想象你和你的朋友去了一家很受欢迎的餐厅。你们想要点一份特别的菜品——这家餐厅的招牌菜，但因为这道菜非常受欢迎，所以它的状态可能会随时变化（比如售罄或重新上架）。

传统方式（悲观锁）

        通常情况下，服务员会先查看厨房是否还有这道菜（检查库存）。如果有，服务员就会立即告诉厨房停止接受更多对该菜品的订单，并为你们下单。这样做是为了确保在你们下单期间，没有人能抢走最后一份这道菜。这就是悲观锁的思想——提前锁定资源以防止其他请求干扰。

乐观方式

        但是，这家餐厅采用了更灵活的方式处理订单。他们允许顾客先选择菜品并准备好付款，而不立即通知厨房。当你们准备好了要付款时，服务员再去确认一次厨房里是否有这道菜。如果在这段时间内菜品的状态没有改变（比如仍然有库存），那么你们就可以顺利下单；但如果菜品已经售罄了，服务员会告诉你们这个消息，并建议你们选择其他菜品。

这种方法就是乐观锁的核心思想：

• 假设冲突很少发生：
  • 大多数时候，你们应该能够成功点到这道菜，因为在你们选择菜品和实际下单之间的时间间隔很短，而且餐厅有足够的库存。
• 最后时刻验证：
  • 只有在你们真正决定下单的时候，才会去检查菜品的状态是否与之前看到的一致。
• 冲突处理：
  • 如果发现状态不一致（例如菜品已售罄），则当前操作失败，需要用户做出新的选择。

Java中的乐观锁应用

在Java编程中，乐观锁通常通过版本号、时间戳或其他标记来实现。下面是一个简化的示例，展示如何使用版本号来进行乐观锁控制：

public class MenuItem {private String name;private int version; // 用于乐观锁的版本号public boolean order() {// 获取最新的菜单项信息MenuItem latest = getLatestMenuItemFromDatabase();// 假设我们从界面上获取到了用户选择时的版本号int userSelectedVersion = getUserSelectedVersion();// 如果版本号匹配，说明自用户选择以来没有其他人修改过这条记录if (latest.getVersion() == userSelectedVersion) {// 更新数据库中的记录并增加版本号updateMenuItemInDatabase(latest, latest.getVersion() + 1);return true; // 订单成功} else {// 版本号不匹配，说明数据已被修改return false; // 订单失败，提示用户重试}}
}

        在这个例子中，order() 方法尝试根据用户选择时的版本号来完成订单。它首先获取最新的菜单项信息，然后检查版本号是否匹配。如果匹配，则更新数据库并增加版本号，表示订单成功；如果不匹配，则返回 false，意味着订单由于数据被其他用户修改而失败，需要用户重新选择或者刷新页面再试一次。

        通过这种方式，乐观锁允许更高的并发性，因为它不会阻止其他用户同时访问相同的数据，只是在最后一步确保数据一致性。如果确实发生了冲突，系统会要求用户重试他们的操作。这种机制非常适合读多写少的应用场景，如在线商店的商品详情页、论坛帖子等。

我可以理解 这就是普通的业务判断是吗?

        乐观锁不仅仅是简单的业务判断，它是一种并发控制策略，用于在多用户环境下确保数据的一致性和完整性。虽然从表面上看，乐观锁的实现可能看起来像是普通的业务逻辑判断（比如检查版本号是否匹配），但它背后的理念和作用更为深远。

乐观锁的核心特点

        假设冲突很少发生：乐观锁假定多个事务可以同时进行而不会相互干扰，因此不需要提前锁定资源。只有在提交时才会检查是否有冲突发生。

        最后时刻验证：当一个事务准备提交时，它会检查自开始以来该资源的状态是否发生了变化。如果状态没有改变，则允许提交；如果有变化，则认为发生了冲突，事务需要回滚或重试。

        高并发下的高效性：由于不需要长时间持有锁，乐观锁允许更高的并发度，特别适用于读操作远多于写操作的应用场景。

        轻量级且非阻塞：与悲观锁相比，乐观锁不涉及锁机制，因此不会造成线程等待或阻塞的情况，从而提高了系统的响应速度。

        冲突处理：当检测到冲突时，通常会提示用户重新尝试操作或者系统自动重试。

为什么这不是普通的业务判断？

        并发控制：乐观锁是专门为了解决并发环境下的数据一致性问题而设计的。它的主要目的是避免多个事务同时修改同一数据而导致的数据不一致或丢失更新的问题。

        性能优化：通过减少锁的使用，乐观锁可以在高并发的情况下提供更好的性能。相比之下，普通的业务判断通常不会考虑这些并发问题，也不会试图优化这种场景下的性能。

        数据完整性保障：乐观锁确保了即使在高并发的情况下，也能维持数据的完整性和一致性，而这并不是普通业务判断所能提供的保证。

结合上面餐馆点餐例子

        在餐馆点餐的例子中，乐观锁不仅仅是在最后检查菜品是否还有库存（这确实类似于普通的业务判断）。更重要的是，它允许多位顾客几乎同时选择同一道菜而不必担心其中一方会被无故阻塞。只有到了真正下单的时候，才会去确认菜品的状态。如果在这期间菜品状态改变了（例如被其他人订购完了），那么当前的订单就会失败，并提示顾客重新选择。这种方式既提高了顾客体验（不必等待），又保证了数据的一致性（避免了超卖）。