oracle 锁概念

预备知识：
DDL：数据库定义语言，如createtable、droptable.....DML:数据库修改语言，如insert、delete、update......参考资料：Oracle8Administrator"sGuide，Release8.0Oracle8Tuning，Release8.0ORACLE锁具体分为以下几类：

1.按用户与系统划分，可以分为自动锁与显示锁

自动锁：当进行一项时，缺省情况下，系统自动为此数据库操作获得所有有必要的锁。

显示锁：某些情况下，需要用户显示的锁定数据库操作要用到的数据，才能使数据库操作执行得更好，显示锁是用户为数据库对象设定的。

2.按锁级别划分，可分为共享锁与排它锁

共享锁：共享锁使一个事务对特定数据库资源进行共享访问——另一事务也可对此资源进行访问或获得相同共享锁。共享锁为事务提供高并发性，但如拙劣的事务设计+共享锁容易造成死锁或数据更新丢失。

排它锁：事务设置排它锁后，该事务单独获得此资源，另一事务不能在此事务提交之前获得相同对象的共享锁或排它锁。

3.按操作划分，可分为DML锁、DDL锁

+DML锁又可以分为，行锁、表锁、死锁

-行锁：当事务执行数据库插入、更新、删除操作时，该事务自动获得操作表中操作行的排它锁。

-表级锁：当事务获得行锁后，此事务也将自动获得该行的表锁，以防止其它事务进行DDL语句影响记录行的更新。事务也可以在进行过程中获得共享锁或排它锁，只有当事务显示使用LOCKTABLE语句显示的定义一个排它锁时，事务才会获得表上的排它锁，也可使用LOCKTABLE显示的定义一个表级的共享锁。

-死锁：当两个事务需要一组有冲突的锁，而不能将事务继续下去的话，就出现死锁。

如事务1在表A行记录#3中有一排它锁，并等待事务2在表A中记录#4中排它锁的释放，而事务2在表A记录行#4中有一排它锁，并等待事务1在表A中记录#3中排它锁的释放，事务1与事务2彼此等待，因此就造成了死锁。死锁一般是因拙劣的事务设计而产生。

死锁只能使用SQL下:altersystemkillsession"sid，serial#"；或者使用相关操作系统kill进程的命令，如下kill-9sid，或者使用其它工具杀掉死锁进程。

+DDL锁又可以分为：排它DDL锁、共享DDL锁、分析锁

-排它DDL锁：创建、修改、删除一个数据库对象的DDL语句获得操作对象的排它锁。如使用altertable语句时，为了维护数据的完成性、一致性、合法性，该事务获得一排它DDL锁。

-共享DDL锁：需在数据库对象之间建立相互依赖关系的DDL语句通常需共享获得DDL锁。

如创建一个包，该包中的过程与函数引用了不同的数据库表，当编译此包时，该事务就获得了引用表的共享DDL锁。

-分析锁：ORACLE使用共享池存储分析与优化过的SQL语句及PL/SQL程序，使运行相同语句的应用速度更快。一个在共享池中缓存的对象获得它所引用数据库对象的分析锁。分析锁是一种独特的DDL锁类型，ORACLE使用它追踪共享池对象及它所引用数据库对象之间的依赖关系。当一个事务修改或删除了共享池持有分析锁的数据库对象时，ORACLE使共享池中的对象作废，下次在引用这条SQL/PLSQL语句时，ORACLE重新分析编译此语句。

4.内部闩锁

内部闩锁：这是ORACLE中的一种特殊锁，用于顺序访问内部系统结构。当事务需向缓冲区写入时，为了使用此块内存区域，ORACLE首先必须取得这块内存区域的闩锁，才能向此块内存写入。

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ORACLE里锁有以下几种模式:  
  0：none  
  1：null   空  
  2：Row-S   行共享(RS)：共享表锁，sub   share    
  3：Row-X   行独占(RX)：用于行的修改，sub   exclusive    
  4：Share   共享锁(S)：阻止其他DML操作，share  
  5：S/Row-X   共享行独占(SRX)：阻止其他事务操作，share/sub   exclusive    
  6：exclusive   独占(X)：独立访问使用，exclusive  
   
  数字越大锁级别越高,   影响的操作越多。  
   
  1级锁有：Select，有时会在v$locked_object出现。  
  2级锁有：Select   for   update,Lock   For   Update,Lock   Row   Share    
  select   for   update当对话使用for   update子串打开一个游标时，所有返回集中的数据行都将处于行级(Row-X)独占式锁定，其他对象只能查询这些数据行，不能进行update、delete或select   for   update操作。  
  3级锁有：Insert,   Update,   Delete,   Lock   Row   Exclusive  
  没有commit之前插入同样的一条记录会没有反应,   因为后一个3的锁会一直等待上一个3的锁,   我们必须释放掉上一个才能继续工作。  
  4级锁有：Create   Index,   Lock   Share  
  locked_mode为2,3,4不影响DML(insert,delete,update,select)操作,   但DDL(alter,drop等)操作会提示ora-00054错误。  
  00054,   00000,   "resource   busy   and   acquire   with   NOWAIT   specified"  
  //   *Cause:   Resource   interested   is   busy.  
  //   *Action:   Retry   if   necessary.  
  5级锁有：Lock   Share   Row   Exclusive    
  具体来讲有主外键约束时update   /   delete   ...   ;   可能会产生4,5的锁。  
  6级锁有：Alter   table,   Drop   table,   Drop   Index,   Truncate   table,   Lock   Exclusive  
   
  以DBA角色,   查看当前数据库里锁的情况可以用如下SQL语句：  
   
  col   owner   for   a12  
  col   object_name   for   a16  
  select   b.owner,b.object_name,l.session_id,l.locked_mode  
  from   v$locked_object   l,   dba_objects   b  
  where   b.object_id=l.object_id  
  /  
   
  select   t2.username,t2.sid,t2.serial#,t2.logon_time    
  from   v$locked_object   t1,v$session   t2    
  where   t1.session_id=t2.sid   order   by   t2.logon_time  
  /  
   
  如果有长期出现的一列，可能是没有释放的锁。我们可以用下面SQL语句杀掉长期没有释放非正常的锁：  
   
  alter   system   kill   session   'sid,serial#';  
   
  如果出现了锁的问题,   某个DML操作可能等待很久没有反应。  
   
  当你采用的是直接连接数据库的方式，也不要用OS系统命令   $kill   process_num   或者   $kill   -9   process_num来终止用户连接，因为一个用户进程可能产生一个以上的锁,   杀OS进程并不能彻底清除锁的问题。
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为了得到最大的性能，一般数据库都有并发机制，不过带来的问题就是数据访问的冲突。为了解决这个问题，大多数数据库用的方法就是数据的锁定。

数据的锁定分为两种方法，第一种叫做悲观锁，第二种叫做乐观锁。什么叫悲观锁呢，悲观锁顾名思义，就是对数据的冲突采取一种悲观的态度，也就是说假设数据肯定会冲突，所以在数据开始读取的时候就把数据锁定住。而乐观锁就是认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让用户返回错误的信息，让用户决定如何去做。

先从悲观锁开始说。在SqlServer等其余很多数据库中，数据的锁定通常采用页级锁的方式，也就是说对一张表内的数据是一种串行化的更新插入机制，在任何时间同一张表只会插1条数据，别的想插入的数据要等到这一条数据插完以后才能依次插入。带来的后果就是性能的降低，在多用户并发访问的时候，当对一张表进行频繁操作时，会发现响应效率很低，数据库经常处于一种假死状态。而Oracle用的是行级锁，只是对想锁定的数据才进行锁定，其余的数据不相干，所以在对Oracle表中并发插数据的时候，基本上不会有任何影响。

注：对于悲观锁是针对并发的可能性比较大，而一般在我们的应用中用乐观锁足以。


Oracle的悲观锁需要利用一条现有的连接，分成两种方式，从SQL语句的区别来看，就是一种是for update，一种是for update nowait的形式。比如我们看一个例子。首先建立测试用的数据库表。

CREATE TABLE TEST(ID,NAME,LOCATION,VALUE,CONSTRAINT test_pk PRIMARY KEY(ID))AS SELECT deptno, dname, loc, 1 FROM scott.dept


这里我们利用了Oracle的Sample的scott用户的表，把数据copy到我们的test表中。首先我们看一下for update锁定方式。首先我们执行如下的select for update语句。

select * from test where id = 10 for update

通过这条检索语句锁定以后，再开另外一个sql*plus窗口进行操作，再把上面这条sql语句执行一便，你会发现sqlplus好像死在那里了，好像检索不到数据的样子，但是也不返回任何结果，就属于卡在那里的感觉。这个时候是什么原因呢，就是一开始的第一个Session中的select for update语句把数据锁定住了。由于这里锁定的机制是wait的状态(只要不表示nowait那就是wait)，所以第二个Session(也就是卡住的那个sql*plus)中当前这个检索就处于等待状态。当第一个session最后commit或者rollback之后，第二个session中的检索结果就是自动跳出来，并且也把数据锁定住。不过如果你第二个session中你的检索语句如下所示。

select * from test where id = 10


也就是没有for update这种锁定数据的语句的话，就不会造成阻塞了。另外一种情况，就是当数据库数据被锁定的时候，也就是执行刚才for update那条sql以后，我们在另外一个session中执行for update nowait后又是什么样呢。比如如下的sql语句。由于这条语句中是制定采用nowait方式来进行检索，所以当发现数据被别的session锁定中的时候，就会迅速返回ORA-00054错误，内容是资源正忙, 但指定以 NOWAIT 方式获取资源。所以在程序中我们可以采用nowait方式迅速判断当前数据是否被锁定中，如果锁定中的话，就要采取相应的业务措施进行处理。

select * from test where id = 10 for update nowait


那这里另外一个问题，就是当我们锁定住数据的时候，我们对数据进行更新和删除的话会是什么样呢。比如同样，我们让第一个Session锁定住id=10的那条数据，我们在第二个session中执行如下语句。

update test set value=2 where id = 10


这个时候我们发现update语句就好像select for update语句一样也停住卡在这里，当你第一个session放开锁定以后update才能正常运行。当你update运行后，数据又被你update 语句锁定住了，这个时候只要你update后还没有commit，别的session照样不能对数据进行锁定更新等等。

总之，Oracle中的悲观锁就是利用Oracle的Connection对数据进行锁定。在Oracle中，用这种行级锁带来的性能损失是很小的，只是要注意程序逻辑，不要给你一不小心搞成死锁了就好。而且由于数据的及时锁定，在数据提交时候就不呼出现冲突，可以省去很多恼人的数据冲突处理。缺点就是你必须要始终有一条数据库连接，就是说在整个锁定到最后放开锁的过程中，你的数据库联接要始终保持住。与悲观锁相对的，我们有了乐观锁。乐观锁一开始也说了，就是一开始假设不会造成数据冲突，在最后提交的时候再进行数据冲突检测。在乐观锁中，我们有3种

常用的做法来实现。

[1]第一种就是在数据取得的时候把整个数据都copy到应用中，在进行提交的时候比对当前数据库中的数据和开始的时候更新前取得的数据。当发现两个数据一模一样以后，就表示没有冲突可以提交，否则则是并发冲突，需要去用业务逻辑进行解决。

[2]第二种乐观锁的做法就是采用版本戳，这个在Hibernate中得到了使用。采用版本戳的话，首先需要在你有乐观锁的数据库table上建立一个新的column，比如为number型，当你数据每更新一次的时候，版本数就会往上增加1。比如同样有2个session同样对某条数据进行操作。两者都取到当前的数据的版本号为1，当第一个session进行数据更新后，在提交的时候查看到当前数据的版本还为1，和自己一开始取到的版本相同。就正式提交，然后把版本号增加1，这个时候当前数据的版本为2。当第二个session也更新了数据提交的时候，发现数据库中版本为2，和一开始这个 session取到的版本号不一致，就知道别人更新过此条数据，这个

时候再进行业务处理，比如整个Transaction都Rollback等等操作。在用版本戳的时候，可以在应用程序侧使用版本戳的验证，也可以在数据库侧采用Trigger(触发器)来进行验证。不过数据库的Trigger的性能开销还是比较的大，所以能在应用侧进行验证的话还是推荐不用 Trigger。

[3]第三种做法和第二种做法有点类似，就是也新增一个Table的Column，不过这次这个column是采用timestamp型，存储数据最后更新的时间。在Oracle9i以后可以采用新的数据类型，也就是timestamp with time zone类型来做时间戳。这种Timestamp的数据精度在Oracle的时间类型中是最高的，精确到微秒(还没与到纳秒的级别)，一般来说，加上数据库处理时间和人的思考动作时间，微秒级别是非常非常够了，其实只要精确到毫秒甚至秒都应该没有什么问题。和刚才的版本戳类似，也是在更新提交的时候检查当前数据库中数据的时间戳和自己更新前取到的时间戳进行对比，如果一致则OK，否则就是版本冲突。如果不想把代码写在程序中或者由于别的原因无法把代码写在现有的程序中，也可以把这个时间戳乐观锁逻辑写在Trigger或者存储过程中。
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hibernate-悲观锁与乐观锁(注：只在hibernate与oracle中有悲观锁乐观锁的概念，在C#中没有)
Hibernate支持两种锁机制：
即通常所说的“悲观锁（Pessimistic Locking）”和
“乐观锁（OptimisticLocking）”。
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）。
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。
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。
悲观锁与乐观锁的比较:
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;
相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。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。
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。