乐观锁悲观锁

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