【悲观锁 和 乐观锁 区别】在多线程或分布式系统中，为了保证数据的一致性和完整性，常常需要对共享资源进行访问控制。常见的两种锁机制是悲观锁和乐观锁。它们分别适用于不同的场景，理解它们的原理和区别有助于我们在实际开发中做出更合理的选择。
一、
悲观锁（Pessimistic Locking）：
悲观锁认为在并发操作中，发生冲突的可能性很大，因此在访问数据时会直接加锁，确保同一时间只有一个线程可以修改数据。这种锁机制通常在数据库中通过 `SELECT ... FOR UPDATE` 等语句实现。它适用于写操作频繁、冲突概率高的场景。
乐观锁（Optimistic Locking）：
乐观锁则认为冲突发生的可能性较低，因此在读取数据时不加锁，而是在更新数据时检查是否被其他线程修改过。如果发现数据已被修改，则拒绝当前操作，通常通过版本号（Version）或时间戳（Timestamp）来实现。它适用于读多写少、冲突概率低的场景。
两者的核心区别在于是否在读取时加锁，以及如何处理并发冲突。
二、对比表格
| 对比项 | 悲观锁 | 乐观锁 |
| 加锁时机 | 在读取数据时即加锁 | 在读取数据时不加锁 |
| 冲突处理方式 | 阻塞等待锁释放 | 更新时检测冲突，失败则回滚 |
| 适用场景 | 写操作频繁、冲突概率高 | 读操作频繁、冲突概率低 |
| 实现方式 | 数据库中的 `SELECT ... FOR UPDATE` | 使用版本号（Version）、时间戳等 |
| 性能影响 | 可能导致线程阻塞，性能较低 | 减少锁竞争，性能较高 |
| 数据一致性 | 强一致性 | 最终一致性 |
| 典型应用 | 事务处理、库存扣减 | 表单提交、版本控制 |
三、总结
悲观锁与乐观锁各有优劣，选择哪种锁机制取决于具体的业务场景。在高并发写入的场景下，悲观锁能够有效避免数据冲突；而在读多写少的情况下，乐观锁则能提升系统吞吐量和响应速度。合理使用这两种锁机制，有助于提高系统的稳定性和效率。
