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乐观锁实现原理笔记

news 2025/7/21 11:26:45

乐观锁（Optimistic Lock）是常用于高并发场景下的并发控制策略。它假设数据不会被频繁冲突，每次操作时先不加锁，操作完成前再验证数据是否被修改。

一、乐观锁简介

1.1 什么是乐观锁？

思想：对数据的修改持“乐观态度”，即默认不会发生并发冲突。
实现方式：不加锁，而是通过 版本号（version） 或 时间戳（timestamp） 来判断是否存在冲突。

1.2 乐观锁与悲观锁对比

对比项	乐观锁	悲观锁
锁机制	不加数据库锁，通过版本号/时间戳检测冲突	加锁控制（如 `select ... for update`）
并发性能	高，适合读多写少场景	低，适合高冲突/写多场景
数据一致性	需手动处理冲突	通过锁机制自动保障
使用方式	依赖程序逻辑或框架（如 ORM 乐观锁）	依赖数据库原生机制

二、实现方式详解

2.1 基于版本号实现

Step 1：数据表结构添加 version 字段

CREATE TABLE product (id BIGINT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100),stock INT,version INT
);

Step 2：查询数据

SELECT id, stock, version FROM product WHERE id = 1;

Step 3：更新时携带 version 条件

UPDATE product
SET stock = stock - 1, version = version + 1
WHERE id = 1 AND version = 3;

如果 version = 3 条件不成立，则说明数据已被其他线程修改，更新失败。

Step 4：程序判断返回值

int updated = jdbcTemplate.update(...);
if (updated == 0) {// 更新失败，需要重试或报错
}

2.2 基于时间戳实现

原理与版本号类似，使用 last_update_time 字段进行比较。

UPDATE product
SET stock = stock - 1, last_update_time = NOW()
WHERE id = 1 AND last_update_time = '2024-01-01 10:00:00';

2.3 应用于对象模型（Java Bean）

@Data
public class Product {private Long id;private String name;private Integer stock;private Integer version; // 乐观锁字段
}

可集成到 MyBatis-Plus、JPA、Hibernate 等 ORM 框架中。

三、实际开发中应用（MyBatis-Plus 示例）

3.1 配置实体类

@TableName("product")
public class Product {private Long id;private String name;private Integer stock;@Versionprivate Integer version;
}

3.2 使用 `updateById` 自动带上版本校验

Product product = productMapper.selectById(1L);
product.setStock(product.getStock() - 1);
productMapper.updateById(product); // 内部封装了 version 检查逻辑

如果版本冲突，updateById 会返回 0 条更新。

四、重试机制与异常处理

在并发场景下，乐观锁失败是常态。可通过如下方式应对：

4.1 编码重试机制

int maxRetries = 5;
while (maxRetries-- > 0) {Product product = productMapper.selectById(1L);product.setStock(product.getStock() - 1);int result = productMapper.updateById(product);if (result == 1) break;
}

4.2 提示用户冲突

在用户敏感场景（如提交订单）中，提示用户“操作冲突，请稍后重试”更合理。

五、乐观锁适用场景

场景	是否适合使用乐观锁
秒杀、抢购	是，减少锁竞争
数据仓库批量更新	否，更新失败率高
高并发写操作	否，冲突率高
读多写少的配置表	是，冲突概率小
后台修改配置	是，保护不被覆盖

六、常见问题与误区

问题	原因与建议
更新总是失败	并发冲突严重，考虑加悲观锁或队列削峰
忘记校验版本号	导致乐观锁失效
版本字段未加索引	可能导致更新效率低
乐观锁字段更新遗漏	导致版本不自增，逻辑失效
幂等更新未处理	可结合业务 ID 或唯一请求 ID 去重

七、乐观锁与分布式系统

在分布式场景中，乐观锁配合以下方式使用：

Redis + Lua 脚本原子操作（非关系型乐观锁）
ZooKeeper 乐观版本控制（基于节点 stat 的 version）
数据库层乐观锁 + 分布式 ID 生成器（雪花算法等）

八、总结

关键点	内容
乐观锁核心	版本号/时间戳字段 + CAS（Compare-And-Swap）更新
实现方式	SQL 级校验 or ORM 框架自动实现
优势	无需数据库锁，性能高，易扩展
局限	冲突率高时更新失败多，需引入重试/补偿逻辑
实战建议	配合幂等机制、补偿机制、异步队列等策略使用