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悲观锁是一种利用数据库内部机制提供的锁的方法，也就是对更新的数据加锁，这样在并发期间一旦有一个事务持有了数据库记录的锁，其他的线程将不能再对数据进行更新了，这就是悲观锁的实现方式。

首先在 RedPacket.xml 中增加一个 id 为 getRedPacketForUpdate 的 SQL，修改为下面的代码：

<!-- 查询红包具体信息 -->
<select id="getRedPacketForUpdate" parameterType="long"
    resultType="com.pojo.RedPacket">
    select id, user_id as userId, amount, send_date as sendDate, total,
        unit_amount as unitAmount, stock, version, note from T_RED_PACKET
        where id =#{id} for update
</select>

注意，在 SQL 中加入的 for update 语句，意味着将持有对数据库记录的行更新锁（因为这里使用主键查询，所以只会对行加锁。如果使用的是非主键查询，要考虑是否对全表加锁的问题，加锁后可能引发其他查询的阻塞），那就意味着在高并发的场景下，当一条事务持有了这个更新锁才能往下操作，其他的线程如果要更新这条记录，都需要等待，这样就不会出现超发现象引发的数据一致性问题了。

再插入一条新记录到数据库里，如下面的代码所示。

insert  into `t_red_packet`(`id`,`user_id`,`amount`,`send_date`,`total`,`unit_amount`,`stock`,`version`,`note`)
values (1,1,'200000.00','2019-07-29 16:35:20',20000,'10',20000,0,'20万元金额，2万个小红包，每个10元');

还是以 20 万元的红包，每个 10 元，共两万个红包为例。插入这条数据后，获取其编号，同时在 RedPacketDao 中加入对应的查询方法。

/**
  * 使用 for update语句加锁
  *
  * @param id红包id
  * @return 红包信息
  */
public RedPacket getRedPacketForUpdate(Long id);

接下来，将 UserRedPacketServiceImpl 代码中的”RedPacket redPacket = redPacketDao.getRedPacket(redPacketId);“的代码修改为以下代码：

Redpacket redpacket = redpacketDao.getRedPacketForUpdate(redpacketId);

做完这些修改后，再次进行测试，便能够得到如图 1 所示的结果。

图 1  悲观锁测试结果