悲观锁造句

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通常，悲观锁是不适合大规模并发操作的。
Hibernate的悲观锁，也是基于数据库的锁机制实现。
一般来说，使用悲观锁比较容易导致锁定冲突。
这里Hibernate通过使用数据库的for update子句实现了悲观锁机制。
微软使用了两种锁定机制：悲观锁（pessimistic locking）和乐观锁（optimistic locking）。
悲观锁是指：它在数据被读取时获取，在事务结束时释放。
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。
此外，本书还详尽地分析了事务管理、悲观锁、乐观锁、条件组合搜索等难点问题。
如果使用悲观锁，当一个加锁请求发生时目标记录（Record）或者目标页面（Page）立即会被锁住。
目前使用序列化隔离的应用中，一般都使用的悲观锁，这样强行使得所有事务都序列化执行。
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但是在某些特殊场合下，需要使用悲观锁，以防止那些会引起整个事务失败的数据库死锁的发生。
在“授权读取”模式下（我们推荐的事务隔离级别），数据库将永不使用悲观锁，除非应用程序特别的显式生气。
尽管它会导致不可重复读、虚读和第二类丢失更新这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。
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）。
然而，使用乐观锁也更容易导致数据库更新失败，因为别的用户可能会抢先一步锁住你想要的那条记录；如果使用悲观锁就不会发生这种情况??只要你能成功锁定目标记录则更新必然会被执行。
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。