乐观锁是什么，给出实现思路

乐观锁的核心思想是：它假设并发冲突是小概率事件。因此，在数据处理过程中，它不会对数据进行加锁，允许多个事务或线程同时读取和修改数据。只有在最终提交更新的时候，才会去检查在这期间是否有其他事务或线程修改了这份数据。如果数据没有被修改，则提交成功；如果数据已经被修改，则认为发生了冲突，当前操作失败，然后应用程序通常会根据业务需求选择重试、报错或让用户决定如何处理。与悲观锁（"先获取锁，再访问数据"）不同，乐观锁是"先访问数据，提交时再检查冲突"。

实现乐观锁的常见思路主要有两种：

版本号机制 (Versioning)
- 思路：
  1. 在数据表中增加一个整型或时间戳类型的"版本"字段（例如 version 或 update_time）。
  2. 当读取数据时，将这个版本号一同读出。
  3. 当进行更新操作时，将之前读出的版本号作为条件加入到更新语句的 WHERE 子句中。同时，在 SET子句中将版本号加1（或者更新为当前时间戳）。
  4. 执行更新。如果 WHERE 子句中指定的版本号与数据库中当前的版本号一致，说明在读取数据到准备更新的这段时间内，数据没有被其他线程修改过，更新成功，版本号也随之更新。
  5. 如果 WHERE 子句中指定的版本号与数据库中当前的版本号不一致，说明数据已经被其他线程修改并更新了版本号，此时更新操作会因为条件不满足而不会执行任何行的更新（即rows_affected为0）。
- 冲突处理：如果更新操作返回的影响行数为0，则表示发生了冲突。应用程序需要捕获这种情况，并决定下一步操作，例如：
  - 重新读取最新数据，重新尝试业务逻辑和更新（重试）。
  - 提示用户数据已更新，请刷新后重试。
  - 放弃本次操作。
CAS (Compare-And-Swap) 机制
- 思路：CAS 是一种原子操作，它包含三个操作数：内存位置V、预期原值A和新值B。如果内存位置V的值与预期原值A相匹配，那么处理器会自动将该位置的值更新为新值B。否则，处理器不做任何操作。无论哪种情况，它都会在 CAS 指令之前返回该位置的值。
- 在应用层面，尤其是不直接操作硬件原子指令的场景（如数据库），CAS的思想可以这样体现：
  1. 读取数据时，记录下关键字段的当前值（例如，不仅仅是版本号，也可以是某些核心业务字段的旧值）。
  2. 当进行更新操作时，在 WHERE 子句中检查这些关键字段的值是否仍然是之前读取到的旧值。
- 这种方式其实是版本号机制的一种特例，或者说当没有显式版本号字段时的一种替代方案。但它要求 WHERE 子句中的所有比较字段都没有在读取后、更新前被修改。如果字段较多，SQL会变得复杂，且效率可能不如单一版本号字段。
- 许多CPU指令集直接支持CAS原子操作，这在无锁数据结构和并发编程中非常重要，例如Java的java.util.concurrent.atomic包下的类就大量使用了CAS。

乐观锁的实现关键点： * 选择一个或多个能代表数据状态的标记（版本号、时间戳、具体业务字段值）。 * 在读取时获取这些标记。 * 在更新时，验证这些标记没有发生变化，并将更新标记和更新业务数据作为一个原子操作提交。 * 应用程序必须能够处理更新失败（即冲突发生）的情况。

乐观锁的优点： * 在冲突较少的情况下，它避免了悲观锁的加锁开销（如线程阻塞、上下文切换），可以提高系统的吞吐量。 * 由于大部分时间不加锁，死锁的概率大大降低。

乐观锁的缺点： * 如果冲突频繁发生，会导致大量的重试，反而降低性能，因为操作失败后需要回滚或重做，这部分是额外开销。 * ABA问题：如果一个值从A变为B，然后又变回A，使用CAS检查时会认为数据没有改变，但实际上它已经被修改过了。版本号机制通常能避免ABA问题，因为版本号是单向递增的。对于CAS，可以通过引入更复杂的版本号（如带有时间戳或序列号的标记）来缓解。

适用场景：乐观锁更适用于读多写少的场景，即数据竞争不激烈的情况。例如，很多内容管理系统、商品库存的更新（在用户下单扣减库存的瞬间）等。

拓展延申：在分布式系统中，乐观锁的思想也非常重要。例如，在使用如Etcd或ZooKeeper进行分布式协调时，它们通常也提供了基于版本号的CAS操作（如Etcd的mod_revision）。当多个服务实例尝试更新同一个配置项时，可以通过检查mod_revision来确保更新是基于最新的认知，避免覆盖掉其他实例的合法修改。

另外，在一些NoSQL数据库如DynamoDB中，也内置了条件写入（Conditional Writes）的功能，这本质上也是乐观锁的一种体现，允许你在写入数据时指定某些属性必须满足特定条件（如版本号匹配或属性值等于某个预期值），否则写入失败。这种机制对于维护数据一致性非常关键。