⑴ mysql什么是悲观锁和乐观锁
悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。
⑵ 悲观锁和乐观锁定义是什么
悲观锁和乐观锁定义：
乐观锁：乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据。因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据：如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作。
悲观锁：悲观锁在操作数据时比较悲观，认为别人会同时修改数据。因此操作数据时直接把数据锁住，直到操作完成后才会释放锁；上锁期间其他人不能修改数据。
悲观锁实现方式
悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制。在数据库中，悲观锁的流程如下：
1.在对记录进行修改之前，先尝试为该记录加上排它锁(exclusive locking)。
2.如果加锁失败，说明该记录正在被修改，那么当前查询可能要等待或者抛出异常。具体响应方式由开发者根据实际需要决定。
3.如果成功加锁，那么就可以对记录做修改，事务完成后就会解锁了。
4.期间如果有其他对该记录做修改或加排它锁的操作，都会等待解锁或直接抛出异常。
⑶ 什么时候用乐观锁比较好什么时候用悲观锁比较好
1、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）。 2、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。 而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。
⑷ Oracle数据库默认使用的是乐观锁还是悲观锁
Oracle数据库默认使用的是乐观锁。任何一个以UPDATE...SET开始并且不是以SELECT...FOR UPDATE进行操作的命令就是一个乐观锁的例子。
⑸ 悲观锁和乐观锁，什么情况
锁。我们知道，最常用的处理多用户并发访问的方法是加锁。当一个用户锁住数据库中的某个对象时，其他用户就不能再访问该对象。加锁对并发访问的影响体现在锁的粒度上。比如，放在一个表上的锁限制对整个表的并发访问；放在数据页上的锁限制了对整个数据页的访问；放在行上的锁只限制对该行的并发访问。可见行锁粒度最小，并发访问最好，页锁粒度最大，表锁介于2者之间。锁有两种：悲观锁和乐观锁。悲观锁假定其他用户企图访问或者改变你正在访问、更改的对象的概率是很高的，因此在悲观锁的环境中，在你开始改变此对象之前就将该对象锁住，并且直到你提交了所作的更改之后才释放锁。悲观的缺陷是不论是页锁还是行锁，加锁的时间可能会很长，这样可能会长时间的限制其他用户的访问，也就是说悲观锁的并发访问性不好。与悲观锁相反，乐观锁则认为其他用户企图改变你正在更改的对象的概率是很小的，因此乐观锁直到你准备提交所作的更改时才将对象锁住，当你读取以及改变该对象时并不加锁。可见乐观锁加锁的时间要比悲观锁短，乐观锁可以用较大的锁粒度获得较好的并发访问性能。但是如果第二个用户恰好在第一个用户提交更改之前读取了该对象，那么当他完成了自己的更改进行提交时，数据库就会发现该对象已经变化了，这样，第二个用户不得不重新读取该对象并作出更改。这说明在乐观锁环境中，会增加并发用户读取对象的次数。
从数据库厂商的角度看，使用乐观的页锁是比较好的，尤其在影响很多行的批量操作中可以放比较少的锁，从而降低对资源的需求提高数据库的性能。再考虑聚集索引。在数据库中记录是按照聚集索引的物理顺序存放的。如果使用页锁，当两个用户同时访问更改位于同一数据页上的相邻两行时，其中一个用户必须等待另一个用户释放锁，这会明显地降低系统的性能。interbase和大多数关系数据库一样，采用的是乐观锁，而且读锁是共享的，写锁是排他的。可以在一个读锁上再放置读锁，但不能再放置写锁；你不能在写锁上再放置任何锁。锁是目前解决多用户并发访问的有效手段。
⑹ Java中有乐观锁和悲观锁吗
很长就不手打了，贴一份我之前写的答案:
乐观锁和悲观锁主要是为了解决更新丢失解决问题:
将数据库设置为Serializable隔离级别,但是我们一般不会将数据库设置为Serializable，那么在非Serializable下又如何解决更新丢失?可以使用乐观锁、悲观锁。
乐观锁和悲观锁并不是数据库中真实存在的锁,而是两种解决方案的名字。
（1）悲观锁:悲观的认为每次操作都会更新丢失。
在查询时,手动的加排他锁，从而在查询时就排除可能的更新丢失。
select * from orders where id = 8 for update;
select * from users for update;
（2）乐观锁:
在表中设计时添加版本字段（version），在进行修改时，要求根据具体版本进行修改，
并将版本字段+1，如果更新失败，说明更新丢失，需要重新进行更新。
⑺ 乐观锁和悲观锁是什么
乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。相对悲观锁而言，乐观锁更倾向于开发运用。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。而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等于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。
⑻ Oracle创建悲观锁和乐观锁
为了得到最大的性能，一般数据库都有并发机制，不过带来的问题就是数据访问的冲突。为了解决这个问题，大多数数据库用的方法就是数据的锁定。
数据的锁定分为两种方法，第一种叫做悲观锁，第二种叫做乐观锁。什么叫悲观锁呢，悲观锁顾名思义，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。而乐观锁就是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。
先从悲观锁开始说。在SqlServer等其余很多数据库中，数据的锁定通常采用页级锁的方式，也就是说对一张表内的数据是一种串行化的更新插入机制，在任何时间同一张表只会插1条数据，别的想插入的数据要等到这一条数据插完以后才能依次插入。带来的后果就是性能的降低，在多用户并发访问的时候，当对一张表进行频繁操作时，会发现响应效率很低，数据库经常处于一种假死状态。而Oracle用的是行级锁，只是对想锁定的数据才进行锁定，其余的数据不相干，所以在对Oracle表中并发插数据的时候，基本上不会有任何影响。
注：对于悲观锁是针对并发的可能性比较大，而一般在我们的应用中用乐观锁足以。
Oracle的悲观锁需要利用一条现有的连接，分成两种方式，从SQL语句的区别来看，就是一种是for update，一种是for update nowait的形式。比如我们看一个例子。首先建立测试用的数据库表。
CREATE TABLE TEST(ID,NAME,LOCATION,VALUE,CONSTRAINT test_pk PRIMARY KEY(ID))AS SELECT deptno, dname, loc, 1 FROM scott.dept
这里我们利用了Oracle的Sample的scott用户的表，把数据到我们的test表中。首先我们看一下for update锁定方式。首先我们执行如下的select for update语句。
select * from test where id = 10 for update
通过这条检索语句锁定以后，再开另外一个sql*plus窗口进行操作，再把上面这条sql语句执行一便，你会发现sqlplus好像死在那里了，好像检索不到数据的样子，但是也不返回任何结果，就属于卡在那里的感觉。这个时候是什么原因呢，就是一开始的第一个Session中的select for update语句把数据锁定住了。由于这里锁定的机制是wait的状态(只要不表示nowait那就是wait)，所以第二个Session(也就是卡住的那个sql*plus)中当前这个检索就处于等待状态。当第一个session最后commit或者rollback之后，第二个session中的检索结果就是自动跳出来，并且也把数据锁定住。不过如果你第二个session中你的检索语句如下所示。
select * from test where id = 10
也就是没有for update这种锁定数据的语句的话，就不会造成阻塞了。另外一种情况，就是当数据库数据被锁定的时候，也就是执行刚才for update那条sql以后，我们在另外一个session中执行for update nowait后又是什么样呢。比如如下的sql语句。 由于这条语句中是制定采用nowait方式来进行检索，所以当发现数据被别的session锁定中的时候，就会迅速返回ORA-00054错误，内容是资源正忙, 但指定以 NOWAIT 方式获取资源。所以在程序中我们可以采用nowait方式迅速判断当前数据是否被锁定中，如果锁定中的话，就要采取相应的业务措施进行处理。
select * from test where id = 10 for update nowait
那这里另外一个问题，就是当我们锁定住数据的时候，我们对数据进行更新和删除的话会是什么样呢。比如同样，我们让第一个Session锁定住id=10的那条数据，我们在第二个session中执行如下语句。
update test set value=2 where id = 10
这个时候我们发现update语句就好像select for update语句一样也停住卡在这里，当你第一个session放开锁定以后update才能正常运行。当你update运行后，数据又被你update语句锁定住了，这个时候只要你update后还没有commit，别的session照样不能对数据进行锁定更新等等。
总之，Oracle中的悲观锁就是利用Oracle的Connection对数据进行锁定。在Oracle中，用这种行级锁带来的性能损失是很小的，只是要注意程序逻辑，不要给你一不小心搞成死锁了就好。而且由于数据的及时锁定，在数据提交时候就不呼出现冲突，可以省去很多恼人的数据冲突处理。缺点就是你必须要始终有一条数据库连接，就是说在整个锁定到最后放开锁的过程中，你的数据库联接要始终保持住。与悲观锁相对的，我们有了乐观锁。乐观锁一开始也说了，就是一开始假设不会造成数据冲突，在最后提交的时候再进行数据冲突检测。在乐观锁中，我们有3种
常用的做法来实现。
[1]第一种就是在数据取得的时候把整个数据都到应用中，在进行提交的时候比对当前数据库中的数据和开始的时候更新前取得的数据。当发现两个数据一模一样以后，就表示没有冲突可以提交，否则则是并发冲突，需要去用业务逻辑进行解决。
[2]第二种乐观锁的做法就是采用版本戳，这个在Hibernate中得到了使用。采用版本戳的话，首先需要在你有乐观锁的数据库table上建立一个新的column，比如为number型，当你数据每更新一次的时候，版本数就会往上增加1。比如同样有2个session同样对某条数据进行操作。两者都取到当前的数据的版本号为1，当第一个session进行数据更新后，在提交的时候查看到当前数据的版本还为1，和自己一开始取到的版本相同。就正式提交，然后把版本号增加1，这个时候当前数据的版本为2。当第二个session也更新了数据提交的时候，发现数据库中版本为2，和一开始这个session取到的版本号不一致，就知道别人更新过此条数据，这个
时候再进行业务处理，比如整个Transaction都Rollback等等操作。在用版本戳的时候，可以在应用程序侧使用版本戳的验证，也可以在数据库侧采用Trigger(触发器)来进行验证。不过数据库的Trigger的性能开销还是比较的大，所以能在应用侧进行验证的话还是推荐不用Trigger。
[3]第三种做法和第二种做法有点类似，就是也新增一个Table的Column，不过这次这个column是采用timestamp型，存储数据最后更新的时间。在Oracle9i以后可以采用新的数据类型，也就是timestamp with time zone类型来做时间戳。这种Timestamp的数据精度在Oracle的时间类型中是最高的，精确到微秒(还没与到纳秒的级别)，一般来说，加上数据库处理时间和人的思考动作时间，微秒级别是非常非常够了，其实只要精确到毫秒甚至秒都应该没有什么问题。和刚才的版本戳类似，也是在更新提交的时候检查当前数据库中数据的时间戳和自己更新前取到的时间戳进行对比，如果一致则OK，否则就是版本冲突。如果不想把代码写在程序中或者由于别的原因无法把代码写在现有的程序中，也可以把这个时间戳乐观锁逻辑写在Trigger或者存储过程中。
不知道这个是不是你需要的...
⑼ 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。
⑽ 悲观锁和乐观锁的用处和区别
用处：保证数据安全，处理多用户并发访问。
区别：
悲观锁，从数据开始更改时就将数据锁住，知道更改完成才释放。
乐观锁，直到修改完成准备提交所做的的修改到数据库的时候才会将数据锁住。完成更改后释放。悲观锁会造成访问数据库时间较长，并发性不好，特别是长事务。乐观锁在现实中使用得较多，厂商较多采用。
