锁（ locking ）
业务逻辑的实现过程中。往往须要保证数据訪问的排他性。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。我们就须要通过一些机
制来保证这些数据在某个操作过程中不会被外界改动，这种机制，在这里，也就是所谓
的 “ 锁 ” ，即给我们选定的目标数据上锁，使其无法被其它程序改动。
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 ） ” 。
悲观锁（ Pessimistic Locking ）
悲观锁，正如其名。它指的是对数据被外界（包含本系统当前的其它事务，以及来自
外部系统的事务处理）改动持保守态度。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（也仅仅有数据库层提供的锁机制才干
真正保证数据訪问的排他性。否则。即使在本系统中实现了加锁机制。也无法保证外部系
统不会改动数据）。
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 表中全部符合检索条件（ 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），外界无法改动这些记录。
Hibernate 的悲观锁，也是基于数据库的锁机制实现。
以下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();// 运行查询，获取数据
query.setLockMode 对查询语句中，特定别名所相应的记录进行加锁（我们为
TUser 类指定了一个别名 “user” ）。这里也就是对返回的全部 user 记录进行加锁。
观察执行期 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
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：
Ø LockMode.NONE ： 无锁机制。
Ø LockMode.WRITE ： Hibernate 在 Insert 和 Update 记录的时候会自己主动
获取。
Ø LockMode.READ ： Hibernate 在读取记录的时候会自己主动获取。
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改动。会在 save 方法实现中自己主动为目标对象加上 WRITE 锁。
Ø LockMode.UPGRADE ：利用数据库的 for update 子句加锁。
Ø 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经常使用的，加锁一般通过下面方法实现：
Criteria.setLockMode
Query.setLockMode
Session.lock
注意，仅仅有在查询開始之前（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。数据已经通过不包括 for update
子句的 Select SQL 载入进来。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，乐观锁机制採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，这种开销往往无法承受。
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
行改动时（如更改用户帐户剩余金额），假设採用悲观锁机制，也就意味着整个操作过
程中（从操作员读出数据、開始改动直至提交改动结果的全过程，甚至还包含操作
员中途去煮咖啡的时间），数据库记录始终处于加锁状态，能够想见，假设面对几
百上千个并发，这种情况将导致如何的后果。
乐观锁机制在一定程度上攻克了这个问题。
乐观锁，大多是基于数据版本号
（ Version ）记录机制实现。何谓数据版本号？即为数据添加一个版本号标识，在基于
数据库表的版本号解决方式中。通常是通过为数据库表添加一个 “version” 字段来
实现。
读取出数据时，将此版本一同读出，之后更新时，对此版本加一。此时，将提
交数据的版本号数据与数据库表相应记录的当前版本号信息进行比对，假设提交的数据
版本大于数据库表当前版本。则予以更新，否则觉得是过期数据。
对于上面改动用户帐户信息的样例而言。如果数据库中帐户信息表中有一个
version 字段，当前值为 1 。而当前帐户剩余金额字段（ balance ）为 $100 。
1 操作员 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户剩余金额中扣除
$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
从其帐户剩余金额中扣除 $20 （ $100-$20 ）。
3 操作员 A 完毕了改动工作，将数据版本加一（ version=2 ），连同帐户扣
除后剩余金额（ balance=$50 ），提交至数据库更新，此时因为提交数据版本号大
于数据库记录当前版本号。数据被更新，数据库记录 version 更新为 2 。
4 操作员 B 完毕了操作。也将版本加一（ 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号时发现，操作员 B 提交的
数据版本号号为 2 ，数据库记录当前版本号也为 2 。不满足 “ 提交版本号必须大于记
录当前版本号才干运行更新 “ 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 的旧数据改动的结果覆盖操作
员 A 的操作结果的可能。
从上面的样例能够看出，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
统总体性能表现。
须要注意的是，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，因为乐观锁机制是在我们的系统中实现。来自外部系统的用户
剩余金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，并进行对应调整（如
将乐观锁策略在数据库存储过程中实现，对外仅仅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 在其数据訪问引擎中内置了乐观锁实现。
假设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 中能够通过 class 描写叙述符的 optimistic-lock 属性结合
version
描写叙述符指定。
如今。我们为之前演示样例中的 TUser 加上乐观锁机制。
1 ． 首先为 TUser 的 class 描写叙述符加入 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 属性有例如以下可选取值：
Ø none
无乐观锁
Ø version
通过版本号机制实现乐观锁
Ø dirty
通过检查发生变动过的属性实现乐观锁
Ø all
通过检查全部属性实现乐观锁
当中通过 version 实现的乐观锁机制是 Hibernate 官方推荐的乐观锁实现，同一时候也
是 Hibernate 中，眼下唯一在数据对象脱离 Session 发生改动的情况下依旧有效的锁机
制。因此，普通情况下，我们都选择 version 方式作为 Hibernate 乐观锁实现机制。
2 ． 加入一个 Version 属性描写叙述符
<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 节点必须出如今 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号信息，保存在 TUser 表的
version 字段中。
此时假设我们尝试编写一段代码，更新 TUser 表中记录数据。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，我们能够发现，数据库中的 version 都在递增。
而假设我们尝试在 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();
运行以上代码，代码将在 tx.commit() 处抛出 StaleObjectStateException 异
常，并指出版本号检查失败，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
们就能够在乐观锁校验失败时进行对应处理