乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。相对悲观锁而言，乐观锁更倾向于开发运用。

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。而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等于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。

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。同时，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等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 version=1 的数据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等于数据库记录当前版本，数据被更新，同时数据库记录 version 更新为 2（set version=version+1 where version=1） 。

4 操作员 B 完成了数据录入操作，也将 version=1 的数据试图向数据库提交（ 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 1 ，数据库记录当前版本也为 2 ，不满足 “ 提交版本必须等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。

首先为 TUser 的 class 描述符添加 optimistic-lock 属性：

＜class

＞

……

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。

添加一个 Version 属性描述符

＜class

＞

＜id

＞

＜version

/＞

……

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);

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);

Session session2 = getSession();

Criteria criteria2 = session2.createCriteria(TUser.class);

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。