Web应用中并发控制的实现
软件开发中的并发控制问题
软件开发中的并发控制问题在软件开发中，不可避免地会遇到并发控制问题。
并发控制是指多个程序同时访问共享资源时可能发生的冲突情况，如数据竞争、死锁等。
这些问题会对系统的正确性和性能造成负面影响，因此在软件开发中需要仔细处理并发控制问题。
1. 并发控制的基本概念在软件开发中，同时访问共享资源的程序称为并发程序。
共享资源可以是变量、对象、文件、数据库等。
为了保证并发程序的正确性，必须采取一些措施防止并发访问导致数据不一致或者程序出现死锁等问题。
并发控制涉及以下几个概念：1. 锁：是一种同步机制，用于控制对共享资源的访问。
锁可以分为共享锁和排他锁。
共享锁允许多个进程同时访问资源，但是不能进行写操作。
排他锁是一种互斥锁，只允许一个进程访问资源。
2. 事务：是一组操作的集合，作为一个单一的逻辑工作单元进行处理。
事务具有ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）。
事务的目的是确保一组操作被连续地执行，或者在发生错误时回滚到原始状态。
3. 死锁：是指两个或多个进程互相等待而无法继续执行的情况。
死锁是并发控制的一个严重问题，可以导致系统崩溃或者长时间停滞。
2. 并发控制方法在软件开发中，有多种方法可以处理并发控制问题。
以下是其中的一些方法：1. 锁机制：使用锁来保护共享资源免受竞争和冲突。
锁分为乐观锁和悲观锁。
乐观锁通过版本号或时间戳等方式避免资源的竞争和冲突，而不是直接阻塞访问。
悲观锁通过直接阻塞其他访问来保证资源的可用性和正确性。
悲观锁包括共享锁、排他锁等。
2. 事务机制：事务机制可以确保一组操作被连续地执行或者在发生错误时回滚到原始状态。
事务机制通常在数据库管理系统等领域中使用，可以避免数据不一致和死锁等问题。
3. 信号量机制：信号量是一种计数器，用于控制同时访问共享资源的数量。
信号量可以使用P、V操作来进行锁定和解锁。
4. 读写锁机制：读写锁是一种特殊的锁机制，旨在优化读操作和写操作的并发。
读操作可以共享锁，多个线程同时持有读锁进行读操作。
vue多个请求个数控制
vue多个请求个数控制1.引言1.1 概述概述部分的内容可以写成这样：引言部分是对整个文章的总览和背景的介绍。
本文主要讨论在Vue中如何实现多个请求个数的控制，以及这种控制对于开发的意义和应用。
在现代的Web应用中，很常见需要同时发起多个请求来获取不同的数据，并在页面中展示。
但是，同时发起过多的请求可能会导致性能问题或者服务器负载过重的情况。
因此，合理控制请求的个数是非常重要的。
Vue作为一种主流的JavaScript框架，提供了很多方便的工具和技术来实现请求个数的控制。
通过本文的讨论，读者将能够了解在Vue中如何使用Promise.all和Axios并发请求来控制请求个数，并掌握一些实践中的技巧和注意事项。
这对于Web开发者来说是一个非常重要的话题，能够帮助他们提高应用的质量和性能。
在接下来的正文中，将详细介绍如何在Vue 中实现多个请求个数的控制，以及一些实践中的方法和技巧。
1.2 文章结构本文将主要分为以下几个部分：1. 引言：在引言部分，将对本文的主题进行概述，并说明文章的结构和目的。
2. 正文：正文部分将详细探讨Vue中的多个请求个数控制问题，并提供了实现多个请求个数控制的方法。
2.1 Vue中的多个请求个数控制：本节将介绍在Vue中多个请求个数过多时可能引发的问题，例如页面加载速度降低、性能问题等，并探讨为什么需要对多个请求的个数进行控制。
2.2 实现多个请求个数控制的方法：本节将介绍如何通过编码技巧和工具来实现多个请求个数控制。
将详细介绍常用的方法，如限制并发数、队列管理等，并提供相应的代码示例和实际应用场景。
3. 结论：在结论部分，将对本文的内容进行总结，并说明多个请求个数控制的意义和应用。
还可以探讨该方法在实际项目中的优缺点，以及未来的发展方向。
通过以上文章结构的安排，读者将能够全面了解Vue中多个请求个数控制的问题及其解决方法。
期望本文能够对读者在实际开发中遇到的类似问题提供帮助和指导。
数据库中的事务处理与并发控制
数据库中的事务处理与并发控制事务处理和并发控制是数据库管理系统中非常重要的概念，它们确保数据库在多用户环境下的一致性和完整性。
本文将介绍事务处理和并发控制的概念、原理以及应用，以及常用的实现方式和技术。
一、事务处理1. 事务概述事务是数据库操作的基本单位，它表示一个逻辑上的操作序列，要么完全执行，要么完全不执行。
事务有四个基本属性，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
2.事务的ACID属性- 原子性：事务中的操作要么全部成功，要么全部失败回滚，不存在部分成功的情况。
- 一致性：事务执行前后，数据库的状态保持一致性。
- 隔离性：多个事务并发执行时，相互之间是隔离的，互不干扰。
- 持久性：事务一旦提交，其结果将永久保存在数据库中，不会因为系统故障而丢失。
3. 事务的并发控制并发控制是确保多个事务并发执行时数据库一致性的重要手段。
并发控制的目标是解决脏读（Dirty Read）、不可重复读（Non-repeatable Read）和幻读（Phantom Read）等问题。
二、并发控制1. 锁的概念与分类锁是一种用于控制对数据的访问的机制。
根据锁的粒度可以分为共享锁（Shared Lock）和排他锁（Exclusive Lock）。
共享锁可以被多个事务同时持有，适用于读操作，排他锁则只能被一个事务持有，适用于写操作。
2. 一级封锁协议一级封锁协议是最简单的封锁协议，它要求事务在修改数据前先获得排他锁，并在事务结束后释放锁。
这种协议可以解决脏读和不可重复读问题，但无法解决幻读问题。
3. 两段封锁协议两段封锁协议是解决并发控制问题的较为常用的协议。
它分为两个阶段，即封锁生长阶段和封锁释放阶段。
事务在生长阶段会不断获取和释放锁，直到需要提交或回滚。
这种协议可以解决脏读和不可重复读问题。
4. 多版本并发控制（MVCC）多版本并发控制是一种现代的并发控制技术，它通过为每个事务分配唯一的时间戳，实现了非阻塞的并发操作。
js_解决浏览器并发请求的方法_概述及解释说明
js 解决浏览器并发请求的方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述在Web开发中，浏览器并发请求的处理一直是一个关键问题。
当我们需要从服务器获取数据或发送多个请求时，我们希望能够有效地管理这些请求以提高性能和用户体验。
JavaScript作为一种前端语言，提供了多种方法来解决并发请求的问题。
1.2 文章结构本文将介绍解决浏览器并发请求的方法，并提供详细说明和示例代码。
首先我们将探讨同步请求方法，包括其特点、使用场景和注意事项。
接着我们将介绍异步请求方法，包括Ajax和Fetch API等常用技术，并比较它们之间的区别。
最后，我们将讨论并发处理技术，如Promise、async/await等，并说明它们对于处理大量并发请求的重要性。
1.3 目的本文的目的是帮助读者了解不同方法解决浏览器并发请求的原理和使用方式，以便能够根据具体需求选择适当的方案。
通过深入分析不同技术的优缺点，并给出示例代码和注意事项，读者可以更好地理解并应用这些方法来提高自己项目中的性能与效率。
以上为“1. 引言”部分内容，请按照相同的格式继续撰写“2. 解决浏览器并发请求的方法”的内容。
2. 解决浏览器并发请求的方法2.1 同步请求方法:同步请求是指浏览器在发送一个请求后，必须等待服务器返回响应之后才能发送下一个请求。
在同步请求中，浏览器会阻塞其它的操作，直到当前请求完成。
这种方式对于处理简单的数据或者不需要同时进行多个请求的情况来说是有效的。
常见的同步请求方法包括使用`XMLHttpRequest`对象以及传统的表单提交方式。
通过`XMLHttpRequest`对象可以在JavaScript中实现同步的网络通信。
使用该对象可以通过调用`open()`方法指定请求类型和URL，然后通过调用`send()`方法发送请求并等待服务器响应。
2.2 异步请求方法:异步请求是指浏览器发送一个请求之后，不会等待服务器响应就继续执行其它任务，而是利用回调函数来处理服务器返回的数据。
mvcc多版本并发控制的原理
mvcc多版本并发控制的原理MVCC（Multiversion Concurrency Control）是一种多版本并发控制技术，用于数据库管理系统中的事务并发控制。
在MVCC中，每个事务可以并发访问数据库的不同版本，而不会发生读-写、写-写冲突。
MVCC的原理是为每个数据对象维护多个版本，每个版本都有一个时间戳或者版本号，并且在事务执行过程中，数据库系统会根据事务的时间戳或者版本号来确定事务所能看到的数据版本。
MVCC的目标是提高数据库的并发性能和事务的并发控制能力，以减少事务对数据库资源的争用和降低事务之间的冲突。
MVCC可以有效地提高事务的并发度，减少锁的竞争，提高数据库的整体性能。
MVCC的实现原理如下：1.数据对象多版本管理：在MVCC中，每个数据对象都会维护多个版本的数据。
当一个事务对数据进行修改时，数据库系统会生成一个新的数据版本，并将新版本的数据与事务的时间戳或版本号关联起来。
这样，每个数据对象都会有多个版本，每个版本与特定事务的时间戳或版本号相关联。
2.读操作和写操作的版本控制：在MVCC中，读操作和写操作都要根据事务的时间戳或版本号来确定所能看到的数据版本。
对于读操作，数据库系统会根据事务的时间戳或版本号来确定可见的数据版本，并返回给事务；对于写操作，数据库系统会生成新版本的数据，并将新版本与事务的时间戳或版本号关联起来。
3.事务并发控制：在MVCC中，事务的并发控制是通过数据版本的时间戳或版本号来实现的。
当一个事务开始执行时，数据库系统会为该事务分配一个唯一的时间戳或版本号，该事务所能看到的数据版本就是小于或等于该时间戳或版本号的所有数据版本。
这样，不同事务之间的读-写、写-写冲突可以通过版本号的比较来解决。
4.事务的可见性控制：在MVCC中，事务的可见性是通过版本控制来实现的。
当一个事务执行读操作时，数据库系统会根据事务的时间戳或版本号来确定可见的数据版本，并返回给事务。
并发流程设计
并发流程设计并发流程设计是指在软件系统中，同时执行多个任务的流程设计。
并发流程设计可以提高系统的效率和响应能力，同时也能够更好地利用系统资源。
本文将从并发流程设计的概念、实现方式、应用场景和设计原则等方面进行阐述。
一、概念并发流程设计是指在系统中同时执行多个任务的流程设计。
在传统的串行流程中，每个任务都需要等待上一个任务的完成才能继续执行，而在并发流程中，多个任务可以同时执行，提高了系统的效率和响应能力。
二、实现方式实现并发流程设计有多种方式，常见的包括多线程、多进程和分布式系统等。
多线程是指在一个程序中同时执行多个线程，每个线程可以独立地执行不同的任务；多进程是指在一个操作系统中同时执行多个进程，每个进程可以独立地执行不同的任务；分布式系统是指将任务分布到多台计算机上并行执行。
三、应用场景并发流程设计在许多领域都有广泛的应用。
在电商平台中，可以利用并发流程设计提高订单处理和支付系统的效率；在物流管理中，可以利用并发流程设计提高货物配送和仓储管理的效率；在金融领域中，可以利用并发流程设计提高交易处理和风险控制的效率。
四、设计原则在进行并发流程设计时，需要遵循一些设计原则，以保证系统的稳定性和可靠性。
首先，需要考虑任务之间的依赖关系，合理安排任务的执行顺序；其次，需要考虑资源的竞争和互斥，合理分配系统资源；还需要考虑错误处理和异常情况的处理，确保系统的健壮性。
在并发流程设计中，还需要注意一些常见的问题。
首先是死锁问题，即多个任务相互等待对方释放资源，导致系统无法继续执行；其次是竞态条件问题，即多个任务竞争同一个资源，导致结果的不确定性；还有并发安全问题，即多个任务同时修改共享数据，导致数据的不一致性。
在实际的并发流程设计中，还可以利用一些技术手段来提高系统的性能和可靠性。
例如，可以使用锁机制来解决资源竞争问题；可以使用消息队列来实现任务之间的通信；可以使用分布式事务来保证数据的一致性。
并发流程设计是一种提高系统效率和响应能力的重要手段。
应用消息队列应对大并发访问的解决方案
应用消息队列应对大并发访问的解决方案摘要：为了让使用此消息队列的开发人员了解此消息队列的接口以及结构，特编写此文档。
关键词：消息队列；设计中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）02-0412-03在web2.0的时代，高并发的情况越来越常见，从而使消息队列有成为居家必备的趋势，相应的也涌现出了很多实现方案，像twitter以前就使用rabbitmq实现消息队列服务，现在又转而使用kestrel来实现消息队列服务，此外还有很多其他的选择，比如说：activemq，zeromq等。
上述消息队列的软件中，大多为了实现amqp，stomp，xmpp之类的协议，变得极其重量级，但在很多web应用中的实际情况是：我们只是想找到一个缓解高并发请求的解决方案，不需要杂七杂八的功能，一个轻量级的消息队列实现方式才是我们真正需要的。
因为redis本身实现了list，相关操作也可以保证是原子的，所以可以很自然的通过list来实现消息队列。
队列的意义在于，分离了任务的产生和任务的执行。
2.2 内部结构ifailure，失败信息处理接口；ihttpcallback，http方式回调接口；imessagelistener，消息监听接口，提供消息监听方法； imessagemanager，消息管理中心，提供对消息的各种操作方法；imessageparser，消息解析器，提供消息到xml的转换，以及xml到消息的转换；imessagepublisher，消息发布中心；iqueuemanager，队列管理中心，提供对队列的各种操作方法；isocketcallback，socket方式回调接口；isubscribermanager，订阅者管理中心，提供对订阅者的各种操作方法；itopicmanager，主题管理中心，提供对主题的各种操作方法；ixmlvalidation，消息验证器，用以验证消息的完整性。
webbatchrequest使用方法
WebBatchRequest 使用方法1. 介绍WebBatchRequest 是一个强大的工具，可用于批量处理Web请求。
它可以帮助开发人员简化并加速他们的工作流程，提高生产效率。
本文将详细介绍WebBatchRequest的使用方法，包括安装、配置和常见操作。
2. 安装在开始使用WebBatchRequest之前，你需要先安装它。
你可以在官方全球信息湾上找到最新的安装包，并选择合适的版本下载。
安装非常简单，只需按照官方指南进行操作即可。
一般来说，你只需要执行几个命令或点击几次鼠标即可完成安装过程。
3. 配置安装完成后，你需要进行一些基本的配置。
你需要将WebBatchRequest集成到你的开发环境中。
这可能涉及到修改一些配置文件或设置一些环境变量。
你需要配置WebBatchRequest的基本参数，例如请求的URL、请求的方法、请求的头部信息等。
另外，你还需要配置WebBatchRequest的日志记录、错误处理等功能。
配置工作不复杂，但是需要一定的耐心和细心。
4. 使用方法一旦安装和配置完成，你就可以开始使用WebBatchRequest了。
它的使用方法非常简单，基本流程如下：- 创建一个请求列表：你可以创建一个文本文件，将所有的请求按照一定的格式写在里面。
每个请求应该包括请求的URL、请求的方法、请求的参数等信息。
- 加载请求列表：将文本文件加载到WebBatchRequest中，它会自动解析文件内容，并将所有的请求导入到一个列表中。
- 批量发送请求：一旦请求列表加载完成，你可以选择批量发送请求。
WebBatchRequest会同时发起所有的请求，并且可以根据需要进行并发控制。
- 处理响应数据：当所有请求完成后，WebBatchRequest会将所有的响应数据保存下来。
你可以根据需要对响应数据进行分析、处理或者保存。
5. 实例分析下面我们来看一个简单的实例，来演示WebBatchRequest的使用方法。
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Web应用中并发控制的实现
∙摘要：Web应用已由原来的网站、电子商务发展成商业应用系统的一种架构－B/S架构，它已成为一个世界性的研究热点。
但由于Internet网络协议固有的局限性以及Web应用中频繁的用户交互增加了在Internet上实现长事务的困难，从而，Web应用中的并发控制始终没能得到很好的解决。
本文从Hibernate的乐观锁和悲观锁的实现原理出发，给出了实现悲观锁的基本思路和实现时的注意事项，在其它架构中得以推广和应用。
∙
引言
B/S构架的应用越来越普及，但由于它有别于C/S构架的特殊性，并发控制始终没能得到很好的解决，如售票系统经常会出现同一张火车票出售多次的现象。
典型的案例如下：
例如若有两个客户端，A客户先读取了账户余额2000元，之后B客户也读取了账户余额2000元的数据，A客户提取了500元，对数据库作了变更，此时数据库中的余额为1500元，B客户也要提取1300元，根据其所取得的资料，2000-1300将为700余额，若此时再对数据库进行变更，最后的余额700元就会不正确，应当是200元，问题的出现是由于两个客户对同一条数据进行并发访问造成的。
Web应用中并发控制的特殊性
上述问题在C/S构架中可以通过长事务来实现，但Web应用是基于Internet网络环境的，其中的并发控制有其内在的特殊性：
1. Web所基于的网络协议HTTP(Hyper Text Transfer Protocol)是一种无连接的协议，数据库服务器无法保存事务的状态信息；
2. 用户可以随时中止或启动浏览器中当前主页上的事务。
由于上述特殊性，Web应用中并发控制不能采用严格的长事务来实现，但可以长事务的思路来实现，在数据读取的时候把相应的数据锁定，在更新阶段把锁放开，然后更新数据。
Web应用中并发控制的实现
业务逻辑的实现过程中，往往需要保证数据访问的排他性。
如在金融系统的日终结算处理中，我们希望针对某个cut-off时间点的数据进行处理，而不希望在结算进行过程中（可能是几秒种，也可能是几个小时），数据再发生变化。
此时，我们就需要通过一些机制来保证这些数据在某个操作过程中不会被外界修改，这样的机制，就是所谓的“锁”，即给选定的目标数据上锁，使其无法被其他程序修改。
有两种锁机制：即通常所说的“乐观锁(Optimistic Locking)”和“悲观锁(Pessimistic Locking)”。
1．乐观锁(Optimistic Locking)
乐观锁(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，乐观锁定使用应用程序上的逻辑实现版本控制来解决。
并发控制时，数据不一致的情况一旦发生，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通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：
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，例如：
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读出来，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，这一切可以在后台执行，而不用让您的客户知道。
在其它架构中也可通过这种思路来实现乐观锁，但版本控制和冲突的检测要在自己程序的程序中实现和维护。
2．悲观锁(Pessimistic Locking)
虽然乐观锁能够提高系统的性能，但它是对发生冲突的访问进行事后的补救，应用在用户输入数据量很少的场合比较适合，但如果在企业 ERP，用户与系统交互涉及大量数据在页面表单上录入，如果事后提交失败后才提示用户要重新录入是很不现实的，所以有必要进行事前控制，这就要采用悲观锁。
在多个客户端可能读取同一笔数据或同时更新一笔数据的情况下，防止同一个数据被修改而造成混乱，最简单的手段就是在读取时对数据进行锁定，其它客户端不能对同一笔数据进行更新的读取动作。
悲观锁定（Pessimistic Locking）一如其名称所示，悲观的认定每次资料存取时，其它的客户端也会存取同一笔数据，因此对该笔数据进行事先锁定，直到自己操作完成后解除锁定。
悲观锁定通常透过系统或数据库本身的功能来实现，依赖系统或数据库本身提供的锁定机制，Hibernate即是如此，我们可以利用Que ry或Criteria的setLockMode()方法来设定要锁定的表或列（row）及其锁定模式，锁定模式有以下的几个：
LockMode.WRITE：在insert或update时进行锁定，Hibernate会在save()方法时自动获得锁定。
LockMode.UPGRADE：利用SELECT … FOR UPDATE进行锁定。
LockMode.UPGRADE_NOWAIT：利用SELECT … FOR UPDATE NOWAIT进行锁定，在Oracle环境下使用。
LockMode.READ：在读取记录时Hibernate会自动获得锁定。
LockMode.NONE：没有锁定。
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。
3．其它构架中悲观锁的实现
Hibernate的悲观锁，也是基于数据库的锁机制实现。
下面的代码实现了对“用户”查询记录的加锁：
query.setLockMode对查询语句中，特定别名所对应的记录进行加锁（我们为userInfo类指定了一个别名“user”），这里也就是对返回的所有user记录进行加锁：
通过上述转换后的sql语句可知，Hibernate的加锁其实是利用了数据库的for update语句，在读取阶段对某条记录的锁定，而在更新阶段提交，释放锁。
其实其它架构也可以采取该思路，不过，数据库的for update语句的锁定和释放一定要在数据的同一个连接中，如果读取阶段和更新阶段不是统一连接，即读取之后断开了与数据库的连接，则for update语句的锁定立即失效，为此，如果其它架构中要采取这种方式则要做相应的调整。
首先，由于Web应用是无状态的，也就是说数据库的for update语句的锁定和释放不一定是数据的同一个连接，为此，采用痕迹跟踪法，在读取数据时生成唯一的序列号(serialId)，建立与数据连接的映射，并放置一个map数据结构中；在更新时，通过该serialId 在连接池中重新获取该连接，用该连接去更新数据。
如果系统是采用dao读取数据，实体bean去更新数据，则只要在更新数据之前断开读取数据时的连接，则可以通过其它途径更新数据，如下代码所示：
其中，dao.closeConnect(serialId)是断开数据连接，bo.update(data)是通过EJB更新数据库
4．序列号(serialId)的创建和维护
由于不同用户可能同时建立连接或同一用户先后建立连接，故创建序列号可以在读取数据时通过sessionId和时间戳组合而成。
而在操作的过程中，为了保持序列号不会丢失和唯一性，它不能放在session或application中，而是放在页面的request对象里，通过它向其它页面传递。
5．关联表的锁定
其实，Hibernate的悲观锁方式只能对单个表的记录进行锁定，但现实中，存在关联更新的情况，即在更新主表的时候有可能会更新到与之相关的子表，与此同时，其它用户也可能通过其它主表更新相应的子表同一条记录。
有两种方式处理，一是在读取数据通过sql语句关联子表相应记录，因为for update对所有关联表中符合条件的记录都会加锁；二是为子表找一个入口表，在更新子表的同时，必须更新子表的入口表。
6．例外操作的处理
采用这种方式，有一些例外情况必须小心处理，一是页面的关闭，如果调用相应的方法，如onbeforeunload()等，释放对应的数据库连接；二是用户非正常关机退出系统，必须有数据库周期清除无用的连接，如间隔二十分钟等，来释放读取时对数据的锁定，否则，该数据会长时间被锁定，直至应用服务器重启。
结论
软件系统的并发控制一般是通过加锁来实现，同样，Web应用也是采用乐观锁和悲观锁来实现，乐观锁是一种事后补救措施，是通过程序的逻辑控制版本来实现的，而悲观锁是事前的一种预防措施，它利用数据库的锁机制来实现，Hibernate对它做了一层封装，使应用更加方便，为了让其它架构都能适用，本文还原了Hibernate的实现原理，提出一般的实现思路和注意实现。