浅谈乐观锁和悲观锁

        在数据库中经常会遇到高并发下的数据更新冲突问题，一般数据库都采取锁机制来避免这种数据冲突，按照策略一般一般分为两种：1、悲观锁；2、乐观锁。下面即是这两种锁的概念。

        悲观锁（ Pessimistic Locking ） ，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）。

        

      现在主流的关系型数据库如mysql，oracle，SqlServer，基本是从SQL语句上体现悲观锁的：

      mysql

      select columnName  from TableName where id=1 for update

      oracle

      select  empno,ename from emp where empno='7369' for update (nowait)

      SqlServer（也称为更新锁）

      SELECT * FROM myTable WITH (UPDLOCK) WHERE Id in (1,2,3)

      补充：

      for update 和 for update nowait 的区别：

首先一点，如果只是select 的话，Oracle是不会加任何锁的，也就是Oracle对 select 读到的数据不会有任何限制，虽然这时候有可能另外一个进程正在修改表中的数据，并且修改的结果可能影响到你目前select语句的结果，但是因为没有锁，所以select结果为当前时刻表中记录的状态。

如果加入了for update， 则Oracle一旦发现（符合查询条件的）这批数据正在被修改，则不会发出该select语句查询，直到数据被修改结束（被commit），马上自动执行这个select语句。

同样，如果该查询语句发出后，有人需要修改这批数据（中的一条或几条），它也必须等到查询结束后（commit）后，才能修改。

for update nowait和 for update 都会对所查询到得结果集进行加锁，所不同的是，如果另外一个线程正在修改结果集中的数据，for update nowait 不会进行资源等待，只要发现结果集中有些数据被加锁，立刻返回 “ORA-00054错误，内容是资源正忙, 但指定以 NOWAIT 方式获取资源”。

for update 和 for update nowait 加上的是一个行级锁，也就是只有符合where条件的数据被加锁。如果仅仅用update语句来更改数据时，可能会因为加不上锁而没有响应地、莫名其妙地等待，但如果在此之前，for  update NOWAIT语句将要更改的数据试探性地加锁，就可以通过立即返回的错误提示而明白其中的道理，或许这就是For Update和NOWAIT的意义之所在。

经过测试，以for update 或 for update nowait方式进行查询加锁，在select的结果集中，只要有任何一个记录在加锁，则整个结果集都在等待系统资源（如果是nowait，则抛出相应的异常）

 

      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）。

      还有一种乐观锁实现方式是通过比较时间戳timestamp来实现的，因为时间戳在数据更新的时候会自增，所以不需要手动再做加法操作。