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wzjs 2025/9/17 2:39:59

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在C#中，乐观锁（Optimistic Locking）和悲观锁（Pessimistic Locking）是两种不同的并发控制策略，用于处理多线程环境下的数据一致性问题。它们的核心区别在于对数据冲突的预期和处理方式。

1. 悲观锁（Pessimistic Locking）

悲观锁假设在多线程环境下，数据冲突是常态，因此在访问共享资源时，会提前锁定资源，防止其他线程的干扰。

特点

提前锁定：在操作数据之前，先获取锁，确保独占访问。
适用场景：适用于写操作频繁、冲突概率较高的场景。
缺点：可能导致锁竞争，降低并发性能。

实现方式

在C#中，悲观锁可以通过lock关键字、Monitor类、Mutex类等实现。

示例

public class Counter
{private int count = 0;private readonly object lockObject = new object();public void Increment(){lock (lockObject) // 悲观锁：提前锁定{count++;}}public int GetCount(){lock (lockObject) // 悲观锁：提前锁定{return count;}}
}

2. 乐观锁（Optimistic Locking）

乐观锁假设在多线程环境下，数据冲突是少数情况，因此不会提前锁定资源，而是在提交操作时检查数据是否被其他线程修改过。如果数据被修改，则放弃操作或重试。

特点

不提前锁定：在操作数据时不加锁，仅在提交时检查冲突。
适用场景：适用于读操作频繁、写操作较少的场景。
优点：减少锁竞争，提高并发性能。
缺点：需要处理冲突，可能会导致操作失败或重试。

实现方式

乐观锁通常通过版本号（Version Number）或时间戳（Timestamp）来检测数据是否被修改。

示例

public class Counter
{private int count = 0;private int version = 0; // 版本号public void Increment(){int currentVersion;int newVersion;do{currentVersion = version; // 获取当前版本号newVersion = currentVersion + 1; // 计算新版本号} while (Interlocked.CompareExchange(ref version, newVersion, currentVersion) != currentVersion);// 如果版本号更新成功，说明没有冲突count++;}public int GetCount(){return count;}
}

3. 对比

特点	悲观锁	乐观锁
锁定时机	提前锁定，操作开始时加锁	不提前锁定，仅在提交时检查冲突
适用场景	写操作频繁，冲突概率高	读操作频繁，写操作较少
并发性能	低（锁竞争）	高（减少锁竞争）
实现方式	`lock`、`Monitor`、`Mutex`等	版本号（Version Number）、时间戳（Timestamp）
优点	简单，容易实现	提高性能，减少锁竞争
缺点	锁竞争，性能瓶颈	需要处理冲突，可能重试

4. 使用场景

悲观锁：
- 适用场景：数据库事务中，当更新操作频繁且冲突概率较高时，使用悲观锁可以避免频繁的冲突处理。
- 示例：银行转账系统，多个线程同时操作同一个账户余额。
乐观锁：
- 适用场景：读操作频繁，写操作较少的场景，如在线购物系统中，商品信息的读取和更新。
- 示例：电商平台的商品库存更新，读取操作远多于写入操作。

5. 在数据库中的应用

悲观锁：
- 在数据库中，可以通过SELECT FOR UPDATE语句实现悲观锁，锁定记录，防止其他事务修改。
- 示例：
```
SELECT * FROM products WHERE id = 1 FOR UPDATE;
```
乐观锁：
- 在数据库中，可以通过版本号或时间戳字段实现乐观锁。在更新时，检查版本号是否发生变化。
- 示例：
```
UPDATE products SET stock = stock - 1, version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = @currentVersion;
```