1.
基于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
2.
乐观锁：
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）。