并发控制中的乐观锁与悲观锁
谈到悲观锁和乐观锁，就要谈到数据库的并发问题，数据库的隔离级别越高并发性就越差。
并发性：当前系统进行了序列化后，你读取数据库后，别人查询不了，称为并发性不好。
1、悲观锁
具有排它性（我锁住当前数据后，比人看不到此数据），悲观锁一般是由数据库机制来做到的。
悲观锁的实现：通常依赖于数据库机制，在整修过程中将数据库锁定，其它任何用户都不能读取或修改。
悲观锁的适用场景：悲观锁一般适合短事物比较多（如某一个数据取出后加1,立即释放）
乐观锁
不是锁，是一种冲突检测机制，乐观锁的并发性较好，因为我改的时候，别人可随便修改乐观锁的实现方式：常用的是版本的方式（每个数据表中有一个版本字段version,某一个用户更新数据库后，版本号 1,另一个用户修改后再 1,当用户更新发现数据库当前版本号与读取数据时版本号不一致，等于或小于数据库版本号则更新不了）
Hibernate使用乐观锁需要在映射文件中配置才可生效
为什么需要锁（并发控制）？
在多用户环境中，在同一时间可能会有多个用户更新相同的记录，这会产生冲突。这就是著名的并发性问题。
典型的冲突有：
（1）丢失更新：一个事务的更新覆盖了其它事务的更新结果，就是所谓的更新丢失。例如：用户A把值从6改为2，用户B把值从2改为6，则用户A丢失了他的更新。
（2）脏读：当一个事务读取其它完成一半事务的记录时，就会发生脏读取。例如：用户A,B看到的值都是6，用户B把值改为2，用户A读到的值仍为6。
并发控制机制
悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。 乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。 乐观锁不能解决脏读的问题。
乐观锁与悲观锁
悲观锁(Pessimistic Lock)，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。
乐观锁应用
1、使用自增长的整数表示数据版本号。更新时检查版本号是否一致，比如数据库中数据版本为6，更新提交时version=6 1,使用该version值(=7)与数据库version 1(=7)作比较，如果相等，则可以更新，如果不等则有可能其他程序已更新该记录，所以返回错误
2、使用时间戳来实现. 注：对于以上两种方式,Hibernate自带实现方式：在使用乐观锁的字段前加annotation: @Version, Hibernate在更新时自动校验该字段。
悲观锁应用
需要使用数据库的锁机制，比如SQL SERVER 的TABLOCKX（排它表锁） 此选项被选中时，SQL Server 将在整个表上置排它锁直至该命令或事务结束。这将防止其他进程读取或修改表中的数据。
在实际生产环境里边,如果并发量不大且不允许脏读，可以使用悲观锁解决并发问题；但如果系统的并发非常大的话,悲观锁定会带来非常大的性能问题,所以我们就要选择乐观锁定的方法. 悲观锁会造成访问数据库时间较长，并发性不好，特别是长事务。 乐观锁在现实中使用得较多，厂商较多采用。
一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用：
代码语言：javascript复制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。
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。
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。
经典案例分析
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（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（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。
总结
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）。
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