🔒 深入浅出：乐观锁 vs 悲观锁终极对决！面试必考知识点详解
各位CSDN的小伙伴们好呀！👋 我是雪碧聊技术，今天给大家带来高并发编程中的核心概念——乐观锁与悲观锁的深度解析！💻 无论你是准备面试，还是在实际开发中遇到并发问题，这篇文章都能帮你彻底搞懂这两种锁机制的本质区别和适用场景！🎯
⚔️ 为什么锁机制如此重要？
✅ 面试高频：90%的Java面试都会问到锁相关的问题
✅ 性能关键：选错锁类型可能导致系统吞吐量下降10倍！
✅ 实战必备：电商秒杀、库存扣减都依赖合理的锁策略
✅ 原理深入：从CAS到MVCC，掌握底层实现才能游刃有余🧠 先来个小测试！（思考3秒钟）
❓ 假设有一个热门商品库存扣减场景，你会选择：
A. 直接用synchronized锁住整个方法
B. 使用数据库乐观锁（version字段）
C. 使用Redis分布式锁（答案藏在文中，继续往下看哦~）👇
📚 核心内容抢先看
🔐 悲观锁：我预判你会冲突
- 🛡️ 核心思想："先加锁，再操作"
- 🏦 典型实现：
synchronized、ReentrantLock、SELECT FOR UPDATE- 📉 优缺点分析：
- 👍 保证强一致性
- 👎 并发性能较差（线程阻塞）
- 🏷️ 适用场景：
- 写多读少
- 临界区代码执行时间长
🌞 乐观锁：我相信你不会冲突
- ✨ 核心思想："先操作，发现冲突再处理"
- 🧪 典型实现：CAS原子类、MySQL version机制、MVCC
- 📈 优缺点分析：
- 👍 高并发性能好
- 👎 可能引发重试开销
- 🏷️ 适用场景：
- 读多写少
- 冲突概率低
🥊 终极对比表格
维度 悲观锁 🔒 乐观锁 ☀️ 并发性能 ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 实现复杂度 ⭐⭐ ⭐⭐⭐ 适用场景 写多读少 读多写少 典型应用 银行转账 商品库存 💡 黄金实践建议
MySQL场景：
- 高并发更新 ➡️ 乐观锁（version字段）
- 金额操作 ➡️ 悲观锁（FOR UPDATE）
Java代码层面：
- 简单逻辑 ➡️
synchronized- 高性能需求 ➡️
AtomicInteger等原子类分布式系统：
- Redis实现的乐观锁（WATCH/MULTI/EXEC）
- Zookeeper分布式锁
💬 互动时间：你更偏爱乐观锁还是悲观锁？为什么？欢迎在评论区Battle！🗣️
🔔 温馨提示：收藏本文（Ctrl+D），面试前复习效果更佳！文中所有代码示例都经过Java 11验证~
目录
一.乐观锁
1.定义
2.大体流程
3.乐观锁的实现
4.总结
二.悲观锁
1.定义
2.大体流程
3.悲观锁的实现
4.缺点
5.总结
一.乐观锁
1.定义
乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别的线程不会同时修改数据，所以并不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别的线程有没有更新过这个数据。
2.大体流程
3.乐观锁的实现
4.总结
乐观锁适合读操作多的场景，不加锁的特点能使其读操作的性能大幅提升。
二.悲观锁
1.定义
悲观锁在操作数据时比较悲观，每次去拿数据的时候认为别的线程也会同时修改数据，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别的线程想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。
2.大体流程
3.悲观锁的实现
4.缺点
- 需要阻塞，导致效率低下
- 可能造成某个线程永久等待，即发生死锁的可能性比较大
5.总结
悲观锁适合并发写入操作多的场景，先加锁再进行写操作，能保证写操作的数据正确性。
以上就是本篇文章的全部内容，喜欢的话可以留个免费的关注呦~~
