Что такое оптимистичные и пессимистичные блокировки?

Оптимистичные и пессимистичные блокировки - это подходы к управлению параллельным доступом к общим данным в конкурентных средах (многопоточные приложения, базы данных).

Пессимистичная блокировка:

Предполагает, что конфликты при доступе к данным вероятны. Прежде чем получить доступ к ресурсу, поток или транзакция накладывает на него блокировку (эксклюзивную или разделяемую). Другие потоки, пытающиеся получить к нему доступ, будут ждать, пока блокировка не будет снята.

• Плюсы: Гарантирует целостность данных, проста в реализации при невысокой конкуренции.
• Минусы: Может привести к простоям (блокировкам), снижению пропускной способности при высокой конкуренции (deadlocks).
• Примеры: ключевое слово synchronized в Java, блокировки на уровне строк или таблиц в базах данных.

// Пример пессимистичной блокировки в Java
public class Counter {
    private int count = 0;

    public synchronized void increment() {
        count++; // Блокировка на объекте, только один поток может выполнять этот метод одновременно
    }

    public synchronized int getCount() {
        return count;
    }
}

Оптимистичная блокировка:

Предполагает, что конфликты при доступе к данным маловероятны. Доступ к данным осуществляется без наложения блокировок. Перед сохранением изменений проверяется, не были ли данные изменены другим потоком с момента их считывания. Если изменения были, операция отменяется и обычно повторяется (retry).

• Плюсы: Высокая пропускная способность при низкой конкуренции, нет проблем с deadlocks.
• Минусы: Могут возникнуть конфликты, требующие повторных попыток, что усложняет логику. Не подходит для операций с долгим выполнением или высокой вероятностью конфликтов.
• Примеры: Compare-And-Swap (CAS) операции, управление версиями (versioning) в базах данных (например, использование столбца версии или временной метки).

// Пример оптимистичной блокировки с использованием CAS (java.util.concurrent.atomic)
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class AtomicCounter {
    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

    public void increment() {
        // Попытка атомарно увеличить значение
        // Если значение изменилось между считыванием и попыткой обновления, операция повторится
        count.incrementAndGet();
    }

    public int getCount() {
        return count.get();
    }
}

Сравнение: