樂觀鎖和悲觀鎖

悲觀鎖(Pessimistic Locking):       

       悲觀鎖，正如其名，它指的是對數據被外界（包括本系統當前的其餘事務，以及來自 外部系統的事務處理）修改持保守態度，所以，

       在整個數據處理過程當中，將數據處於鎖定狀態。

       悲觀鎖的實現，每每依靠數據庫提供的鎖機制（也只有數據庫層提供的鎖機制才能 真正保證數據訪問的排他性，不然，即便在本系統

       中實現了加鎖機制，也沒法保證外部系 統不會修改數據）。 

       一個典型的倚賴數據庫的悲觀鎖調用： 

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

       這條 sql 語句鎖定了 account 表中全部符合檢索條件（ name=」Erica」 ）的記錄。

       本次事務提交以前（事務提交時會釋放事務過程當中的鎖），外界沒法修改這些記錄。 
       Hibernate 的悲觀鎖，也是基於數據庫的鎖機制實現。 

 

樂觀鎖(Optimistic Locking):        
         相對悲觀鎖而言，樂觀鎖機制採起了更加寬鬆的加鎖機制。悲觀鎖大多數狀況下依 靠數據庫的鎖機制實現，以保證操做最大程度的獨佔性。但隨之

而來的就是數據庫 性能的大量開銷，特別是對長事務而言，這樣的開銷每每沒法承受。 如一個金融系統，當某個操做員讀取用戶的數據，並在讀出的用戶數

據的基礎上進 行修改時（如更改用戶賬戶餘額），若是採用悲觀鎖機制，也就意味着整個操做過 程中（從操做員讀出數據、開始修改直至提交修改結果的全

過程，甚至還包括操做 員中途去煮咖啡的時間），數據庫記錄始終處於加鎖狀態，能夠想見，若是面對幾 百上千個併發，這樣的狀況將致使怎樣的後果。 樂

觀鎖機制在必定程度上解決了這個問題。

         樂觀鎖，大可能是基於數據版本   Version ）記錄機制實現。何謂數據版本？即爲數據增長一個版本標識，在基於數據庫表的版本解決方案中，通常是通

過爲數據庫表增長一個 「version」 字段來 實現。 讀取出數據時，將此版本號一同讀出，以後更新時，對此版本號加一。此時，將提 交數據的版本數據與數據

庫表對應記錄的當前版本信息進行比對，若是提交的數據 版本號大於數據庫表當前版本號，則予以更新，不然認爲是過時數據。對於上面修改用戶賬戶信息

的例子而言，假設數據庫中賬戶信息表中有一個 version 字段，當前值爲 1 ；而當前賬戶餘額字段（ balance ）爲 $100 。操做員 A 此時將其讀出

（ version=1 ），並從其賬戶餘額中扣除 $50（ $100-$50 ）。 2 在操做員 A 操做的過程當中，操做員 B 也讀入此用戶信息（ version=1 ），並 從其賬

戶餘額中扣除 $20 （ $100-$20 ）。 3 操做員 A 完成了修改工做，將數據版本號加一（ version=2 ），連同賬戶扣 除後餘額（ balance=$50 ），提交

至數據庫更新，此時因爲提交數據版本大 於數據庫記錄當前版本，數據被更新，數據庫記錄 version 更新爲 2 。 4 操做員 B 完成了操做，也將版本號加一

（ version=2 ）試圖向數據庫提交數 據（ balance=$80 ），但此時比對數據庫記錄版本時發現，操做員 B 提交的 數據版本號爲 2 ，數據庫記錄當前版

本也爲 2 ，不知足 「 提交版本必須大於記 錄當前版本才能執行更新 「 的樂觀鎖策略，所以，操做員 B 的提交被駁回。 這樣，就避免了操做員 B 用基於

version=1 的舊數據修改的結果覆蓋操做 員 A 的操做結果的可能。 從上面的例子能夠看出，樂觀鎖機制避免了長事務中的數據庫加鎖開銷（操做員 A

和操做員 B 操做過程當中，都沒有對數據庫數據加鎖），大大提高了大併發量下的系 統總體性能表現。 須要注意的是，樂觀鎖機制每每基於系統中的數據存儲

邏輯，所以也具有必定的局 限性，如在上例中，因爲樂觀鎖機制是在咱們的系統中實現，來自外部系統的用戶 餘額更新操做不受咱們系統的控制，所以可能

會形成髒數據被更新到數據庫中。在 系統設計階段，咱們應該充分考慮到這些狀況出現的可能性，並進行相應調整（如 將樂觀鎖策略在數據庫存儲過程當中實

現，對外只開放基於此存儲過程的數據更新途 徑，而不是將數據庫表直接對外公開）。