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日志

 
 

乐观锁与悲观锁  

2011-07-15 22:28:09|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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乐观锁与悲观锁

文章转自网上好像是玉米田的,忘记了

http://www.blogjava.net/loocky/archive/2006/11/15/81138.html
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:
? 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。
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:
? 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。
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

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