Hibernate悲观锁VS乐观锁

          所谓锁，就是通过一些机制保证数据在某个操作过程中不会被外界修改，hibernate支持两种锁机制，悲观锁（Pessimistic Locking）和乐观锁（Optimistic Locking）。

一、悲观锁

原理：

        指对数据被外界修改持保守态度，因此在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态，只要事务部释放（提交/回滚），任何用户都不能查看和修改。它的实现，往往依靠数据库提供的锁机制。

实现

try {
session = HibernateUtils.getSession();
session.beginTransaction();
Inventory inv = (Inventory)session.load(Inventory.class, "1001", LockMode.UPGRADE);//加锁
System.out.println("opt2-->itemNo=" + inv.getItemNo());
System.out.println("opt2-->itemName=" + inv.getItemName());
System.out.println("opt2-->quantity=" + inv.getQuantity());

inv.setQuantity(inv.getQuantity() - 200);

session.getTransaction().commit();
}

在hibernate生成的SQL语句后面有for update，这里hibernate通过数据库的for update 子句实现了悲观锁机制。

Hibernate 的加锁模式有： 

LockMode.NONE ： 无锁机制。 
LockMode.WRITE ： Hibernate 在 Insert 和 Update 记录的时候会自动获取。 
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。
LockMode.UPGRADE ：利用数据库的 for update 子句加锁。 
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。

二、乐观锁

原理

        悲观锁大多数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，客观锁在一定程度解决这个问题，乐观锁大多基于数据版本记录机制实现，即为数据增加一个版本标识。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。 

实现

Inventory.hbm.xml

optimistic-lock 属性有如下可选取值： 
none：无乐观锁 
version：通过版本机制实现乐观锁 
dirty：通过检查发生变动过的属性实现乐观锁 
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。 

<hibernate-mapping>
<class name="com.bjpowernode.hibernate.Inventory" table="t_inventory" optimistic-lock="version">
<id name="itemNo">
<generator class="assigned"/>
</id>
<version name="version"/>
<property name="itemName"/>
<property name="quantity"/>
</class>
</hibernate-mapping>

try {
session = HibernateUtils.getSession();
session.beginTransaction();
Inventory inv = (Inventory)session.load(Inventory.class, "1001");
System.out.println("opt2-->itemNo=" + inv.getItemNo());
System.out.println("opt2-->itemName=" + inv.getItemName());
System.out.println("opt2-->version=" + inv.getVersion());
System.out.println("opt2-->quantity=" + inv.getQuantity());

inv.setQuantity(inv.getQuantity() - 200);

session.getTransaction().commit();
}

public static void main(String[] args) {
Session session = null;
try {
session = HibernateUtils.getSession();
session.beginTransaction();
Inventory inv = new Inventory();
inv.setItemNo("1001");
inv.setItemName("三鹿奶粉");
inv.setQuantity(1000);
session.save(inv);
session.getTransaction().commit();
}catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
session.getTransaction().rollback();
}finally {
HibernateUtils.closeSession(session);
}

      乐观锁，每次更新对象时version字段都在增加。

实例：

         对于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。