【悲观锁和乐观锁定义】在并发编程中，为了保证数据的一致性和完整性，常常需要使用锁机制来控制多个线程或进程对共享资源的访问。根据不同的处理策略，锁可以分为悲观锁和乐观锁两种类型。它们各自适用于不同的场景，具有不同的优缺点。
一、
悲观锁（Pessimistic Locking） 是一种假设在多线程环境中，数据被修改的可能性较高，因此在访问数据之前就加锁，以确保同一时间只有一个线程可以操作该数据。这种锁机制通常在数据库中使用较多，比如在SQL语句中使用 `SELECT ... FOR UPDATE` 来锁定记录。
乐观锁（Optimistic Locking） 则是一种假设在多线程环境中，数据被修改的可能性较低，因此在访问数据时不立即加锁，而是在更新时检查是否发生冲突。如果发生冲突，则进行重试或报错。常见的实现方式包括版本号（Version）或时间戳（Timestamp）字段。
两者的核心区别在于：悲观锁强调“先加锁再操作”，乐观锁强调“先操作后验证”。
二、对比表格
| 特性 | 悲观锁 | 乐观锁 |
| 核心思想 | 假设冲突可能发生，提前加锁 | 假设冲突很少发生，延迟检查冲突 |
| 加锁时机 | 访问数据前加锁 | 更新数据时才检查冲突 |
| 是否阻塞 | 会阻塞其他线程，直到锁释放 | 不阻塞其他线程，只在提交时判断冲突 |
| 适用场景 | 高并发、数据冲突频繁的场景 | 并发度低、数据冲突较少的场景 |
| 实现方式 | 数据库中的 `SELECT ... FOR UPDATE` | 使用版本号或时间戳字段 |
| 性能表现 | 在高冲突情况下性能较差 | 在低冲突情况下性能较好 |
| 重试机制 | 无自动重试 | 可结合重试逻辑提高容错能力 |
| 典型应用 | 数据库事务、分布式锁等 | 分布式系统、缓存更新等 |
三、总结
悲观锁和乐观锁是两种不同的并发控制策略，各有适用场景。选择哪种锁机制取决于系统的并发程度、数据冲突的概率以及性能需求。在实际开发中，合理使用这两种锁机制，可以有效提升系统的稳定性和效率。
