1、悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。
最常用的就是 select … for update,它是一种行锁,会把select出来的结果行锁住,在本事务提交或者回滚之前,不允许其他事务对这些行做update、delete、for update操作。

2、乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,期间该数据可以随便被其他人读取,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。
版本号机制是乐观锁最常用的方式,就是在表中增加一个版本号的字段,更新前先查一遍获取版本号,再作为更新语句的where条件进行更新,如果数据在获取版本号之后,在更新之前已经改变了,那就会更新失败,因为最后更新了0条数据,java后台拿到更新数如果为0,则说明更新失败,出现了并发问题,然后做具体的处理。
例如有两个人同时对某条数据做修改,过程如下:
操作员A操作如下:
select id, balance, version from table where id=“1”;
查询结果:id=1, balance=1000, version=1

update table set balance=balance+100, version=version+1 where id=“1” and version=1;
执行后,返回的更新结果是1,说明更新了一条,数据库里的结果是:id=1, balance=1100, version=2

操作员B操作如下:
select id, balance, version from table where id=“1”;
查询结果:id=1, balance=1000, version=1, 说明操作员A还没修改。

update table set balance=balance-50, version=version+1 where id=“1” and version=1 ;
查的时候,操作员A还没修改,当要更新时,操作员A已经先修改成功,所以数据库里实际值是id=1, balance=1100, version=2,
操作员B也将版本号加一(version=2)试图向数据库提交数据(balance=950),但此时查不到where id=“1” and version=1 的数据,
所以update就失败了,执行结果是0,说明没有对任何数据更新成功。

现在再去查一下,结果还是操作员A操作完成之后的结果
select id, balance, version from table where id=“1”;
查询结果:id=1, balance=1100, version=2

以上是自己实现版本号机制的原理,真正使用的版本号机制是数据库本身带有的机制,一旦发现更新的版本号不是最新的就会被驳回。

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