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程序平安
线程平安是程序开发中十分须要咱们留神的一环，当程序存在并发的可能时，如果咱们不做非凡的解决，很容易就呈现数据不统一的状况。
通常状况下，咱们能够用加锁的形式来保障线程平安，通过对共享资源 (也就是要读取的数据) 的加上 ” 隔离的锁 ”，使得多个线程执行的时候也不会相互影响，而 乐观锁 和乐观锁 正是并发管制中较为罕用的技术手段。
乐观锁和乐观锁
什么是乐观锁？什么是乐观锁？其实从字面上就能够辨别出两者的区别，艰深点说，
乐观锁
乐观锁就如同一个有迫害妄想症的患者，总是假如最坏的状况，每次拿数据的时候都认为他人会批改，所以每次拿数据的时候都会上锁，直到整个数据处理过程完结，其余的线程如果要拿数据就必须等以后的锁被开释后能力操作。
应用案例
乐观锁的应用场景并不少见，数据库很多中央就用到了这种锁机制，比方行锁，表锁，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁，乐观锁的实现往往依附数据库自身的锁性能实现。Java 程序中的 Synchronized 和 ReentrantLock 等实现的锁也均为乐观锁。
在数据库中，乐观锁的调用个别是在所要查问的语句前面加上 for update，
select * from db_stock where goods_id = 1 for update当有一个事务调用这条 sql 语句时，会对 goods_id = 1 这条记录加锁，其余的事务如果也对这条记录做 for update 的查问的话，那就必须等到该事务执行完后能力查出后果，这种加锁形式能对读和写做出排他的作用，保障了数据只能被以后事务批改。
当然，如果其余事务只是简略的查问而没有用 for update 的话，那么查问还是不会受影响的，只是说更新时一样要期待以后事务完结才行。
值得注意的是，MySQL 默认应用 autocommit 模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL 会立即将后果进行提交，就是说，如果咱们不仅要读，还要更新数据的话，须要手动管制事务的提交，比方像上面这样：
set autocommit=0;
// 开始事务
begin;
// 查问出商品 id 为 1 的库存表数据
select * from db_stock where goods_id = 1 for update;
// 减库存
update db_stock set stock_num = stock_num - 1 where goods_id = 1 ;
// 提交事务
commit;尽管乐观锁能无效保证数据执行的程序性和一致性，但在高并发场景下并不实用，试想，如果一个事务用乐观锁对数据加锁之后，其余事务将不能对加锁的数据进行除了查问以外的所有操作，如果该事务执行工夫很长，那么其余事务将始终期待，这无疑会升高零碎的吞吐量。
这种状况下，咱们能够有更好的抉择，那就是乐观锁。
乐观锁
乐观锁的思维和乐观锁相同，总是假如最好的状况，认为他人都是敌对的，所以每次获取数据的时候不会上锁，但更新数据那一刻会判断数据是否被更新过了，如果数据的值跟本人预期一样的话，那么就能够失常更新数据。
场景
这种思维利用到理论场景的话，能够用版本号机制和 CAS 算法实现。
CAS
CAS 是一种无锁的思维，它假如线程对资源的拜访是没有抵触的，同时所有的线程执行都不须要期待，能够继续执行。如果遇到抵触的话，就应用一种叫做 CAS (比拟替换) 的技术来甄别线程抵触，如果检测到抵触产生，就重试以后操作到没有抵触为止。
原理
CAS 的全称是 Compare-and-Swap，也就是比拟并替换，它蕴含了三个参数：V，A，B，V 示意要读写的内存地位，A 示意旧的预期值，B 示意新值
具体的机制是，当执行 CAS 指令的时候，只有当 V 的值等于预期值 A 时，才会把 V 的值改为 B，如果 V 和 A 不同，有可能是其余的线程批改了，这个时候，执行 CAS 的线程就会一直的循环重试，直到能胜利更新为止。
正是基于这样的原理，CAS 即时没有应用锁，也能发现其余线程对以后线程的烦扰，从而进行及时的解决。
毛病
CAS 算是比拟高效的并发管制伎俩，不会阻塞其余线程。然而，这样的更新形式是存在问题的，看流程就晓得了，如果 C 的后果始终跟预期的后果不一样的话，线程 A 就会始终一直的循环重试，重试次数太多的话对 CPU 也是一笔不小的开销。
而且，CAS 的操作范畴也比拟局限，只能保障一个共享变量的原子操作，如果须要一段代码块的原子性的话，就只能通过 Synchronized 等工具来实现了。
除此之外，CAS 机制最大的缺点就是 ”ABA” 问题。
ABA 问题
后面说过，CAS 判断变量操作胜利的条件是 V 的值和 A 是统一的，这个逻辑有个小小的缺点，就是如果 V 的值一开始为 A，在筹备批改为新值前的期间已经被改成了 B，起初又被改回为 A，通过两次的线程批改对象的值还是旧值，那么 CAS 操作就会误工作该变量素来没被批改过，这就是 CAS 中的“ABA”问题。
看完流程图置信也不必我说太多了吧，线程多发的状况下，这样的问题是十分有可能产生的，那么如何防止 ABA 问题呢？
加标记位，例如搞个自增的字段，没操作一次就加一，或者是一个工夫戳，每次更新比拟工夫戳的值，这也是数据库版本号更新的思维（上面会说到）
在 Java 中，自 JDK1.5 当前就提供了这么一个并发工具类AtomicStampedReference，该工具外部保护了一个外部类，在原有根底上保护了一个对象，及一个 int 类型的值（能够了解为版本号），在每次进行比照批改时，都会先判断要批改的值，和内存中的值是否雷同，以及版本号是否雷同，如果全副相等，则以原子形式将该援用和该标记的值设置为给定的更新值。
private static class Pair<T> {
final T reference;
final int stamp;
private Pair(T reference, int stamp) {
this.reference = reference;
this.stamp = stamp;
}
static <T> Pair<T> of(T reference, int stamp) {return new Pair<T>(reference, stamp);
}
}实用场景
CAS 个别实用于读多写少的场景，因为这种状况线程的抵触不会太多，也只有线程抵触不重大的状况下，CAS 的线程循环次数能力无效的升高，性能也能更高。
版本号机制
版本号机制是数据库更新操作里十分实用的技巧，其实原理很简略，就是获取数据的时候会拿一个能对应版本的字段，而后更新的时候判断这个字段是否跟之前拿的值是否统一，统一的话证实数据没有被他人更新过，这时就能够失常实现更新操作。
还是下面的那张表为例，咱们加上一个版本号字段 version，而后每次更新数据的时候就把版本号加 1，
select goods_id,stock_num,version from db_stock where goods_id = 1
update db_stock set stock_num = stock_num - 1,version = version + 1 where goods_id = 1 and version = #{version}这样的话，如果有两个事务同时对 goods_id = 1 这条数据做更新操作的话，肯定会有一个事务先执行实现，而后 version 字段就加 1，另一个事务更新的时候发现 version 曾经不是之前获取到的那个值了，就会从新执行查问操作，从而保障了数据的一致性。
这种锁的形式也不会影响吞吐量，毕竟大家都能够同时读和写，但高并发场景下，sql 更新报错的可能性会大大增加，这样对业务解决仿佛也不敌对。
这种状况下，咱们能够把锁的粒度放大，比如说减库存的时候，咱们能够这么解决：
update db_stock set stock_num = stock_num - 1 where goods_id = 1 and stock_num > 0这样一来，sql 更新抵触的概率会大大降低，而且也不必去独自保护相似 version 的字段了。
最初
对于乐观锁和乐观锁的例子介绍就到这儿了，当然，本文也只是稍微解说，更多的知识点还要靠大家钻研，而且，除了这两种锁，并发管制中还有很多其余的管制伎俩，像什么 Synchronized、ReentrantLock、偏心锁，非偏心锁之类的都是很常见的并发常识，不论是为了日常开发还是应酬面试，把握这些知识点还是很有必要的，而且，并发编程的常识思维是共通的，晓得一块知识点后很容易就能延长去学习其余的知识点。
拿我本人来说，最近也在认真钻研 Java 并发编程的一些知识点，也因为要写乐观锁的缘故，顺道温习了一下 CAS 和它的应用案例，从而也理解到了 ReentrantLock 底层其实就是通过 CAS 机制来实现锁的，而且还理解了独占锁，共享锁，可重入锁等应用场景，由点到面，也让我常识体系储备更加的丰盛，近期也有打算撸几篇对于 ReentrantLock 常识的文章进去，欢送大家多来踩踩！
作者：鄙人薛某，一个不拘于技术的互联网人，技术三流，吹水一流，想看更多精彩文章能够关注我的公众号哦~~~
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