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关于悲观锁和乐观锁的区别
1、乐观锁和悲观锁的区别如下：悲观锁是当线程拿到资源时，就对资源上锁，并在提交后，才释放锁资源，其他线程才能使用资源。
2、悲观锁和乐观锁是并发控制中的两种不同机制。悲观锁假设并发冲突会频繁发生，因此在数据处理过程中，总是直接锁定操作对象。而乐观锁则假设并发冲突很少发生，因此在进行数据修改时不会立即锁定，只是在更新数据时检查是否发生并发冲突。
3、相比之下，乐观锁持有较为乐观的假设，它认为并发修改数据的概率较低。乐观锁会在提交修改并准备将更改写入数据库时才获取锁，这样可以减少锁定时间，提高并发性能。在实际应用中，乐观锁更为常见，许多厂商倾向于采用这种机制来优化并发环境下的数据处理。
4、悲观锁和乐观锁是数据库并发控制的两种不同机制。它们的主要区别在于对待并发冲突的态度和处理方式不同。悲观锁在数据处理过程中，假定会发生并发冲突，从而锁定操作过程中所涉及的数据，避免其他用户进行操作。
乐观锁与悲观锁各自适用场景是什么?
1、- 悲观锁适用于对数据安全性要求较高的场景，特别是在可能发生频繁冲突的情况下。例如，金融业务中的资金转账等。- 乐观锁适用于读操作远多于写操作的场景，或者并发量大但对锁的等待时间有严格要求的情况。例如，阅读或社交媒体的读取操作等。
2、乐观锁，如数据库中的版本号机制，仅在提交时检查冲突，适用于读多写少的场景。悲观锁如 synchronized 或 ReentrantLock，适用于写操作频繁且冲突概率高的场景。Java的Synchronized提供了一种内置的同步机制，它自动获取并锁定资源，确保线程安全。
3、本文旨在深入理解乐观锁和悲观锁的概念及其适用场景。乐观锁可以比喻为在银行取款，假设没有排队，无需取号，直接去柜台A，体现了对操作成功的乐观预期。而悲观锁则像在银行取款时总是遇到排队，需要取号等待，反映了对冲突的悲观假设。
4、尽管悲观锁在某些场景下可能更为谨慎，但乐观锁的高效并发性使得它在处理高并发和低延迟需求时更为适用。选择哪种锁取决于具体的应用场景和性能需求，需要根据实际情况权衡利弊。希望这个解释能帮助您更好地理解这两种锁定策略。如果您对这方面的讨论有任何疑问，欢迎提问。
redis中的乐观锁和悲观锁
1、悲观锁：这个世界一切东西都是不可信的。在redis中，悲观锁指的是对数据key和都value都上锁，只要这个数据有一点小改动，事务将失败。因此上面的秒活动，在开启事务前，可对库存上锁：watch，只要在这个watch之后，别的进程或线程对这个库存有修改，本线程的事务将不会成功。
2、简单来说，Redis使用乐观锁，相对于悲观锁，在实现中更加简单，在某些场景中的性能也更好。Redis作为一个轻量级的、快速的缓存引擎，而不是一个全功能的关系型数据库，既没有使用悲观锁的必要，也难以承受使用悲观锁的成本。详细来说，要深入到Redis和MySQL的事务处理机制。
3、分布式锁三种实现方式：基于数据库实现分布式锁；基于缓存（Redis等）实现分布式锁；基于Zookeeper实现分布式锁。从性能角度（从高到低）来看：“缓存方式Zookeeper方式=数据库方式”。1。悲观锁：利用lect？where？forupdate排他锁。
悲观锁和乐观锁定义
悲观锁和乐观锁是并发控制中的两种不同机制。悲观锁假设并发冲突会频繁发生，因此在数据处理过程中，总是直接锁定操作对象。而乐观锁则假设并发冲突很少发生，因此在进行数据修改时不会立即锁定，只是在更新数据时检查是否发生并发冲突。
悲观锁和乐观锁是两种常用的数据并发控制机制。悲观锁，顾名思义，是在数据操作时持有悲观的态度，认为在并况下最坏的情况会发生，因此锁定操作过程中所涉及的数据，避免其他操作对其进行修改。悲观锁的实现通常依赖于数据库的锁机制，如行锁、表锁等。
悲观锁和乐观锁定义：乐观锁：乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据。因此乐观锁不会上锁，只是在更新的时候断一下在此期间别人是否修改了数据：如果别人修改了数据则放弃操作，否则操作。悲观锁：悲观锁在操作数据时比较悲观，认为别人会同时修改数据。
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