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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 |