事务并发访问同一数据资源的情况主要就分为读-读、写-写和读-写三种。

  1. 读-读 即并发事务同时访问同一行数据记录。由于两个事务都进行只读操作，不会对记录造成任何影响，因此并发读完全允许。
  2. 写-写 即并发事务同时修改同一行数据记录。这种情况下可能导致脏写问题，这是任何情况下都不允许发生的，因此只能通过加锁实现，也就是当一个事务需要对某行记录进行修改时，首先会先给这条记录加锁，如果加锁成功则继续执行，否则就排队等待，事务执行完成或回滚会自动释放锁。
  3. 读-写 即一个事务进行读取操作，另一个进行写入操作。这种情况下可能会产生脏读、不可重复读、幻读。最好的方案是读操作利用多版本并发控制（MVCC），写操作进行加锁。

锁的粒度

按锁作用的数据范围进行分类的话，锁可以分为行级锁和表级锁。

  1. 行级锁：作用在数据行上，锁的粒度比较小。
  2. 表级锁：作用在整张数据表上，锁的粒度比较大。

锁的分类

为了实现读-读之间不受影响，并且写-写、读-写之间能够相互阻塞，Mysql使用了读写锁的思路进行实现，具体来说就是分为了共享锁和排它锁：

  1. 共享锁(Shared Locks)：简称S锁，在事务要读取一条记录时，需要先获取该记录的S锁。S锁可以在同一时刻被多个事务同时持有。我们可以用select …… lock in share mode;的方式手工加上一把S锁。
  2. 排他锁(Exclusive Locks)：简称X锁，在事务要改动一条记录时，需要先获取该记录的X锁。X锁在同一时刻最多只能被一个事务持有。X锁的加锁方式有两种，第一种是自动加锁，在对数据进行增删改的时候，都会默认加上一个X锁。还有一种是手工加锁，我们用一个FOR UPDATE给一行数据加上一个X锁。

还需要注意的一点是，如果一个事务已经持有了某行记录的S锁，另一个事务是无法为这行记录加上X锁的，反之亦然。

  1. 意向共享锁是由数据库自己维护的，一般来说，当我们给一行数据加上共享锁之前，数据库会自动在这张表上面加一个意向共享锁(IS锁)；当我们给一行数据加上排他锁之前，数据库会自动在这张表上面加一个意向排他锁(IX锁)。意向锁可以认为是S锁和X锁在数据表上的标识，通过意向锁可以快速判断表中是否有记录被上锁，从而避免通过遍历的方式来查看表中有没有记录被上锁，提升加锁效率。例如，我们要加表级别的X锁，这时候数据表里面如果存在行级别的X锁或者S锁的，加锁就会失败，此时直接根据意向锁就能知道这张表是否有行级别的X锁或者S锁。

InnoDB中的表级锁

InnoDB中的表级锁主要包括表级别的意向共享锁(IS锁)和意向排他锁(IX锁)以及自增锁(AUTO-INC锁)。其中IS锁和IX锁在前面已经介绍过了，这里不再赘述，我们接下来重点了解一下AUTO-INC锁。
大家都知道，如果我们给某列字段加了AUTO_INCREMENT自增属性，插入的时候不需要为该字段指定值，系统会自动保证递增。系统实现这种自动给AUTO_INCREMENT修饰的列递增赋值的原理主要是两个：

  1. AUTO-INC锁：在执行插入语句的时先加上表级别的AUTO-INC锁，插入执行完成后立即释放锁。如果我们的插入语句在执行前无法确定具体要插入多少条记录，比如INSERT … SELECT这种插入语句，一般采用AUTO-INC锁的方式。
  2. 轻量级锁：在插入语句生成AUTO_INCREMENT值时先才获取这个轻量级锁，然后在AUTO_INCREMENT值生成之后就释放轻量级锁。如果我们的插入语句在执行前就可以确定具体要插入多少条记录，那么一般采用轻量级锁的方式对AUTO_INCREMENT修饰的列进行赋值。这种方式可以避免锁定表，可以提升插入性能。

mysql默认根据实际场景自动选择加锁方式，当然也可以通过innodb_autoinc_lock_mode强制指定只使用其中一种。

InnoDB中的行级锁

前面说过，通过MVCC可以解决脏读、不可重复读、幻读这些读一致性问题，但实际上这只是解决了普通select语句的数据读取问题。事务利用MVCC进行的读取操作称之为快照读，所有普通的SELECT语句在READ COMMITTED、REPEATABLE READ隔离级别下都算是快照读。除了快照读之外，还有一种是锁定读，即在读取的时候给记录加锁，在锁定读的情况下依然要解决脏读、不可重复读、幻读的问题。由于都是在记录上加锁，这些锁都属于行级锁。
InnoDB的行锁，是通过锁住索引来实现的，如果加锁查询的时候没有使用过索引，会将整个聚簇索引都锁住，相当于锁表了。根据锁定范围的不同，行锁可以使用记录锁(Record Locks)、间隙锁(Gap Locks)和临键锁(Next-Key Locks)的方式实现。假设现在有一张表t，主键是id。我们插入了4行数据，主键值分别是 1、4、7、10。接下来我们就以聚簇索引为例，具体介绍三种形式的行锁。

  • 记录锁(Record Locks) 所谓记录，就是指聚簇索引中真实存放的数据，比如上面的1、4、7、10都是记录。

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显然，记录锁就是直接锁定某行记录。当我们使用唯一性的索引(包括唯一索引和聚簇索引)进行等值查询且精准匹配到一条记录时，此时就会直接将这条记录锁定。例如select * from t where id =4 for update;就会将id=4的记录锁定。

  • 间隙锁(Gap Locks) 间隙指的是两个记录之间逻辑上尚未填入数据的部分，比如上述的(1,4)、(4,7)等。

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同理，间隙锁就是锁定某些间隙区间的。当我们使用用等值查询或者范围查询，并且没有命中任何一个record，此时就会将对应的间隙区间锁定。例如select from t where id =3 for update;或者select from t where id > 1 and id < 4 for update;就会将(1,4)区间锁定。

  • 临键锁(Next-Key Locks) 临键指的是间隙加上它右边的记录组成的左开右闭区间。比如上述的(1,4]、(4,7]等。

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临键锁就是记录锁(Record Locks)和间隙锁(Gap Locks)的结合，即除了锁住记录本身，还要再锁住索引之间的间隙。当我们使用范围查询，并且命中了部分record记录，此时锁住的就是临键区间。注意，临键锁锁住的区间会包含最后一个record的右边的临键区间。例如select * from t where id > 5 and id <= 7 for update;会锁住(4,7]、(7,+∞)。mysql默认行锁类型就是临键锁(Next-Key Locks)。

当使用唯一性索引，等值查询

  • 匹配到一条记录的时候，临键锁(Next-Key Locks)会退化成记录锁；
  • 没有匹配到任何记录的时候，退化成间隙锁。

间隙锁(Gap Locks)和临键锁(Next-Key Locks)都是用来解决幻读问题的，在已提交读（READ COMMITTED）隔离级别下，间隙锁(Gap Locks)和临键锁(Next-Key Locks)都会失效！

死锁的几种情况

死锁的第一种情况

一个用户A 访问表A(锁住了表A),然后又访问表B；另一个用户B 访问表B(锁住了表B)，然后企图访问表A；这时用户A由于用户B已经锁住表B，它必须等待用户B释放表B才能继续，同样用户B要等用户A释放表A才能继续，这就死锁就产生了。

解决方法：
这种死锁比较常见，是由于程序的BUG产生的，除了调整的程序的逻辑没有其它的办法。仔细分析程序的逻辑，对于数据库的多表操作时，尽量按照相同的顺序进 行处理，尽量避免同时锁定两个资源，如操作A和B两张表时，总是按先A后B的顺序处理， 必须同时锁定两个资源时，要保证在任何时刻都应该按照相同的顺序来锁定资源。

死锁的第二种情况

用户A查询一条纪录，然后修改该条纪录；这时用户B修改该条纪录，这时用户A的事务里锁的性质由查询的共享锁企图上升到独占锁，而用户B里的独占锁由于A 有共享锁存在所以必须等A释放掉共享锁，而A由于B的独占锁而无法上升的独占锁也就不可能释放共享锁，于是出现了死锁。这种死锁比较隐蔽，但在稍大点的项目中经常发生。如在某项目中，页面上的按钮点击后，没有使按钮立刻失效，使得用户会多次快速点击同一按钮，这样同一段代码对数据库同一条记录进行多次操作，很容易就出现这种死锁的情况。

解决方法：
1、对于按钮等控件，点击后使其立刻失效，不让用户重复点击，避免对同时对同一条记录操作。
2、使用乐观锁进行控制。乐观锁大多是基于数据版本（Version）记录机制实现。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。乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销（用户A和用户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。Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。需要注意的是，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。
3、使用悲观锁进行控制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，如Oracle的Select … for update语句，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（如更改用户账户余额），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，如果面对成百上千个并发，这样的情况将导致灾难性的后果。所以，采用悲观锁进行控制时一定要考虑清楚。

死锁的第三种情况

如果在事务中执行了一条不满足条件的update语句，则执行全表扫描，把行级锁上升为表级锁，多个这样的事务执行后，就很容易产生死锁和阻塞。类似的情 况还有当表中的数据量非常庞大而索引建的过少或不合适的时候，使得经常发生全表扫描，最终应用系统会越来越慢，最终发生阻塞或死锁。

解决方法：
SQL语句中不要使用太复杂的关联多表的查询；使用“执行计划”对SQL语句进行分析，对于有全表扫描的SQL语句，建立相应的索引进行优化。

总体上来说，产生内存溢出与锁表都是由于代码写的不好造成的，因此提高代码的质量是最根本的解决办法。有的人认为先把功能实现，有BUG时再在测试阶段进 行修正，这种想法是错误的。正如一件产品的质量是在生产制造的过程中决定的，而不是质量检测时决定的，软件的质量在设计与编码阶段就已经决定了，测试只是对软件质量的一个验证，因为测试不可能找出软件中所有的BUG。

如何避免死锁

1 使用事务时，尽量缩短事务的逻辑处理过程，及早提交或回滚事务；
2 设置死锁超时参数为合理范围，如：3分钟-10分种；超过时间，自动放弃本次操作，避免进程悬挂；
3 所有的SP都要有错误处理（通过@error）
4 一般不要修改SQL SERVER事务的默认级别。不推荐强行加锁
5 优化程序，检查并避免死锁现象出现；
1）合理安排表访问顺序
2）在事务中尽量避免用户干预，尽量使一个事务处理的任务少些。
3）采用脏读技术。脏读由于不对被访问的表加锁，而避免了锁冲突。在客户机/服务器应用环境中，有些事务往往不允许读脏数据，但在特定的条件下，我们可以用脏读。
4）数据访问时域离散法。数据访问时域离散法是指在客户机/服务器结构中，采取各种控制手段控制对数据库或数据库中的对象访问时间段。主要通过以下方式实 现: 合理安排后台事务的执行时间，采用工作流对后台事务进行统一管理。工作流在管理任务时，一方面限制同一类任务的线程数（往往限制为1个），防止资源过多占 用; 另一方面合理安排不同任务执行时序、时间，尽量避免多个后台任务同时执行，另外，避免在前台交易高峰时间运行后台任务
5）数据存储空间离散法。数据存储空间离散法是指采取各种手段，将逻辑上在一个表中的数据分散到若干离散的空间上去，以便改善对表的访问性能。主要通过以下方法实现: 第一，将大表按行或列分解为若干小表; 第二，按不同的用户群分解。
6）使用尽可能低的隔离性级别。隔离性级别是指为保证数据库数据的完整性和一致性而使多用户事务隔离的程度，SQL92定义了4种隔离性级别：未提交读、 提交读、可重复读和可串行。如果选择过高的隔离性级别，如可串行，虽然系统可以因实现更好隔离性而更大程度上保证数据的完整性和一致性，但各事务间冲突而死锁的机会大大增加，大大影响了系统性能。
7）使用Bound Connections。Bound connections 允许两个或多个事务连接共享事务和锁，而且任何一个事务连接要申请锁如同另外一个事务要申请锁一样，因此可以允许这些事务共享数据而不会有加锁的冲突。
8）考虑使用乐观锁定或使事务首先获得一个独占锁定。

乐观锁VS悲观锁

悲观锁(Pessimistic Lock)


当要对数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。这种借助数据库锁机制，在修改数据之前先锁定，再修改的方式被称之为悲观并发控制【Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”，又名“悲观锁”】。

悲观锁，具有强烈的独占和排他特性。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)。

之所以叫做悲观锁，是因为这是一种对数据的修改持有悲观态度的并发控制方式。总是假设最坏的情况，每次读取数据的时候都默认其他线程会更改数据，因此需要进行加锁操作，当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。悲观锁的实现：

  1. 传统的关系型数据库使用这种锁机制，比如行锁、表锁、读锁、写锁等，都是在操作之前先上锁。
  2. Java 里面的同步 synchronized 关键字的实现。

悲观锁主要分为共享锁和排他锁

  • 共享锁【shared locks】又称为读锁，简称 S 锁。顾名思义，共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁，都能访问到数据，但是只能读不能修改。
  • 排他锁【exclusive locks】又称为写锁，简称 X 锁。顾名思义，排他锁就是不能与其他锁并存，如果一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁，包括共享锁和排他锁。获取排他锁的事务可以对数据行读取和修改。

乐观锁(Optimistic Locking)


乐观锁是相对悲观锁而言的，乐观锁假设数据一般情况不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果冲突，则返回给用户异常信息，让用户决定如何去做。乐观锁适用于读多写少的场景，这样可以提高程序的吞吐量。

乐观锁采取了更加宽松的加锁机制。也是为了避免数据库幻读、业务处理时间过长等原因引起数据处理错误的一种机制，但乐观锁不会刻意使用数据库本身的锁机制，而是依据数据本身来保证数据的正确性。乐观锁的实现：

  1. CAS 实现：Java 中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量使用了乐观锁的一种 CAS 实现方式。
  2. 版本号控制：一般是在数据表中加上一个数据版本号 version 字段，表示数据被修改的次数。当数据被修改时，version 值会 +1。当线程 A 要更新数据时，在读取数据的同时也会读取 version 值，在提交更新时，若刚才读取到的 version 值与当前数据库中的 version 值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。