Hibernate锁机制_悲观锁和乐观锁
数据库乐观锁和悲观锁的理解和实现（转载总结）
数据库乐观锁和悲观锁的理解和实现（转载总结）数据的锁定分为两种，第⼀种叫作悲观锁，第⼆种叫作乐观锁。
1、悲观锁，就是对数据的冲突采取⼀种悲观的态度，也就是说假设数据肯定会冲突，所以在数据开始读取的时候就把数据锁定住。
【数据锁定：数据将暂时不会得到修改】2、乐观锁，认为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，才会正式对数据的冲突与否进⾏检测，如果发现冲突了，则让⽤户返回错误的信息。
让⽤户决定如何去做。
理解：1. 乐观锁是⼀种思想，具体实现是，表中有⼀个版本字段，第⼀次读的时候，获取到这个字段。
处理完业务逻辑开始更新的时候，需要再次查看该字段的值是否和第⼀次的⼀样。
如果⼀样更新，反之拒绝。
之所以叫乐观，因为这个模式没有从数据库加锁。
2. 悲观锁是读取的时候为后⾯的更新加锁，之后再来的读操作都会等待。
这种是数据库锁乐观锁优点程序实现，不会存在死锁等问题。
他的适⽤场景也相对乐观。
阻⽌不了除了程序之外的数据库操作。
悲观锁是数据库实现，他阻⽌⼀切数据库操作。
再来说更新数据丢失，所有的读锁都是为了保持数据⼀致性。
乐观锁如果有⼈在你之前更新了，你的更新应当是被拒绝的，可以让⽤户从新操作。
悲观锁则会等待前⼀个更新完成。
这也是区别。
具体业务具体分析实现：⼀、悲观锁1、排它锁，当事务在操作数据时把这部分数据进⾏锁定，直到操作完毕后再解锁，其他事务操作才可操作该部分数据。
这将防⽌其他进程读取或修改表中的数据。
2、实现：⼤多数情况下依靠数据库的锁机制实现⼀般使⽤ select ...for update 对所选择的数据进⾏加锁处理，例如select * from account where name=”Max” for update，这条sql 语句锁定了account 表中所有符合检索条件（name=”Max”）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。
⼆、乐观锁1、如果有⼈在你之前更新了，你的更新应当是被拒绝的，可以让⽤户重新操作。
乐观锁用法
乐观锁用法乐观锁是一种并发控制机制，用于在多个用户同时访问共享资源时保证数据的一致性和完整性。
乐观锁的核心思想是乐观地假设并发访问不会造成数据冲突，只有在真正发生冲突时才会进行处理。
在实际应用中，乐观锁通常用于数据库和分布式系统的数据更新操作，通过版本号、时间戳等方式来实现并发控制和冲突检测。
下面，我们将详细介绍乐观锁的用法和实现原理。
一、乐观锁的用法1. 版本号控制乐观锁常用的一种方式是通过版本号控制。
在数据库表中增加一个版本号字段，每次更新数据时都会更新版本号。
在读取数据时，将版本号一同读取出来，当数据被更新时，比较当前版本号与读取时的版本号是否一致，若一致则允许更新，否则拒绝更新并执行冲突处理。
2. 时间戳控制另一种常见的乐观锁实现方式是通过时间戳控制。
在数据表中增加一个时间戳字段，记录数据被修改的时间。
在更新数据时，将旧时间戳与当前时间戳进行比较，若相同则允许更新，否则拒绝更新并执行冲突处理。
时间戳控制可以精确到毫秒级，适用于对并发访问要求较高的场景。
3. CAS（Compare And Swap）操作CAS是一种原子性操作，通过比较并交换值来实现并发控制。
在Java中，可以使用Atomic包下的类来进行CAS操作。
在乐观锁中，通过使用CAS操作来比较并更新数据，当数据被其他线程修改时，CAS操作会失败，此时可以根据失败的情况执行相应的冲突处理逻辑。
二、乐观锁的实现原理乐观锁的实现原理主要基于并发控制和冲突检测，其目标是确保数据的一致性和完整性。
1. 并发控制乐观锁的并发控制是通过版本号、时间戳等方式来实现的。
每次更新数据时，都会比较当前版本号或时间戳与读取时的版本号或时间戳是否一致，从而判断数据是否被其他用户修改过。
若一致，则允许更新；若不一致，则拒绝更新。
通过并发控制可以有效地避免数据冲突和脏数据的产生。
2. 冲突检测乐观锁通过冲突检测来发现数据更新时的冲突情况。
当更新数据时，会先读取当前版本号或时间戳，并在更新时验证其是否一致。
JavaEE练习题(附答案)
一、名词解释（共5小题每题3分，共15分）1、MVC ：Model、View和Controller，是一个设计模式，它强制性地使应用程序的输入、处理和输出分开，三个部分以最小的耦合协同工作，以增加程序的可扩展性和可维护性；2、OGNL：Object Graphic Navigation Language（对象图导航语言），是一个开源项目，是一种功能强大的EL（表达式语言），可通过简单的表达式来访问Java对象中的属性；3、持久化：即把数据（如内存中的对象）保存到可永久保存的存储设备中（如磁盘），是将程序数据在持久状态和瞬时状态间转换的机制；4、ORM：对象关系映射，是用于将对象与对象之间的关系对应到数据库表与表之间关系的一种模式；5、通知（Advice）：定义了切面中的实现类型是指在定义好的切入点处所有执行的程序代码；6、事务：是工作中的基本逻辑单位，可以用于确保数据库能够被正确修改，避免数据只修改了一部分而导致数据不完整，或者在修改时受到用户干扰；7、POJO类：POJO（Plain Old Java Objects）简单的Java对象，实际就是普通JavaBeans，是为了避免和EJB混淆所创造的简称，它通指没有使用Entity Beans的普通java对象，可以把POJO作为支持业务逻辑的协助类。
8、AOP：面向切面编程，可以通过预编译方式和运行期动态代理实现在不修改源代码的情况下给程序动态统一添加功能的一种技术；9、IoC：Inversion of Control（控制反转），是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，IoC的基本概念是不创建对象，但是描述创建它们的方式，在代码中不直接与对象和服务连接，但在配置文件中描述哪一个组件需要哪一项服务。
容器负责将这些联系在一起；10、HQL：Hibernate Query Language的缩写，HQL的语法很像SQL，但HQL是一种面向对象的查询语言，操作的对象是类、实例、属性等。
乐观锁和悲观锁的区别
乐观锁和悲观锁的区别乐观锁在关系数据库管理系统⾥，乐观并发控制（⼜名”乐观锁”，Optimistic Concurrency Control，缩写”OCC”）是⼀种并发控制的⽅法。
它假设多⽤户并发的事务在处理时不会彼此互相影响，各事务能够在不产⽣锁的情况下处理各⾃影响的那部分数据。
在提交数据更新之前，每个事务会先检查在该事务读取数据后，有没有其他事务⼜修改了该数据。
如果其他事务有更新的话，正在提交的事务会进⾏回滚。
乐观事务控制最早是由孔祥重（H.T.Kung）教授提出。
乐观并发控制的阶段乐观并发控制的事务包括以下阶段：1. 读取：事务将数据读⼊缓存，这时系统会给事务分派⼀个时间戳。
2. 校验：事务执⾏完毕后，进⾏提交。
这时同步校验所有事务，如果事务所读取的数据在读取之后⼜被其他事务修改，则产⽣冲突，事务被中断回滚。
3. 写⼊：通过校验阶段后，将更新的数据写⼊数据库。
乐观并发控制多数⽤于数据争⽤不⼤、冲突较少的环境中，这种环境中，偶尔回滚事务的成本会低于读取数据时锁定数据的成本，因此可以获得⽐其他并发控制⽅法更⾼的吞吐量。
相对于悲观锁，在对数据库进⾏处理的时候，乐观锁并不会使⽤数据库提供的锁机制。
⼀般的实现乐观锁的⽅式就是记录数据版本。
数据版本,为数据增加的⼀个版本标识。
当读取数据时，将版本标识的值⼀同读出，数据每更新⼀次，同时对版本标识进⾏更新。
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的版本标识进⾏⽐对，如果数据库表当前版本号与第⼀次取出来的版本标识值相等，则予以更新，否则认为是过期数据。
实现数据版本有两种⽅式，第⼀种是使⽤版本号，第⼆种是使⽤时间戳。
使⽤版本号实现乐观锁使⽤版本号时，可以在数据初始化时指定⼀个版本号，每次对数据的更新操作都对版本号执⾏+1操作。
并判断当前版本号是不是该数据的最新的版本号。
使⽤版本号实现乐观锁使⽤版本号时，可以在数据初始化时指定⼀个版本号，每次对数据的更新操作都对版本号执⾏+1操作。
互联网大厂面试题目答案
阿里篇1.1.1 如何实现一个高效的单向链表逆序输出？1.1.2 已知sqrt(2)约等于1.414，要求不用数学库，求sqrt(2)精确到小数点后10位1.1.3 给定一个二叉搜索树(BST)，找到树中第K 小的节点1.1.4 LRU缓存机制1.1.5 关于epoll和select的区别，以下哪些说法是正确的1.1.6 从innodb的索引结构分析，为什么索引的key 长度不能太长1.1.7 MySQL的数据如何恢复到任意时间点？1.1.8 NFS 和SMB 是最常见的两种NAS（Network Attached Storage）协议，当把一个文件系统同时通过NFS 和SMB 协议共享给多个主机访问时，以下哪些说法是错误的1.1.9 输入ping IP 后敲回车，发包前会发生什么？1.2.0 请解释下为什么鹿晗发布恋情的时候，微博系统会崩溃，如何解决？1.2.1 现有一批邮件需要发送给订阅顾客，且有一个集群（集群的节点数不定，会动态扩容缩容）来负责具体的邮件发送任务，如何让系统尽快地完成发送？1.2.2 有一批气象观测站，现需要获取这些站点的观测数据，并存储到Hive 中。
但是气象局只提供了api 查询，每次只能查询单个观测点。
那么如果能够方便快速地获取到所有的观测点的数据？1.2.3 如何实现两金额数据相加（最多小数点两位）1.2.4 关于并行计算的一些基础开放问题1.2.5 请计算XILINX公司VU9P芯片的算力相当于多少TOPS，给出计算过程与公式1.2.6 一颗现代处理器，每秒大概可以执行多少条简单的MOV指令，有哪些主要的影响因素1.2.7 请分析MaxCompute 产品与分布式技术的关系、当前大数据计算平台类产品的市场现状和发展趋势1.2.8 对大数据平台中的元数据管理是怎么理解的，元数据收集管理体系是怎么样的，会对大数据应用有什么样的影响1.2.9 你理解常见如阿里，和友商大数据平台的技术体系差异以及发展趋势和技术瓶颈，在存储和计算两个方面进行概述1.3.0 在云计算大数据处理场景中，每天运行着成千上万的任务，每个任务都要进行IO 读写。
数据库防止并发冲突
数据库防止并发冲突数据库防止并发冲突的主要方法是使用事务的隔离性（Isolation）和锁机制（Locking）。
一．事务的隔离性：１．当多个事务同时对数据库进行操作时，隔离性确保每个事务都独立运行，不受其他事务的影响。
２．数据库管理系统（DBMS）通过确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性）来管理并发操作。
二．锁机制：１．锁是用来控制对共享资源的并发访问的机制。
当事务正在修改某个数据项时，它可以锁定该数据项，以防止其他事务同时修改它。
２．根据锁定粒度，锁可以分为表锁和行锁。
表锁锁定整个表，而行锁只锁定被访问的行。
行锁通常提供更好的并发性，但实现起来更复杂。
３．锁的类型包括共享锁（允许多个事务同时读取资源）和排他锁（只允许一个事务修改资源）。
三．乐观锁和悲观锁：１．乐观锁：它假设多个事务同时冲突修改同一个数据项的可能性很小。
因此，它不会预先锁定数据，而是在数据提交时检查是否有冲突。
如果发生冲突，则事务会被回滚。
乐观锁通常通过版本号或时间戳来实现。
２．悲观锁：它假设多个事务同时冲突修改同一个数据项的可能性很大。
因此，它会在数据被访问时立即锁定数据，直到事务完成。
四．其他并发控制策略：１．时间戳排序：每个事务都有一个唯一的时间戳。
当事务尝试修改一个数据项时，它会检查该数据项的时间戳。
如果数据项的时间戳晚于事务的时间戳，那么事务就会回滚。
２．多版本并发控制（MVCC）：这是许多现代数据库系统（如PostgreSQL和MySQL的InnoDB存储引擎）使用的一种技术。
每个数据项可以有多个版本，每个事务都看到数据的一个特定版本。
这允许多个事务同时读取同一数据项，而不会相互干扰。
为了有效地防止并发冲突，需要根据具体的应用场景和需求选择适当的并发控制策略。
Hibernate的LockMode
Hibernate的LockMode在了解Hibernate的LockMode之前，我们先讲一下LockMode是什么东西?其实LockMode只是在使用Hibernate 中的session.load()加载数据时指定的模式，也叫悲观锁(模式)，然而，悲观锁是为了弥补read-committed 机制的不足，从而解决non-repeatable (不可重复读)和phantom-read (幻读)问题，而non-repeatable 和phantom-read 这两个问题也只是事务并发是产生的两种问题...看了我写的这一段后，我相信很多读者会有点懵，这就对了，看完下面的文章，再后过头来读这一段，就全都明白了。
一、事务的特性我们知道，事务由那几个特性，四个(ACID)：1.原子性(Atomicity)：整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。
事务在执行过程中发生错误，会被回滚(Rollback)到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
2.一致性(Consistency)在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。
3.隔离性(Isolation)两个事务的执行是互不干扰的，一个事务不可能看到其他事务运行时，中间某一时刻的数据。
4.持久性(Durability)在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。
由于一项操作通常会包含许多子操作，而这些子操作可能会因为硬件的损坏或其他因素产生问题，要正确实现ACID并不容易。
ACID建议数据库将所有需要更新以及修改的资料一次操作完毕，但实际上并不可行。
一个支持事务(Transaction)的数据库系统，必需要具有这四种特性，否则在事务过程(Transaction processing)当中无法保证数据的正确性，交易过程极可能达不到交易方的要求。
在处理事务过程中，事务并发是不可避免的，从而会出现以下几个问题：1.丢失更新(Lost Update)(第一类和第二类)2.脏读(Dirty Read)3.不可重复读(Non-repeatable Read)4.幻读(Phantom Read)二、事务隔离机制针对并发事务出现的问题，Hibernate 采用了数据库的事务隔离机制(详细文档见Herbernate 参考文档的java.sql.Connection ),一般有以下四种处理机制：1) read-uncommitted2) read-committed3) repeatable read4) serializable2.1 四种机制的具体价值：A. 只要数据库支持事务，就不可能出现第一类丢失更新。
读写锁原理
读写锁原理
读写锁是一种用于并发编程的同步机制，它允许多个线程同时读取共享资源，但只允许单个线程写入共享资源。
读写锁的基本原理是，当有读操作时，多个线程可以同时获得读锁，但当有写操作时，任何线程都无法获得读锁或写锁，直到写操作完成。
读写锁的实现方式主要有两种：悲观锁和乐观锁。
1. 悲观锁：
悲观锁的思想是，认为写操作可能经常发生，所以读操作需要获取独占锁。
在读操作时，其他线程无法获取写锁，从而保证了数据的一致性。
只有在所有的读操作完成后，才允许写操作执行。
悲观锁的实现会引入较大的开销，因为每次读操作都需要获取锁，使得多个线程无法并行读取共享资源。
2. 乐观锁：
乐观锁的思想是，认为读操作是安全的，因此允许多个线程同时读取共享资源。
乐观锁并不会阻塞读操作，只有在写操作要执行时，才会验证是否有其他线程进行并发写操作。
乐观锁可以提高读操作的并发性能，但在写操作时需要进行额外的验证。
这通常通过使用版本号或时间戳等机制来实现，以确保数据的一致性。
读写锁可以提高多线程并发读取共享资源的效率，尤其在读操作远远多于写操作时，能够更好地利用系统资源。
但需注意，过多的写操作可能会导致读操作长时间等待，可能引起线程饥饿问题，需要合理调度和权衡。
数据库内核开发面试刷题
数据库内核开发面试刷题1、什么是存储过程？有哪些优缺点？存储过程就像我们编程语言中的函数一样，封装了我们的代码(PLSQL、T-SQL)。
存储过程的优点：能够将代码封装起来保存在数据库之中让编程语言进行调用存储过程是一个预编译的代码块，执行效率比较高一个存储过程替代大量T_SQL语句，可以降低网络通信量，提高通信速率存储过程的缺点：每个数据库的存储过程语法几乎都不一样，十分难以维护（不通用）业务逻辑放在数据库上，难以迭代2、三个范式是什么第一范式（1NF）：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。
这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。
第二范式（2NF）：数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖（部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况），也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。
第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。
所谓传递函数依赖，指的是如果存在”A → B → C”的决定关系，则C传递函数依赖于A。
因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系：关键字段→非关键字段x →非关键字段y3、什么是视图？以及视图的使用场景有哪些？视图是一种基于数据表的一种虚表（1）视图是一种虚表（2）视图建立在已有表的基础上, 视图赖以建立的这些表称为基表（3）向视图提供数据内容的语句为 SELECT 语句,可以将视图理解为存储起来的 SELECT 语句（4）视图向用户提供基表数据的另一种表现形式（5）视图没有存储真正的数据，真正的数据还是存储在基表中（6）程序员虽然操作的是视图，但最终视图还会转成操作基表（7）一个基表可以有0个或多个视图4、drop、delete与truncate分别在什么场景之下使用？我们来对比一下他们的区别：drop table1)属于DDL2)不可回滚3)不可带where4)表内容和结构删除5)删除速度快truncate table1)属于DDL2)不可回滚3)不可带where4)表内容删除5)删除速度快delete from1)属于DML2)可回滚3)可带where4)表结构在，表内容要看where执行的情况5)删除速度慢,需要逐行删除不再需要一张表的时候，用drop想删除部分数据行时候，用delete，并且带上where子句保留表而删除所有数据的时候用truncate5、什么是索引什么是索引【Index】（1）是一种快速查询表中内容的机制，类似于新华字典的目录（2）运用在表中某个些字段上，但存储时，独立于表之外6、rowid的特点（1）位于每个表中，但表面上看不见，例如：desc emp是看不见的（2）只有在select中，显示写出rowid，方可看见（3）它与每个表绑定在一起，表亡，该表的rowid亡，二张表rownum可以相同，但rowid必须是唯一的（4）rowid是18位大小写加数字混杂体，唯一表代该条记录在DBF文件中的位置（5）rowid可以参与=/like比较时，用”单引号将rowid的值包起来，且区分大小写（6）rowid是联系表与DBF文件的桥梁7、索引的特点（1）索引一旦建立,* Oracle管理系统会对其进行自动维护*, 而且由Oracle管理系统决定何时使用索引（2）用户不用在查询语句中指定使用哪个索引（3）在定义primary key或unique约束后系统自动在相应的列上创建索引（4）用户也能按自己的需求，对指定单个字段或多个字段，添加索引8、什么时候【要】创建索引（1）表经常进行 SELECT 操作（2）表很大(记录超多)，记录内容分布范围很广（3）列名经常在 WHERE 子句或连接条件中出现9、什么时候【不要】创建索引（1）表经常进行 INSERT/UPDATE/DELETE 操作（2）表很小(记录超少)（3）列名不经常作为连接条件或出现在 WHERE 子句中10、索引优缺点：索引加快数据库的检索速度索引降低了插入、删除、修改等维护任务的速度(虽然索引可以提高查询速度，但是它们也会导致数据库系统更新数据的性能下降，因为大部分数据更新需要同时更新索引)唯一索引可以确保每一行数据的唯一性，通过使用索引，可以在查询的过程中使用优化隐藏器，提高系统的性能索引需要占物理和数据空间11、索引分类：唯一索引：唯一索引不允许两行具有相同的索引值主键索引：为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。
数据库中的一致性问题如何解决数据的一致性和并发问题
数据库中的一致性问题如何解决数据的一致性和并发问题随着信息技术的迅猛发展，大量数据的存储和处理已成为日常工作中不可或缺的一部分。
而数据库则是存储这些数据的重要工具。
然而，在高并发的情况下，数据库会面临一致性和并发问题。
本文将介绍如何解决数据库中的一致性问题，保持数据的一致性和处理并发问题。
1. 什么是数据库的一致性问题？一致性是指数据库中的数据应该始终处于一种可靠的状态，无论何时何地对其进行操作，都应该保证数据的正确性。
在多用户访问同一数据时，由于数据的读写存在竞争条件，可能会出现不同的结果。
这就是数据库的一致性问题。
2. 数据库的并发问题是什么？并发问题是指多个事务同时对数据库进行读写操作时产生的问题。
当多个用户同时尝试修改同一数据时，可能会导致冲突和丢失数据。
并发控制旨在保证一致性和数据完整性，并防止数据丢失。
3. 解决数据库中的一致性问题的方法3.1 乐观锁乐观锁是一种基于版本号的并发控制方法，该方法假定在数据更新期间不会有其他事务对数据进行更改。
在更新时，将原始数据的版本号与新数据的版本号进行比较。
如果版本号相同，则更新数据。
如果版本号不同，则选择撤回该更新，并使用新的版本号重新尝试。
乐观锁的优点是不会影响并发性，但其缺点是竞争条件较大。
如果多个事务同时尝试更新同一数据，其中只有一个事务可以成功。
3.2 悲观锁相对于乐观锁，悲观锁是一种基于互斥锁机制的并发控制方法。
当事务试图修改数据时，悲观锁将数据锁定并防止其他事务对其进行更改。
在事务完成操作后，悲观锁将释放数据并恢复并发性。
悲观锁的优点是可以确保事务的一致性和数据完整性。
缺点是会影响并发性，并且锁定期间，其他事务需要等待锁释放才能对数据进行操作，影响效率。
3.3 分布式锁分布式锁是指在分布式系统中，基于共享存储或共享数据库实现的锁机制，用于协调不同节点上的并发访问。
对于分布式系统，由于节点之间的通信延迟，可能会出现因两个节点同时访问同一数据而产生冲突的情况。
秒杀项目常见面试题
秒杀项目常见面试题引言概述随着电商行业的不断发展，秒杀项目在实际应用中扮演着越来越重要的角色。
由于其高并发、低延迟的特性，成为了技术面试中的热门话题。
本文将深入探讨秒杀项目常见的面试题，涵盖了技术细节、性能优化以及系统设计等多个方面。
一、技术细节1.1 数据库设计1.1.1 数据库选择与优化：在秒杀系统中，数据库的选择和优化至关重要。
面试者可能会被问及对于秒杀场景，你会选择哪种数据库，并简要说明原因。
此外，对于数据库的索引、分库分表策略等方面的优化也是常见问题。
1.1.2 事务处理：秒杀过程中，如何保证数据的一致性？解释数据库事务的使用，以及在高并发情境下如何提高数据库的并发性。
1.1.3 乐观锁与悲观锁：对于秒杀项目，如何选择合适的锁机制是一个关键问题。
乐观锁和悲观锁各有优缺点，需要根据具体场景选择适合的方式。
二、性能优化2.1 前端性能优化2.1.1 CDN加速：如何利用CDN加速静态资源的传输，减轻服务器压力，提高页面加载速度。
2.1.2 前端缓存：介绍前端常见的缓存机制，如何通过缓存提高用户访问速度。
2.1.3 异步加载：在秒杀系统中，异步加载可以提高页面的响应速度，降低用户等待时间。
掌握异步加载的原理和实现方式。
2.2 后端性能优化2.2.1 分布式缓存：如何使用分布式缓存，提高系统的读取速度，减轻数据库压力。
2.2.2 负载均衡：介绍负载均衡的原理，如何合理配置，确保各个服务器负载均衡。
2.2.3 限流与熔断：秒杀项目中，限流和熔断是保护系统的关键。
解释限流和熔断的概念，以及如何在系统中应用。
三、系统设计3.1 架构设计3.1.1 分布式架构：如何设计分布式架构，保证系统的稳定性和可扩展性。
3.1.2 消息队列：消息队列在秒杀系统中的应用，解释其作用以及如何设计消息队列系统。
3.1.3 微服务：对于大型秒杀系统，是否考虑采用微服务架构？如何划分微服务，保证系统的高内聚低耦合。
3.2 安全性设计3.2.1 防止重复下单：在秒杀系统中，用户可能利用漏洞进行恶意下单，如何防止这类行为？3.2.2 防止超卖：如何避免超卖问题，确保商品库存的一致性。
SpringBoot整合MyBatis实现乐观锁和悲观锁的示例
SpringBoot整合MyBatis实现乐观锁和悲观锁的⽰例本⽂以转账操作为例，实现并测试乐观锁和悲观锁。
死锁问题当 A, B 两个账户同时向对⽅转账时，会出现如下情况：时刻事务 1 (A 向 B 转账)事务 2 (B 向 A 转账)T1Lock A Lock BT2Lock B (由于事务 2 已经 Lock A，等待)Lock A (由于事务 1 已经 Lock B，等待)由于两个事务都在等待对⽅释放锁，于是死锁产⽣了，解决⽅案：按照主键的⼤⼩来加锁，总是先锁主键较⼩或较⼤的那⾏数据。
建⽴数据表并插⼊数据（MySQL）create table account(id int auto_incrementprimary key,deposit decimal(10, 2) default 0.00 not null,version int default 0 not null);INSERT INTO vault.account (id, deposit, version) VALUES (1, 1000, 0);INSERT INTO vault.account (id, deposit, version) VALUES (2, 1000, 0);INSERT INTO vault.account (id, deposit, version) VALUES (3, 1000, 0);INSERT INTO vault.account (id, deposit, version) VALUES (4, 1000, 0);INSERT INTO vault.account (id, deposit, version) VALUES (5, 1000, 0);INSERT INTO vault.account (id, deposit, version) VALUES (6, 1000, 0);INSERT INTO vault.account (id, deposit, version) VALUES (7, 1000, 0);INSERT INTO vault.account (id, deposit, version) VALUES (8, 1000, 0);INSERT INTO vault.account (id, deposit, version) VALUES (9, 1000, 0);INSERT INTO vault.account (id, deposit, version) VALUES (10, 1000, 0);Mapper ⽂件悲观锁使⽤ select ... for update，乐观锁使⽤ version 字段。
乐观锁实现原理
乐观锁实现原理乐观锁是一种并发控制机制，用于解决并发环境下的数据一致性问题。
在多线程或分布式系统中，当多个线程或节点同时操作同一个数据时，可能会导致数据不一致的问题。
乐观锁通过乐观的思想来解决这个问题，允许多个线程同时读取数据，但在写入数据时需要进行一定的校验和冲突处理。
乐观锁的实现原理是基于版本号或时间戳的机制。
每个数据项都会维护一个版本号或时间戳，当某个线程要修改该数据时，会先读取当前的版本号或时间戳，并在写入时将版本号或时间戳加一。
当其他线程要修改同一个数据时，会先读取数据的版本号或时间戳，并将其与自己的版本号或时间戳进行比较。
如果两者相等，则说明数据没有被其他线程修改，可以继续进行修改操作；如果两者不相等，则说明数据已经被其他线程修改，当前线程需要进行相应的冲突处理，例如重试操作或放弃修改。
乐观锁的实现可以通过数据库的乐观锁机制或自行实现。
在数据库中，乐观锁可以通过添加一个版本号字段来实现。
每次修改数据时，将版本号加一，并在更新操作时检查版本号是否匹配。
如果匹配，则进行更新操作；如果不匹配，则表示数据已被其他事务修改，需要进行冲突处理。
在自行实现乐观锁时，可以使用时间戳来作为版本号，或者使用其他方式生成唯一的版本标识。
乐观锁的优点是在读多写少的场景下性能较好，因为读操作不需要进行加锁操作，多个线程可以同时读取数据。
而且乐观锁没有死锁的问题，因为没有实际的锁资源。
另外，乐观锁适用于冲突较少的场景，避免了频繁加锁解锁的开销。
然而，乐观锁也有一些限制和注意事项。
首先，乐观锁需要保证数据的一致性，因此在更新数据时需要进行冲突处理，例如重试操作或放弃修改。
其次，乐观锁并不能完全解决并发问题，因为在冲突处理过程中仍然存在竞争条件。
最后，乐观锁对数据的修改操作需要保证原子性，否则可能会导致数据不一致的问题。
乐观锁是一种并发控制机制，通过版本号或时间戳的机制来实现数据的一致性。
乐观锁的实现原理是在写入数据时进行校验和冲突处理，以保证数据的一致性。
MySQL中的乐观锁和悲观锁的实现方法
MySQL中的乐观锁和悲观锁的实现方法在数据库中，锁是一种用来控制并发访问的机制，可以保证数据的一致性和完整性。
MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，提供了乐观锁和悲观锁两种锁机制来实现并发控制。
本文将详细介绍MySQL中乐观锁和悲观锁的实现方法。
一、乐观锁的实现方法乐观锁是一种乐观的并发控制策略，它假设事务之间的冲突很少发生，因此在读取数据之后不会对数据进行加锁，而是在事务提交时检查是否有其他事务对数据进行了修改。
如果没有发生冲突，事务就会成功提交，否则就会回滚并重新尝试。
乐观锁的实现方法主要有以下几种：1. 版本号机制版本号机制是一种基于数据版本的乐观锁实现方式。
在数据库表中添加一个表示版本号的字段，每次更新数据时对版本号进行加1操作。
在事务提交时，检查当前数据的版本号是否与事务开始时读取的版本号相同，如果相同则说明数据没有被其他事务修改，可以成功提交。
如果不同，则说明数据发生了冲突，事务需要重新尝试。
2. 时间戳机制时间戳机制是另一种常用的乐观锁实现方式。
在数据库表中添加一个表示时间戳的字段，每次更新数据时将当前时间戳赋值给该字段。
在事务提交时，检查当前数据的时间戳是否大于事务开始时读取的时间戳，如果大于则说明数据发生了冲突，事务需要重新尝试。
3. 哈希值机制哈希值机制是一种使用哈希算法对数据元素进行哈希计算，并将计算结果与存储在数据库中的哈希值进行比较的乐观锁实现方式。
在事务提交时，检查当前数据元素的哈希值是否与事务开始时读取的哈希值相同，如果相同则说明数据没有被修改，可以成功提交。
如果不同，则说明数据发生了冲突，事务需要重新尝试。
二、悲观锁的实现方法悲观锁是一种悲观的并发控制策略，它假设事务之间的冲突频繁发生，因此在读取数据之后会对数据进行加锁，阻止其他事务对该数据进行修改，直到当前事务提交或回滚。
悲观锁的实现方法主要有以下几种：1. 行级锁行级锁是MySQL中实现悲观锁最常用的方式之一。
乐观锁,悲观锁和分布式锁的理解
乐观锁,悲观锁和分布式锁的理解"乐观锁"、"悲观锁"和"分布式锁"都是在计算机领域中用于处理并发访问的概念。
乐观锁（Optimistic Locking）：原理：乐观锁的基本思想是假设冲突的概率较小，多个事务同时进行读取，并在更新数据时检查是否有其他事务已经修改了数据。
实现方式：通常通过版本号或时间戳等机制实现。
在读取数据时，记录版本号；在更新数据时，检查记录的版本号是否与数据库中的当前版本号匹配，若匹配则更新，否则表示数据已被修改，需要处理冲突。
应用场景：适用于读操作远多于写操作的场景，以及冲突发生概率较低的情况。
悲观锁（Pessimistic Locking）：原理：悲观锁的基本思想是在事务进行读写之前，先获取到锁，其他事务必须等待当前事务释放锁才能进行操作。
实现方式：通过数据库的锁机制，如行级锁或表级锁。
在事务开始时，将需要操作的数据加锁，其他事务无法修改直到锁被释放。
应用场景：适用于写操作较多，且并发冲突概率较高的场景，但可能导致性能下降和死锁的风险。
分布式锁：原理：分布式锁用于在分布式系统中保证不同节点对共享资源的互斥访问。
它需要确保在分布式环境下，同一时刻只有一个节点能够持有锁。
实现方式：基于各种分布式存储系统的特性，如基于数据库、Redis等。
常见的实现方式包括使用Redis的SETNX（set if not exists）命令、基于ZooKeeper 的分布式锁等。
应用场景：分布式系统中，确保共享资源的一致性，避免多个节点同时对同一资源进行操作。
这三种锁的选择取决于具体的应用场景和需求，各自有优劣势。
乐观锁适用于并发冲突较少的情况，悲观锁适用于并发冲突概率较高的情况，而分布式锁适用于分布式系统中的资源互斥管理。
MySQL中乐观锁与悲观锁的比较与应用场景
MySQL中乐观锁与悲观锁的比较与应用场景概述：在数据库中，锁机制是保证数据一致性和并发控制的关键方法之一。
而乐观锁和悲观锁是两种不同的锁机制。
本文将比较乐观锁和悲观锁的特点和应用场景。
一、乐观锁乐观锁是一种相对较为宽松的锁机制。
它假设多个事务之间的并发操作不会导致数据冲突，只有在提交时才会检查是否有冲突出现。
在MySQL中，乐观锁通过使用版本号或时间戳来实现。
1. 特点：- 无需加锁，不会阻塞其他事务的读写操作。
- 不会引发死锁问题，提高了系统的并发性能。
- 解决了悲观锁可能导致的长时间等待问题。
2. 应用场景：- 高并发读写场景：对于多个读操作并发执行的场景，乐观锁可以减少锁的竞争，提高并发性能。
- 数据更新频率低的场景：如果数据更新频率较低，使用乐观锁可以减少锁的开销，提升系统性能。
- 读操作远多于写操作的场景：乐观锁适用于读操作较多的场景，由于读操作无需加锁，可以提高读写并发性。
二、悲观锁悲观锁是一种相对较严格的锁机制。
它假设多个事务之间的并发操作会导致数据冲突，所以在读写数据之前就会加上锁，确保其他事务无法对数据进行修改操作。
在MySQL中，悲观锁通过使用排他锁（X锁）或共享锁（S锁）来实现。
1. 特点：- 在事务开始时就加锁，其他事务需要等待锁的释放。
- 可以防止数据冲突，确保数据的一致性。
- 可能引发死锁问题。
2. 应用场景：- 数据更新频率高的场景：如果数据更新频率较高，使用悲观锁可以避免数据冲突，确保数据的正确性。
- 保证数据一致性的场景：悲观锁适用于对数据一致性要求较高的场景，通过加锁来避免并发操作引发的数据混乱问题。
三、乐观锁与悲观锁的比较1. 性能对比：- 乐观锁适用于读多写少的场景，由于无需加锁，可以提高并发性能。
- 悲观锁适用于写多读少或读写频率高的场景，虽然会引起锁竞争，但可以确保数据的一致性。
2. 冲突处理：- 乐观锁在提交时检查是否发生冲突，如果发生冲突会回滚事务并重试。
JAVA笔试面试之乐观锁与悲观锁
JAVA笔试⾯试之乐观锁与悲观锁⼀、前⾔ 校招时⽆论是笔试还是⾯试，我都有遇到乐观锁与悲观锁的题⽬，当时⼼急只是背了⼀下他们两的概念，并没有深究，现在⼯作之余会开始回⾸过去应聘被难到的知识点进⾏充电，单纯地为了增长知识⽽研究这种感觉出奇的还不错哦。
那么回到主题，乐观锁与悲观锁，我会结合所看到的讲解的以及应⽤场景，摘选出好的应⽤例⼦帮助⼤家节省理解的时间，并给出⾃⼰的思考。
⼆、正⽂悲观锁：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）的修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于（⼈为的）锁定状态。
在前⾯的事务结束操作之前，后来的事务只能进⾏等待。
P.S. 我们可能很熟悉的sycchronized关键字，就是本系统上的悲观锁的⼀种实现，但是我看到有的博主提出 “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” ，有待进⼀步考证。
加⼊商品表items表中有⼀个字段status，status=1表⽰该商品未被下单，status=2表⽰该商品已经被下单，那么我们对每个商品下单前必须确保此商品的status=1。
假设有⼀件商品，其id为10000；如果不使⽤锁，那么操作⽅法如下： //查出商品状态select status from items where id=10000;//根据商品信息⽣成订单insert into orders(id,item_id) values(null,10000);//修改商品状态为2update Items set status=2 where id=10000;上述场景在⾼并发环境下可能出现问题：前⾯已经提到只有商品的status=1是才能对它进⾏下单操作，上⾯第⼀步操作中，查询出来的商品status为1。
但是当我们执⾏第三步update操作的时候，有可能出现其他⼈先⼀步对商品下单把Item的status修改为2了，但是我们并不知道数据已经被修改了，这样就可能造成同⼀个商品被下单2次，使得数据不⼀致。
hiber乐观锁
Hibernate支持乐观锁。
当多个事务同时对数据库表中的同一条数据操作时，如果没有加锁机制的话，就会产生脏数据（duty data）。
Hibernate有2种机制可以解决这个问题：乐观锁和悲观锁。
这里我们只讨论乐观锁。
Hibernate乐观锁，能自动检测多个事务对同一条数据进行的操作，并根据先胜原则，提交第一个事务，其他的事务提交时则抛出org.hibernate.StaleObjectStateException异常。
Hibernate乐观锁是怎么做到的呢？我们先从Hibernate乐观锁的实现说起。
要实现Hibenate乐观锁，我们首先要在数据库表里增加一个版本控制字段，字段名随意，比如就叫version，对应hibernate类型只能为long,integer,short,timestamp,calendar，也就是只能为数字或timestamp类型。
然后在hibernate mapping里作如下类似定义：<version name="version"column="VERSION"type="integer"/>告诉Hibernate version作为版本控制用，交由它管理。
当然在entity class里也需要给version加上定义，定义的方法跟其他字段完全一样。
private Integer version;…// setVersion() && getVersion(Integer)Hibernate乐观锁的的使用：1Session session1 = sessionFactory.openSession();2Session session2 = sessionFactory.openSession();34MyEntity et1 = session1.load(MyEntity.class, id);5MyEntity et2 = session2.load(MyEntity.class, id);6//这里et1, et2为同一条数据78Transaction tx1 = session1.beginTransaction();9//事务1开始10et1.setName(“Entity1”);11//事务1中对该数据修改12mit();14session1.close();15//事务1提交1617Transaction tx2 = session2.beginTransaction();18//事务2开始19et2.setName(“Entity2”);20//事务2中对该数据修改21mit();23session2.close();24//事务2提交25在事务2提交时，因为它提交的数据比事务1提交后的数据旧，所以hibernate会抛出一个org.hibernate.StaleObjectStateException异常。
optimisticlockerinterceptor 原理
optimisticlockerinterceptor 原理在数据库事务中，乐观锁（Optimistic Locking）是一种并发控制机制，其中每个事务在更新数据时都假定没有其他事务会同时修改相同的数据。
事务在读取数据后，会在提交更新之前检查数据是否被其他事务修改过。
如果检测到其他事务已经修改了相同的数据，那么当前事务可能会选择回滚或采取其他处理方式。
在Java中，Spring框架提供了 OptimisticLockingInterceptor 或 OptimisticLockException 以支持乐观锁机制。
这个机制的原理大致如下：版本字段：在数据库表中通常会定义一个版本字段（Version Field），用于标识数据的版本。
这个版本字段可以是一个整数或时间戳，每次更新数据时，版本号都会递增或更新。
乐观锁拦截器： Spring 的 OptimisticLockingInterceptor 就是一个拦截器，它可以用于拦截数据库更新操作。
这个拦截器在进行更新时，会检查版本字段是否与读取时的版本一致。
版本检查：在读取数据时，拦截器会获取当前数据的版本信息。
在更新时，拦截器会将当前数据的版本信息与数据库中的版本信息进行比对。
如果版本不一致，说明数据已经被其他事务修改，拦截器可能会抛出 OptimisticLockException 异常或者进行其他处理。
处理并发冲突：当检测到版本不一致时，应用程序可以选择进行回滚、重试、合并或其他自定义的冲突解决策略。
示例代码：@Entitypublic class MyEntity {@Idprivate Long id;private String data;@Versionprivate Long version; // 版本字段，使用 @Version 注解标识}在这个示例中，@Version 注解标识了版本字段。
在更新数据时，如果版本不一致，就可能触发乐观锁机制。
dap术语
dap术语一、概述dap术语是指数据访问和持久化（Data Access and Persistence）领域中常用的术语和概念。
数据访问和持久化是软件开发中至关重要的一部分，涉及到如何从应用程序中操作和存储数据。
掌握dap术语对于开发者来说是非常重要的，因为它们提供了一种共享的方式来描述和讨论数据访问和持久化的方法。
二、二级标题1. 数据库数据库是一个持久化存储数据的集合。
它是用来存储和组织数据的工具，通常通过使用SQL（Structured Query Language）来查询和操作数据。
数据库可以分为关系型数据库和非关系型数据库两种类型。
2. ORMORM（Object-Relational Mapping）是一种编程技术，用于在关系型数据库和面向对象编程语言之间建立映射关系。
它可以帮助开发者将数据库中的数据转换成对象，并且提供了一种简化数据库操作的方式。
常见的ORM框架有Hibernate、Entity Framework等。
3. ODMODM（Object-Document Mapping）是类似于ORM的概念，但是用于将面向对象的编程语言和文档数据库之间建立映射关系。
ODM框架可以帮助开发者将文档数据库中的数据映射为对象，并且提供了一种便捷的方式来操作和查询数据。
像Mongoose、Morango等就是一些常见的ODM框架。
三、三级标题1. SQLSQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的语言。
它可以用来创建、修改和查询数据库中的表和数据。
SQL语句通常包括SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等操作。
掌握SQL语言对于进行数据库操作非常重要。
2. 事务事务是一种保证数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性的机制。
一个事务可以包含一系列的数据库操作，要么全部成功执行，要么全部失败回滚。
事务通常包括BEGIN、COMMIT和ROLLBACK等关键字。
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乐观锁和悲观锁1、Pessimistic Locking 悲观锁；pessimistic [,pesi'mistik] adj. 悲观的，厌世的；悲观主义的2、Optimistic Locking 乐观锁；optimistic [,?pti'mistik] adj. 乐观的；乐观主义的一、hibernate锁机制1.悲观锁它指的是对数据被外界修改持保守态度。
假定任何时刻存取数据时，都可能有另一个客户也正在存取同一笔数据，为了保持数据被操作的一致性，于是对数据采取了数据库层次的锁定状态，依靠数据库提供的锁机制来实现。
基于jdbc实现的数据库加锁如下：select * from account where name="Erica" for update在更新的过程中，数据库处于加锁状态，任何其他的针对本条数据的操作都将被延迟。
本次事务提交后解锁。
而hibernate悲观锁的具体实现如下：String sql="查询语句";Query query=session.createQuery(sql);query.setLockMode("对象"，LockModel.UPGRADE);说到这里，就提到了hibernate的加锁模式：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。
这三种加锁模式是供hibernate内部使用的，与数据库加锁无关：LockMode.UPGRADE：利用数据库的for update字句加锁。
在这里我们要注意的是：只有在查询开始之前（也就是hiernate生成sql语句之前）加锁，才会真正通过数据库的锁机制加锁处理。
否则，数据已经通过不包含for updata子句的sql 语句加载进来，所谓的数据库加锁也就无从谈起。
但是，从系统的性能上来考虑，对于单机或小系统而言，这并不成问题，然而如果是在网络上的系统，同时间会有许多联机，假设有数以百计或上千甚至更多的并发访问出现，我们该怎么办？如果等到数据库解锁我们再进行下面的操作，我们浪费的资源是多少？--这也就导致了乐观锁的产生。
2.乐观锁乐观锁定（optimistic locking）则乐观的认为资料的存取很少发生同时存取的问题，因而不作数据库层次上的锁定，为了维护正确的数据，乐观锁定采用应用程序上的逻辑实现版本控制的方法。
例如若有两个客户端，A客户先读取了账户余额100元，之后B客户也读取了账户余额100元的数据，A客户提取了50元，对数据库作了变更，此时数据库中的余额为50元，B客户也要提取30元，根据其所取得的资料，100-30将为70余额，若此时再对数据库进行变更，最后的余额就会不正确。
在不实行悲观锁定策略的情况下，数据不一致的情况一但发生，有几个解决的方法，一种是先更新为主，一种是后更新的为主，比较复杂的就是检查发生变动的数据来实现，或是检查所有属性来实现乐观锁定。
Hibernate 中透过版本号检查来实现后更新为主，这也是Hibernate所推荐的方式，在数据库中加入一个VERSON栏记录，在读取数据时连同版本号一同读取，并在更新数据时递增版本号，然后比对版本号与数据库中的版本号，如果大于数据库中的版本号则予以更新，否则就回报错误。
以刚才的例子，A客户读取账户余额1000元，并连带读取版本号为5的话，B客户此时也读取账号余额1000元，版本号也为5，A客户在领款后账户余额为500，此时将版本号加1，版本号目前为6，而数据库中版本号为5，所以予以更新，更新数据库后，数据库此时余额为500，版本号为6，B客户领款后要变更数据库，其版本号为5，但是数据库的版本号为6，此时不予更新，B客户数据重新读取数据库中新的数据并重新进行业务流程才变更数据库。
以Hibernate实现版本号控制锁定的话，我们的对象中增加一个version属性，例如：view plaincopy to clipboardprint?public class Account {private int version;....public void setVersion(int version) {this.version = version;}public int getVersion() {return version;}....}public class Account {private int version;....public void setVersion(int version) {this.version = version;}public int getVersion() {return version;}....}而在映像文件中，我们使用optimistic-lock属性设定version控制，<id>属性栏之后增加一个<version>标签，如下：view plaincopy to clipboardprint?<hibernate-mapping><class name="onlyfun.caterpillar.Account" talble="ACCOUNT"optimistic-lock="version"><id...../><version name="version" column="VERSION"/>....</class></hibernate-mapping><hibernate-mapping><class name="onlyfun.caterpillar.Account" talble="ACCOUNT"optimistic-lock="version"><id...../><version name="version" column="VERSION"/>....</class></hibernate-mapping>设定好版本控制之后，在上例中如果 B 客户试图更新数据，将会引发StableObjectStateException例外，我们可以捕捉这个例外，在处理中重新读取数据库中的数据，同时将B客户目前的数据与数据库中的数据秀出来，让B客户有机会比对不一致的数据，以决定要变更的部份，或者您可以设计程式自动读取新的资料，并重复扣款业务流程，直到数据可以更新为止，这一切可以在背景执行，而不用让您的客户知道。
但是乐观锁也有不能解决的问题存在：上面已经提到过乐观锁机制的实现往往基于系统中的数据存储逻辑，在我们的系统中实现，来自外部系统的用户余额更新不受我们系统的控制，有可能造成非法数据被更新至数据库。
因此我们在做电子商务的时候，一定要小心的注意这项存在的问题，采用比较合理的逻辑验证，避免数据执行错误。
也可以在使用Session的load()或是lock()时指定锁定模式以进行锁定。
如果数据库不支持所指定的锁定模式，Hibernate会选择一个合适的锁定替换，而不是丢出一个例外。
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，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）。