数据库面试必备之MySQL中的乐观锁与悲观锁

本文主要是介绍数据库面试必备之MySQL中的乐观锁与悲观锁，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

《数据库面试必备之MySQL中的乐观锁与悲观锁》：本文主要介绍数据库面试必备之MySQL中乐观锁与悲观锁的相关资料,乐观锁适用于读多写少的场景,通过版本号检查避免冲突,而悲观锁适用于写多读少且对数...

一、引言

在多用户并发访问数据库的场景中，数据的一致性和完整性至关重要。为了避免并发操作导致的数据冲突问题，mysql 提供了乐观锁和悲观锁两种并发控制机制。理解它们的工作原理、适用场景以及如何在实际代码中运用，对于开发高效且可靠的数据库应用程序具有关键意义。

二、乐观锁

（一）原理

乐观锁基于一种乐观的假设，即认为在大多数情况下，并发事务之间不会发生冲突。它不会在事务开始时就对数据进行加锁，而是在提交数据更新之前，检查数据是否在事务执行期间被其他事务修改过。如果没android有被修改，则允许提交更新；如果发现数据已经被修改，则根据具体的业务逻辑决定是重试更新操作还是抛出异常。

（二）应用场景

乐观锁适用于读多写少的场景，因为在这种android情况下，并发冲突的概率相对较低。例如，在一个电商系统中，商品的浏览次数统计就是一个典型的读多写少的操作。多个用户可以同时查看商品详情页面，而对浏览次数的更新相对较少。

（三）示例代码

假设我们有一个 products 表，其中包含 id（主键）、name、quantity 和 version 字段。version 字段将作为乐观锁的版本号。

-- js创建 products 表
CREATE TABLE products (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  quantity INT,
  version INT
);

以下是在 Java 代码中使用乐观锁更新商品数量的示例：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;

public class OptimisticLockingExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 数据库连接信息
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb";
        String username = "root";
        String password = "password";

        try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url, username, password)) {
            // 开启事务
            connection.setAutoCommit(false);

            // 查询商品信息并获取当前版本号
            String selectSql = "SELECT quantity, version FROM products WHERE id =?";
            try (PreparedStatement selectStmt = connection.prepareStatement(selectSql)) {
                selectStmt.setInt(1, 1); // 假设要更新 id 为 1 的商品
                try (ResultSet resultSet = selectStmt.executeQuery()) {
                    if (resultSet.next()) {
                        int currentQuantity = resultSet.getInt("quantity");
                        int currentVersion = resultSet.getInt("version");

                        // 模拟业务逻辑，减少商品数量
                        int newQuantity = currentQuantity - 1;

                        // 更新商品数量和版本号，使用乐观锁机制
                        String updateSql = "UPDATE products SET quantity =?, version = version + 1 WHERE id =? AND version =?";
                        try (PreparedStatement updateStmt = connection.prepareStatement(updateSql)) {
                            updateStmt.setInt(1, newQuantity);
                            updateStmt.setInt(2, 1); // 商品 id
                            updateStmt.setInt(3, currentVersion);
                            int rowsUpdated = updateStmt.executeUpdate();
                            if (rowsUpdated == 0) {
                                // 说明在更新之前数据被其他事务修改，乐观锁冲突
                                System.out.println("乐观锁冲突，更新失败");
                                connection.rollback();
                            } else {
                                // 提交事务
                                connection.commit();
                    www.chinasem.cn            System.out.println("商品数量更新成功");
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在上述代码中，首先查询商品的当前数量和版本号，然后根据业务需求计算新的数量。在更新时，通过 WHERE 子句中的版本号条件来检查数据是否被其他事务修改。如果更新的行数为 0，则表示发生了乐观锁冲突。

三、悲观锁

（一）原理

与乐观锁相反，悲观锁持一种悲观的态度，认为在并发环境中，数据很可能会被其他事务修改。因此，在事务开始时，就对要操作的数据进行加锁，直到事务完成并提交或回滚后才释放锁。这样可以确保在事务执行期间，其他事务无法对锁定的数据进行修改操作。

（二）应用场景

悲观锁适用于写多读少且对数据一致性要求极高的场景。例如，在银行系统的转账操作中，涉及到对账户余额的修改，必须确保在整个转账事务过程中，账户余额数据不会被其他并发事务干扰，此时使用悲观锁可以有效避免数据不一致的问题。

（三）示例代码

同样以 products 表为例，在 MySQL 中可以使用 SELECT... FOR UPDATE 语句来实现悲观锁。

-- 开启事务
START TRANSACTION;

-- 使用悲观锁查询商品信息并锁定行
SELECT quantity FROM products WHERE id = 1 FOR UPDATE;

-- 模拟业务逻辑，减少商品数量
UPDATE products SET quantity = quantity - 1 WHERE id = 1;

-- 提交事务
COMMIT;

在上述 SQL 代码中，SELECT quantity FROM products WHERE id = 1 FOR UPDATE 语句会对 id 为 1 的商品行进行锁定，直到事务提交或回滚。在锁定期间，其他事务如果尝试对该行数据进行修改操作，将会被阻塞，直到锁被释放。

四、总结

乐观锁和悲观锁是 MySQL 中两种重要的并发控制机制，它们各自适用于不同的应用场景。在实际开发中，需要根据业务需求、数据读写比例以及对数据一致性的要求等因素，合理选择使用乐观锁或悲观锁，以确保数据库系统在高并发环境下能够稳定、高效地运行，同时保证数据的完整性和一致性。

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