乐观锁与悲观锁：并发控制策略的比较

在处理并发访问数据库时，乐观锁和悲观锁是两种常见的并发控制策略。它们分别采用不同的思路来实现数据的一致性和完整性。本文将介绍乐观锁和悲观锁的概念、特点以及各自适用的场景。

悲观锁
悲观锁的核心思想是“先写后读”，即在操作数据之前会悲观地认为其他事务会对数据进行修改，因此会对数据加锁，确保在自己操作期间数据不会被其他事务改变。悲观锁的实现通常依靠数据库的锁机制，如行级锁、表级锁等。悲观锁会在数据读取阶段直接加锁，以防止其他事务的干扰，这可能会导致并发性能下降。

乐观锁
相比之下，乐观锁的核心思想是“先读后写”，即在操作数据之前假设没有并发冲突，直接进行操作。在更新数据时，乐观锁会检查在该操作期间数据是否被其他事务修改过，通常通过版本号或时间戳等方式进行判断。如果检测到数据已经被修改，则会放弃当前操作或者进行相应的处理。乐观锁通常不会加锁，因此在并发量大的场景下可以提高性能。

乐观锁与悲观锁的比较
性能： 乐观锁通常在高并发场景下性能更好，因为不需要频繁加锁，而悲观锁可能会导致大量的锁竞争以及阻塞。

并发控制粒度： 悲观锁控制粒度较大，会在数据读取阶段就加锁，而乐观锁控制粒度较小，只在更新阶段进行冲突检测。

在并发控制中，"控制粒度"指的是对数据进行加锁或冲突检测的范围。具体来说，控制粒度可以分为粗粒度和细粒度两种。

粗粒度控制： 在粗粒度控制下，锁的范围较大，可能是对整个表、整个文件或者其他较大的数据单元进行加锁。这意味着在操作期间会锁住更多的数据，以确保在该操作期间不会有其他事务对任何相关数据进行修改。粗粒度控制可能会导致锁的竞争增加，并发性能下降，但能够确保数据的一致性。

细粒度控制： 相反，细粒度控制下，锁的范围较小，可能是对单行记录、单个数据项或者其他较小的数据单元进行加锁或冲突检测。这意味着在操作期间只锁住少量的数据，从而减少了锁的竞争，提高了并发性能，但需要额外的机制来确保数据的一致性。

在实际应用中，选择合适的控制粒度取决于具体的业务需求、系统设计和性能要求。粗粒度控制可以简化并发控制的实现，但可能会牺牲性能；而细粒度控制可以提高并发性能，但需要更复杂的实现来处理数据一致性和冲突解决。

适用场景： 悲观锁适用于并发写操作较多的场景，需要确保数据一致性；而乐观锁适用于读操作较多、写操作较少的场景，能够提高系统的并发性能。

在实际应用中，根据业务需求和系统特点选择合适的并发控制策略是至关重要的。无论是乐观锁还是悲观锁，都有其独特的优势和局限性，合理选择可以提升系统的并发处理能力和性能。