GO语言中的悲观锁与乐观锁

乐观锁和悲观锁是两种不同的并发控制策略，它们的主要区别在于对资源冲突的处理方式不同。每种锁都有适用的场景，根据实际情况选择使用哪种锁，可以帮助提高系统的并发性能和效率。

1. 悲观锁（Pessimistic Locking）

悲观锁的核心思想是“总是假设会发生冲突”，因此每次访问共享资源时都会主动加锁。这样，其他线程或者协程在获取锁之前会被阻塞，直到锁被释放。

特点：

加锁：在操作数据之前，线程总是先加锁。这样可以确保在执行操作期间，其他线程无法访问该资源。
阻塞：如果一个线程已经持有锁，其他线程需要等待，直到锁被释放才能继续执行。
适用场景：适用于高竞争场景，数据冲突频繁发生时（如银行账户系统的资金操作），悲观锁可以避免并发问题。

示例（悲观锁）：

假设我们使用数据库中的悲观锁来实现这一机制：

SELECT * FROM account WHERE account_id = 1 FOR UPDATE;

上面这条SQL语句会锁定查询到的那一行，直到事务完成才会释放锁。

Go中的悲观锁（Mutex）示例：

package mainimport ("fmt""sync"
)var mu sync.Mutexvar counter intfunc increment() {mu.Lock()         // 获取锁counter++mu.Unlock()       // 释放锁
}func main() {var wg sync.WaitGroupfor i := 0; i < 10; i++ {wg.Add(1)go func() {defer wg.Done()increment()}()}wg.Wait()fmt.Println("Counter:", counter)
}

2. 乐观锁（Optimistic Locking）

乐观锁的核心思想是“假设不会发生冲突”，因此在访问共享资源时不加锁，而是在提交数据时进行验证。具体来说，乐观锁通常通过版本号或时间戳来检测数据是否发生了变化，如果数据发生变化（即冲突），则会回滚操作或重试。

特点：

无锁操作：在操作数据时不加锁，认为并发冲突的几率较低，因此可以提高系统的性能。
冲突检测：当线程或事务尝试提交修改时，检查资源是否被其他线程修改过。如果没有修改，提交操作；如果已修改，则回滚或重试。
适用场景：适用于冲突较少的情况，例如在线商城的商品浏览，多个用户同时查看商品信息时冲突的概率很低，可以使用乐观锁。

乐观锁的实现方式：

版本号控制：每次修改数据时，都会更新版本号，提交时通过版本号检查是否发生冲突。
时间戳控制：每次修改数据时，都会更新数据的时间戳，提交时通过时间戳检查数据是否已经被修改。

Go中的乐观锁（版本号）示例：

package mainimport ("fmt""sync"
)type Account struct {balance intversion intmu      sync.Mutex
}func (a *Account) Deposit(amount int) bool {a.mu.Lock()defer a.mu.Unlock()currentVersion := a.versiona.balance += amounta.version++  // 增加版本号// 假设提交操作时，检查版本号是否一致return currentVersion == a.version-1
}func main() {acc := &Account{balance: 1000, version: 0}var wg sync.WaitGroupfor i := 0; i < 10; i++ {wg.Add(1)go func() {defer wg.Done()success := acc.Deposit(100)if success {fmt.Println("Deposit successful!")} else {fmt.Println("Version conflict occurred!")}}()}wg.Wait()fmt.Println("Final balance:", acc.balance)
}

3. 悲观锁与乐观锁的选择

选择依据：

资源冲突的概率：如果多个线程或事务频繁修改同一资源，使用悲观锁较为合适，因为悲观锁可以防止并发写冲突。反之，如果冲突的概率较低，可以使用乐观锁来提高效率。
性能要求：悲观锁由于加锁和阻塞操作，可能会导致性能下降。而乐观锁在没有冲突时无需加锁，能够提供更高的并发性能。
系统的复杂度：乐观锁的实现通常比悲观锁复杂，因为它涉及冲突检测和回滚机制，而悲观锁相对简单。