乐观锁和悲观锁

引用：

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（PessimisticLocking）”

和“乐观锁（OptimisticLocking）”。

悲观锁（PessimisticLocking）

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*fromaccountwherename=”Erica”forupdate

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。

下面的代码实现了对查询记录的加锁：

StringhqlStr=

"fromTUserasuserwhereuser.name='Erica'";

Queryquery=session.createQuery(hqlStr);

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

ListuserList=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（我们为

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

观察运行期Hibernate生成的SQL语句：

selecttuser0_.idasid,tuser0_.nameasname,tuser0_.group_id

asgroup_id,tuser0_.user_typeasuser_type,tuser0_.sexassex

fromt_usertuser0_where(tuser0_.name='Erica')forupdate

这里Hibernate通过使用数据库的forupdate子句实现了悲观锁机制。

Hibernate的加锁模式有：

ØLockMode.NONE：无锁机制。

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

获取。

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

以上这三种锁机制一般由Hibernate内部使用，如Hibernate为了保证Update

过程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。

ØLockMode.UPGRADE：利用数据库的forupdate子句加锁。

ØLockMode.UPGRADE_NOWAIT：Oracle的特定实现，利用Oracle的for

updatenowait子句实现加锁。

上面这两种锁机制是我们在应用层较为常用的，加锁一般通过以下方法实现：

Criteria.setLockMode

Query.setLockMode

Session.lock

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forupdate

子句的SelectSQL加载进来，所谓数据库加锁也就无从谈起。

乐观锁（OptimisticLocking）

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：

<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属性有如下可选取值：

Ønone

无乐观锁

Øversion

通过版本机制实现乐观锁

Ødirty

通过检查发生变动过的属性实现乐观锁

Øall

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

<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"

>

<generatorclass="native">

</generator>

</id>

<version

column="version"

name="version"

type="java.lang.Integer"

/>

……

</class>

</hibernate-mapping>

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：

Criteriacriteria=session.createCriteria(TUser.class);

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

ListuserList=criteria.list();

TUseruser=(TUser)userList.get(0);

Transactiontx=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：

Sessionsession=getSession();

Criteriacriteria=session.createCriteria(TUser.class);

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

Sessionsession2=getSession();

Criteriacriteria2=session2.createCriteria(TUser.class);

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

ListuserList=criteria.list();

ListuserList2=criteria2.list();TUseruser=(TUser)userList.get(0);

TUseruser2=(TUser)userList2.get(0);

Transactiontx=session.beginTransaction();

Transactiontx2=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