悲观锁和MVCC对比

上面介绍了悲观锁和MVCC的基本原理，但是对于它们分别适用于什么场合，不同的场合下两种机制优劣具体表现在什么地方还不是很清楚。这里我就对一些典型的应用场景进行简单的分析。需要注意的是下面的分析不针对分布式，悲观锁和MVCC两种机制在分布式系统、单数据库系统、甚至到内存变量各个层次都存在。

场景1：对读的响应速度要求高

有一类系统更新特别频繁，并且对读的响应速度要求很高，如股票交易系统。在悲观锁机制下，写会阻塞读，那么当有写操作时，读操作的响应速度就会受到影响；而MVCC不存在读写锁，读操作是不受任何阻塞的，所以读的响应速度会更快更稳定。

场景2：读远多于写

对于许多系统来讲，读操作的比例往往远大于写操作，特别是某些海量并发读的系统。在悲观锁机制下，当有写操作占用锁，就会有大量的读操作被阻塞，影响并发性能；而MVCC可以保持比较高且稳定的读并发能力。

场景3：写操作冲突频繁

如果系统中写操作的比例很高，且冲突频繁，这时就需要仔细评估。假设两个有冲突的业务L1和L2，它们在单独执行是分别耗时t1，t2。在悲观锁机制下，它们的总时间大约等于串行执行的时间：

T = t1 + t2

而在MVCC下，假设L1在L2之前更新，L2需要retry一次，它们的总时间大约等于L2执行两次的时间（这里假设L2的两次执行耗时相等，更好的情况是，如果第1次能缓存下部分有效结果，第二次执行L2耗时是可能减小的）：

T’ = 2 * t2

这时关键是要评估retry的代价，如果retry的代价很低，比如，对某个计数器递增，又或者第二次执行可以比第一次快很多，这时采用MVCC机制就比较适合。反之，如果retry的代价很大，比如，报表统计运算需要算几小时甚至一天那就应该采用锁机制避免retry。

从上面的分析，我们可以简单的得出这样的结论：对读的响应速度和并发性要求比较高的场景适合MVCC；而retry代价越大的场景越适合悲观锁机制。

总结：

本文介绍了一种基于多版本并发控制（MVCC）思想的Conditional Update解决分布式系统并发控制问题的方法。和基于悲观锁的方法相比，该方法避免了大粒度和长时间的锁定，能更好地适应对读的响应速度和并发性要求高的场景。