Java 中的悲观锁和乐观锁的实现

锁（locking）

业务逻辑的实现过程当中，每每须要保证数据访问的排他性。如在金融系统的日终结算

处理中，咱们但愿针对某个cut-off时间点的数据进行处理，而不但愿在结算进行过程当中

（多是几秒种，也多是几个小时），数据再发生变化。此时，咱们就须要经过一些机

制来保证这些数据在某个操做过程当中不会被外界修改，这样的机制，在这里，也就是所谓

的“锁”，即给咱们选定的目标数据上锁，使其没法被其余程序修改。

Hibernate支持两种锁机制：即一般所说的“悲观锁（Pessimistic Locking）”

和“乐观锁（Optimistic Locking）”。

悲观锁（Pessimistic Locking）

悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其余事务，以及来自

外部系统的事务处理）修改持保守态度，所以，在整个数据处理过程当中，将数据处于锁定

状态。悲观锁的实现，每每依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能

真正保证数据访问的排他性，不然，即便在本系统中实现了加锁机制，也没法保证外部系

统不会修改数据）。

一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用：

select * from account where name=”Erica” for update

这条sql 语句锁定了account 表中全部符合检索条件（name=”Erica”）的记录。

本次事务提交以前（事务提交时会释放事务过程当中的锁），外界没法修改这些记录。

Hibernate的悲观锁，也是基于数据库的锁机制实现。

下面的代码实现了对查询记录的加锁：

 

String hqlStr =

"from TUser as user where user.name='Erica'";

Query query = session.createQuery(hqlStr);

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

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

query.setLockMode对查询语句中，特定别名所对应的记录进行加锁（咱们为

TUser类指定了一个别名“user”），这里也就是对返回的全部user记录进行加锁。

观察运行期Hibernate生成的SQL语句：

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经过使用数据库的for update子句实现了悲观锁机制。

Hibernate的加锁模式有：

Ø LockMode.NONE ： 无锁机制。

Ø LockMode.WRITE ：Hibernate在Insert和Update记录的时候会自动

获取。

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

以上这三种锁机制通常由Hibernate内部使用，如Hibernate为了保证Update

过程当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。

上面这两种锁机制是咱们在应用层较为经常使用的，加锁通常经过如下方法实现：

Criteria.setLockMode

Query.setLockMode

Session.lock

注意，只有在查询开始以前（也就是Hiberate 生成SQL 以前）设定加锁，才会

真正经过数据库的锁机制进行加锁处理，不然，数据已经经过不包含for update

子句的Select SQL加载进来，所谓数据库加锁也就无从谈起。

乐观锁（Optimistic Locking）

相对悲观锁而言，乐观锁机制采起了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数状况下依

靠数据库的锁机制实现，以保证操做最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库

性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销每每没法承受。

如一个金融系统，当某个操做员读取用户的数据，并在读出的用户数据的基础上进

行修改时（如更改用户账户余额），若是采用悲观锁机制，也就意味着整个操做过

程中（从操做员读出数据、开始修改直至提交修改结果的全过程，甚至还包括操做

员中途去煮咖啡的时间），数据库记录始终处于加锁状态，能够想见，若是面对几

百上千个并发，这样的状况将致使怎样的后果。

乐观锁机制在必定程度上解决了这个问题。乐观锁，大可能是基于数据版本

（Version）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增长一个版本标识，在基于

数据库表的版本解决方案中，通常是经过为数据库表增长一个“version”字段来

实现。

读取出数据时，将此版本号一同读出，以后更新时，对此版本号加一。此时，将提

交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，若是提交的数据

版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，不然认为是过时数据。

对于上面修改用户账户信息的例子而言，假设数据库中账户信息表中有一个

version字段，当前值为1；而当前账户余额字段（balance）为$100。

1 操做员A 此时将其读出（version=1），并从其账户余额中扣除$50

（$100-$50）。

2 在操做员A操做的过程当中，操做员B也读入此用户信息（version=1），并

从其账户余额中扣除$20（$100-$20）。

3 操做员A完成了修改工做，将数据版本号加一（version=2），连同账户扣

除后余额（balance=$50），提交至数据库更新，此时因为提交数据版本大

于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录version更新为2。

4 操做员B完成了操做，也将版本号加一（version=2）试图向数据库提交数

据（balance=$80），但此时比对数据库记录版本时发现，操做员B提交的

数据版本号为2，数据库记录当前版本也为2，不知足“提交版本必须大于记

录当前版本才能执行更新“的乐观锁策略，所以，操做员B 的提交被驳回。

这样，就避免了操做员B 用基于version=1 的旧数据修改的结果覆盖操做

员A的操做结果的可能。

从上面的例子能够看出，乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销（操做员A

和操做员B操做过程当中，都没有对数据库数据加锁），大大提高了大并发量下的系

统总体性能表现。

须要注意的是，乐观锁机制每每基于系统中的数据存储逻辑，所以也具有必定的局

限性，如在上例中，因为乐观锁机制是在咱们的系统中实现，来自外部系统的用户

余额更新操做不受咱们系统的控制，所以可能会形成脏数据被更新到数据库中。在

系统设计阶段，咱们应该充分考虑到这些状况出现的可能性，并进行相应调整（如

将乐观锁策略在数据库存储过程当中实现，对外只开放基于此存储过程的数据更新途

径，而不是将数据库表直接对外公开）。

Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。若是不用考虑外部系统对数

据库的更新操做，利用Hibernate提供的透明化乐观锁实现，将大大提高咱们的

生产力。

Hibernate中能够经过class描述符的optimistic-lock属性结合version

描述符指定。

如今，咱们为以前示例中的TUser加上乐观锁机制。

1． 首先为TUser的class描述符添加optimistic-lock属性：

<hibernate-mapping>

<class

name="org.hibernate.sample.TUser"

table="t_user"

dynamic-update="true"

dynamic-insert="true"

optimistic-lock="version"

>

……

</class>

</hibernate-mapping>

optimistic-lock属性有以下可选取值：

Ø none

无乐观锁

Ø version

经过版本机制实现乐观锁

Ø dirty

经过检查发生变更过的属性实现乐观锁

Ø all

经过检查全部属性实现乐观锁

其中经过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，目前惟一在数据对象脱离Session发生修改的状况下依然有效的锁机

制。所以，通常状况下，咱们都选择version方式做为Hibernate乐观锁实现机制。

2． 添加一个Version属性描述符

<hibernate-mapping>

<class

name="org.hibernate.sample.TUser"

table="t_user"

dynamic-update="true"

dynamic-insert="true"

optimistic-lock="version"

>

<id

name="id"

column="id"

type="java.lang.Integer"

>

<generator class="native">

</generator>

</id>

<version

column="version"

name="version"

type="java.lang.Integer"

/>

……

</class>

</hibernate-mapping>

注意version 节点必须出如今ID 节点以后。

这里咱们声明了一个version属性，用于存放用户的版本信息，保存在TUser表的

version字段中。

此时若是咱们尝试编写一段代码，更新TUser表中记录数据，如：

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

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

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，咱们能够发现，数据库中的version都在递增。

而若是咱们尝试在tx.commit 以前，启动另一个Session，对名为Erica 的用

户进行操做，以模拟并发更新时的情形：

Session session= getSession();

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

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

Session session2 = getSession();

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

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

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();

执行以上代码，代码将在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时数据。经过捕捉这个异常，我

们就能够在乐观锁校验失败时进行相应处理。