乐观锁与悲观锁的实现

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: 本文力求来通俗地讲讲编程中的乐观锁和悲观锁,以及分别是怎么实现的。

啥是锁?啥又是乐观锁和悲观锁?很多人往往觉得自己是飞将数奇,怀才不遇,但一问这些基本的概念都含糊其辞,夸夸而谈,甚至有可能自己代码都敲过,但是就是不知道怎么说,抑或就是根本没理解所以然。今天小马就来做个小整理,通俗地聊一聊吧。

什么是锁,编程中我们提到锁通常是指并发资源锁。那么啥是资源锁,我们通俗地理解加锁行为,当一个资源被两个程序(进程)争夺时,为了保证资源只能够被其中一方使用,因此在获取资源后给其加锁,使用期间不让其他进程获得的过程。由此我们联想到操作系统死锁的概念,我们引用一下便于加深理解,也是一个经典的问题,同时也是我们实现锁时需要注意的一个重点问题:

死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。虽然进程在运行过程中,可能发生死锁,但死锁的发生也必须具备一定的条件,死锁的发生必须具备以下四个必要条件:互斥条件,请求和保持条件,不剥夺条件,环路等待条件。

大家知道的大名鼎鼎的银行家算法(先借给可以满足全部需求的人完成项目后以等待回款)就是就是避免死锁问题的,只要不让其满足上面的四个条件中的一个就可以。这个算法被用来解决生活中的实际问题,如银行贷款。
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怎么理解锁呢?我们来举个栗子。

大学中我们经常看到期末考大家占位图书馆的位置,往往就是让同学放一本书上去,等自己慢悠悠地过去。那么这个放书的动作就相当于对这个位置的资源加锁了。等你自习完,离开后把书也同时拿走了,这就是资源解锁了。哈哈,是不是很好理解也很现实。

抛砖引玉,那么啥是乐观锁和悲观锁。顾名思义,乐观锁就是很乐观地认为资源不会被别人占用,悲观锁就是悲观地认为资源很快就是被占走了,于是加一下锁。对应到场景就是,今天你在宿舍宣布你要去图书馆自习,但是你乐观地认为我昨天的位置肯定没人争夺,于是你认定了那个昨天的位置资源,到那时并没有提前放书占座。等你到达现场,你判断是否被人占走了资源,如果占用了你就不坐了,如果没占那你就会坐下去,成功拥有这个资源。这就是乐观锁,实际上就是在使用前乐观地没有加锁而在使用时做的判断。

那么悲观锁呢?其实就是前一天你离开的时候先放了一本书,然后把资源占住了,你用完再放开这个资源给别人用。嘿嘿,那么死锁是怎么对应到这个场景呢?其实就是你放了一本书,别人也同时放了一本书,然后第二天,你看到有书了在等那个人来把书拿走,你才能坐,而那个人也是一样,在等你把书拿走,她才能坐下去。于是你们都在等彼此,而彼此都没法坐下去使用这个资源,造成了死锁。题外话,如果你用书占了资源但第二天又迟迟不来,那就有点贾人渡河了哈,因此管理员可能会在傍晚直接收书,这其实就是锁的有效期,哈哈哈。
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乐观锁与悲观锁的实现

我们常见的悲观锁有哪些呢?比如用redis实现的并发锁,文件锁。那乐观锁有哪些呢?比如DB操作的update where price > 0,还有使用版本号(DB字段或者redis记录版本号)来实现乐观锁,以及CAS。锁主要用于我们编程中的哪些场景呢?非常经典的就是秒杀场景的防止超卖,两种锁的区别在于:悲观锁阻塞(一旦一方锁住资源,其他人都需要等待它释放后才能操作),乐观锁非阻塞(操作时都能操作,最后判断是否成功)。我们分别来详细展开这些锁的实现。

redis实现并发锁(悲观锁)

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还有一种防止超卖的并发锁方案是,我们仍然可借助redis,先扣除资源(库存数量redis字段库存减或者销量加或者库存少的话将库存先放入队列也可以),操作失败时回滚库存,但这种方案可能导致少卖的问题。比如A扣除了资源,B查询时没有资源,A执行失败回滚库存,B离开了。这样就多了个库存资源没被卖出了,嘿嘿,是不是很好理解呢。

redis实现乐观锁

我们就根据上面的例子,顺藤摸瓜来搞一个用redis实现版本号乐观锁。
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至于版本号其实也可以用查询时取出来的数据库表字段来直接实现,具体视业务需求而定。其实还有一种最简单的方式,就是DB也可以直接实现乐观锁。也就是我们在执行更新操作的时候判断一下条件,原来出来的值是不是更新时数据库的值,如果不是,说明使用使用的同时资源已经被其他人使用过了,类似update price = 0.02 where price =before_price。总结一下,乐观锁本身其实是不对资源加锁,乐观地认为数据不会被修改,只是等更新的时候来判断是否被修改。

CAS乐观锁

借助于上面的原理,我们来看看CAS乐观锁,CAS其实在JAVA中比较常见,CAS 要解决的问题就是保证原子操作。CAS(Compare and swap),即比较并交换,也是实现我们平时所说的自旋锁或乐观锁的核心操作。CAS机制当中使用了3个基本操作数:内存地址V,旧的预期值A,要修改的新值B。更新一个变量的时候,只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时,才会将内存地址V对应的值修改为B。

我们可以看到,其实CAS的原理和我们上面提到的乐观锁一样。那是它是借助CPU直接实现的,靠的是直接硬件实现。虽然透明但缺点尚在,在高并发量的情况下,如果多线程反复尝试更新某一个变量,却一直更新不成功,循环往复,给CPU带来巨大压力;CAS机制所保证的只是一个变量的原子性操作,而不能保证整个代码块的原子性,因此代码块的原子性需要协助其他方案。CAS在这里就点到为止,不展开了。
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当然,以上只是简单的概念理解和入门例子,具体的实现将更为复杂,需要考虑处理的场景将更为丰富。比如如何避免死锁;没有获取到锁直接失败是不是对用户体验不好,需不需要考虑自旋锁等等问题,redis+lua实现分布式锁不在本文的讨论范围(核心是:自己解自己的锁;要保证条件判断和执行操作的原子性)。在这里就不展开了,有兴趣的可以和小马进一步交流。感谢品阅,拜拜。

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