我們知道，mysql的innodb采用的是行鎖，而且采用了多版本並發控制來提高讀操作的性能。

什么是多版本並發控制呢？其實就是在每一行記錄的后面增加兩個隱藏列，記錄創建版本號和刪除版本號，

而每一個事務在啟動的時候，都有一個唯一的遞增的版本號。

1、在插入操作時：記錄的創建版本號就是事務版本號。

比如我插入一條記錄, 事務id 假設是1 ，那么記錄如下：也就是說，創建版本號就是事務版本號。

id	name	create version	delete version
1	test	1

2、在更新操作的時候，采用的是先標記舊的那行記錄為已刪除，並且刪除版本號是事務版本號，然后插入一行新的記錄的方式。

比如，針對上面那行記錄，事務Id為2 要把name字段更新

update table set name= 'new_value' where id=1;

id	name	create version	delete version
1	test	1	2
1	new_value	2

3、刪除操作的時候，就把事務版本號作為刪除版本號。比如

delete from table where id=1;

id	name	create version	delete version
1	new_value	2	3

4、查詢操作：

從上面的描述可以看到，在查詢時要符合以下兩個條件的記錄才能被事務查詢出來：

1）InnoDB只查找版本早於當前事務版本的數據行（也就是，行的系統版本號小於或等於事務的系統版本號），這樣可以確保事務讀取的行，只么是在事務開始前已經存在的，要么是事務自身插入或者修改過的。

2）行的刪除版本要么未定義，要么大於當前事務版本號。這可以確保事務讀取到的行，在事務開始之前未被刪除。

這樣就保證了各個事務互不影響。從這里也可以體會到一種提高系統性能的思路，就是：

通過版本號來減少鎖的爭用。

另外，只有read-committed和 repeatable-read 兩種事務隔離級別才能使用mVcc

read-uncommited由於是讀到未提交的，所以不存在版本的問題

而serializable 則會對所有讀取的行加鎖。

應用場景：

悲觀鎖：Synchroinzed 和Reentrant 都是悲觀鎖，傳統的關系型數據庫里邊就用到了很多這種鎖機制，比如行鎖，表鎖等，讀鎖，寫鎖等，都是在做操作之前先上鎖。

樂觀鎖：數據庫的多版本並發控制，MVCC，就是典型的樂觀鎖。

樂觀鎖和悲觀鎖的機制：
1. 樂觀鎖是一種思想，具體實現是，表中有一個版本字段，第一次讀的時候，獲取到這個字段。處理完業務邏輯開始更新的時候，需要再次查看該字段的值是否和第一次的一樣。如果一樣更新，反之拒絕。之所以叫樂觀，因為這個模式沒有從數據庫加鎖。
2. 悲觀鎖是讀取的時候為后面的更新加鎖，之后再來的讀操作都會等待。這種是數據庫鎖

樂觀鎖優點程序實現，不會存在死鎖等問題。它解決不了臟讀的問題，他的適用場景也相對樂觀。阻止不了除了程序之外的數據庫操作。

悲觀鎖是數據庫實現，他阻止一切數據庫操作。

再來說更新數據丟失，所有的讀鎖都是為了保持數據一致性。樂觀鎖如果有人在你之前更新了，你的更新應當是被拒絕的，可以讓用戶從新操作。悲觀鎖則會等待前一個更新完成。這也是區別。具體業務具體分析

樂觀鎖

　　樂觀鎖(Optimistic Lock), 顧名思義，就是很樂觀，每次去拿數據的時候都認為別人不會修改，所以不會上鎖，但是在更新的時候會判斷一下在此期間別人有沒有去更新這個數據，可以使用版本號等機制。樂觀鎖適用於多讀的應用類型，這樣可以提高吞吐量，像數據庫如果提供類似於write_condition機制的其實都是提供的樂觀鎖。
　　CAS便是樂觀鎖技術，當多個線程嘗試使用CAS同時更新同一個變量時，只有其中一個線程能更新變量的值，而其它線程都失敗，失敗的線程並不會被掛起，而是被告知這次競爭中失敗，並可以再次嘗試。
　　CAS有3個操作數，內存值V，舊的預期值A，要修改的新值B。當且僅當預期值A和內存值V相同時，將內存值V修改為B，否則什么都不做。

　　JVM對CAS的支持

悲觀鎖

　　悲觀鎖(Pessimistic Lock), 顧名思義，就是很悲觀，每次去拿數據的時候都認為別人會修改，所以每次在拿數據的時候都會上鎖，這樣別人想拿這個數據就會block直到它拿到鎖。傳統的關系型數據庫里邊就用到了很多這種鎖機制，比如行鎖，表鎖等，讀鎖，寫鎖等，都是在做操作之前先上鎖。
　　比如說synchronized就是一種獨占鎖，他假設最壞的情況，並且只有在確保其它線程不會造成干擾的情況下執行，會導致其它所有需要鎖的線程掛起，等待持有鎖的線程釋放鎖。

　　缺點：
　　由於在進程掛起和恢復執行過程中存在着很大的開銷。當一個線程正在等待鎖時，它不能做任何事。舉個栗子，如果一個線程需要某個資源，但是這個資源的占用時間很短，當線程第一次搶占這個資源時，可能這個資源被占用，如果此時掛起這個線程，可能立刻就發現資源可用，然后又需要花費很長的時間重新搶占鎖，時間代價就會非常的高。

悲觀鎖(Pessimistic Lock), 顧名思義，就是很悲觀，每次去拿數據的時候都認為別人會修改，所以每次在拿數據的時候都會上鎖，這樣別人想拿這個數據就會block直到它拿到鎖。傳統的關系型數據庫里邊就用到了很多這種鎖機制，比如行鎖，表鎖等，讀鎖，寫鎖等，都是在做操作之前先上鎖。

典型的沖突有：

丟失更新：一個事務的更新覆蓋了其它事務的更新結果，就是所謂的更新丟失。例如：用戶A把值從6改為2，用戶B把值從2改為6，則用戶A丟失了他的更新。
臟讀：當一個事務讀取其它完成一半事務的記錄時，就會發生臟讀取。例如：用戶A,B看到的值都是6，用戶B把值改為2，用戶A讀到的值仍為6。

為了解決這些並發帶來的問題。我們需要引入並發控制機制。

並發控制機制

　　悲觀鎖：假定會發生並發沖突，屏蔽一切可能違反數據完整性的操作。[1]

　　樂觀鎖：假設不會發生並發沖突，只在提交操作時檢查是否違反數據完整性。[1] 樂觀鎖不能解決臟讀的問題。

樂觀鎖介紹：

　　樂觀鎖（ Optimistic Locking ）相對悲觀鎖而言，樂觀鎖假設認為數據一般情況下不會造成沖突，所以在數據進行提交更新的時候，才會正式對數據的沖突與否進行檢測，如果發現沖突了，則讓返回用戶錯誤的信息，讓用戶決定如何去做。那么我們如何實現樂觀鎖呢，一般來說有以下2種方式：

　　1.使用數據版本（Version）記錄機制實現，這是樂觀鎖最常用的一種實現方式。何謂數據版本？即為數據增加一個版本標識，一般是通過為數據庫表增加一個數字類型的 “version” 字段來實現。當讀取數據時，將version字段的值一同讀出，數據每更新一次，對此version值加一。當我們提交更新的時候，判斷數據庫表對應記錄的當前版本信息與第一次取出來的version值進行比對，如果數據庫表當前版本號與第一次取出來的version值相等，則予以更新，否則認為是過期數據。用下面的一張圖來說明：

如上圖所示，如果更新操作順序執行，則數據的版本（version）依次遞增，不會產生沖突。但是如果發生有不同的業務操作對同一版本的數據進行修改，那么，先提交的操作（圖中B）會把數據version更新為2，當A在B之后提交更新時發現數據的version已經被修改了，那么A的更新操作會失敗。

2.樂觀鎖定的第二種實現方式和第一種差不多，同樣是在需要樂觀鎖控制的table中增加一個字段，名稱無所謂，字段類型使用時間戳（timestamp）, 和上面的version類似，也是在更新提交的時候檢查當前數據庫中數據的時間戳和自己更新前取到的時間戳進行對比，如果一致則OK，否則就是版本沖突。

使用舉例：以MySQL InnoDB為例

還是拿之前的實例來舉：商品goods表中有一個字段status，status為1代表商品未被下單，status為2代表商品已經被下單，那么我們對某個商品下單時必須確保該商品status為1。假設商品的id為1。

下單操作包括3步驟：

1.查詢出商品信息

select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}

2.根據商品信息生成訂單

3.修改商品status為2

update t_goods 

set status=2,version=version+1where id=#{id} and version=#{version};

　　那么為了使用樂觀鎖，我們首先修改t_goods表，增加一個version字段，數據默認version值為1。

　　t_goods表初始數據如下：

　　對於樂觀鎖的實現，我使用MyBatis來進行實踐，具體如下：

Goods實體類：

/**
 * ClassName: Goods <br/>
 * Function: 商品實體. <br/>*/public class Goods implements Serializable {    /**
     * serialVersionUID:序列化ID.     */
    private static final long serialVersionUID = 6803791908148880587L;    
    /**
     * id:主鍵id.     */
    private int id;    
    /**
     * status:商品狀態：1未下單、2已下單.     */
    private int status;    
    /**
     * name:商品名稱.     */
    private String name;    
    /**
     * version:商品數據版本號.     */
    private int version;
    
    @Override    public String toString(){        return "good id:"+id+",goods status:"+status+",goods name:"+name+",goods version:"+version;
    }    //setter and getter}

GoodsDao

/**
 * updateGoodsUseCAS:使用CAS(Compare and set)更新商品信息
 * @param goods 商品對象
 * @return 影響的行數 */int updateGoodsUseCAS(Goods goods);

mapper.xml

<update id="updateGoodsUseCAS" parameterType="Goods">
    <![CDATA[
        update t_goods
        set status=#{status},name=#{name},version=version+1
        where id=#{id} and version=#{version}    ]]></update>

GoodsDaoTest測試類

@Testpublic void goodsDaoTest(){    int goodsId = 1;    //根據相同的id查詢出商品信息，賦給2個對象
    Goods goods1 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId);
    Goods goods2 = this.goodsDao.getGoodsById(goodsId);    
    //打印當前商品信息    System.out.println(goods1);
    System.out.println(goods2);    
    //更新商品信息1
    goods1.setStatus(2);//修改status為2
    int updateResult1 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1);
    System.out.println("修改商品信息1"+(updateResult1==1?"成功":"失敗"));    
    //更新商品信息2
    goods1.setStatus(2);//修改status為2
    int updateResult2 = this.goodsDao.updateGoodsUseCAS(goods1);
    System.out.println("修改商品信息2"+(updateResult2==1?"成功":"失敗"));
}

輸出結果：

good id:1,goods status:1,goods name:道具,goods version:1  
good id:1,goods status:1,goods name:道具,goods version:1  
修改商品信息1成功  
修改商品信息2失敗

說明：

　　在GoodsDaoTest測試方法中，我們同時查出同一個版本的數據，賦給不同的goods對象，然后先修改good1對象然后執行更新操作，執行成功。然后我們修改goods2，執行更新操作時提示操作失敗。此時t_goods表中數據如下：

mysql> select * from t_goods;+----+--------+------+---------+| id | status | name | version |+----+--------+------+---------+|  1 |      2 | 道具 |       2 ||  2 |      2 | 裝備 |       2 |+----+--------+------+---------+2 rows in setmysql>

我們可以看到 id為1的數據version已經在第一次更新時修改為2了。所以我們更新good2時update where條件已經不匹配了，所以更新不會成功，具體sql如下：

update t_goods 
set status=2,version=version+1where id=#{id} and version=#{version};

這樣我們就實現了樂觀鎖

悲觀鎖應用

需要使用數據庫的鎖機制，比如SQL SERVER 的TABLOCKX（排它表鎖）此選項被選中時，SQL Server 將在整個表上置排它鎖直至該命令或事務結束。這將防止其他進程讀取或修改表中的數據。

SqlServer中使用

Begin Tran
select top 1 @TrainNo=T_NO
         from Train_ticket   with (UPDLOCK)   where S_Flag=0

      update Train_ticket
         set T_Name=user,
             T_Time=getdate(),
             S_Flag=1
         where T_NO=@TrainNo
commit

我們在查詢的時候使用了with (UPDLOCK)選項,在查詢記錄的時候我們就對記錄加上了更新鎖,表示我們即將對此記錄進行更新. 注意更新鎖和共享鎖是不沖突的,也就是其他用戶還可以查詢此表的內容,但是和更新鎖和排它鎖是沖突的.所以其他的更新用戶就會阻塞.

參考：樂觀鎖與悲觀鎖——解決並發問題

參考：mysql 的MVCC(多版本並發控制)

參考：多版本並發控制