Hibernate.lock()：悲观锁与乐观锁详解

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。