事物处理机制---乐观锁（version详细使用）和悲观锁
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，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。
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（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：
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 通过使用数据库的 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。
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 for update
子句的 Select SQL 加载进来，所谓数据库加锁也就无从谈起。（这很重要，
下面示例代码1用法就无法达到悲观锁的目的）
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//不能实现悲观锁机制的代码片段
//简略代码 BillNumber billNumber = findById(id);//findById(id)为一个查询方法，此处已经查询出 getHibernateTemplate().lock(billNumber, LockMode.UPGRADE);//在此加锁 return billNumber;
//实现悲观锁机制的代码片段
String hql="from BillNumber as bn where id="+id; Query query=getSession().createQuery(hql); query.setLockMode("bn", LockMode.UPGRADE); List temp=query.list();
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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(再查一遍该记录)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。
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）。
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实现方式：
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。
假如系统中有一个Account的实体类，我们在Account中多加一个version字段，那么我们JDBC Sql语句将如下写：
Select a.version....from Account as a where (where condition..)
Update Account set version = version+1.....(another field) where version =?...(another contidition)
（注意：更新时where后面要加version进行事物的并发的判断依据！！！！）
这样以来我们就可以通过更新结果的行数来进行判断，如果更新结果的行数为0，那么说明实体从加载以来已经被其它事务更改了，
所以就抛出自定义的乐观锁定异常（或者也可以采用Spring封装的异常体系）。具体实例如下：
.......
int rowsUpdated = statement.executeUpdate(sql);
If(rowsUpdated= =0){
throws new OptimisticLockingFailureException();
}
........
在使用JDBC API的情况下，我们需要在每个update语句中，都要进行版本字段的更新以及判断，因此如果稍不小心就会出现版本字段没有更新的问题，相反当前的 ORM框架却为我们做好了一切，我们仅仅需要做的就是在每个实体中都增加version或者是Date字段。
Hibernate中使用乐观锁：如果我们采用Hibernate做为持久层的框架，那么实现乐观锁将变得非常容易，因为框架会帮我们生成相应的sql语句，不仅减少了开发人员的负担，而且不容易出错。下面同样采用version字段的方式来总结一下：
同样假如系统中有一个Account的实体类，我们在Account中多加一个version字段，
public class Account{
Long id ;
.......
@Version //也可以采用XML文件进行配置
Int version
.......
}
这样以来每次我们提交事务时，hibernate内部会生成相应的SQL语句将版本字段加1，并且进行相应的版本检测，如果检测到并发乐观锁定异常，那么就抛出StaleObjectStateException.
附XML文件进行配置
table="t_account"
dynamic-update="true"
dynamic-insert="true"
optimistic-lock="version"
>
column="id"
type="java.lang.Long"
>
name="version"
type="java.lang.Integer"
/>
……
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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：
name="org.hibernate.sample.TUser"
table="t_user"
dynamic-update="true"
dynamic-insert="true"
optimistic-lock="version"
>
……
optimistic-lock 属性有如下可选取值：
Ø none
无乐观锁
Ø version
通过版本机制实现乐观锁
Ø dirty
通过检查发生变动过的属性实现乐观锁
Ø 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
name="org.hibernate.sample.TUser"
table="t_user"
dynamic-update="true"
dynamic-insert="true"
optimistic-lock="version"
>
name="id"
column="id"
type="java.lang.Integer"
>
column="version"
name="version"
type="java.lang.Integer"
/>
……
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
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上面基本上已经把两种锁的机制介绍的很透彻了，下面简要比较下两种锁的适用场合
对于悲观锁来说，比较典型的用法就是并发情况下号码生成器(不能产生重复号码)的控制，先虚读当前序号，然后再根据当前序号更新的情况。在不加锁的情况下，大规模并发的时候，产生重号是必然的，原因很简单，当线程一和线程二同时读取了数据库中当前序号，然后在读取的号码上加1产生本线程的单据号码，这样线程一和线程二生成的号码就重复，更重要的是：线程一更新序号以后线程二继续更新，数据库中序号又产生了跳号。在这种情况下，我们就希望，线程二读取线程一更新后的序号，而不是同时的读取当前序号。由悲观锁的机制来说，这是无疑是很合适的，让数据库来实现在某一时间内资源的独占，从而产生一个类似queue的效果。当然，我们也可以用乐观锁，但是我想任何人都不想手工的去抓获异常后再进行下一次的号码产生。注意：对于长事物来说悲观锁的代价就比较大了，所以用悲观锁的地方尽量让事物短！另外悲观锁如果运用不当就会产生死锁，这样就是灾难了，呵呵，所以说在运用悲观锁的时候要特别的注意这点。
对于乐观锁来说，基本上是适应任何并发情况的，但是一个系统经常性的抛并发异常，也是我们不想看到的，这样就需要当发生并发的时候需要自己去处理一堆堆的问题，比较麻烦。
总的来讲一个存在并发的项目，需要根据项目的实际情况来决定何时用悲观锁何时用是乐观锁。