TiKV 的悲观锁默认使用内存路径以减少加锁延迟，但在非计划的 Leader 切换时可能会丢失锁。锁的 TTL 动态调整，长事务依赖心跳续期。死锁检测采用集中式方案，Leader 切换时清空历史依赖，存在漏检风险。TiKV 的锁机制与传统数据库相似，需纠正对其“无锁”的误解。

本文讨论了RocksDB的事务机制，包括悲观锁和乐观事务的实现。WriteBatch确保批内原子性，但不处理并发冲突。TransactionDB使用悲观锁进行冲突检测，而OptimisticTransactionDB在提交时检查冲突。WritePrepared优化了两阶段提交的路径。TiKV在分布式层实现事务，RocksDB事务API为本地引擎提供能力，适用于低冲突和高冲突的事务处理场景。

数据库并发指多个用户或进程同时访问数据，可能引发冲突。并发控制确保系统高效、数据一致，避免竞争和死锁。Entity Framework Core使用“Timestamp”和“ConcurrencyCheck”检测冲突。解决策略包括最后写入、自定义逻辑、乐观和悲观锁。选择策略需考虑应用需求和数据类型，精确处理并发可优化性能，确保系统稳定。

本文介绍了分布式锁的问题和解决办法，包括在单体应用和分布式应用中的超卖问题以及使用本地锁、数据库行锁、乐观锁、悲观锁、分布式锁和分布式锁框架的解决方法。还介绍了使用锁的正确示例和常见的分布式锁的使用，包括数据库乐观锁、数据库分布式锁、Redis setNx、Zookeeper watcher和Redisson框架。最后讨论了分布式锁的原理和业务中使用分布式锁的注意事项。推荐使用Redisson和Curator实现的分布式锁。

本文介绍使用Go语言实现酒店预订系统，处理并发问题的悲观锁和乐观锁，以及使用PostgreSQL的prepared transaction功能实现2PC。提供悲观锁和乐观锁的实现源码。

乐观锁和悲观锁是两种不同的并发控制机制，乐观锁适用于冲突概率较低的情况，提高并发性能，悲观锁适用于冲突概率较高或一致性要求高的情况，可能导致性能问题。选择锁的策略取决于应用程序的需求和性能要求。

本文探讨了分布式锁的挑战及其解决方案，重点介绍了乐观锁和悲观锁机制，并结合Redis实现分布式锁，以确保高并发下的数据一致性和安全性。