数据库乐观锁和悲观锁的理解和实现

数据的锁定分为两种，第一种叫作悲观锁，第二种叫作乐观锁。

1、悲观锁，就是对数据的冲突采取一种悲观的态度，也就是说假设数据肯定会冲突，所以在数据开始读取的时候就把数据锁定住。【数据锁定：数据将暂时不会得到修改】

2、乐观锁，认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让用户返回错误的信息。让用户决定如何去做。

理解：

1. 乐观锁是一种思想，具体实现是，表中有一个版本字段，第一次读的时候，获取到这个字段。处理完业务逻辑开始更新的时候，需要再次查看该字段的值是否和第一次的一样。如果一样更新，反之拒绝。

之所以叫乐观，因为这个模式没有从数据库加锁。

2. 悲观锁是读取的时候为后面的更新加锁，之后再来的读操作都会等待。这种是数据库锁

乐观锁优点程序实现，不会存在死锁等问题。他的适用场景也相对乐观。阻止不了除了程序之外的数据库操作。

悲观锁是数据库实现，他阻止一切数据库操作。

再来说更新数据丢失，所有的读锁都是为了保持数据一致性。乐观锁如果有人在你之前更新了，你的更新应当是被拒绝的，可以让用户从新操作。悲观锁则会等待前一个更新完成。这也是区别。具体业务具体分析

实现：

一、悲观锁

1、排它锁，当事务在操作数据时把这部分数据进行锁定，直到操作完毕后再解锁，其他事务操作才可操作该部分数据。这将防止其他进程读取或修改表中的数据。

2、实现：大多数情况下依靠数据库的锁机制实现

一般使用 select ...for update 对所选择的数据进行加锁处理，例如select * from account where name=”Max” for update，这条sql 语句锁定了account 表中所有符合检索条件（name=”Max”）的记录。本次事务提交之前（事务提交时会释放事务过程中的锁），外界无法修改这些记录。

二、乐观锁

1、如果有人在你之前更新了，你的更新应当是被拒绝的，可以让用户重新操作。

2、实现：大多数基于数据版本（Version）记录机制实现

具体可通过给表加一个版本号或时间戳字段实现，当读取数据时，将version字段的值一同读出，数据每更新一次，对此version值加一。当我们提交更新的时候，判断当前版本信息与第一次取出来的版本值大小，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新，否则认为是过期数据，拒绝更新，让用户重新操作。

三、ORM框架中悲观锁乐观锁的应用

一般悲观锁、乐观锁都需要都通过sql语句的设定、数据的设计结合代码来实现，例如乐观锁中的版本号字段，单纯面向数据库操作，是需要自己来实现乐观锁的，简言之，也就是版本号或时间戳字段的维护是程序自己维护的，自增、判断大小确定是否更新都通过代码判断实现。数据库进提供了乐观、悲观两个思路进行并发控制。

对于常用java 持久化框架，对于数据库的这一机制都有自己的实现，以Hibernate为例，总结一下ORM框架中悲观锁乐观锁的应用

1、Hibernate的悲观锁：

基于数据库的锁机制实现。如下查询语句：

[html] view plain copy

String hqlStr ="from TUser as user where user.name=Max";

Query query = session.createQuery(hqlStr);

query.setLockMode("user",LockMode.UPGRADE); //加锁

List userList = query.list();//执行查询，获取数据

观察运行期Hibernate生成的SQL语句：

[html] view plain copy

select tuser0_.id as id, tuser0_.name as name, tuser0_.group_id as group_id, tuser0_.user_type as user_type, tuser0_.sex as sex from t_user tuser0_ where (tuser0_.name='Erica' ) for update

这里Hibernate通过使用数据库的for update子句实现了悲观锁机制。对返回的所有user记录进行加锁。

2、Hibernate的加锁模式有：

Ø LockMode.NONE ：无锁机制。

Ø LockMode.WRITE ：Hibernate在写操作（Insert和Update）时会自动获取写锁。

Ø LockMode.READ ： Hibernate在读取记录的时候会自动获取。

这三种锁机制一般由Hibernate内部使用，如Hibernate为了保证Update过程中对象不会被外界修改，会在save方法实现中自动为目标对象加上WRITE锁。

Ø LockMode.UPGRADE ：利用数据库的for update子句加锁。

Ø LockMode. UPGRADE_NOWAIT ：Oracle的特定实现，利用Oracle的for update nowait子句实现加锁。

注意，只有在查询开始之前（也就是Hiberate 生成SQL 之前）设定加锁，才会真正通过数据库的锁机制进行加锁处理，否则，数据已经通过不包含for update子句的Select SQL加载进来，所谓数据库加锁也就无从谈起。

3、Hibernate的乐观锁

Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。如果不用考虑外部系统对数据库的更新操作，利用Hibernate提供的透明化乐观锁实现，将大大提升我们的生产力。Hibernate中可以通过class描述符的optimistic-lock属性结合version描述符指定。具体实现方式如下：

现在，我们为之前示例中的TUser加上乐观锁机制。

实现一、配置optimistic-lock属性：

[html] view plain copy

<hibernate-mapping>

……

</class>

</hibernate-mapping>

optimistic-lock属性有如下可选取值：

Ø none：无乐观锁

Ø version：通过版本机制实现乐观锁

Ø dirty：通过检查发生变动过的属性实现乐观锁

Ø all：通过检查所有属性实现乐观锁

通过version实现的乐观锁机制是Hibernate官方推荐的乐观锁实现，同时也是Hibernate中，目前唯一在数据对象脱离Session发生修改的情况下依然有效的锁机制。因此，一般情况下，我们都选择version方式作为Hibernate乐观锁实现机制。

实现二、添加一个Version属性描述符

[html] view plain copy

<hibernate-mapping>

</id>

……

</class>

</hibernate-mapping>

注意version 节点必须出现在ID 节点之后。这里声明了一个version属性，用于存放用户的版本信息，保存在TUser表的version字段中。

测试：

此时如果我们尝试编写一段代码，更新TUser表中记录数据，如：

[html] view plain copy

Criteria criteria = session.createCriteria(TUser.class);

criteria.add(Expression.eq("name","Max"));

List userList = criteria.list();

TUser user =(TUser)userList.get(0);

Transaction tx = session.beginTransaction();

user.setUserType(1); //更新UserType字段

tx.commit();

每次对TUser进行更新的时候，我们可以发现，数据库中的version都在递增。而如果我们尝试在tx.commit 之前，启动另外一个Session，对名为Max的用户进行操作，下面模拟并发更新时的情况：

[html] view plain copy

Session session= getSession();

Criteria criteria = session.createCriteria(TUser.class);

criteria.add(Expression.eq("name","Max"));

Session session2 = getSession();

Criteria criteria2 = session2.createCriteria(TUser.class);

criteria2.add(Expression.eq("name","Max"));

List userList = criteria.list();

List userList2 = criteria2.list();TUser user =(TUser)userList.get(0);

TUser user2 =(TUser)userList2.get(0);

Transaction tx = session.beginTransaction();

Transaction tx2 = session2.beginTransaction();

user2.setUserType(99);

tx2.commit();

user.setUserType(1);

tx.commit();

执行并发更新的代码，在tx.commit()处抛出StaleObjectStateException异常，并指出版本检查失败，当前事务正在试图提交一个过期数据。通过捕捉这个异常，我们就可以在乐观锁校验失败时进行相应处理。

这就是hibernate实现悲观锁和乐观锁的主要方式。

四、总结

悲观锁相对比较谨慎，设想现实情况应该很容易就发生冲突，所以我还是独占数据资源吧。

乐观锁就想得开而且非常聪明，应该是不会有什么冲突的，我对表使用一个时间戳或者版本号，每次读、更新操作都对这个字段进行比对，如果在我之前已经有人对数据进行更新了，那就让它更新，大不了我再读一次或者再更新一次。

乐观锁的管理跟SVN管理代码版本的原理很像，如果在我提交代码之前用本地代码的版本号与服务器做对比，如果本地版本号小于服务器上最新版本号，则提交失败，产生冲突代码，让用户决定选择哪个版本继续使用。

在实际生产环境里边,如果并发量不大且不允许脏读，可以使用悲观锁；但如果系统的并发非常大的话,悲观锁定会带来非常大的性能问题,所以我们就要选择乐观锁定的方法另外，Mysql在处理并发访问数据上，还有添加读锁（共享锁）、写锁（排它锁），控制锁粒度【表锁（table lock）、行级锁（row lock）】等实现，有兴趣可以继续研究。