随着数据处理的不断发展，数据库锁的概念也日益受到关注。在高并发应用场景下，为了保证数据的一致性，通常都会使用锁机制来进行控制。而其中最常用的就是乐观锁和悲观锁。
乐观锁和悲观锁的概念
在数据库的并发控制中，悲观锁是一种保守的思维方式。它是指，在执行一个事务时，认为其他并发事务可能会干扰或修改该事务所操作的数据，因此就会对数据进行加锁操作，以避免其他事务干扰或修改。悲观锁通常是在事务开始时就进行加锁，因此可能会带来时间上的损失，如果锁定的时间过长，会导致其他事务等待时间过长，进而导致性能的下降。
乐观锁则是一种乐观的思维方式，它是指，在执行一个事务时，认为其他并发事务不会干扰或修改该事务所操作的数据，因此不进行加锁操作。在进行数据操作之前，会先检测一下数据的版本信息，如果当前版本号与最初读出来的版本号一致，则说明此期间没有其他事务进行更新，然后就更新数据，并增加版本号，否则说明有其他事务已经更新了该数据，需要回滚。
乐观锁和悲观锁的差异
乐观锁和悲观锁在实现数据并发控制时，有很大的不同。一方面，悲观锁使用的加锁机制是针对整个事务执行过程的，一旦加锁，会对其他事务产生阻塞，造成等待。而乐观锁在执行事务时，是不进行加锁的，只有在写入数据时，才能够检测出数据被更新的情况。从此可以看出，乐观锁并不会对其他事务造成影响，而且可以同时处理多个事务。
另一方面，悲观锁在使用锁的方式上，如行锁、页锁、表锁等，需要提前预判可能存在的并发问题，因此会进行一些资源开销较大的处理。而乐观锁则是通过检测字段的版本号来判断数据是否已经被修改。这种方式可以更快地进行数据处理，而且不存在预先开销的问题。
乐观锁和悲观锁在使用时的建议
既然乐观锁和悲观锁都有其优缺点，那么在具体开发中应如何选择呢？
对于并发性低、数据量小的处理，使用乐观锁是比较合适的。因为乐观锁不需要提前进行加锁操作，开销比较小，而且可以并发处理多个事务，提高执行效率。
对于并发性高、数据量大的处理，可以考虑使用悲观锁。因为悲观锁会在事务开始时进行加锁操作，预防其他事务干扰，可以保证数据的一致性。
需要注意的是，在使用悲观锁时，为了避免锁等待和死锁的问题，应尽量缩小锁定的范围。而在使用乐观锁时，为了避免数据版本冲突的问题，应使用合理的版本控制机制。
结论
数据库锁的使用是数据并发控制的关键，而乐观锁和悲观锁是两种不同的锁机制。悲观锁是一种保守的思维方式，在事务开始前就对操作资源进行锁定。而乐观锁是一种乐观的思维方式，假设不存在并发冲突，只在更新时检查版本号。因此，在实际应用中，应根据具体情况选择适合的锁机制，以便在数据并发控制中取得更好的效果。
相关问题拓展阅读：
乐观锁和悲欢锁的区别
乐观锁和悲欢锁的区别柔性：
乐观锁是应用系统层面和数据的业绝陆旅务逻辑层次上的（实际上并并凳没有加锁，只是一种锁思想），利用程序处理并发，它假定当某一个用户去读取某一个数据的时候，其他的用户不会来访问修改这个数据，但是在最后进行事务的提交的。
悲观锁顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都悉做认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。
什么时候用乐观锁比较好什么时候用悲观锁比较好
1、悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系 统不会修改数据）。 2、乐观锁（ Optimistic Locking ） 相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作更大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。 而乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁，大多是基于数据版本（ Version ）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。
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mySql悲观锁和乐观锁的区别
悲观锁与乐观锁是两种常见的资源并发锁设计思路，也是并发编程中一个非常基础的概念。 本文将对这两种常见的锁机制在数据库数据上的实现进行比较系统的介绍。 悲观锁（Pessimistic Lock）悲观锁的特点是先获取锁，再进行业务操作，即“悲观”的认为获取锁是非常有可能失败的，因此要先确保获取锁成功再进行业务操作。 通常所说的“一锁二查三更新”即指的是使用悲观锁。 通常来讲在数据库上的悲观锁需要数据库本身提供支持，即通过常用的select … for upDate操作来实现悲观锁。 当数据库执行select for update时会获取被select中的数据行的行锁，因此其他并发执行的select for update如果试图选中同一行则会发生排斥（需要等待行锁被释放），因此达到锁的效果。 select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。 这里需要注意的一点是不同的数据库对select for update的实现和支持都是有所区别的，例如oracle支持select for update no wait，表示如果拿不到锁立刻报错，而不是等待，mysql就没有no wait这个选项。 另外mysql还有个问题是select for update语句执行中所有扫描过的行都会被锁上，这一点很容易造成问题。 因此如果在mysql中用悲观锁务必要确定走了索引，而不是全表扫描。 乐观锁（Optimistic Lock）乐观锁的特点先进行业务操作，不到万不得已不去拿锁。 即“乐观”的认为拿锁多半是会成功的，因此在进行完业务操作需要实际更新数据的最后一步再去拿一下锁就好。 乐观锁在数据库上的实现完全是逻辑的，不需要数据库提供特殊的支持。 一般的做法是在需要锁的数据上增加一个版本号，或者时间戳，然后按照如下方式实现：1. SELECT data AS old_data, version AS old_version From …;2. 根据获取的数据进行业务操作，得到new_data和new_version3. UPDATE SET data = new_data, version = new_version WHERE version = old_versionif (updated row > 0) {// 乐观锁获取成功，操作完成} else {// 乐观锁获取失败，回滚并重试}乐观锁是否在事务中其实都是无所谓的，其底层机制是这样：在数据库内部update同一行的时候是不允许并发的，即数据库每次执行一条update语句时会获取被update行的写锁，直到这一行被成功更新后才释放。 因此在业务操作进行前获取需要锁的数据的当前版本号，然后实际更新数据时再次对比版本号确认与之前获取的相同，并更新版本号，即可确认这之间没有发生并发的修改。 如果更新失败即可认为老版本的数据已经被并发修改掉而不存在了，此时认为获取锁失败，需要回滚整个业务操作并可根据需要重试整个过程。 总结乐观锁在不发生取锁失败的情况下开销比悲观锁小，但是一旦发生失败回滚开销则比较大，因此适合用在取锁失败概率比较小的场景，可以提升系统并发性能乐观锁还适用于一些比较特殊的场景，例如在业务操作过程中无法和数据库保持连接等悲观锁无法适用的地方
mysql悲观锁锁定时可不可以查询
我自己测试过，表锁或行锁，都是可以读的。
请问BS系统如何实现悲观锁？
实现方式：大多是基于数据版本 （ Version）记录机制实现。 何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version”字段来实现。 读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。 此时，将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据 版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。 假如系统中有一个Account的实体类，我们在Account中多加一个version字段，那么我们JDBC Sql语句将如下写：Select Account as awhere (where condition..)Update Account set version =version+1.....(another field) where version =?...(anothercontidition)这样以来我们就可以通过更新结果的行数来进行判断，如果更新结果的行数为0，那么说明实体从加载以来已经被其它事务更改了，所以就抛出自定义的乐观锁定异常（或者也可以采用Spring封装的异常体系）。 具体实例如下 rowsUpdated =(sql);If(rowsUpdated= =0){throws newOptimisticLockingFailureException();}........在使用JDBCAPI的情况下，我们需要在每个update语句中，都要进行版本字段的更新以及判断，因此如果稍不小心就会出现版本字段没有更新的问题，相反当前的ORM框架却为我们做好了一切，我们仅仅需要做的就是在每个实体中都增加version或者是Date字段。 参考资料：数据库的乐观锁与悲观锁
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