数据库为了实现并发控制通常会采用加锁的方法。 而锁通常分为两类：乐观锁和悲观锁。 在某篇文章中看到这是从用户的角度来看的。如果从数据库实现来看，则好像是分成共享锁（S锁）和独占锁（X）。在这里只谈一下我对乐观锁和悲观锁的一些个人理解。 乐观锁的出发点是相信并发操作发生冲突的概率比较少，即两个用户同时对一条数据进行修改的概率。这样每当用户要修改一条数据，并且加了乐观锁的话，其他用户还是可以获取该数据，并且也可以修改，但是只有第一个用户的提交是有效的，其他用户的提交则会报错，告诉用户你要修改的数据已经被其他用户修改了。 悲观锁则刚好相反，认为并发操作冲突的概率比较大。每次要更改数据的就加锁（读的时候加锁实际上没有太大的意义），这样其他用户想要修改数据的时候只能是等到加锁的用户释放锁才行。 显然乐观锁的效率要高于悲观所。因此在效率很重要而并发不是那么严格的时候通常会采用乐观锁。 有人可能不清楚 加锁 跟 事务 之间有什么关系。其实数据库会自动根据用户设定的隔离等级给事务加相应的锁。＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝数据库中乐观锁和悲观锁的理解 锁（ locking ） 业务逻辑的实现过程中，往往需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，我们希望针对某个 cut-off 时间点的数据进行处理，而不希望在结算进行过程中 （可能是几秒种，也可能是几个小时），数据再发生变化。此时，我们就需要通过一些机 制来保证这些数据在某个操作过程中不会被外界修改，这样的机制，在这里，也就是所谓 的 “ 锁 ” ，即给我们选定的目标数据上锁，使其无法被其他程序修改。 Hibernate 支持两种锁机制： 即通常所说的 “ 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他事务，以及来自 外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定 状态。悲观锁的实现，往往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，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系 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 表中所有符合检索条件（ name=”Erica” ）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。 Hibernate 的悲观锁，也是基于数据库的锁机制实现。 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。 乐观锁（ Optimistic Locking ） 相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依 靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。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，这样的开销往往无法承受。 如一个金融系统，当某个操作员读取用户的数据，并在读出的用户数据的基础上进 行修改时（如更改用户帐户余额），如果采用悲观锁机制，也就意味着整个操作过 程中（从操作员读出数据、开始修改直至提交修改结果的全过程，甚至还包括操作 员中途去煮咖啡的时间），数据库记录始终处于加锁状态，可以想见，如果面对几 百上千个并发，这样的情况将导致怎样的后果。 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁，大多是基于数据版本 （ Version ）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于 数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来 实现。 读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，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，如果提交的数据 版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。 对于上面修改用户帐户信息的例子而言，假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段，当前值为 1 ；而当前帐户余额字段（ balance ）为 $100 。 1 操作员 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $50 （ $100-$50 ）。 2 在操作员 A 操作的过程中，操作员 B 也读入此用户信息（ version=1 ），并 从其帐户余额中扣除 $20 （ $100-$20 ）。 3 操作员 A 完成了修改工作，将数据版本号加一（ version=2 ），连同帐户扣 除后余额（ balance=$50 ），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本大 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 操作员 B 完成了操作，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，操作员 B 提交的 数据版本号为 2 ，数据库记录当前版本也为 2 ，不满足 “ 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，因此，操作员 B 的提交被驳回。 这样，就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作 员 A 的操作结果的可能。 从上面的例子可以看出，乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销（操作员 A 和操作员 B 操作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系 统整体性能表现。 需要注意的是，乐观锁机制往往基于系统中的数据存储逻辑，因此也具备一定的局 限性，如在上例中，由于乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户 余额更新操作不受我们系统的控制，因此可能会造成脏数据被更新到数据库中。在 系统设计阶段，我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性，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。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。 现在，我们为之前示例中的 TUser 加上乐观锁机制。 1 ． 首先为 TUser 的 class 描述符添加 optimistic-lock 属性： …… optimistic-lock 属性有如下可选取值： none：无乐观锁 version：通过版本机制实现乐观锁 dirty：通过检查发生变动过的属性实现乐观锁 all：通过检查所有属性实现乐观锁 其中通过 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。 2 ． 添加一个 Version 属性描述符 …… 注意 version 节点必须出现在 ID 节点之后。这里我们声明了一个 version 属性，用于存放用户的版本信息，保存在 TUser 表的version 字段中。 此时如果我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，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 Erica 的用户进行操作，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。