咱們知道，mysql的innodb採用的是行鎖，並且採用了多版本併發控制來提升讀操做的性能。

什麼是多版本併發控制呢？其實就是在每一行記錄的後面增長兩個隱藏列，記錄建立版本號和刪除版本號，

而每個事務在啓動的時候，都有一個惟一的遞增的版本號。

一、在插入操做時：記錄的建立版本號就是事務版本號。

好比我插入一條記錄, 事務id 假設是1 ，那麼記錄以下：也就是說，建立版本號就是事務版本號。

id	name	create version	delete version
1	test	1

二、在更新操做的時候，採用的是先標記舊的那行記錄爲已刪除，而且刪除版本號是事務版本號，而後插入一行新的記錄的方式。

好比，針對上面那行記錄，事務Id爲2 要把name字段更新

update table set name= 'new_value' where id=1;

id	name	create version	delete version
1	test	1	2
1	new_value	2

三、刪除操做的時候，就把事務版本號做爲刪除版本號。好比

delete from table where id=1;

id	name	create version	delete version
1	new_value	2	3

四、查詢操做：

從上面的描述能夠看到，在查詢時要符合如下兩個條件的記錄才能被事務查詢出來：

1）InnoDB只查找版本早於當前事務版本的數據行（也就是，行的系統版本號小於或等於事務的系統版本號），這樣能夠確保事務讀取的行，只麼是在事務開始前已經存在的，要麼是事務自身插入或者修改過的。

2）行的刪除版本要麼未定義，要麼大於當前事務版本號。這能夠確保事務讀取到的行，在事務開始以前未被刪除。

這樣就保證了各個事務互不影響。從這裏也能夠體會到一種提升系統性能的思路，就是：

經過版本號來減小鎖的爭用。

另外，只有read-committed和 repeatable-read 兩種事務隔離級別才能使用mVcc

read-uncommited因爲是讀到未提交的，因此不存在版本的問題

而serializable 則會對全部讀取的行加鎖。

應用場景：

悲觀鎖：Synchroinzed 和Reentrant 都是悲觀鎖，傳統的關係型數據庫裏邊就用到了不少這種鎖機制，好比行鎖，表鎖等，讀鎖，寫鎖等，都是在作操做以前先上鎖。

樂觀鎖：數據庫的多版本併發控制，MVCC，就是典型的樂觀鎖。

樂觀鎖和悲觀鎖的機制：
1. 樂觀鎖是一種思想，具體實現是，表中有一個版本字段，第一次讀的時候，獲取到這個字段。處理完業務邏輯開始更新的時候，須要再次查看該字段的值是否和第一次的同樣。若是同樣更新，反之拒絕。之因此叫樂觀，由於這個模式沒有從數據庫加鎖。
2. 悲觀鎖是讀取的時候爲後面的更新加鎖，以後再來的讀操做都會等待。這種是數據庫鎖

樂觀鎖優勢程序實現，不會存在死鎖等問題。它解決不了髒讀的問題，他的適用場景也相對樂觀。阻止不了除了程序以外的數據庫操做。

悲觀鎖是數據庫實現，他阻止一切數據庫操做。

再來講更新數據丟失，全部的讀鎖都是爲了保持數據一致性。樂觀鎖若是有人在你以前更新了，你的更新應當是被拒絕的，可讓用戶重新操做。悲觀鎖則會等待前一個更新完成。這也是區別。具體業務具體分析

樂觀鎖

　　樂觀鎖(Optimistic Lock), 顧名思義，就是很樂觀，每次去拿數據的時候都認爲別人不會修改，因此不會上鎖，可是在更新的時候會判斷一下在此期間別人有沒有去更新這個數據，可使用版本號等機制。樂觀鎖適用於多讀的應用類型，這樣能夠提升吞吐量，像數據庫若是提供相似於write_condition機制的其實都是提供的樂觀鎖。
　　CAS即是樂觀鎖技術，當多個線程嘗試使用CAS同時更新同一個變量時，只有其中一個線程能更新變量的值，而其它線程都失敗，失敗的線程並不會被掛起，而是被告知此次競爭中失敗，並能夠再次嘗試。
　　CAS有3個操做數，內存值V，舊的預期值A，要修改的新值B。當且僅當預期值A和內存值V相同時，將內存值V修改成B，不然什麼都不作。

　　JVM對CAS的支持

悲觀鎖

　　悲觀鎖(Pessimistic Lock), 顧名思義，就是很悲觀，每次去拿數據的時候都認爲別人會修改，因此每次在拿數據的時候都會上鎖，這樣別人想拿這個數據就會block直到它拿到鎖。傳統的關係型數據庫裏邊就用到了不少這種鎖機制，好比行鎖，表鎖等，讀鎖，寫鎖等，都是在作操做以前先上鎖。
　　好比說synchronized就是一種獨佔鎖，他假設最壞的狀況，而且只有在確保其它線程不會形成干擾的狀況下執行，會致使其它全部須要鎖的線程掛起，等待持有鎖的線程釋放鎖。

　　缺點：
　　因爲在進程掛起和恢復執行過程當中存在着很大的開銷。當一個線程正在等待鎖時，它不能作任何事。舉個栗子，若是一個線程須要某個資源，可是這個資源的佔用時間很短，當線程第一次搶佔這個資源時，可能這個資源被佔用，若是此時掛起這個線程，可能馬上就發現資源可用，而後又須要花費很長的時間從新搶佔鎖，時間代價就會很是的高。

悲觀鎖(Pessimistic Lock), 顧名思義，就是很悲觀，每次去拿數據的時候都認爲別人會修改，因此每次在拿數據的時候都會上鎖，這樣別人想拿這個數據就會block直到它拿到鎖。傳統的關係型數據庫裏邊就用到了不少這種鎖機制，好比行鎖，表鎖等，讀鎖，寫鎖等，都是在作操做以前先上鎖。

典型的衝突有：

丟失更新：一個事務的更新覆蓋了其它事務的更新結果，就是所謂的更新丟失。例如：用戶A把值從6改成2，用戶B把值從2改成6，則用戶A丟失了他的更新。
髒讀：當一個事務讀取其它完成一半事務的記錄時，就會發生髒讀取。例如：用戶A,B看到的值都是6，用戶B把值改成2，用戶A讀到的值仍爲6。

爲了解決這些併發帶來的問題。咱們須要引入併發控制機制。

併發控制機制

　　悲觀鎖：假定會發生併發衝突，屏蔽一切可能違反數據完整性的操做。[1]

　　樂觀鎖：假設不會發生併發衝突，只在提交操做時檢查是否違反數據完整性。[1] 樂觀鎖不能解決髒讀的問題。

樂觀鎖介紹：

　　樂觀鎖（ Optimistic Locking ）相對悲觀鎖而言，樂觀鎖假設認爲數據通常狀況下不會形成衝突，因此在數據進行提交更新的時候，纔會正式對數據的衝突與否進行檢測，若是發現衝突了，則讓返回用戶錯誤的信息，讓用戶決定如何去作。那麼咱們如何實現樂觀鎖呢，通常來講有如下2種方式：

　　1.使用數據版本（Version）記錄機制實現，這是樂觀鎖最經常使用的一種實現方式。何謂數據版本？即爲數據增長一個版本標識，通常是經過爲數據庫表增長一個數字類型的「version」字段來實現。當讀取數據時，將version字段的值一同讀出，數據每更新一次，對此version值加一。當咱們提交更新的時候，判斷數據庫表對應記錄的當前版本信息與第一次取出來的version值進行比對，若是數據庫表當前版本號與第一次取出來的version值相等，則予以更新，不然認爲是過時數據。用下面的一張圖來講明：

如上圖所示，若是更新操做順序執行，則數據的版本（version）依次遞增，不會產生衝突。可是若是發生有不一樣的業務操做對同一版本的數據進行修改，那麼，先提交的操做（圖中B）會把數據version更新爲2，當A在B以後提交更新時發現數據的version已經被修改了，那麼A的更新操做會失敗。

2.樂觀鎖定的第二種實現方式和第一種差很少，一樣是在須要樂觀鎖控制的table中增長一個字段，名稱無所謂，字段類型使用時間戳（timestamp）, 和上面的version相似，也是在更新提交的時候檢查當前數據庫中數據的時間戳和本身更新前取到的時間戳進行對比，若是一致則OK，不然就是版本衝突。

使用舉例：以MySQL InnoDB爲例

仍是拿以前的實例來舉：商品goods表中有一個字段status，status爲1表明商品未被下單，status爲2表明商品已經被下單，那麼咱們對某個商品下單時必須確保該商品status爲1。假設商品的id爲1。

下單操做包括3步驟：

1.查詢出商品信息

select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}

2.根據商品信息生成訂單

3.修改商品status爲2

update t_goods 

set status=2,version=version+1where id=#{id} and version=#{version};

　　那麼爲了使用樂觀鎖，咱們首先修改t_goods表，增長一個version字段，數據默認version值爲1。

　　t_goods表初始數據以下：

　　對於樂觀鎖的實現，我使用MyBatis來進行實踐，具體以下：

Goods實體類：

/**
 * ClassName: Goods <br/>
 * Function: 商品實體. <br/>*/public class Goods implements Serializable {    /**
     * serialVersionUID:序列化ID.     */
    private static final long serialVersionUID = 6803791908148880587L;    
    /**
     * id:主鍵id.     */
    private int id;    
    /**
     * status:商品狀態：1未下單、2已下單.     */
    private int status;    
    /**
     * name:商品名稱.     */
    private String name;    
    /**
     * version:商品數據版本號.     */
    private int version;
    
    @Override    public String toString(){        return "good id:"+id+",goods status:"+status+",goods name:"+name+",goods version:"+version;
    }    //setter and getter}

GoodsDao

/**
 * updateGoodsUseCAS:使用CAS(Compare and set)更新商品信息
 * @param goods 商品對象
 * @return 影響的行數 */int updateGoodsUseCAS(Goods goods);

mapper.xml

<update id="updateGoodsUseCAS" parameterType="Goods">
    <![CDATA[
        update t_goods
        set status=#{status},name=#{name},version=version+1
        where id=#{id} and version=#{version}    ]]></update>

GoodsDaoTest測試類

@Testpublic void goodsDaoTest(){    int goodsId = 1;    //根據相同的id查詢出商品信息，賦給2個對象
    Goods goods1 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId);
    Goods goods2 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId);    
    //打印當前商品信息    System.out.println(goods1);
    System.out.println(goods2);    
    //更新商品信息1
    goods1.setStatus(2);//修改status爲2
    int updateResult1 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1);
    System.out.println("修改商品信息1"+(updateResult1==1?"成功":"失敗"));    
    //更新商品信息2
    goods1.setStatus(2);//修改status爲2
    int updateResult2 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1);
    System.out.println("修改商品信息2"+(updateResult2==1?"成功":"失敗"));
}

輸出結果：

good id:1,goods status:1,goods name:道具,goods version:1  
good id:1,goods status:1,goods name:道具,goods version:1  
修改商品信息1成功  
修改商品信息2失敗

說明：

　　在GoodsDaoTest測試方法中，咱們同時查出同一個版本的數據，賦給不一樣的goods對象，而後先修改good1對象而後執行更新操做，執行成功。而後咱們修改goods2，執行更新操做時提示操做失敗。此時t_goods表中數據以下：

mysql> select * from t_goods;+----+--------+------+---------+| id | status | name | version |+----+--------+------+---------+|  1 |      2 | 道具 |       2 ||  2 |      2 | 裝備 |       2 |+----+--------+------+---------+2 rows in setmysql>

咱們能夠看到 id爲1的數據version已經在第一次更新時修改成2了。因此咱們更新good2時update where條件已經不匹配了，因此更新不會成功，具體sql以下：

update t_goods 
set status=2,version=version+1where id=#{id} and version=#{version};

這樣咱們就實現了樂觀鎖

悲觀鎖應用

須要使用數據庫的鎖機制，好比SQL SERVER 的TABLOCKX（排它表鎖）此選項被選中時，SQL Server 將在整個表上置排它鎖直至該命令或事務結束。這將防止其餘進程讀取或修改表中的數據。

SqlServer中使用

Begin Tran
select top 1 @TrainNo=T_NO
         from Train_ticket   with (UPDLOCK)   where S_Flag=0

      update Train_ticket
         set T_Name=user,
             T_Time=getdate(),
             S_Flag=1
         where T_NO=@TrainNo
commit

咱們在查詢的時候使用了with (UPDLOCK)選項,在查詢記錄的時候咱們就對記錄加上了更新鎖,表示咱們即將對此記錄進行更新. 注意更新鎖和共享鎖是不衝突的,也就是其餘用戶還能夠查詢此表的內容,可是和更新鎖和排它鎖是衝突的.因此其餘的更新用戶就會阻塞.

參考：樂觀鎖與悲觀鎖——解決併發問題

參考：mysql 的MVCC(多版本併發控制)

參考：多版本併發控制

Mysql 的InnoDB事務方面的 多版本併發控制如何實現 MVCC

應用場景：

樂觀鎖

悲觀鎖

併發控制機制

悲觀鎖應用

Mysql 的InnoDB事務方面的多版本併發控制如何實現 MVCC