）。

像 Java 中`java.util.concurrent.atomic`包下面的原子变量类（比如`AtomicInteger`、`LongAdder`）就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的。

// LongAdder 在高并发场景下会比 AtomicInteger 和 AtomicLong 的性能更好
    // 代价就是会消耗更多的内存空间（空间换时间）
    LongAdder longAdder = new LongAdder();
    // 自增
    longAdder.increment();
    // 获取结果
    longAdder.sum();

高并发的场景下，乐观锁相比悲观锁来说，不存在锁竞争造成线程阻塞，也不会有死锁的问题，**在性能上往往会更胜一筹**。但是，**如果冲突频繁发生（写占比非常多的情况），会频繁失败和重试（悲观锁的开销是固定的），这样同样会非常影响性能，导致 CPU 飙升**。

不过，**大量失败重试的问题也是可以解决的**，前面提到的 **LongAdder**以空间换时间的方式就解决了这个问题。

理论上来说：

*  **悲观锁通常多用于写比较多的情况下（多写场景，竞争激烈）**，这样可以避免频繁失败和重试影响性能，**悲观锁的开销是固定的**。不过，如果乐观锁解决了频繁失败和重试这个问题的话（比如LongAdder），也是可以考虑使用乐观锁的，要视实际情况而定。
 *  **乐观锁通常多于写比较少的情况下（多读场景，竞争较少）**，这样可以避免频繁加锁影响性能。不过，`乐观锁主要针对的对象是单个共享变量`（参考java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类）。

**如何实现乐观锁？**

**乐观锁**一般会**使用版本号机制**或 **CAS 算法**实现，CAS 算法相对来说更多一些，这里需要格外注意。

**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 ：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 $100 。

1、操作员 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $50（ $100-$50 ）。

2、在操作员 A 操作的过程中，操作员 B 也读入此用户信息（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $20 （ $100-$20 ）。

3、操作员 A 完成了修改工作，将数据版本号（ version=1 ），连同帐户扣除后余额（ balance=$50 ），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本等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、操作员 B 完成了操作，也将版本号（ version=1 ）试图向数据库提交数据（ balance=$80 ），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员 B 提交的数据版本号为 1 ，数据库记录当前版本也为 2 ，不满足 “ 提交版本必须等于当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略，因此，操作员 B 的提交被驳回。

这样就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员 A 的操作结果的可能。

**CAS 算法**：

CAS 的全称是 Compare And Swap（比较与交换） ，用于实现乐观锁，被广泛应用于各大框架中。CAS 的思想很简单，就是用一个**预期值**和**要更新的变量值**进行**比较**，**两值相等才会进行更新**。

CAS 是一个原子操作，底层依赖于一条 CPU 的原子指令。原子操作 即最小不可拆分的操作，也就是说操作一旦开始，就不能被打断，直到操作完成。

CAS 涉及到三个操作数：  
V ：要更新的变量值(Var)  
E ：预期值(Expected)  
N ：拟写入的新值(New)

当且仅当 V 的值等于 E 时，CAS 通过原子方式用新值 N 来更新 V 的值。如果不等，说明已经有其它线程更新了 V，则当前线程放弃更新。

举一个简单的例子 ：线程 A 要修改变量 i 的值为 6，i 原值为 1（V = 1，E=1，N=6，假设不存在 ABA 问题）。

*  i 与1 进行比较，如果相等， 则说明没被其他线程修改，可以被设置为 6 。
 *  i 与 1 进行比较，如果不相等，则说明被其他线程修改，当前线程放弃更新，CAS 操作失败。

当多个线程同时使用 CAS 操作一个变量时，只有一个会胜出，并成功更新，其余均会失败，但**失败的线程并不会被挂起，仅是被告知失败，并且允许再次尝试，当然也允许失败的线程放弃操作**。

**乐观锁存在哪些问题？**

*  ABA 问题是乐观锁最常见的问题。

如果一个变量 V 初次读取的时候是 A 值，并且在准备赋值的时候检查到它仍然是 A 值，那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗？很明显是不能的，因为在这段时间它的值可能被改为其他值，然后又改回 A，那 CAS 操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为 CAS 操作的 "ABA"问题。

ABA 问题的解决思路是在变量前面追加上版本号或者时间戳。JDK 1.5 以后的 AtomicStampedReference 类就是用来解决 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

CAS 经常会用到自旋操作来进行重试，也就是不成功就一直循环执行直到成功。如果长时间不成功，会给 CPU 带来非常大的执行开销。

如果 JVM 能支持处理器提供的 pause 指令那么效率会有一定的提升。  
pause 指令有两个作用：  
1、2可以延迟流水线执行指令，使 CPU 不会消耗过多的执行资源，延迟的时间取决于具体实现的版本，在一些处理器上延迟时间是零。  
2、可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲而引起 CPU 流水线被清空，从而提高 CPU 的执行效率。

*  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。

**总结：**

*  高并发的场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，大量阻塞线程会导致系统的上下文切换，增加系统的性能开销。并且，悲观锁还可能会存在死锁问题，影响代码的正常运行。乐观锁相比悲观锁来说，不存在锁竞争造成线程阻塞，也不会有死锁的问题，在性能上往往会更胜一筹。不过，如果冲突频繁发生（写占比非常多的情况），会频繁失败和重试，这样同样会非常影响性能，导致 CPU 飙升。
 *  乐观锁一般会使用版本号机制或 CAS 算法实现，CAS 算法相对来说更多一些，这里需要格外注意。
 *  CAS 的全称是 Compare And Swap（比较与交换） ，用于实现乐观锁，被广泛应用于各大框架中。CAS 的思想很简单，就是用一个预期值和要更新的变量值进行比较，两值相等才会进行更新。
 *  乐观锁的问题：**ABA 问题、循环时间长开销大、只能保证一个共享变量的原子操作**。