乐观并发控制与悲观并发控制的选择依据

当有些可变数据实在无法隔离时，主要有两种并发控制策略。乐观锁：所有人都能拿到数据的拷贝并自由编辑，谁先完成谁先无阻碍地提交，后完成的人在提交时才会被检测出与已提交修改的冲突，需要自己想办法处理（合并或放弃重做）——可以把乐观锁理解为”关于冲突检测的”策略（尽管它其实不是真正的加锁，但这个叫法太流行以至于无法忽略）。悲观锁：谁先取得数据，别人就不能动它，必须等到锁被释放——可以理解为”关于冲突避免的”策略。两者各有代价：悲观锁的问题是显著削弱并发程度，别人只能干等，对企业数据而言经常连读取都做不到；乐观锁的问题是冲突发生后必须有人去处理合并——源代码这类结构化文本往往能自动合并或至少容易看出差异，但业务数据通常难以自动合并，出现冲突常常只能推倒重来。选择两者的核心标准是”冲突的频率与严重性”：如果冲突很少发生、或者发生了后果也不严重，通常应该选乐观锁（并发性更好、实现也更容易）；如果冲突一旦发生会让用户很痛苦（比如已经填了一小时的表单被作废），就应该选悲观锁。但无论选哪一种，都可能引入和原来同样多的新麻烦，不存在无代价的方案。

结构图：

flowchart LR
  A["可变数据无法隔离"] --> B["乐观锁<br/>冲突检测<br/>提交时才发现冲突"]
  A --> C["悲观锁<br/>冲突避免<br/>取锁独占直到释放"]
  B --> B1["优:并发性好/易实现<br/>缺:冲突后需自己合并"]
  C --> C1["优:尽早避免冲突<br/>缺:并发度低/实现更难"]
  D["选择标准:冲突的频率与严重性"] --> B
  D --> C