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测试开发面试题：悲观锁和乐观锁

news 2026/7/1 0:05:25

什么是悲观锁

悲观锁：假设并发冲突的概率很高，因此在读取数据时会加锁，以防止其他线程修改数据。只有当自己获得了锁之后才能对数据进行操作，操作完成后释放锁。

什么是乐观锁

乐观锁：假设并发冲突的概率很低，因此在读取数据时不加锁，而是在更新数据时检查数据是否被其他线程修改过。如果数据没有被修改，则更新成功；如果数据已经被修改，则放弃当前操作或者重试。

什么是原子操作

原子操作是指一个不可分割的操作，要么完全执行，要么根本不执行。这意味着在原子操作执行期间，其他线程无法访问或修改受影响的内存位置。

什么是CAS

CAS (Compare-And-Swap)

CAS 是一种原子操作，用于更新内存中的值，它执行以下操作：

比较：将当前内存值与预期的值进行比较。

交换：如果当前值与预期值相等，则将新值写入内存。

否则：不进行任何操作，并返回当前值。

CAS 的优点

CAS 是一种实现无锁并发数据结构的有效方法，因为它：

避免了锁：CAS 不需要使用锁，从而提高了性能和可伸缩性。
确保了数据一致性：CAS 保证了并发更新的正确性和原子性。
简单易用：CAS 的 API 通常很简单，易于理解和使用。

悲观锁的python实践实例

import threading
# 创建一个锁对象
lock = threading.Lock()
# 共享数据
count = 0
def pessimistic_lock():
global count
# 获取锁
with lock:
# 执行操作
temp = count
temp += 1
count = temp
print(f"Pessimistic Lock: Count is {count}")
# 创建多个线程
threads = []
for _ in range(10):
t = threading.Thread(target=pessimistic_lock)
threads.append(t)
t.start()
# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
t.join()
print(f"Final count: {count}")

在这个例子中,我们使用threading.Lock()创建一个锁对象,然后在需要访问共享数据count的时候,使用with lock:获取锁,执行操作后释放锁。这样可以确保每次只有一个线程能够访问共享数据,避免了并发访问导致的问题。

乐观锁的例子：未使用原子操作的cas

import threading
# 共享数据
count = 0
def optimistic_lock():
global count
# 读取共享数据
local_count = count
# 执行操作
local_count += 1
# 检查数据是否被修改
if count == local_count - 1:
count = local_count
print(f"Optimistic Lock: Count is {count}")
else:
print("Data has been modified by other threads, retry or abort.")
# 创建多个线程
threads = []
for _ in range(10):
t = threading.Thread(target=optimistic_lock)
threads.append(t)
t.start()
# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
t.join()
print(f"Final count: {count}")

在这个例子中,我们没有使用锁,而是在更新共享数据count的时候,先读取当前值到local_count中,执行操作后,再检查count是否被其他线程修改过。如果没有被修改,则更新count的值;如果被修改,则输出提示信息。这种方式可以减少锁的开销,但是需要处理并发冲突的情况。（注意：此代码并没有实现原子操作，只是实现了乐观锁）

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