Hibernate.lock():悲观锁与乐观锁详解

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Hibernate.lock()方法是Hibernate ORM框架中用于数据并发控制的关键组件,它提供了两种主要的锁定策略:悲观锁和乐观锁。这两种锁在设计上反映了数据库事务处理中的两种不同假设。 1. **悲观锁(Pessimistic Locking)** - 悲观锁是对数据被修改持保守态度,假设任何时候都有其他用户可能在并发操作相同的数据。Hibernate的悲观锁通常在执行`LockMode`设置时使用,如`LockMode.UPGRADE`。当调用`session.createQuery(sql).setLockMode("对象", LockMode.UPGRADE);`时,Hibernate会在查询之前向数据库发出带有`forupdate`子句的SQL(如`select * from account where name = 'Erica' for update`),确保在当前事务期间对该记录拥有排他锁,防止其他事务修改数据,直到事务提交。 - 注意,悲观锁要求在查询生成SQL语句之前设置锁模式,否则即使使用了`forupdate`,如果数据已提前通过其他查询加载,实际的数据库层面加锁并未生效。然而,在低并发场景下,这种机制可以提供较好的数据一致性保障,但在高并发环境中,可能导致性能瓶颈。 2. **乐观锁(Optimistic Locking)** - 乐观锁假设并发修改数据的情况较少,因此不预先在数据库层面上加锁。相反,它依赖于应用层面的版本控制或时间戳机制来检测冲突。例如,当一个客户端读取数据并操作后,下次再读取时检查数据的版本是否已发生变化。如果发生变化,则认为数据已被其他事务更新,此时需要回滚操作或重试。 - 乐观锁的优势在于避免了不必要的锁竞争,提高了系统的并发性能,但增加了程序复杂性,因为需要在应用程序中实现冲突检测和处理逻辑。乐观锁适用于对数据一致性要求不高、预期并发访问较少的场景。 总结来说,Hibernate.lock()方法根据业务需求选择悲观锁还是乐观锁,以平衡数据一致性与系统性能之间的矛盾。在并发较高的分布式系统中,乐观锁更倾向于通过牺牲部分数据一致性换取更高的吞吐量,而悲观锁则更倾向于保证数据一致性,可能带来性能上的损耗。理解和使用合适的锁策略是开发分布式系统时的关键技能。
2023-06-10 上传