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前言
mysql中的乐观锁是怎么实现的？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
一、乐观锁
乐观锁( Optimistic Locking ) 相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。
而乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁，大多是基于数据版本( Version )记录机制实现。何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。
此时，将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。
优点：
从上面的例子可以看出，乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销(操作员 A和操作员 B 操作过程中，都没有对数据库数据加锁)，大大提升了大并发量下的系统整体性能表现。
缺点：
需要注意的是，乐观锁机制往往基于系统中的数据存储逻辑，因此也具备一定的局限性，如在上例中，由于乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户余额更新操作不受我们系统的控制，因此可能会造成脏数据被更新到数据库中。在系统设计阶段，我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性，并进行相应调整(如将乐观锁策略在数据库存储过程中实现，对外只开放基于此存储过程的数据更新途径，而不是将数据库表直接对外公开)。
二、如何实现乐观锁呢，一般来说有以下2种方式
2.1、使用数据版本（Version）记录机制实现
这是乐观锁最常用的一种实现 方式。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。当读取数据时，将version字段的值一同读出，数据每更新一次，对此version值加一。
当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录 的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新，否则认为是过期数 据。用下面的一张图来说明：
如上图所示，如果更新操作顺序执行，则数据的版本（version）依次递增，不会产生冲突。但是如果发生有不同的业务操作对同一版本的数据进行修 改，那么，先提交的操作（图中B）会把数据version更新为2，当A在B之后提交更新时发现数据的version已经被修改了，那么A的更新操作会失败。
2.2、乐观锁定的第二种实现方式和第一种差不多
同样是在需要乐观锁控制的table中增加一个字段，名称无所谓，字段类型使用时间戳 （timestamp）, 和上面的version类似，也是在更新提交的时候检查当前数据库中数据的时间戳和自己更新前取到的时间戳进行对比，如果一致则OK，否则就是版本冲突。
使用举例：
以MySQL InnoDB为例
还是拿之前的实例来举：商品goods表中有一个字段status，status为1代表商品未被下单，status为2代表商品已经被下单，那么我们对某个商品下单时必须确保该商品status为1。假设商品的id为1。
下单操作包括3步骤：
查询出商品信息
select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}根据商品信息生成订单
修改商品status为2
update t_goods set status=2,version=version+1where id=#{id} and version=#{version};那么为了使用乐观锁，我们首先修改t_goods表，增加一个version字段，数据默认version值为1。
t_goods表初始数据如下：
mysql> select * from t_goods; +----+--------+------+---------+ | id | status | name | version | +----+--------+------+---------+ | 1 | 1 | 道具 | 1 | | 2 | 2 | 装备 | 2 | +----+--------+------+---------+ 2 rows in set mysql>对于乐观锁的实现，我使用MyBatis来进行实践，具体如下：
Goods实体类：
public class Goods implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 6803791908148880587L; private int id; private int status; private String name; private int version; @Override public String toString(){ return "good id:"+id+",goods status:"+status+",goods name:"+name+",goods version:"+version; } //setter and getter }GoodsDao
int updateGoodsUseCAS(Goods goods);mapper.xml<update id="updateGoodsUseCAS" parameterType="Goods"> <![CDATA[ update t_goods set status=#{status},name=#{name},version=version+1 where id=#{id} and version=#{version} ]]> </update>GoodsDaoTest测试类
@Test public void goodsDaoTest(){ int goodsId = 1; //根据相同的id查询出商品信息，赋给2个对象 Goods goods1 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId); Goods goods2 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId); //打印当前商品信息 System.out.println(goods1); System.out.println(goods2); //更新商品信息1 goods1.setStatus(2);//修改status为2 int updateResult1 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1); System.out.println("修改商品信息1"+(updateResult1==1?"成功":"失败")); //更新商品信息2 goods1.setStatus(2);//修改status为2 int updateResult2 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1); System.out.println("修改商品信息2"+(updateResult2==1?"成功":"失败")); }输出结果：
good id:1,goods status:1,goods name:道具,goods version:1 good id:1,goods status:1,goods name:道具,goods version:1 修改商品信息1成功 修改商品信息2失败说明：
在GoodsDaoTest测试方法中，我们同时查出同一个版本的数据，赋给不同的goods对象，然后先修改good1对象然后执行更新操作，执行成功。然后我们修改goods2，执行更新操作时提示操作失败。此时t_goods表中数据如下：
mysql> select * from t_goods; +----+--------+------+---------+ | id | status | name | version | +----+--------+------+---------+ | 1 | 2 | 道具 | 2 | | 2 | 2 | 装备 | 2 | +----+--------+------+---------+ 2 rows in set mysql>我们可以看到 id为1的数据version已经在第一次更新时修改为2了。所以我们更新good2时update where条件已经不匹配了，所以更新不会成功，具体sql如下：
update t_goods set status=2,version=version+1 where id=#{id} and version=#{version};这样我们就实现了乐观锁。
来源地址：https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/131860683
