乐观锁与悲观锁深入学习

在数据库的锁机制中介绍过，数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。

乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制（悲观锁）是并发控制主要采用的技术手段。

无论是悲观锁还是乐观锁，都是人们定义出来的概念，可以认为是一种思想。其实不仅仅是关系型数据库系统中有乐观锁和悲观锁的概念，像memcache、hibernate、tair等都有类似的概念。

针对于不同的业务场景，应该选用不同的并发控制方式。所以，不要把乐观并发控制和悲观并发控制狭义的理解为DBMS中的概念，更不要把他们和数据中提供的锁机制（行锁、表锁、排他锁、共享锁）混为一谈。其实，在DBMS中，悲观锁正是利用数据库本身提供的锁机制来实现的,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。

下面来分别学习一下悲观锁和乐观锁。

一、悲观锁

在关系数据库管理系统里，悲观并发控制（又名“悲观锁”，Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”）是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作都某行数据应用了锁，那只有当这个事务把锁释放，其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。

悲观并发控制主要用于数据争用激烈的环境，以及发生并发冲突时使用锁保护数据的成本要低于回滚事务的成本的环境中。

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(悲观)，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）*

在数据库中，悲观锁的流程如下：

在对任意记录进行修改前，先尝试为该记录加上排他锁（exclusive locking）。

如果加锁失败，说明该记录正在被修改，那么当前查询可能要等待或者抛出异常。具体响应方式由开发者根据实际需要决定。

如果成功加锁，那么就可以对记录做修改，事务完成后就会解锁了。

其间如果有其他对该记录做修改或加排他锁的操作，都会等待我们解锁或直接抛出异常。

1、MySQL InnoDB中使用悲观锁

要使用悲观锁，我们必须关闭mysql数据库的自动提交属性，因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。set autocommit=0;

//0.开始事务
begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就可以)
//1.查询出商品信息
select status from t_goods where id=1 for update;
//2.根据商品信息生成订单
insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1);
//3.修改商品status为2
update t_goods set status=2;
//4.提交事务
commit;/commit work;

上面的查询语句中，我们使用了select…for update的方式，这样就通过开启排他锁的方式实现了悲观锁。此时在t_goods表中，id为1的那条数据就被我们锁定了，其它的事务必须等本次事务提交之后才能执行。这样我们可以保证当前的数据不会被其它事务修改。

上面我们提到，使用select…for update会把数据给锁住，不过我们需要注意一些锁的级别，MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁都是基于索引的，如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级锁的，会使用表级锁把整张表锁住，这点需要注意。

2、hibernate实现悲观锁

hibernate的悲观锁也是基于数据库的锁机制实现的。下面的代码实现了对查询记录加锁：

String hqlStr = "from TUser as user where user.name='Tom'";
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()方法对查询语句中特定别名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user记录进行加锁。

select tuser_id as id,tuser_name as name,tuser_group as group from t_user tuser where tuser_name='Tom' 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：

1、LockMode：NONE：无锁机制

2、LockMode.WRITE：hibernate在insert和update记录的时候会自动获取

3、LockMode.READ：hibernate在读取记录的时候或自动获取

以上三种锁机制一般由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。

4、LockMode.UPGRADE：利用数据库的for update子句加锁

5、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hibernate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的子句select sql加载进来了，所谓数据库加锁也就无从谈起。另外，for update要放到MySQL的事务中，即begin和commit中，否则不起作用。

至于是锁住整个表还是锁住选中的行，参考：

MySQL中select * for update锁表的问题

由于InnoDB预设是Row-Level Lock，所以只有「明确」的指定主键，MySQL才会执行Row lock (只锁住被选取的资料例) ，否则MySQL将会执行Table

Lock (将整个资料表单给锁住)。举个例子: 假设有个表单products ，里面有id跟name二个栏位，id是主键。

例1: (明确指定主键，并且有此笔资料，row lock)

SELECT * FROM products WHERE id=’3’ FOR UPDATE;

SELECT * FROM products WHERE id=’3’ and type=1 FOR UPDATE;

例2: (明确指定主键，若查无此笔资料，无lock)

SELECT * FROM products WHERE id=’-1’ FOR UPDATE;

例2: (无主键，table lock)

SELECT * FROM products WHERE name=’Mouse’ FOR UPDATE;

例3: (主键不明确，table lock)

SELECT * FROM products WHERE id<>’3’ FOR UPDATE;

例4: (主键不明确，table lock)

SELECT * FROM products WHERE id LIKE ‘3’ FOR UPDATE;

注1: FOR UPDATE仅适用于InnoDB，且必须在交易区块(BEGIN/COMMIT)中才能生效。

注2: 要测试锁定的状况，可以利用MySQL的Command Mode ，开二个视窗来做测试。在MySql 5.0中测试确实是这样的。

另外：MyAsim 只支持表级锁，InnerDB支持行级锁添加了(行级锁/表级锁)锁的数据不能被其它事务再锁定，也不被其它事务修改（修改、删除）。是表级锁时，不管是否查询到记录，都会锁定表。

3、优点与不足

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略，为数据处理的安全提供了保证。但是在效率方面，处理加锁的机制会让数据库产生额外的开销，还有增加产生死锁的机会；另外，在只读型事务处理中由于不会产生冲突，也没必要使用锁，这样做只能增加系统负载；还有会降低了并行性，一个事务如果锁定了某行数据，其他事务就必须等待该事务处理完才可以处理那行数

二、乐观锁

在关系数据库管理系统里，乐观并发控制（又名“乐观锁”，Optimistic Concurrency Control，缩写“OCC”）是一种并发控制的方法。它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响，各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据。在提交数据更新之前，每个事务会先检查在该事务读取数据后，有没有其他事务又修改了该数据。如果其他事务有更新的话，正在提交的事务会进行回滚。乐观事务控制最早是由孔祥重（H.T.Kung）教授提出。

乐观锁（ Optimistic Locking ）相对悲观锁而言，乐观锁假设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，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。

相对于悲观锁，在对数据库进行处理的时候，乐观锁并不会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的方式就是记录数据版本。

数据版本,为数据增加的一个版本标识。当读取数据时，将版本标识的值一同读出，数据每更新一次，同时对版本标识进行更新。当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的版本标识进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的版本标识值相等，则予以更新，否则认为是过期数据。

实现数据版本有两种方式，第一种是使用版本号，第二种是使用时间戳。

1、使用版本号实现乐观锁

使用版本号时，可以在数据初始化时指定一个版本号，每次对数据的更新操作都对版本号执行+1操作。并判断当前版本号是不是该数据的最新的版本号。

查询出商品信息

select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}
2.根据商品信息生成订单
3.修改商品status为2
update t_goods
set status=2,version=version+1
where id=#{id} and version=#{version};

需要注意的是，乐观锁机制往往基于系统中数据存储逻辑，因此也具备一定的局限性。由于乐观锁机制是在我们的系统中实现的，对于来自外部系统的用户数据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，并进行相应的调整（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的实现。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，将大大提升我们的效率。

User.hbm.xml：

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC"-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN""http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd"><hibernate-mapping package="com.xiaohao.test"><class name="User"  table="user" optimistic-lock="version" ><id name="id"><generator class="native" /></id><!--version标签必须跟在id标签后面--><version column="version" name="version"  /><property name="userName"/><property name="password"/></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User表的version中，optimistic-lock属性有如下可选取值：

1、none 无乐观锁

2、version 通过版本机制实现乐观锁

3、dirty 通过检查发生变动过的属性实现乐观锁

4、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，目前唯一一种在数据对象脱离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乐观锁的实现机制。

2、优点与不足

乐观并发控制相信事务之间的数据竞争(data race)的概率是比较小的，因此尽可能直接做下去，直到提交的时候才去锁定，所以不会产生任何锁和死锁。但如果直接简单这么做，还是有可能会遇到不可预期的结果，例如两个事务都读取了数据库的某一行，经过修改以后写回数据库，这时就遇到了问题。

三、总结

悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。

乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。

两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。