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假如两个线程同时修改数据库同一条记录，就会导致后一条记录覆盖前一条，从而引发一些问题。
例如：
一个售票系统有一个余票数，客户端每调用一次出票方法，余票数就减一。
情景：
总共300张票，假设两个售票点，恰好在同一时间出票，它们做的操作都是先查询余票数，然后减一。
一般的sql语句：
declare @count as int begin tran select @count=count from ttt WAITFOR DELAY ‘00:00:05‘ --模拟并发，故意延迟5秒 update ttt set count=@count-1 commit TRAN SELECT * FROM ttt
问题就在于，同一时间获取的余票都为300，每个售票点都做了一次更新为299的操作，导致余票少了1，而实际出了两张票。
打开两个查询窗口，分别快速运行以上代码即可看到效果。
定义解释：
悲观锁：相信并发是绝大部分的，并且每一个线程都必须要达到目的的。
乐观锁：相信并发是极少数的，假设运气不好遇到了，就放弃并返回信息告诉它再次尝试。因为它是极少数发生的。
悲观锁解决方案：
declare @count as int begin tran select @count=count from tb WITH(UPDLOCK) WAITFOR DELAY ‘00:00:05‘ --模拟并发，故意延迟5秒 update tb set count=@count-1 commit tran
在查询的时候加了一个更新锁，保证自查询起直到事务结束不会被其他事务读取修改，避免产生脏数据。
从而可以解决上述问题。
乐观锁解决方案：
--首先给表加一列timestamp ALTER TABLE ttt ADD timesFlag TIMESTAMP NOT null 然后更新时判断这个值是否被修改 declare @count as int DECLARE @flag AS TIMESTAMP DECLARE @rowCount AS int begin tran select @count=COUNT,@flag=timesflag from ttt WAITFOR DELAY ‘00:00:05‘ update ttt set count=@count-1 WHERE timesflag=@flag --这里加了条件 SET @rowcount=@@ROWCOUNT --获取被修改的行数 commit TRAN --对行数进行判断即可 IF @rowCount=1 PRINT ‘更新成功‘ ELSE PRINT ‘更新失败‘
这便是乐观锁的解决方案，可以解决并发带来的数据错误问题，但不保证每一次调用更新都成功，可能会返回‘更新失败‘
悲观锁和乐观锁
悲观锁一定成功，但在并发量特别大的时候会造成很长堵塞甚至超时，仅适合小并发的情况。
乐观锁不一定每次都修改成功，但能充分利用系统的并发处理机制，在大并发量的时候效率要高很多。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/kongsq/p/5841397.html
