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）。 使用场景举例：以MySQL InnoDB为例 商品goods表中有一个字段status，status为1代表商品未被下单，status为2代表商品已经被下单，那么我们对某个商品下单时必须确保该商品status为1。假设商品的id为1。 #### 1. 如果不采用锁，那么操作方法如下： ~~~ //1.查询出商品信息 select status from t_goods where id=1; //2.根据商品信息生成订单 insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1); //3.修改商品status为2 update t_goods set status=2; ~~~ 上面这种场景在高并发访问的情况下很可能会出现问题。 前面已经提到，只有当goods status为1时才能对该商品下单，上面第一步操作中，查询出来的商品status为1。但是当我们执行第三步Update操作的时候，有可能出现其他人先一步对商品下单把goods status修改为2了，但是我们并不知道数据已经被修改了，这样就可能造成同一个商品被下单2次，使得数据不一致。所以说这种方式是不安全的。 #### 2. 使用悲观锁来实现： 在上面的场景中，商品信息从查询出来到修改，中间有一个处理订单的过程，使用悲观锁的原理就是，当我们在查询出goods信息后就把当前的数据锁定，直到我们修改完毕后再解锁。那么在这个过程中，因为goods被锁定了，就不会出现有第三者来对其进行修改了。 注：要使用悲观锁，我们必须关闭mysql数据库的自动提交属性，因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。 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。 而乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。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。 相对悲观锁而言，乐观锁更倾向于开发运用。 #### 示例 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。 #### 优点 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。 #### 缺点 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）。 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。 为了更好的理解select... for update的锁表的过程，本人将要以mysql为例，进行相应的讲解 1. 要测试锁定的状况，可以利用MySQL的Command Mode ，开二个视窗来做测试。 表的基本结构如下:  表中内容如下:  开启两个测试窗口，在其中一个窗口执行 ~~~ select * from ta for update ~~~ 然后在另外一个窗口执行update操作，如下图:  等到一个窗口commit后的图片如下: 到这里，悲观锁机制你应该了解一些了吧~ 需要注意的是for update要放到mysql的事务中，即begin和commit中，否者不起作用。 至于是锁住整个表还是锁住选中的行，请参考: http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4385768.html