乐观锁顾名思义就是在操作时很乐观，这数据只有我在用，我先尽管用，最后发现不行时就回滚。
悲观锁在操作时很悲观，生怕数据被其他人更新掉，我就先将其先锁住，让别人用不了，我操作完成后再释放掉。
悲观锁需要数据库级别上的的实现，程序中是做不到的，如果在长事务环境中，数据会一直被锁住，导致并发性能大大地降低。
锁（locking）
业务逻辑的实现过程中，往往需要保证数据访问的排他性。如在金融系统的日终结算 处理中，我们希望针对某个cut-off时间点的数据进行处理，而不希望在结算进行过程中 （可能是几秒种，也可能是几个小时），数据再发生变化。此时，我们就需要通过一些机制来保证这些数据在某个操作过程中不会被外界修改，这样的机制，在这里，也就是所谓 的“锁”，即给我们选定的目标数据上锁，使其无法被其他程序修改。 Hibernate支持两种锁机制：即通常所说的“悲观锁（Pessimistic Locking）” 和“乐观锁（Optimistic Locking）”。
一 ：悲观锁（Pessimistic Locking）
悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定 状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能 真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系 统不会修改数据）。 一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用： select * from account where name=”Erica” for update 这条sql 语句锁定了account 表中所有符合检索条件（name=”Erica”）的记录。 本次事务提交之前（事务提交时会释放事务过程中的锁），外界无法修改这些记录。 Hibernate的悲观锁，也是基于数据库的锁机制实现。 下面的代码实现了对查询记录的加锁：
1 String hqlStr = " from TUser as user where user.name=’Erica’ " ;
2 Query query = session.createQuery(hqlStr);
3 query.setLockMode( " user " ,LockMode.UPGRADE); // 加锁
4 List userList = query.list(); // 执行查询，
获取数据 query.setLockMode 对查询语句中特定别名所对应的记录进行加锁（我们为 TUser类指定了一个别名“user”），这里也就是对返回的所有user记录进行加锁。 观察运行期Hibernate生成的SQL语句：
1 select tuser0_.id as id, tuser0_.name as name, tuser0_.group_id as group_id, tuser0_.user_type as user_type, tuser0_.sex as sex from t_user tuser0_ where (tuser0_.name = ’Erica’ ) for update
这里Hibernate通过使用数据库的for update子句实现了悲观锁机制。 Hibernate的加锁模式有：
? LockMode.NONE ： 无锁机制。
? LockMode.WRITE ：Hibernate在Insert和Update记录的时候会自动 获取。
? LockMode.READ ： Hibernate在读取记录的时候会自动获取。
以上这三种锁机制一般由Hibernate内部使用，如Hibernate为了保证Update 过程中对象不会被外界修改，会在save方法实现中自动为目标对象加上WRITE锁。
? LockMode.UPGRADE ：利用数据库的for update子句加锁。
? LockMode. UPGRADE_NOWAIT ：Oracle的特定实现，利用Oracle的for update nowait子句实现加锁。
上面这两种锁机制是我们在应用层较为常用的，加锁一般通过以下方法实现：
Criteria.setLockMode
Query.setLockMode
Session.lock
注意，只有在查询开始之前（也就是Hiberate 生成SQL 之前）设定加锁，才会 真正通过数据库的锁机制进行加锁处理，否则，数据已经通过不包含for update 子句的Select SQL加载进来，所谓数据库加锁也就无从谈起。
二 ：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。 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。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 版本号大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，将数据版本号加一（version=2），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大 于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录version更新为2。
4： 操作员B完成了操作，也将版本号加一（version=2）试图向数据库提交数 据（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2，数据库记录当前版本也为2，不满足“提交版本必须大于记 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。
1． 首先为TUser的class描述符添加optimistic-lock属性：
< hibernate - mapping >
< class
name = " org.hibernate.sample.TUser "
table = " t_user "
dynamic - update = " true "
dynamic - insert = " true "
optimistic - lock = " version "
>
</ hibernate - mapping >
optimistic-lock属性有如下可选取值：
? none 无乐观锁
? version 通过版本机制实现乐观锁
? dirty 通过检查发生变动过的属性实现乐观锁
? all 通过检查所有属性实现乐