乐观锁概述

乐观锁一般需要借助几种东西：

• 时间戳
• version版本号
• CAS机制

CAS：Compare and Swap（比较并交换），假定有变量X，若等于旧值A，则可以变为新值B。

例子：修改密码（需要输入旧的密码，匹配成功才能进行修改）

代码实现乐观锁

在数据库表中增加一个version字段，每次更新，递增1，用于指定版本号信息：

代码执行逻辑：

select * from db_stock where product_code = '1001'

update db_stock set count = count-1, version = version+1 where id = 1 and version = version

改造业务层代码：

@Transactional
    public void deduct() {
        //1.查询库存信息
        List<Stock> stocks = stockMapper.selectList(new QueryWrapper<Stock>().eq("product_code", "1001"));
        //这里取第一个仓库库存来计算
        Stock stock = stocks.get(0);
        //2.判断库存是否充足
        if (stock != null && stock.getCount() > 0) {
            //3.扣减库存
            stock.setCount(stock.getCount() - 1);
            Integer version = stock.getVersion();
            stock.setVersion(version + 1);
            int update = stockMapper.update(stock, new UpdateWrapper<Stock>().eq("id", stock.getId()).eq("version", version));
            if (update <= 0) {
                //如果更新失败，重试
                deduct();
            }
        }
    }

在集群下进行压力测试，出现栈溢出问题：

原因是因为我们代码中使用的是递归调用，所以会导致栈溢出，除此之外，还会有数据库的连接超时异常。

解决方法：

我们可以在代码中加入睡眠时间：

if (update <= 0) {
                //如果更新失败，重试
                try {
                    Thread.sleep(20);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                deduct();
            }

我们还需要解决数据库连接超时异常问题，@Transactional代表着我们开启了一个手动事务，就是说整一块代码逻辑就是一个事务，事务在执行MDL操作的时候，就会加锁，后续代码一直在重试，后续请求都会被阻塞，阻塞三十秒，就会报连接超时异常。

解决方法：

将@Transactional注释掉，这样的话，虽然update操作也会锁定数据，但是这是一个悲观锁，锁的粒度就不一样了，执行失败的时候，会立刻把锁给释放掉，不会阻塞后续请求。

最终测试

经过调式，在压力测试下，没有错误请求：

数据库中的库存和版本号也是正确的：

乐观锁存在的问题

• 在高并发情况下，性能极低

  在压力测试下，一开始并发量不高的时候，吞吐量还是比较高的，随着并发量的上升，吞吐量越来越低，因为高并发时，重试的次数会越来越多。

• ABA问题 查询X值，X=A，更新时，需要判断X是否仍等于刚刚的A值。在这两个过程之间，可能会有外力将X改变为B，然后又改回为A，但是我们代码是不会感知到的。

• 读写分离情况下，导致乐观锁不可靠 读写分离一般为主从复制，在主库写数据，在从库读数据。主库新增的数据，会以二进制日志形式写入binlog中，从库不停的发送请求从主库拉取日志到自己的relay日志（中继日志）中，然后不断地在从库里也relay重演一次，做到同步数据的效果。而在这一过程中，需要进行几次的IU、IO和网络传输操作，会有一定的延迟，所以在查询从库数据的时候，我们查询的一直是旧的数据，会一直更新不超过。