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：
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，属性栏之后增加一个标签，如下：
<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。
悲观锁与乐观锁的比较:
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;
相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。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。
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，我们都选择version方式作为Hibernate乐观锁实现机制。
JPA 2.0 锁机制
锁是处理数据库事务并发的一种技术，当两个或更多数据库事务并发地访问相同数据时，锁可以保证同一时间只有一个事务可以修改数据。
锁的方法通常有两种：乐观锁和悲观锁。乐观锁认为多个并发事务之间很少出现冲突，也就是说不会经常出现同一时间读取或修改相同数据，在乐观锁中，其目标是让并发事务自由地同时得到处理，而不是发现或预防冲突。两个事务在同一时刻可以访问相同的数据，但为了预防冲突，需要对数据执行一次检查，检查自上次读取数据以来发生的任何变化。
悲观锁认为事务会经常发生冲突，在悲观锁中，读取数据的事务会锁定数据，在前面的事务提交之前，其它事务都不能修改数据。
JPA 1.0只支持乐观锁，你可以使用EntityManager类的lock()方法指定锁模式的值，可以是READ或WRITE，如：
EntityManagerem = ... ;
em.lock (p1, READ);对于READ锁模式，JPA实体管理器在事务提交前都会锁定实体，检查实体的版本属性确定实体自上次被读取以来是否有更新，如果版本属性被更新了，实体管理器会抛出一个OptimisticLockException异常，并回滚事务。
对于WRITE锁模式，实体管理器执行和READ锁模式相同的乐观锁操作，但它也会更新实体的版本列。
JPA 2.0增加了6种新的锁模式，其中两个是乐观锁。JPA 2.0也允许悲观锁，并增加了3种悲观锁，第6种锁模式是无锁。
下面是新增的两个乐观锁模式：
1、OPTIMISTIC：它和READ锁模式相同，JPA 2.0仍然支持READ锁模式，但明确指出在新应用程序中推荐使用OPTIMISTIC。
2、OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT：它和WRITE锁模式相同，JPA 2.0仍然支持WRITE锁模式，但明确指出在新应用程序中推荐使用OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT。
下面是新增的三个悲观锁模式：
1、PESSIMISTIC_READ：只要事务读实体，实体管理器就锁定实体，直到事务完成锁才会解开，当你想使用重复读语义查询数据时使用这种锁模式，换句话说就是，当你想确保数据在连续读期间不被修改，这种锁模式不会阻碍其它事务读取数据。
2、PESSIMISTIC_WRITE：只要事务更新实体，实体管理器就会锁定实体，这种锁模式强制尝试修改实体数据的事务串行化，当多个并发更新事务出现更新失败几率较高时使用这种锁模式。
3、PESSIMISTIC_FORCE_INCREMENT：当事务读实体时，实体管理器就锁定实体，当事务结束时会增加实体的版本属性，即使实体没有修改。
你也可以指定新的锁模式NONE，在这种情况下表示没有锁发生。
JPA 2.0也提供了多种方法为实体指定锁模式，你可以使用EntityManager的lock() 和 find()方法指定锁模式。此外，EntityManager.refresh()方法可以恢复实体实例的状态。
下面的代码显示了使用PESSIMISTIC_WRITE锁模式的悲观锁：
// read
Part p = em.find(Part.class, pId);
// lock and refresh before update
em.refresh(p, PESSIMISTIC_WRITE);
int pAmount = p.getAmount();
p.setAmount(pAmount - uCount);在这个例子中，它首先读取一些数据，然后应用PESSIMISTIC_WRITE锁，在更新数据之前调用EntityManager.refresh()方法，当事务更新实体时，PESSIMISTIC_WRITE锁锁定实体，其它事务就不能更新相同的实体，直到前面的事务提交。
