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事物(悲观,乐观)锁

(参考,待整理)

事务也是包含一系列sql语句的集合;但它并不像存储程序那样有自己的名字,它只是用于设定内部一系列的sql语句中某一条出现错误时,该如何处理后续的操作。

事务的特性(ACID):

  原子性(Atomicity)[不可分割的最小单元]

  一致性(Consistency)[事务成功或失败,数据的状态保持一致]

  隔离性(Isolation)[每个事务都独立执行,同时执行的事务互不干扰]

  持久性(Durability)[事务提交后,对数据的修改会被永久保存]

数据库事务有以下部分组成:

  一个或多个DML语句

  一个DDL语句

  一个DCL语句

  以第一个DML语句的执行作为开始

以下面的其中之一作为结束:

  commit或rollback语句

  DDL或DCL语句(自动提交)

  用户会话正常结束

  系统异常终了

oracle中只支持两种事务的隔离级别(默认使用read committed)

  问题\级别    已提交读(read committed)    可串行化(serializable)

  脏读           N                N

  (Drity Read)      

  不可重复读        Y                N

  (Non-repeatable-read)

  幻读           Y                N

  (Phantom Read)

Mysql中支持四种事务隔离级别

  问题\级别    未提交读(Read committed)    已提交读(Read committed)    可重复读(Repeatable read)    可串行化(Serializable)

  脏读            Y                N                  N                N

  (Drity Read)  

  不可重复读         Y                Y                  N                N

  (Non-reoeatable-read)

  幻读            Y                Y                  Y                N 

  (Phantom-Read)  

脏读:如事务a执行insert之后,未执行commit;事务b执行查询同一表中数据,可查出insert中的数据(脏读)-----为未提交读。

       如事务a执行insert之后,执行了rollback;事务b执行查询同一表中数据,可查出insert中的数据。(脏读)

   如事务a执行insert之后,执行commit之后;事务b执行查询同一表中数据,才可查出insert中的数据-----为已提交读。

不可重复读:如事务a执行数据查询,在事务a对数据表执行第一次查询时事务b对数据执行完成更新;事务a对数据表执行第二次查询,两次相同的查询得到不同的结果------不可重复读

幻读:事务a执行读取或写入操作时,会锁定数据行,由于只能锁定读取或写入的行,不能阻止其他事务插入数据,这会导致在同一事务a内执行两次相同的查询,第二次查询得到了更多的结果。----幻想读

设置隔离级别:

  oracle:设置单个事务的隔离级别:set  transaction  isolation  level  隔离级别;

                  set  transaction  read   only;  

      设置整个会话的事务隔离级别:alter  session  set  isolation_level  隔离级别;

  mysql:查看全局|当前事务隔离级别:select  @@global.tx_isolation,@@tx_isolation;

  设置set{global 全局的 | session 当前会话的} transaction  isolation  leve{read  uncommitted  |  read  committed   |  repeatable  read  |  serializable }

 

Read Committed会阻塞其它事务中的update,但不会阻塞select。

Repeatable Read不但会阻塞其它事务中的update,还会阻塞select。

Read Committed 和 Repeatable Read 的相同点是:都会阻塞其它事务的update语句。

Read Committed 和 Repeatable Read 的不同点是:Read Committed 不会阻塞其它事务的select语句,但Repeatable Read阻塞。

注意,Read Committed 和 Repeatable Read 都是行级锁,它们只会锁住与自己相关的记录。当事务提交之后,阻塞的语句就会继续执行。

Read Committed 事务的含义是我select出来的记录,别人只能看,不能改(只阻塞别的事务的update)。

Read Committed 的缺点是:无法防止读取不一致和修改丢失。

读取不一致是因为Read Committed 不锁住读取的记录;修改丢失是因为别的事务也能读取当前事务的记录,虽然会阻塞别的事务的update,但在当前事务提交之后,别的事务的update语句会继续执行,进而覆盖上一次事务的结果,导致上一次的修改丢失。

Repeatable Read 事务的含义是我select出来的记录,不允许别人看,也不允许别人改(阻塞别的事务select、update),这就意味着我可以在事务中多次select数据,而不用担心出现“脏读”——这就是“可重复读取”的意思。

Repeatable Read 虽然解决了Read Committed 事务的读取不一致和修改丢失的缺点,但它也有缺点(尽管这个缺点Read Committed 也有):

Repeatable Read 不会阻塞insert和delete,所以会出现“幻读”——两次select的结果不一样。还有,Repeatable Read 占用的资源比Read Committed 大。

 

 

悲观锁是指假设并发更新冲突会发生,所以不管冲突是否真的发生,都会使用锁机制。

悲观锁会完成以下功能:锁住读取的记录,防止其它事务读取和更新这些记录。其它事务会一直阻塞,直到这个事务结束。

悲观锁是在使用了数据库的事务隔离功能的基础上,独享占用的资源,以此保证读取数据一致性,避免修改丢失。

悲观锁可以使用Repeatable Read事务,它完全满足悲观锁的要求。

 

 

乐观锁不会锁住任何东西,也就是说,它不依赖数据库的事务机制,乐观锁完全是应用系统层面的东西。

如果使用乐观锁,那么数据库就必须加版本字段,否则就只能比较所有字段,但因为浮点类型不能比较,所以实际上没有版本字段是不可行的。

 

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
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 记录的时候会自动 
获取。 
Ø LockMode.READ : Hibernate 在读取记录的时候会自动获取。 
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修改,会在 save 方法实现中自动为目标对象加上 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常用的,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 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)。 
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: 
Ø none
无乐观锁 
Ø version
通过版本机制实现乐观锁 
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,目前唯一在数据对象脱离 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 TUser 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

事物(悲观,乐观)锁