乐观锁与悲观锁

╰半橙微兮° 2022-08-12 18:28 45阅读 0赞

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（ Pessimistic 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。   
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。   
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：   
<hibernate-mapping>  
<class  
name="org.hibernate.sample.TUser"  
table="t\_user"  
dynamic-update="true"  
dynamic-insert="true"  
optimistic-lock="version"  
>  
……  
</class>  
</hibernate-mapping>  
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   
<hibernate-mapping>  
<class  
name="org.hibernate.sample.TUser"  
table="t\_user"  
dynamic-update="true"  
dynamic-insert="true"  
optimistic-lock="version"  
>  
<id  
name="id"  
column="id"  
type="java.lang.Integer"  
>  
<generator class="native">

</generator>  
</id>  
<version  
column="version"  
name="version"  
type="java.lang.Integer"  
/>  
……  
</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 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