锁定(锁定)
业务逻辑实现过fqdsc，往往需要保证数据访问的排他性。 例如在金融系统的日终结算
在处理中，虽然想对某个关闭时刻数据进行处理，但是在结算中没有进行过fqdsc
(可能是几秒种，也可能是几个小时) )，数据又会改变。 此时，我们需要通过一些机器
防止这些数据在某个被操作的fqdsc中从外部被修正的结构，这里是所谓的
的“锁定”是指锁定选定的目标数据，使其无法在其他程序中修改。
Hibernate通常支持两种锁定机制：“悲观锁定”
“最佳摇滚”。
悲观锁定)
悲观的锁，正如其名，是指数据在外部(本系统现在的其他事务和
外部系统的事务处理)由于修正是保守的，所以在整个数据中处理fqdsc，锁定了数据
状态。 悲观锁的实现往往依赖于数据库提供的锁机制。 此外，它只依赖于数据库层提供的锁定机制
真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了上锁机制，也不能保证外部系统
数据保持不变)。
典型的依赖数据库的悲观锁定调用：
select * fromaccountwherename=" xqdhxc " for update
此sql语句锁定帐户表中满足搜索条件(name=”xqdhxc " )的所有记录。
在提交此事务之前(提交事务后，fqdsc将解除锁定)，无法从外部修改这些记录。
Hibernate的悲观锁定也通过基于数据库的锁定机制实现。
下面的代码实现查询记录的锁定。
String hqlStr=
' fromtuserasuserwhereuser.name=' xqdhxc ' '；
query query=session.create query (hql str )；
Query.setlockmode('user '，LockMode.UPGRADE )； //上锁
List userList=query.list (； //执行查询以检索数据
query.setLockMode锁定与查询语句的特定别名相对应的记录(
TUser类被分配了别名“user”。) . 在此处，锁定返回的所有user记录。
观察运行时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
fromt _ user tuser0_ where (tuser0_.name=' xqdhxc ' ) for update
其中Hibernate通过使用数据库的for update子句提供了悲观锁定机制。
Hibernate的锁定模式如下。
LockMode.NONE :无锁定机构。
LockMode.WRITE :Hibernate在Insert和Update记录时自动
取得。
LockMode.READ : Hibernate是在读取记录时自动检索的。
这三种锁定机制通常在Hibernate内部使用。 例如，Hibernate为了保证更新
过fqdsc对象不会从外部进行修改，save方法实现会自动将WRITE锁定应用于目标对象。
LockMode.UPGRADE :使用数据库的for update子句锁定。
lock mode.upgrade _ nowait :特定实施Oracle，利用Oracle的for
update nowait子句实现锁。
这两种锁定机制在APP应用层经常使用。 要锁定，一般使用以下方法：
Criteria.setLockMode
Query.setLockMode
Session.lock
只有在查询开始之前，也就是在Hiberate生成SQL之前设置锁时才要小心
实际上是用数据库的锁定机制进行锁定处理。 否则，数据通过了不包含for update
的Select SQL加载后，它不能被称为数据库锁定。
乐观锁定(Optimistic Locking ) )。
对于悲观锁定，乐观锁定机制采用了更加宽松的锁定机制。 悲观的摇滚在大多数情况下
通过数据库的锁定机制实现，最大限度地确保操作的独占性。 但是，随之而来的是数据库
性能较大的开销，特别是在长事务中，这种开销往往无法承受。
像金融系统一样，当操作员读取用户时
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
fqdsc(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fqdsc，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fqdsc，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fqdsc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：
name="org.hibernate.sample.TUser"
table="t_user"
dynamic-update="true"
dynamic-insert="true"
optimistic-lock="version"
>
……
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
name="org.hibernate.sample.TUser"
table="t_user"
dynamic-update="true"
dynamic-insert="true"
optimistic-lock="version"
>
name="id"
column="id"
type="java.lang.Integer"
>
column="version"
name="version"
type="java.lang.Integer"
/>
……
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","xqdhxc"));
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xqdhxc 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","xqdhxc"));
Session session2 = getSession();
Criteria criteria2 = session2.createCriteria(TUser.class);
criteria2.add(Expression.eq("name","xqdhxc"));
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。