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乐观锁是一种并发控制机制，用于处理多个事务或线程对同一数据进行并发修改的问题。它假设多个事务或线程在操作数据时不会互相干扰，因此不在数据上加锁，而是在提交数据时检查数据是否被其他事务修改过。如果数据在提交前已经被其他事务修改，则当前事务需要重新读取数据并尝试再次提交。乐观锁的核心思想是“乐观地”认为数据冲突的概率很低，因此主要在提交阶段进行冲突检测。

乐观锁的实现方式

乐观锁的常见实现方式是使用版本号或时间戳：

1. 版本号（Version Number）：

   • 在数据表中增加一个版本号字段，每当数据被修改时，版本号加1。
   • 事务在读取数据时，会同时读取版本号。
   • 在更新数据时，事务会检查当前数据的版本号是否与读取时的版本号一致。如果一致，则进行更新并将版本号加1；如果不一致，则说明数据已经被其他事务修改，当前事务需要重新读取数据再进行处理。

2. 时间戳（Timestamp）：

   • 在数据表中增加一个时间戳字段，记录数据的最后修改时间。
   • 事务在读取数据时，会同时读取时间戳。
   • 在更新数据时，事务会检查当前数据的时间戳是否与读取时的时间戳一致。如果一致，则进行更新并更新时间戳；如果不一致，则说明数据已经被其他事务修改，当前事务需要重新读取数据再进行处理。

示例代码

以下是一个使用版本号实现乐观锁的示例：

数据表设计

CREATE TABLE user (id BIGINT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50),balance DECIMAL(10, 2),version INT
);

实体类

public class User {private Long id;private String name;private BigDecimal balance;private Integer version;// Getters and Setters
}

Mapper 接口

public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {@Update("UPDATE user SET balance = #{balance}, version = version + 1 WHERE id = #{id} AND version = #{version}")int updateUser(User user);
}

服务实现类

@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService {@Transactional@Overridepublic void deductBalance(Long id, BigDecimal money) {// 1.查询用户User user = getById(id);if (user == null) {throw new RuntimeException("用户不存在");}// 2.校验用户状态和余额if (user.getBalance().compareTo(money) < 0) {throw new RuntimeException("用户余额不足");}// 3.扣减余额user.setBalance(user.getBalance().subtract(money));// 4.尝试更新用户信息int updateCount = baseMapper.updateUser(user);if (updateCount == 0) {// 如果更新失败，说明版本号不一致，需要重新读取数据并重试throw new RuntimeException("更新失败，请重试");}}
}

适用场景和优缺点

适用场景：

• 适用于读多写少的应用场景，例如电商系统中的商品库存管理。
• 适用于不希望在数据上加锁，减少锁开销，提高并发性能的场景。

优点：

• 无需加锁，减少了锁开销，提高了系统并发性能。
• 避免了死锁的发生。

缺点：

• 在写操作频繁的场景下，重试的代价较高，可能影响性能。
• 实现复杂度较高，需要在应用程序中额外处理冲突重试逻辑。

总结

乐观锁是一种有效的并发控制机制，通过版本号或时间戳实现冲突检测，适用于读多写少的场景，能提高系统的并发性能。在实际应用中，需要根据具体业务场景选择合适的并发控制策略。