㈠ 操作oracle数据时报乐观锁异常
户A打开应用的界面，看到数据库的某条记录
b.用户B打开应用的界面，看到同样一条记录
c. 用户A对记录做了修改
d. 对于web应用而言[假设没有应用comet类似技术]，通常B不知道这个修改，这时B也对同样这条记录做修改，那B就有可能覆盖A做的修改;
这个问题在数据库中被称为丢失更新问题
2.我自己对这个问题的理解过程是这样的：
a. 不知道这个问题
我在做开发好长时间之后才意识到这个问题，意识到这个问题之后，我后来发现很长一段时间内都没真正搞明白为什么这是个问题-_- 而且我发现现在周围的很多同事，尤其是新毕业的学生，其实也一直过了很长时间都没明白这个问题，这说明吧不知道这个丢失更新问题是一个非常普遍的问题：)
b.用信号量以及操作之前再次验证的方法解决
最开始的时候，测试发现了这样一个问题，要求解决，我把操作系统的教科书搬来，对照着写了一个信号量semaphore类[那时候还是jdk 1.4.2，jdk里面没有concurrent包]，花了好长时间测试这个semaphore的实现是正确的[重复发明轮子的血泪史..]，
然后用来控制这个操作，每次操作前获取信号量，然后验证，再做真正的数据库操作。。。相当于在应用层每次都只做一件事。
c. 再次理解
再后来，我看了Tom的这本9i和10g的书，书中提到前面的丢失更新过程，大概有点明白为什么这是个问题
.png
但是其实我有个疑问，对于数据库中的记录而言，A做的修改本来就有可能被B覆盖的，为什么这会是一个丢失更新问题呢? 正好项目里面又出现了类似的情况，我仔细观察了下，终于明白为什么这是个问题，以及为什么要使用对应的乐观锁悲观锁方案了。下面对此做详细说明
3. 一个比较清楚的场景
下面这个假设的实际场景可以比较清楚的帮助我们理解这个问题：
假设当当网上用户下单买了本书，这时数据库中有条订单号为001的订单，其中有个status字段是’有效’,表示该订单是有效的;
后台管理人员查询到这条001的订单，并且看到状态是有效的
用户发现下单的时候下错了，于是撤销订单，假设运行这样一条sql: update order_table set status = ‘取消’ where order_id = 001;
后台管理人员由于在b这步看到状态有效的，这时，虽然用户在c这步已经撤销了订单，可是管理人员并未刷新界面，看到的订单状态还是有效的，于是点击”发货”按钮，将该订单发到物流部门，同时运行类似如下SQL，将订单状态改成已发货:update order_table set status = ‘已发货’ where order_id = 001
如果当当的系统这样实现，显然不对了，肯定要挨骂了，明明已经取消了订单，为什么还会发货呢?而且确实取消订单的操作发生在发货操作之前啊。 因为在这样的实现下，后台管理人员无论怎么做都有可能会出错，因为他打开系统看到有效的订单和他点发货之间肯定有个时间差，在这个时间差的时候总是存在用户取消订单的可能。
4. 当时的详细解决方法。几年前当测试人员告诉我系统存在这个问题的时候，我的解决方法是这样的， 首先，先把操作系统的教科书搬来，然后对照着了一个semaphore,然后反复测试各种情况证明写的是正确的; 然后，
1. 获取一个信号量，保证每次只能有一个线程进入下面的步骤
2. 检查数据库，看这条订单是否状态是有效的
a. 如果有效则继续，进入发货步骤 b) 如果无效则返回，释放信号量，告诉用户状态已经发生改变
3. 发货，释放信号量
看到这里，也许很多人要骂我蠢了，直接把SQL语句改成下面这样吧就可以了么? update order_table set status = ‘已发货’ where order_id = 001 and status = ‘有效’ 是的，的确是这样。虽然我当时的项目的情况比和这个稍微复杂一点，涉及到多张表格，不能直接这么做，但当时的确不知道这个更新丢失问题，也没想到合适的类似方式，于是就在应用层做了这么一个每次实际上只能有一个用户在做真正的更新这样一个方式来解决，这样做的结果是，在应用层单独做了类似这么一个锁的机制。我记得当时的项目毕业答辩的时候，老师问我同步的这个问题不直接用数据库的锁的方案来解决?我当时胡乱回答了下，后来想起来，其实压根没理解老师的意思-_- 而且这样做有一个问题，假设在特殊情况下，这条订单被DBA直接修改了，没有经过应用，那么应用做这个操作也会是错的，因为在2.a到3之前的这段时间，有可能正好是DBA直接修改的时候。那么3做的操作也是不对的。 而且，现实情况是在后来的几年开发过程中，我也的确在一些不同的项目代码中看到，其他很多人也在使用类似的代码解决测试人员告诉他们的这些同步问题-_-
5.正确而简洁的解决方法
问题清楚了，也说明了我曾经使用的解决方案也是一个简洁直接的解决方案，纯粹是把简单问题复杂化，下面说说实际有效的解决方案; 就这个丢失更新问题，可以通过数据库的锁来实现，基本两种思路，一种是悲观锁，另外一种是乐观锁; 简单的说就是一种假定这样的问题是高概率的，最好一开始就锁住，免得更新老是失败;另外一种假定这样的问题是小概率的，最后一步做更新的时候再锁住，免得锁住时间太长影响其他人做有关操作;
6. 乐观锁的方法
这里先说web开发中常用的乐观锁的方法：
1.很简单，就是使用前面所说的这样一条SQL，这其实是所谓使用”前镜像”的方式来保证需要更新的数据是符合要求的，
update order_table set status = ‘已发货’ where order_id = 001 and status = ‘有效’ Tom的书上举的例子是对所有列做更新，所以他的SQL大致如下 Update table set col1 = newcol1value, col2 = newcol2value…. where col1 = oldcol1value and col2 = oldcol2value…. 这个我觉得需要根据应用具体分析，如果需要判断所有的值，那就判断所有的值，如果只关心其中一个或部分值，那只需要取相关的值就好了，就比如这里的订单的状态
2.使用版本列[比如时间戳
这个方法比较简单，也最常用，就是在数据库表格中加一列last_modified_date，就是最后更新的时间，每次更新的时候都将这列设成systimestamp，当前系统时间;
然后每次更新的时候，就改成这样 Update table set col = newvalue where id = ** and last_modified_date = old last_modified_date 这样，就可以检验出数据库的值是否在上次查看和这次更新的时候发生了变化，如果发生了变化，那么last_modified_date就变化了，以后的更新就会返回更新了0行，系统就可以通知用户数据发生了变化，然后选择刷新数据或者其他流程。
至于这个last_modified_date的维护，可以选择让应用每次都维护这个值，或者是使用存储过程来包装更新的操作，或者是使用触发器来更新相关的值。几种方法各有利弊，比如应用维护需要保证每段相关代码都正确的维护了这个值;存储过程有一定的开销，通常很多开发对写存储过程可能也不熟练;触发器是简单的实现，但是也是有开销的。具体使用哪种方法需要根据实际情况具体取舍。
3.使用校验或Hash值
这种方法和前面的方法类似，无非是根据其他有实际意义的列来计算出一个虚拟的列，我个人觉得TOM在介绍这个纯粹是介绍了一种”奇技淫巧”，反正我是在实际过程中不知道哪里会需要这样的解决方案，或许也是因为我知道的太少了吧：)
4.使用Oracle 10g的ORA_ROWSCN
这个就是利用10g的一个ora_rowscn特性，可以对每行做精确追踪，不过这个要求在create table的时候就指定相关参数，表格如果创建了以后就不能用alter table来修改了，因为这依赖于物理的实际存储。 同样，我觉得这也可以归为”奇技淫巧”一类; 具体如果有兴趣了解详情的话，可以参考Tom的书
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㈡ 乐观锁的实现
Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实宽粗现。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。 首慎尺镇先为 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"
>
……
</class>
</hibernate-mapping>
optimistic-lock 属性有如下可选取值：
Ø none
无乐观锁
Ø version
通过版本机制实现乐观锁
Ø dirty
通过检查发生变动过的属性实现乐观锁
Ø all
通过检查所有属性实现乐观锁
其中通过 version 实现的乐观锁机制是 Hibernate 官方推荐的乐观锁实现，同时也
是 Hibernate 中，目前唯一在数据对象脱离 Session 发生修改的情况下依然有效的锁机
制。因此，一般情况下，我们困携都选择 version 方式作为 Hibernate 乐观锁实现机制。 添加一个 Version 属性描述符
<hibernate-mapping>
<class
name="org.hibernate.sample.TUser"
table="t_user"
dynamic-update="true"
dynamic-insert="true"
optimistic-lock="version"
>
<id
name="id"
column="id"
type="java.lang.Integer"
>
<generator class="native">
</generator>
</id>
<version
column="version"
name="version"
type="java.lang.Integer"
/>
……
</class>
</hibernate-mapping>
注意 version 节点必须出现在 ID 节点之后。
这里我们声明了一个 version 属性，用于存放用户的版本信息，保存在 TUser 表的version 字段中。
此时如果我们尝试编写一段代码，更新 TUser 表中记录数据，如：
Criteria criteria = session.createCriteria(TUser.class);
criteria.add(Expression.eq("name","Erica"));
List userList = criteria.list();
TUser user =(TUser)userList.get(0);
Transaction tx = session.beginTransaction();
user.setUserType(1); // 更新 UserType 字段
tx.commit();
每次对 TUser 进行更新的时候，我们可以发现，数据库中的 version 都在递增。而如果我们尝试在 tx.commit 之前，启动另外一个 Session ，对名为 Erica 的用户进行操作，以模拟并发更新时的情形：
Session session= getSession();
Criteria criteria = session.createCriteria(TUser.class);
criteria.add(Expression.eq("name","Erica"));
Session session2 = getSession();
Criteria criteria2 = session2.createCriteria(TUser.class);
criteria2.add(Expression.eq("name","Erica"));
List userList = criteria.list();
List userList2 = criteria2.list();TUser user =(TUser)userList.get(0);
TUser user2 =(TUser)userList2.get(0);
Transaction tx = session.beginTransaction();
Transaction tx2 = session2.beginTransaction();
user2.setUserType(99);
tx2.commit();
user.setUserType(1);
tx.commit();
执行以上代码，代码将在 tx.commit() 处抛出 StaleObjectStateException 异常，并指出版本检查失败，当前事务正在试图提交一个过期数据。通过捕捉这个异常，我们就可以在乐观锁校验失败时进行相应处理。
㈢ mysql如何实现乐观锁
乐观锁与悲观锁不同的是，它是一种歼族逻辑上的锁，而不需要数据库提供锁机制来氏肆弊支持
当数据很重要，回滚或重试一次需要很大的开销时，需要保证操作的ACID性质，此时应该采用悲观锁
而当数据对即时的一致性要求不高，重试一次不太影响整体性能时，可以采用乐观锁来保证最终一致性，同时有利于提高并发性
通常，乐观锁采用版本号/时间戳的形式实现：给数据额外增加一个版本号字段进行控制；更新时，若提交的数据所带的版本号与当前记录的版本号一致，则允许变更执行并更新版本号；若不一致，则意味着产生冲突，根据业务需求直接丢弃并返回失败，或者尝试合并
在MySQL的实践中，常见的一种使用乐观锁的方法，是在需要使用乐观锁的表中，新增一个version字段
例如：
create table proct_amount (
id int not null primary key auto_increment,
proct_name varchar(64) not null,
selling_amount int not null,
storing_amount int not null,
version int not null
);
当需要更新销售中的商品数量（selling_amount）时，使用如下的SQL语句：
update proct_amount set selling_amount = #{selling_amount}, version = #{new_version} where id=#{id} and version = #{old_version};
若该语句返回1，则表示更新成功；若返回0，则表示前后的version不一致，产生冲突，更新失败
对于更新仓库中的商品数据（storing_amount）时，也是同理
不过，这样为每行记录都统一设置一个version字段的乐观锁方式，存在一个问题：上例中，如果同时需要单独对selling_amount及storing_amount进行update（两雹扰条SQL语句分别单独执行），那么后执行的一条会因为先执行的一条更新了version字段而失败，而这种失败显然是没有必要的，白白浪费了开销
一种比较好的方式是为每个需要乐观锁的字段单独设置版本号，例如对上例的改造：
create table proct_amount (
id int not null primary key auto_increment,
proct_name varchar(64) not null,
selling_amount int not null,
selling_version int not null,
storing_amount int not null,
storing_version int not null
);
selling_amount和storing_amount分别拥有自己的乐观锁版本号（selling_version和storing_version），更新时分别只关注自己的版本号，这样就不会因为版本号被其它字段修改而失败，提高了并发性
㈣ 数据库死锁处理方法
mysql数据谨银库死锁解决方法如下：
1、对于按钮等控件，点击后使其立刻失效，不让用户重复点击，避免对同时对同一条记录操作。
2、使用乐观锁进行控制。乐观锁大多是基于数祥核宴据版本（Version）记录机制实现。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。乐观锁机制避免了长事务中的数据 库加锁开销（用户A和用户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。Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁氏带实现。需要注意的是，由于乐观锁机制是在系统中实现，来自外部系统的用户更新操作不受系统的控制，因此可能会造 成脏数据被更新到数据库中。
㈤ 如何实现乐观锁，如何避免aba问题
悲观锁数据库面锁住 类似for update查询
乐观锁数据库端锁住
程序控制
说Mybatis我知道
乐观锁般
比数据库慧者宏条记录
给加版本号
同2查询数据要修改
第先查事走
第二查给改
候前册看
第查数据版嫌谨本号比1
第二查1 改数据版本号变2
候第继续修改数据
版本号1 比2低
候告诉数据期
乐观锁概意思
种思路
㈥ mysql中的乐观锁和悲观锁怎么用
关于mysql中的乐观锁和悲观锁面试的时候被问到的概率还是比较大的。
mysql的悲观锁：
其实理解起来非常简单，当数据被外界修改持保守态度，包括自身系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理，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，但是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，即使在自身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。
来点实际的，当我们使用悲观锁的时候我们首先必须关闭mysql数据库的自动提交属性，因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。
关闭命令为：set autocommit=0;
悲观锁可以使用select…for update实现，在执行的时候会锁定数据，虽然会锁定数据，但是不影响其他事务的普通查询使用。此处说普通查询就是平时我们用的：select * from table 语句。在我们使用悲观锁的时候事务中的语句例如：
//开始事务
begin;/begin work;/start transaction; (三选一)
//查询信息
select * from order where id=1 for update;
//修改信息
update order set name='names';
//提交事务
commit;/commit work;(二选一)
此处的查询语句for update关键字，在事务中只有SELECT ... FOR UPDATE 或LOCK IN SHARE MODE 同一条数据时会等待其它事务结束后才执行，一般的SELECT查询则不受影响。
执行事务时关键字select…for update会锁定数据，防止其他事务更改数据。但是锁定数据也是有规则的。
查询条件与锁定范围：
1、具体的主键值为查询条件
比如查询条件为主键ID=1等等，如果此条数据存在，则锁定当前行数据，如果不存在，则不锁定。
2、不具体的主键值为查询条件
比如查询条件为主键ID>1等等，此时会锁定整张数据表。
3、查询条件中无主键
会锁定整张数据表。
4、如果查询条件中使用了索引为查询条件
明确指定索引并且查到，则锁定整条数据。如果找不到指定索引数据，则不加锁。
悲观锁的确保了数据的安全性，在数据被操作的时候锁定数据不被访问，但是这样会带来很大的性能问题。因此悲观锁在实际开发中使用是相对比较少的。
mysql的乐观锁：
相对悲观锁而言，乐观锁假设数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。
一般来说，实现乐观锁的方法是在数据表中增加一个version字段，每当数据更新的时候这个字段执行加1操作。这样当数据更改的时候，另外一个事务访问此条数据进行更改的话就会操作失败，从而避免了并发操作错误。当然，还可以将version字段改为时间戳，不过原理都是一样的。
例如有表student，字段：
id,name,version
1 a 1
当事务一进行更新操作：update student set name='ygz' where id = #{id} and version = #{version};
此时操作完后数据会变为id = 1,name = ygz,version = 2，当另外一个事务二同样执行更新操作的时候，却发现version != 1，此时事务二就会操作失败，从而保证了数据的正确性。
悲观锁和乐观锁都是要根据具体业务来选择使用，本文仅作简单介绍。
㈦ java多用户同时修改一条数据时乐观锁怎么用的
你说的这个version是mysql底层的锁机制提供的，并不是java提供的。
使用数据版本（Version）记录机制实现，这是mysql乐观锁最常用的一种实现方式。所谓的数据版本就是给数据增加一个版本标识，一般是通过为数据库表清念增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。当读取数据时，将version字段的值一同读出，数据每更新一次，对此version值加1。当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来散正州的version值进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新，否冲蔽则认为是过期数据，版本号重新读取再做更新。
㈧ 什么是乐观锁
hibernate中两种锁机制: 悲观锁,乐观锁.
悲观锁:采用数据库本身的锁机制,for update或no wait
优点:处理并发彻底,并发处理比较好
缺点:当一个用户锁定记录的时候,其它用户都不能使用了,容易造成长时间的等待.
乐观锁:是Hibernate自己实现的,采用版本控制的方式实现处理并发.
1.添加version元素
2.声明使用版本控制的方式实现乐观锁optimistic-lock="version"
<hibernate-mapping>
<class name="..." table="..." catalog="..." optimistic-lock="version"></class></hibernate-mapping>