????????想象你和你的朋友去了一家很受歡迎的餐廳。你們想要點一份特別的菜品——這家餐廳的招牌菜，但因為這道菜非常受歡迎，所以它的狀態可能會隨時變化（比如售罄或重新上架）。

傳統方式（悲觀鎖）

????????通常情況下，服務員會先查看廚房是否還有這道菜（檢查庫存）。如果有，服務員就會立即告訴廚房停止接受更多對該菜品的訂單，并為你們下單。這樣做是為了確保在你們下單期間，沒有人能搶走最后一份這道菜。這就是悲觀鎖的思想——提前鎖定資源以防止其他請求干擾。

樂觀方式

????????但是，這家餐廳采用了更靈活的方式處理訂單。他們允許顧客先選擇菜品并準備好付款，而不立即通知廚房。當你們準備好了要付款時，服務員再去確認一次廚房里是否有這道菜。如果在這段時間內菜品的狀態沒有改變（比如仍然有庫存），那么你們就可以順利下單；但如果菜品已經售罄了，服務員會告訴你們這個消息，并建議你們選擇其他菜品。

這種方法就是樂觀鎖的核心思想：

• 假設沖突很少發生：
  • 大多數時候，你們應該能夠成功點到這道菜，因為在你們選擇菜品和實際下單之間的時間間隔很短，而且餐廳有足夠的庫存。
• 最后時刻驗證：
  • 只有在你們真正決定下單的時候，才會去檢查菜品的狀態是否與之前看到的一致。
• 沖突處理：
  • 如果發現狀態不一致（例如菜品已售罄），則當前操作失敗，需要用戶做出新的選擇。

Java中的樂觀鎖應用

在Java編程中，樂觀鎖通常通過版本號、時間戳或其他標記來實現。下面是一個簡化的示例，展示如何使用版本號來進行樂觀鎖控制：

public class MenuItem {private String name;private int version; // 用于樂觀鎖的版本號public boolean order() {// 獲取最新的菜單項信息MenuItem latest = getLatestMenuItemFromDatabase();// 假設我們從界面上獲取到了用戶選擇時的版本號int userSelectedVersion = getUserSelectedVersion();// 如果版本號匹配，說明自用戶選擇以來沒有其他人修改過這條記錄if (latest.getVersion() == userSelectedVersion) {// 更新數據庫中的記錄并增加版本號updateMenuItemInDatabase(latest, latest.getVersion() + 1);return true; // 訂單成功} else {// 版本號不匹配，說明數據已被修改return false; // 訂單失敗，提示用戶重試}}
}

????????在這個例子中，order() 方法嘗試根據用戶選擇時的版本號來完成訂單。它首先獲取最新的菜單項信息，然后檢查版本號是否匹配。如果匹配，則更新數據庫并增加版本號，表示訂單成功；如果不匹配，則返回 false，意味著訂單由于數據被其他用戶修改而失敗，需要用戶重新選擇或者刷新頁面再試一次。

????????通過這種方式，樂觀鎖允許更高的并發性，因為它不會阻止其他用戶同時訪問相同的數據，只是在最后一步確保數據一致性。如果確實發生了沖突，系統會要求用戶重試他們的操作。這種機制非常適合讀多寫少的應用場景，如在線商店的商品詳情頁、論壇帖子等。

我可以理解 這就是普通的業務判斷是嗎?

????????樂觀鎖不僅僅是簡單的業務判斷，它是一種并發控制策略，用于在多用戶環境下確保數據的一致性和完整性。雖然從表面上看，樂觀鎖的實現可能看起來像是普通的業務邏輯判斷（比如檢查版本號是否匹配），但它背后的理念和作用更為深遠。

樂觀鎖的核心特點

????????假設沖突很少發生：樂觀鎖假定多個事務可以同時進行而不會相互干擾，因此不需要提前鎖定資源。只有在提交時才會檢查是否有沖突發生。

????????最后時刻驗證：當一個事務準備提交時，它會檢查自開始以來該資源的狀態是否發生了變化。如果狀態沒有改變，則允許提交；如果有變化，則認為發生了沖突，事務需要回滾或重試。

????????高并發下的高效性：由于不需要長時間持有鎖，樂觀鎖允許更高的并發度，特別適用于讀操作遠多于寫操作的應用場景。

????????輕量級且非阻塞：與悲觀鎖相比，樂觀鎖不涉及鎖機制，因此不會造成線程等待或阻塞的情況，從而提高了系統的響應速度。

????????沖突處理：當檢測到沖突時，通常會提示用戶重新嘗試操作或者系統自動重試。

為什么這不是普通的業務判斷？

????????并發控制：樂觀鎖是專門為了解決并發環境下的數據一致性問題而設計的。它的主要目的是避免多個事務同時修改同一數據而導致的數據不一致或丟失更新的問題。

????????性能優化：通過減少鎖的使用，樂觀鎖可以在高并發的情況下提供更好的性能。相比之下，普通的業務判斷通常不會考慮這些并發問題，也不會試圖優化這種場景下的性能。

????????數據完整性保障：樂觀鎖確保了即使在高并發的情況下，也能維持數據的完整性和一致性，而這并不是普通業務判斷所能提供的保證。

結合上面餐館點餐例子

????????在餐館點餐的例子中，樂觀鎖不僅僅是在最后檢查菜品是否還有庫存（這確實類似于普通的業務判斷）。更重要的是，它允許多位顧客幾乎同時選擇同一道菜而不必擔心其中一方會被無故阻塞。只有到了真正下單的時候，才會去確認菜品的狀態。如果在這期間菜品狀態改變了（例如被其他人訂購完了），那么當前的訂單就會失敗，并提示顧客重新選擇。這種方式既提高了顧客體驗（不必等待），又保證了數據的一致性（避免了超賣）。