乐观锁：完全依靠数据库来管理锁的工作。
悲观锁：程序员自己管理数据或对象上的锁处理。

一 ：悲观锁（Pessimistic Locking）
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）。 一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用： select * from account where name=”Erica” for update 这条sql 语句锁定了account 表中所有符合检索条件（name=”Erica”）的记录。 本次事务提交之前（事务提交时会释放事务过程中的锁），外界无法修改这些记录。

二 ：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。 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。 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁

1。 大多是基于版本（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。 对于上面修改用户帐户信息的例子而言，假设 ：

数据库中帐户信息表中有一个 version字段，当前值为1；而当前帐户余额字段（balance）为$100。
1 ：操作员A 此时将其读出（version=1），并从其帐户余额中扣除$50 （$100-$50）。
2 ： 在操作员A操作的过程中，操作员B也读入此用户信息（version=1），并 从其帐户余额中扣除$20（$100-$20）。
3： 操作员A完成了修改工作，将数据版本号加一（version=2），连同帐户扣 除后余额（balance=$50），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本大 于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录version更新为2。
4： 操作员B完成了操作，也将版本号加一（version=2）试图向数据库提交数 据（balance=$80），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员B提交的 数据版本号为2，数据库记录当前版本也为2，不满足“提交版本必须大于记 录当前版本才能执行更新“的乐观锁策略，因此，操作员B 的提交被驳回。 这样，就避免了操作员B 用基于version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作 员A的操作结果的可能。

从上面的例子可以看出，乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销（操作员A 和操作员B操作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系 统整体性能表现。 需要注意的是，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，来自外部系统的用户 余额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）。

2.时间戳SQL Server timestamp 数据类型与时间和日期无关，是二进制数字，每增加一条记录时，它会在最近的一个时间戳基础上自动增加，当修改某条记录时，它也会在最近的一个时间戳基础上自动增加