Hibernate 中悲观锁和乐观锁

Hibernate 中悲观锁和乐观锁

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）”。

一 ：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：
1 String hqlStr = " from TUser as user where user.name=’Erica’ " ;
2 Query query = session.createQuery(hqlStr);
3 query.setLockMode( " user " ,LockMode.UPGRADE); // 加锁
4 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：
1 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：
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。

1 LockMode.UPGRADE ：利用数据库的for update子句加锁。
2LockMode. 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。

**********************************************

基于jdbc实现的数据库加锁如下：

select * from account where name="Erica" for update


在更新的过程中，数据库处于加锁状态，任何其他的针对本条数据的操作都将被延迟。本次事务提交后解锁。
而hibernate悲观锁的具体实现如下：
String sql="查询语句";
Query query=session.createQuery(sql);
query.setLockMode("对象"，LockModel.UPGRADE);

说到这里，就提到了hibernate的加锁模式：

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。

这三种加锁模式是供hibernate内部使用的，与数据库加锁无关：

LockMode.UPGRADE：利用数据库的for update字句加锁。

在这里我们要注意的是：只有在查询开始之前（也就是hiernate生成sql语句之前）加锁，才会真正通过数据库的锁机制加锁处理。否则，数据已经通过不包含for updata子句的sql语句加载进来，所谓的数据库加锁也就无从谈起。
但是，从系统的性能上来考虑，对于单机或小系统而言，这并不成问题，然而如果是在网络上的系统，同时间会有许多联机，假设有数以百计或上千甚至更多的并发访问出现，我们该怎么办？如果等到数据库解锁我们再进行下面的操作，我们浪费的资源是多少？--这也就导致了乐观锁的产生。

二 ：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：
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

下面就来在前面例子的基础上进行Hibernate乐观锁的测试。   首先需要修改前面所实现的业务对象，在其中增加一个version属性，用来记录该对象所包含数据的版本信息，修改后的User对象如清单14.5所示。

清单14.5    修改后的User对象

package cn.hxex.hibernate.lock;

public class User {

       private String id;

       private Integer version; // 增加版本属性

       private String name;

       private Integer age;     

       // 省略了getter和setter方法       ……

}       然后是修改映射文件，增加version属性的配置。在这里需要注意的是，这里的version属性应该使用专门的<version>元素来进行配置，这样才能使其发挥乐观锁的作用。如果还使用<property>元素来进行配置，那么Hibernate只会将其作为一个普通的属性来进行处理。

修改后的映射文件

<?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="cn.hxex.hibernate.lock">

       <class name="User" table="USERINFO" optimistic-lock="version">

              <id name="id" column="userId">

                 <generator class="uuid.hex"/>

           </id>            

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

              <property name="name" column="name" type="java.lang.String"/>

              <property name="age" column="age" type="java.lang.Integer"/>

       </class>

</hibernate-mapping>

*************************************************

乐观锁定（optimistic locking）则乐观的认为资料的存取很少发生同时存取的问题，因而不作数据库层次上的锁定，为了维护正确的数据，乐观锁定采用应用程序上的逻辑实现版本控制的方法。

例如若有两个客户端，A客户先读取了账户余额100元，之后B客户也读取了账户余额100元的数据，A客户提取了50元，对数据库作了变更，此时数据库中的余额为50元，B客户也要提取30元，根据其所取得的资料，100-30将为70余额，若此时再对数据库进行变更，最后的余额就会不正确。

在不实行悲观锁定策略的情况下，数据不一致的情况一但发生，有几个解决的方法，一种是先更新为主，一种是后更新的为主，比较复杂的就是检查发生变动的数据来实现，或是检查所有属性来实现乐观锁定。

Hibernate 中透过版本号检查来实现后更新为主，这也是Hibernate所推荐的方式，在数据库中加入一个VERSON栏记录，在读取数据时连同版本号一同读取，并在更新数据时递增版本号，然后比对版本号与数据库中的版本号，如果大于数据库中的版本号则予以更新，否则就回报错误。

以刚才的例子，A客户读取账户余额1000元，并连带读取版本号为5的话，B客户此时也读取账号余额1000元，版本号也为5，A客户在领款后账户余额为 500，此时将版本号加1，版本号目前为6，而数据库中版本号为5，所以予以更新，更新数据库后，数据库此时余额为500，版本号为6，B客户领款后要变更数据库，其版本号为5，但是数据库的版本号为6，此时不予更新，B客户数据重新读取数据库中新的数据并重新进行业务流程才变更数据库。

以Hibernate实现版本号控制锁定的话，我们的对象中增加一个version属性，例如：

public class Account {
private int version;
....
public void setVersion(int version) {
this.version = version;
}
public int getVersion() {
return version;
}
....
}

而在映像文件中，我们使用optimistic-lock属性设定version控制，<id>属性栏之后增加一个<version>标签，如下：

<hibernate-mapping>
<class name="onlyfun.caterpillar.Account" talble="ACCOUNT"
optimistic-lock="version">
<id...../>
<version name="version" column="VERSION"/>
....
</class>
</hibernate-mapping>

设定好版本控制之后，在上例中如果B 客户试图更新数据，将会引发StableObjectStateException例外，我们可以捕捉这个例外，在处理中重新读取数据库中的数据，同时将 B客户目前的数据与数据库中的数据秀出来，让B客户有机会比对不一致的数据，以决定要变更的部份，或者您可以设计程式自动读取新的资料，并重复扣款业务流程，直到数据可以更新为止，这一切可以在背景执行，而不用让您的客户知道。

但是乐观锁也有不能解决的问题存在：上面已经提到过乐观锁机制的实现往往基于系统中的数据存储逻辑，在我们的系统中实现，来自外部系统的用户余额更新不受我们系统的控制，有可能造成非法数据被更新至数据库。因此我们在做电子商务的时候，一定要小心的注意这项存在的问题，采用比较合理的逻辑验证，避免数据执行错误。

也可以在使用Session的load()或是lock()时指定锁定模式以进行锁定。

如果数据库不支持所指定的锁定模式，Hibernate会选择一个合适的锁定替换，而不是丢出一个例外。