miqiu的分布式锁（五）：MySQL乐观锁

🔓📈 miqiu的分布式锁（五）：MySQL乐观锁终极指南 | 高并发场景下的生存法则与实战陷阱

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🌟 乐观锁核心思想

“相信世界是美好的！”——乐观锁采用无锁设计，仅在数据提交时检测冲突。通过版本号机制实现原子性操作，是应对低冲突高并发场景的利器。

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🔑 三大实现方案

方案类型	实现方式	适用场景
版本号机制	新增version整型字段	库存扣减等高频写场景
时间戳机制	使用updated_at时间戳字段	带时间维度的业务场景
CAS机制	比较原值与内存值	简单计数器场景

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💻 核心代码解析（Java版）

服务层关键逻辑

// 🚨 特别注意：禁止声明事务注解！
public void deduct() throws InterruptedException {// 1. 查询最新库存（不锁定）List<Stock> stocks = stockMapper.selectList(new QueryWrapper<Stock>().eq("product_code", "1002"));Stock stock = stocks.stream().findFirst().orElseThrow(() -> new RuntimeException("库存不存在"));// 2. 前置校验if (stock.getCount() > 0) {// 3. 构造新版本对象stock.setCount(stock.getCount() - 1);stock.setVersion(stock.getVersion() + 1);// 4. CAS原子更新（核心！）int affectedRows = stockMapper.update(stock,new UpdateWrapper<Stock>().eq("id", stock.getId()).eq("version", stock.getVersion() - 1) // 校验旧版本号);// 5. 失败重试（指数退避更佳）if (affectedRows == 0) {Thread.sleep(20); // ⚠️ 防止栈溢出deduct();         // 递归重试}}
}

MyBatis映射配置

<update id="updateWithVersion">UPDATE tb_stock SET count = #{count}, version = version + 1 WHERE id = #{id} AND version = #{version}
</update>

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⚠️ 乐观锁三大致命伤

1. 🐢 高并发性能雪崩
   
   当冲突率>20%时，重试机制导致QPS断崖式下跌（实测仅~2)

2. 👻 ABA问题

   解决方案：

   • 追加修改人/时间戳字段
   • 使用AtomicStampedReference

3. 📚 读写分离失效
   主从同步延迟导致读取到旧版本数据
   应急方案：

   • 强制走主库查询
   • 版本号+时间戳双校验

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🧪 压测验证

测试配置

• 初始库存：5000
• 并发线程：100
• 循环次数：50次/线程

结果分析
✅ 数据一致性保障

📉 性能对比：

锁类型	QPS	CPU使用率
无锁	1500+	90%
悲观锁	~10	60%
乐观锁	~2	30%

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💡 最佳实践指南

1. 版本号设计规范

   ALTER TABLE tb_stock ADD version INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '乐观锁版本号';
   

2. 重试策略优化

   // 采用指数退避算法
   int retries = 0;
   while (retries < MAX_RETRIES) {try {deduct();break;} catch (OptimisticLockException e) {Thread.sleep((long) Math.pow(2, retries) * 10);retries++;}
   }
   

3. 监控指标

   • 冲突率 = 失败次数 / 总请求数
   • 平均重试次数
   • 最大版本跳跃值

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📚 锁机制终极对决

	悲观锁	乐观锁
实现层级	数据库层面	应用层面
冲突检测	实时检测	延迟检测
性能特点	吞吐量低，响应稳定	高吞吐，波动剧烈
适用场景	金融交易等高冲突场景	秒杀等突发流量场景

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🔚 总结：乐观锁像精巧的瑞士军刀，在正确场景下能创造奇迹，但需要精心设计重试策略和监控体系。建议配合熔断降级策略使用，当冲突率超过阈值时自动切换为悲观锁，打造弹性并发控制系统！