`

Hibernate悲观锁和乐观锁

阅读更多

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 )”。

 

 

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  

 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  

 

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  

 

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>  

 

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>  

 

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();  

 

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。

分享到:
评论

相关推荐

    Hibernate悲观锁和乐观锁的实现

    在进行Hibernate的测试时,可以创建一个名为`hibernate_test`的项目,编写对应的实体类、映射文件以及测试用例,模拟并发场景,来深入理解并对比悲观锁和乐观锁的差异和效果。 总之,理解并合理运用悲观锁和乐观锁...

    数据库事务、hibernate悲观锁和乐观锁

    在处理并发问题时,Hibernate提供了悲观锁和乐观锁两种机制。 悲观锁假设并发环境中的冲突是常态,因此在读取数据时就立即锁定,直到事务结束才释放。在Hibernate中,可以通过设置`@LockModeType.PESSIMISTIC_READ`...

    Hibernate悲观锁与乐观锁

    总结来说,Hibernate的悲观锁和乐观锁是两种不同的并发控制策略,悲观锁倾向于预防并发冲突,适合并发较低但需要保证数据一致性的情景;而乐观锁则在并发较高的情况下更优,通过版本控制减少锁定,但在冲突处理上...

    Hibernate悲观锁与乐观锁案例

    在Java的持久化框架Hibernate中,悲观锁和乐观锁是两种重要的并发控制策略,它们用于管理数据库中的数据在多线程环境下的访问安全。本文将深入探讨这两种锁机制的原理、应用场景及其区别。 首先,我们来理解悲观锁...

    Hibernate乐观锁和悲观锁分析

    【Hibernate乐观锁与悲观锁详解】 在开发过程中,尤其是在并发环境下,确保数据的一致性和完整性至关重要。Hibernate,作为Java领域广泛使用的ORM框架,提供了一种处理并发数据访问冲突的手段,那就是锁机制。主要...

    Hibernate锁机制_悲观锁和乐观锁

    Hibernate 锁机制_悲观锁和乐观锁 Hibernate 锁机制是指在... Hibernate 的锁机制可以分为悲观锁和乐观锁两种,悲观锁通过数据库层次的锁定来实现,而乐观锁通过应用程序上的逻辑实现版本控制的方法来维护正确的数据。

    Hibernate的乐观锁与悲观锁

    **Hibernate**作为一种流行的Java持久层框架,提供了多种机制来处理并发控制问题,其中最常用的就是**乐观锁**和**悲观锁**。本文将详细介绍这两种锁的原理、应用场景以及如何在Hibernate中实现。 #### 二、悲观锁...

    hibernate乐观锁和悲观锁学习

    本文主要讨论的是Hibernate框架中两种锁机制的使用:乐观锁和悲观锁。 首先,让我们深入理解悲观锁(Pessimistic Locking)。悲观锁正如其名字所示,假设并发环境中数据会被频繁修改,所以在整个数据处理过程中,它...

    hibernate的乐观锁和悲观锁

    ### Hibernate的乐观锁和悲观锁 #### 一、引言 在软件开发中,尤其是在涉及大量并发操作的应用场景下,确保数据的一致性和完整性是非常重要的。对于基于Java Web的应用而言,Hibernate作为一款流行的ORM框架,提供...

    Hibernate实现悲观锁和乐观锁代码介绍

    Hibernate 实现悲观锁和乐观锁代码介绍 Hibernate 是一个基于 Java 的持久层框架,它提供了多种锁机制来实现事务的隔离性和一致性。在本文中,我们将详细介绍 Hibernate 实现悲观锁和乐观锁的代码实现,并讨论 ...

    Java 中的悲观锁和乐观锁的实现

    悲观锁和乐观锁各有优缺点,选择哪种锁机制取决于具体的应用场景和需求。悲观锁适合数据修改频繁且对数据一致性要求较高的场景;而乐观锁适用于数据修改较少且并发量较大的场景。在实际应用中,可以根据具体情况灵活...

    Hibernate 乐观和悲观锁

    3. **源码分析**:理解Hibernate的乐观锁和悲观锁机制,需要深入源码。在Hibernate的`Session`接口中,有相应的`lock()`和`update()`方法,它们在背后实现了锁的逻辑。通过对这些方法的调用和跟踪,可以了解其内部...

    Hibernate乐观锁

    Hibernate乐观锁是数据库事务控制的一种策略,主要用于处理并发更新数据的情况。在乐观锁的机制下,假设并发用户很少会发生冲突,所以...在实际应用中,可以结合悲观锁和其他并发控制策略,以达到最佳的事务处理效果。

    hibernate乐观锁

    求助编辑百科名片相对悲观锁而言,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,...

    面试必备之乐观锁与悲观锁.zip

    乐观锁和悲观锁是数据库和并发编程中常见的两种锁机制,它们主要用于解决多线程环境下的数据一致性问题。在Java面试中,理解这两种锁的概念、工作原理以及适用场景是非常重要的。 乐观锁是一种假设大多数情况下不会...

    HibernateTest:Hibernate乐观锁和悲观锁的学习和实践

    为了解决这个问题,Hibernate提供了两种锁机制:乐观锁和悲观锁。下面我们将深入探讨这两个概念以及它们在实际应用中的实践。 ### 乐观锁 乐观锁是一种假设大多数情况下不会发生数据冲突的锁策略。在读取数据时不会...

    Hibernate性能(缓存 延迟加载 事务 悲观 乐观锁).ppt

    - **乐观锁**:在读取时不加锁,假设不会有并发冲突,只有在更新数据时检查是否被其他事务修改过。通常通过版本号或时间戳实现,如果冲突则事务失败。乐观锁适用于读多写少的情况,减少锁的使用,提高并发性能。 在...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics