为了得到最大的性能，一般数据库都有并发机制，不过带来的问题就是数据访问的冲突。为了解决这个问题，大多数数据库用的方法就是数据的锁定。

考虑下面的情况。如果我们先查询到数据，然后更新数据。这样会出现这样的情况。A线程查询的时候，B线程也在查询，当A线程准备更新的时候，B线程先获得 了更新锁，将这些行锁定了。A只能等待B更新完。当B线程更新完释放锁的时候，A获得锁，这时A会识别出字段已经修改，所以会重新查询数据，然后开始更 新。

 

这在数据库中本来是没什么问题的。但应用程序中会出现一个问题。假如有一个修改商品信息的页面

 

A，打开这个页面，得到商品数据。有编号 ，名称 ，价格。

 

B，也打开这个页面，得到商品数据。有编号 ，名称 ，价格。

 

然后A修改商品的价格，然后点保存。

 

B修改商品的名称，点保存。

 

这里有一个问题是，当A保存修改后的商品价格时，他实际上保存了原编号，原名称，修改后价格。

 

然后B再点保存的时候，他实际上保存了原编号，修改后的名称，原价格。

 

这样，B的修改就将A的修改覆盖了。导致A的修改无效。

 

那么，怎么解决这种问题呢。、?

 

这里有两种方法解决这个问题，也就是所谓的乐观锁和悲观锁。

 

悲观锁

悲观锁是这样实现的。

当查询到商品信息，并试图更新数据时，在查询的语句后加上for update nowait

这表示当A从准备更新这个数据（查询这个数据并显示到页面上）开始，这个数据就被锁定了，当你更新完成，才释放锁。

当B也准备更新这个数据时，因为有for update nowait,查询这个数据时并显示到页面上就会出错。所以不会更新。

这样就能保证每次只有一个准备更新的连接。从而就保证了数据不会出现丢失更新

 

悲观锁假定其他用户企图访问或者改变你正在访问、更改的对象的概率是很高的，因此在悲观锁的环境中，在你开始改变此对象之前就将该对象锁住，并且直 到你提交了所作的更改之后才释放锁。悲观的缺陷是不论是页锁还是行锁，加锁的时间可能会很长，这样可能会长时间的限制其他用户的访问，也就是说悲观锁的并 发访问性不好。

也就是说，当我们找到需要更改的对象时，就把这些行锁定，只能让我修改。当我修改完成时，再释放这个锁，别人才能修改。这样就能防止我找到需要更改的对象到我开始更新数据这段时间内，其他线程获得锁先更新数据的情况。

 

乐观锁

乐观锁是这样实现的。

每次更新时都和旧版本的数据比较。具体如下：

A，打开这个页面，得到商品数据。有编号 ，名称 ，价格。

 

B，也打开这个页面，得到商品数据。有编号 ，名称 ，价格。

 

然后A修改商品的价格，然后点保存。这时更新语句是这样的

 

set 编号 = 原编号 ,名称 = 原名称 ,价格 =新价格 where 编号 = 原编号 ,名称 = 原名称 ,价格 =原价格

 

因为A更新时满足WHERE后条件，所以更新成功。

 

当B修改商品的名称，点保存。语句是这样的

 

set 编号 = 原编号 ,名称 = 新名称 ,价格 =原价格 where 编号 = 原编号 ,名称 = 原名称 ,价格 =原价格

 

此时价格已经是新的价格，所以价格（新价格） = 原价格 条件不满足，所以更新不成功。

 

这样就避免了丢失更新。

 

每个数据都和旧数据比较，可能比较麻烦，可以专门建一列，用作版本列。

 

当更新一次时，版本列数据加1。这样

 

然后A修改商品的价格，然后点保存。这时更新语句是这样的

 

set 编号 = 原编号 ,名称 = 原名称 ,价格 =新价格 ,版本 = 版本 + 1 where 编号 = 原编号 ,版本 = 版本 

 

因为A更新时满足WHERE后条件，所以更新成功。

 

当B修改商品的名称，点保存。语句是这样的

 

set 编号 = 原编号 ,名称 = 新名称 ,价格 =原价格 ,版本 = 版本 + 1 where 编号 = 原编号 ,版本 = 版本 

 

此时价格已经是新的版本 ，所以版本 （新版本 ） = 原版本  条件不满足，所以更新不成功。

 

这里的版本号也可以采用时间戳类型，这样可以顺便看到该行最后更新的时间。

乐观锁则认为其他用户企图改变你正在更改的对象的概率是很小的，因此乐观锁直到你准备提交所作的更改时才将对象锁住，当你读取以及改变该对象时并不加锁。 可见乐观锁加锁的时间要比悲观锁短，乐观锁可以用较大的锁粒度获得较好的并发访问性能。但是如果第二个用户恰好在第一个用户提交更改之前读取了该对象，那 么当他完成了自己的更改进行提交时，数据库就会发现该对象已经变化了，这样，第二个用户不得不重新读取该对象并作出更改。这说明在乐观锁环境中，会增加并 发用户读取对象的次数。