悲观锁与乐观锁的概念
1、悲观锁
悲观锁是一种保守的并发控制策略，它假设多个事务同时访问共享数据时会发生冲突，因此在事务开始执行前就对数据进行加锁，确保同一时刻只有一个事务能够访问数据，悲观锁的主要实现方式是通过数据库的行级锁来实现。
2、乐观锁
乐观锁是一种积极的并发控制策略，它假设多个事务同时访问共享数据时不会发生冲突，因此在事务执行过程中不对数据进行加锁，而是在提交事务时检查是否存在冲突，如果存在冲突，则回滚事务并重新执行；如果不存在冲突，则提交事务，乐观锁的主要实现方式是通过版本号或时间戳来实现。
悲观锁与乐观锁的优缺点
1、悲观锁的优点
(1)保证数据的一致性：悲观锁在事务开始执行前就对数据进行加锁，确保同一时刻只有一个事务能够访问数据，从而避免了数据不一致的问题。
(2)提高并发性能：悲观锁通过限制多个事务对数据的访问，可以减少竞争，从而提高系统的并发性能。
(3)简化业务逻辑：悲观锁不需要在业务逻辑中处理并发问题，使得业务逻辑更加简单。
2、悲观锁的缺点
(1)降低并发性能：悲观锁通过限制多个事务对数据的访问，可能会导致系统并发性能下降。
(2)死锁问题：悲观锁可能导致死锁现象，即多个事务互相等待对方释放锁，导致系统无法正常运行。
(3)资源浪费：悲观锁可能导致大量事务长时间等待锁资源，造成资源浪费。
3、乐观锁的优点
(1)提高并发性能：乐观锁通过在事务执行过程中不对数据进行加锁，可以减少竞争，从而提高系统的并发性能。
(2)简化业务逻辑：乐观锁不需要在业务逻辑中处理并发问题，使得业务逻辑更加简单。
(3)避免死锁：乐观锁通过检查冲突并回滚事务的方式，避免了死锁现象的发生。
4、乐观锁的缺点
(1)数据不一致风险：乐观锁假设多个事务同时访问共享数据时不会发生冲突，但实际上仍然存在冲突的可能性，从而导致数据不一致的问题。
(2)误判问题：乐观锁在检查冲突时可能误判为没有冲突，从而导致数据不一致的问题。
Java中的悲观锁与乐观锁实现方法
1、悲观锁实现方法(以synchronized关键字为例)
public class PessimisticLockDemo {
private int count;
public synchronized void increment() {
count++;
}
}
2、乐观锁实现方法(以AtomicInteger为例)
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class OptimisticLockDemo {
private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
public void increment() {
int oldValue = count.get();
int newValue = oldValue + 1;
// 这里需要判断新值是否大于0,因为原子操作不能保证一定成功更新值，如果新值小于等于0,说明更新失败，此时可以选择重试或者返回错误信息，以下代码省略了判断和重试的过程。
count.compareAndSet(oldValue, newValue); // 如果新值大于0且成功更新值，则计数器加1，否则不作任何操作，这样就实现了乐观锁的功能。
}
}
相关问题与解答
1、如何解决悲观锁导致的死锁问题？
答：可以通过设置死锁超时时间来解决死锁问题，当一个线程在等待获取某个资源的锁时，如果超过了设定的超时时间还没有获取到锁，那么这个线程就会被中断，从而避免了死锁现象的发生，在Java中，可以使用Thread.sleep()方法设置死锁超时时间。
try {
lock1.lock(); // 获取lock1的锁，最多等待5秒(5000毫秒)
lock2.lock(); // 获取lock2的锁，最多等待5秒(5000毫秒)
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace(); // 如果等待过程中被中断，打印异常信息并退出当前线程，这样可以避免死锁现象的发生。
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