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生活中，我们会用锁来保护自身的财产不被人偷走，但今天讲的“锁”，可不是这个用途。

在编程世界里，如何用好锁是程序员的基本素养之一。多线程访问共享资源的时候，避免不了资源竞争而导致数据错乱的问题，通常为了解决这一问题，都会在访问共享资源之前加锁。最常用的就是互斥锁，当然还有很多种不同的锁，比如自旋锁、读写锁、乐观锁等，不同种类的锁自然适用于不同的场景。
如果选择了错误的锁，在一些高并发的场景下，可能会降低系统的性能，影响用户体验。为了选择合适的锁，不仅需要清楚知道加锁的成本开销有多大，还需要分析业务场景中访问的共享资源的方式，再来还要考虑并发访问共享资源时的冲突概率。对症下药，才能减少锁对高并发性能的影响。

读写锁(RWMutex)
读写锁是针对于读写操作的互斥锁。它与普通的互斥锁最大的不同是，它可以分别针对读操作和写操作进行锁定和解锁操作。读写锁遵循的访问控制规则与互斥锁有所不同。在读写锁管辖的范围内，它允许任意个读操作的同时进行。但在同一时刻，它只允许有一个写操作在进行。并且，在某一个写操作被进行的过程中，读操作的进行也是不被允许的。也就是说，读写锁控制下的多个写操作之间都是互斥的，并且写操作与读操作之间也都是互斥的。但多个读操作之间却不存在互斥关系。读锁: 所有的 goroutine 都可以同时读, 但不允许写写锁: 只允许一个goroutine 写, 其他的goroutine 不允许读也不允许写用golang 来演示读写锁的作用，如下：

互斥锁(Mutex)
使用互斥锁（Mutex，全称 mutual exclusion）是为了来保护一个资源不会因为并发操作而引起冲突，导致数据不准确。互斥锁与自旋锁的区别最底层的两种就是「互斥锁和自旋锁」，有很多高级的锁都是基于它们实现，可以认为它们是各种锁的地基，所以得清楚它俩之间的区别和应用。加锁的目的是保证共享资源在任意时间里，只有一个线程访问，这样就可以避免多线程导致共享数据错乱的问题。当已经有一个线程加锁后，其他线程加锁则会失败，互斥锁和自旋锁对于加锁失败后的处理方式是不一样的。

互斥锁与自旋锁的开销成本

互斥锁加锁失败后，线程会释放 CPU ，给其他线程；旋锁加锁失败后，线程会忙等待，直到它拿到锁；互斥锁是一种「独占锁」，比如当线程 A 加锁成功后，此时互斥锁已经被线程 A 独占了，只要线程 A 没有释放手中的锁，线程 B 加锁就会失败，于是就会释放 CPU 让给其他线程，既然线程 B 释放掉了 CPU，自然线程 B 加锁的代码就会被阻塞。对于互斥锁加锁失败而阻塞的现象，是由操作系统内核实现的。当加锁失败时，内核会将线程置为「睡眠」状态，等到锁被释放后，内核会在合适的时机唤醒线程，当这个线程成功获取到锁后，就可以继续执行。

乐观锁与悲观锁
前面提到的互斥锁、自旋锁、读写锁，都是属于悲观锁。悲观锁做事比较悲观，它认为多线程同时修改共享资源的概率比较高，于是很容易出现冲突，所以访问共享资源前，先要上锁。相反的，如果多线程同时修改共享资源的概率比较低，就可以采用乐观锁。乐观锁做事比较乐观，它假定冲突的概率很低，它的工作方式是：先修改完共享资源，再验证这段时间内有没有发生冲突，如果没有其他线程在修改资源，那么操作完成，如果发现有其他线程已经修改过这个资源，就放弃本次操作。放弃后如何重试，这跟业务场景息息相关，虽然重试的成本很高，但是冲突的概率足够低的话，还是可以接受的。可见，乐观锁的心态是，不管三七二十一，先改了资源再说。另外，你会发现乐观锁全程并没有加锁，所以它也叫无锁编程。

举个例子：在线文档是可以同时多人编辑，如果使用了悲观锁，只要有一个用户正在编辑文档，此时其他用户就无法打开相同的文档，用户体验当然不好。实现多人同时编辑，实际上是用了乐观锁，它允许多个用户打开同一个文档进行编辑，编辑完提交之后才验证修改的内容是否有冲突。怎么样才算发生冲突？这里举个例子，比如用户 A 先在浏览器编辑文档，之后用户 B 在浏览器也打开了相同的文档进行编辑，但是用户 B 比用户 A 提交改动，这一过程用户 A 是不知道的，当 A 提交修改完的内容时，那么 A 和 B 之间并行修改的地方就会发生冲突。服务端是如何解决这种冲突的？由于发生冲突的概率比较低，所以先让用户编辑文档，但是浏览器在下载文档时会记录下服务端返回的文档版本号；当用户提交修改时，发给服务端的请求会带上原始文档版本号，服务器收到后将它与当前版本号进行比较，如果版本号一致则修改成功，否则提交失败。实际上，常见的 SVN 和 Git 也是用了乐观锁的思想，先让用户编辑代码，然后提交的时候，通过版本号来判断是否产生了冲突，发生了冲突的地方，需要我们自己修改后，再重新提交。乐观锁虽然去除了加锁解锁的操作，但一旦发生冲突，重试的成本非常高，所以只有在冲突概率非常低，且加锁成本非常高的场景时，才考虑使用乐观锁。