悲觀鎖(Pessimistic Locking):

悲觀鎖，正如其名，它指的是對數據被外界（包括本系統當前的其他事務，以及來自 外部系統的事務處理）修改持保守態度，因此，

在整個數據處理過程中，將數據處於鎖定狀態。

悲觀鎖的實現，往往依靠數據庫提供的鎖機制（也只有數據庫層提供的鎖機制才能 真正保證數據訪問的排他性，否則，即使在本系統

中實現了加鎖機制，也無法保證外部系 統不會修改數據）。

一個典型的倚賴數據庫的悲觀鎖調用：

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

這條 sql 語句鎖定了 account 表中所有符合檢索條件（ name=”Erica” ）的記錄。

本次事務提交之前（事務提交時會釋放事務過程中的鎖），外界無法修改這些記錄。
Hibernate 的悲觀鎖，也是基於數據庫的鎖機制實現。

樂觀鎖(Optimistic Locking):
相對悲觀鎖而言，樂觀鎖機制采取了更加寬松的加鎖機制。悲觀鎖大多數情況下依 靠數據庫的鎖機制實現，以保證操作最大程度的獨占性。但隨之

而來的就是數據庫 性能的大量開銷，特別是對長事務而言，這樣的開銷往往無法承受。 如一個金融系統，當某個操作員讀取用戶的數據，並在讀出的用戶數

據的基礎上進 行修改時（如更改用戶帳戶余額），如果采用悲觀鎖機制，也就意味著整個操作過 程中（從操作員讀出數據、開始修改直至提交修改結果的全

過程，甚至還包括操作 員中途去煮咖啡的時間），數據庫記錄始終處於加鎖狀態，可以想見，如果面對幾 百上千個並發，這樣的情況將導致怎樣的後果。 樂

觀鎖機制在一定程度上解決了這個問題。

樂觀鎖，大多是基於數據版本 Version ）記錄機制實現。何謂數據版本？即為數據增加一個版本標識，在基於數據庫表的版本解決方案中，一般是通

過為數據庫表增加一個 “version” 字段來 實現。 讀取出數據時，將此版本號一同讀出，之後更新時，對此版本號加一。此時，將提 交數據的版本數據與數據

庫表對應記錄的當前版本信息進行比對，如果提交的數據 版本號大於數據庫表當前版本號，則予以更新，否則認為是過期數據。對於上面修改用戶帳戶信息

的例子而言，假設數據庫中帳戶信息表中有一個 version 字段，當前值為 1 ；而當前帳戶余額字段（ balance ）為 $100 。操作員 A 此時將其讀出

（ version=1 ），並從其帳戶余額中扣除 $50（ $100-$50 ）。 2 在操作員 A 操作的過程中，操作員 B 也讀入此用戶信息（ version=1 ），並 從其帳

戶余額中扣除 $20 （ $100-$20 ）。 3 操作員 A 完成了修改工作，將數據版本號加一（ version=2 ），連同帳戶扣 除後余額（ balance=$50 ），提交

至數據庫更新，此時由於提交數據版本大 於數據庫記錄當前版本，數據被更新，數據庫記錄 version 更新為 2 。 4 操作員 B 完成了操作，也將版本號加一

（ version=2 ）試圖向數據庫提交數 據（ balance=$80 ），但此時比對數據庫記錄版本時發現，操作員 B 提交的 數據版本號為 2 ，數據庫記錄當前版

本也為 2 ，不滿足 “ 提交版本必須大於記 錄當前版本才能執行更新 “ 的樂觀鎖策略，因此，操作員 B 的提交被駁回。 這樣，就避免了操作員 B 用基於

version=1 的舊數據修改的結果覆蓋操作 員 A 的操作結果的可能。 從上面的例子可以看出，樂觀鎖機制避免了長事務中的數據庫加鎖開銷（操作員 A

和操作員 B 操作過程中，都沒有對數據庫數據加鎖），大大提升了大並發量下的系 統整體性能表現。 需要註意的是，樂觀鎖機制往往基於系統中的數據存儲

邏輯，因此也具備一定的局 限性，如在上例中，由於樂觀鎖機制是在我們的系統中實現，來自外部系統的用戶 余額更新操作不受我們系統的控制，因此可能

會造成臟數據被更新到數據庫中。在 系統設計階段，我們應該充分考慮到這些情況出現的可能性，並進行相應調整（如 將樂觀鎖策略在數據庫存儲過程中實

現，對外只開放基於此存儲過程的數據更新途 徑，而不是將數據庫表直接對外公開）。

樂觀鎖和悲觀鎖