典型的冲突有：

l 丢失更新：一个事务的更新覆盖了其它事务的更新结果，就是所谓的更新丢失。例如：用户A把值从6改为2，用户B把值从2改为6，则用户A丢失了他的更新。

l 脏读：当一个事务读取其它完成一半事务的记录时，就会发生脏读取。例如：用户A,B看到的值都是6，用户B把值改为2，用户A读到的值仍为6。

并发控制机制

悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。[1]

乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。[1]

乐观锁应用

1.         使用数据version来实现。更新时检查版本号是否一致，比如数据库中数据版本为6，更新提交时version=6+1,使用该version值(=7)与数据库version+1(=7)作比较，如果相等，则可以更新，如果不等则有可能其他程序已更新该记录，所以返回错误。Hibernate自带实现方式。

2.         使用时间戳来实现。方法类似version

注：乐观锁不能解决脏读的问题。

悲观锁应用

需要使用数据库的锁机制，比如SQL SERVER 的TABLOCKX（排它表锁） 此选项被选中时，SQL  Server  将在整个表上置排它锁直至该命令或事务结束。这将防止其他进程读取或修改表中的数据。

SqlServer中使用

Begin Tran
select top 1 @TrainNo=T_NO
         from Train_ticket   with (UPDLOCK)   where S_Flag=0

      update Train_ticket
         set T_Name=user,
             T_Time=getdate(),
             S_Flag=1
         where T_NO=@TrainNo
commit

我们在查询的时候使用了with (UPDLOCK)选项,在查询记录的时候我们就对记录加上了更新锁,表示我们即将对此记录进行更新. 注意更新锁和共享锁是不冲突的,也就是其他用户还可以查询此表的内容,但是和更新锁和排它锁是冲突的.所以其他的更新用户就会阻塞.

结论

在实际生产环境里边,如果并发量不大,我们完全可以使用悲观锁定的方法,因为这种方法使用起来非常方便和简单.但是如果系统的并发非常大的话,悲观锁定会带来非常大的性能问题,所以我们就要选择乐观锁定的方法.

参考文档

[1]Concurrent Control http://en.wikipedia.org/wiki/Concurrency_control

[2] Oracle的悲观锁和乐观锁http://space.itpub.net/12158104/viewspace-374745

[3] timestamp应用——乐观锁和悲观锁【转】http://hi.baidu.com/piaokes/blog/item/9b0c6854e4909050564e00b3.html