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《深入浅出
Hibernate
》一书(作者:夏昕
曹晓钢
唐勇
2005
年版)
第
5
章
Hibernate
高
级
特性
5.1.5
事
务
管理
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,我们希望针对某个截止点的数据进行处理,而不希望在结算进行过程中(可能是几秒钟,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(
OptimisticLocking
)”。
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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,依赖数据库实现的悲观锁调用:
select * from account where name="Erica " for update
通过
for update
子句,这条
SQL
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
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query.setLockMode
对查询语句中,特定别名所对应的记录进行加锁(我们通过“
from TUser as user
”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
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可以看到
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
3
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。这些都是
Hibernate
内部对数据的锁定机制,与数据库无关。
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,依赖数据库的悲观锁机制。
加锁一般通过以下方法实现:
Criteria.setLockMode
Query.setLockMode
Session.lock
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注意,只有在查询开始之前(也就是
Hibernate
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(如更改用户账户余额),如果在其全程都采用悲观锁机制,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
1
。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。
对于上面修改用户账户信息的例子而言,假设数据库中账户信息表中有一个
version
字段,当前值为
1
;而当前账户余额字段(
balance
)为
$100
。
1.
操作员
A
此时将其读出(
version=1
),并从其账户余额中扣除
$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
),并从其账户余额中扣除
$20
(
$100-$20
)。
3.
操作员
A
完成了修改工作,将数据版本号加
1
(
version=2
),连同账户扣除后余额
(
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
1
(
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,因此可能会造成非法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>
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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,目前惟一在实体对象脱离
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>
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<!---->
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
T_User
表的
version
字段中。
此时如果我们尝试编写一段代码,更新
TUser
表中记录的数据,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();
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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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