对mysql乐观锁、悲观锁、共享锁、排它锁、行锁、表锁概念的理解
我们在操作数据库的时候，可能会由于并发问题而引起的数据的不一致性（数据冲突）乐观锁
乐观锁不是数据库自带的，需要我们自己去实现。乐观锁是指操作数据库时(更新操作)，想法很乐观，认为这次的操作不会导致冲突，在操作数据时，并不进行任何其他的特殊处理（也就是不加锁），而在进行更新后，再去判断是否有冲突了。
通常实现是这样的：在表中的数据进行操作时(更新)，先给数据表加一个版本(version)字段，每操作一次，将那条记录的版本号加1。也就是先查询出那条记录，获取出version字段,如果要对那条记录进行操作(更新),则先判断此刻version的值是否与刚刚查询出来时的version的值相等，如果相等，则说明这段期间，没有其他程序对其进行操作，则可以执行更新，将version字段的值加1；如果更新时发现此刻的version值与刚刚获取出来的version的值不相等，则说明这段期间已经有其他程序对其进行操作了，则不进行更新操作。
举例：
下单操作包括3步骤：
1.查询出商品信息
select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}
2.根据商品信息生成订单
3.修改商品status为2
update t_goods
set status=2,version=version+1
where id=#{id} and version=#{version};
除了自己手动实现乐观锁之外，现在网上许多框架已经封装好了乐观锁的实现，如hibernate，需要时，可能自行搜索"hiberate 乐观锁"试试看。
悲观锁
与乐观锁相对应的就是悲观锁了。悲观锁就是在操作数据时，认为此操作会出现数据冲突，所以在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作，这点跟java中的synchronized很相似，所以悲观锁需要耗费较多的时间。另外与乐观锁相对应的，悲观锁是由数据库自己实现了的，要用的时候，我们直接调用数据库的相关语句就可以了。
说到这里，由悲观锁涉及到的另外两个锁概念就出来了，它们就是共享锁与排它锁。共享锁和排它锁是悲观锁的不同的实现，它俩都属于悲观锁的范畴。
共享锁
共享锁指的就是对于多个不同的事务，对同一个资源共享同一个锁。相当于对于同一把门，它拥有多个钥匙一样。就像这样，你家有一个大门，大门的钥匙有好几把，你有一把，你女朋友有一把，你们都可能通过这把钥匙进入你们家，进去啪啪啪啥的，一下理解了哈，没错，这个就是所谓的共享锁。刚刚说了，对于悲观锁，一般数据库已经实现了，共享锁也属于悲观锁的一种，那么共享锁在mysql中是通过什么命令来调用呢。通过查询资料，了解到通过在执行语句后面加上lock in share mode就代表对某些资源加上共享锁了。比如，我这里通过mysql打开两个查询编辑器，在其中开启一个事务，并不执行commit语句city表DDL如下：[plain] view plain copy- CREATE TABLE `city` (
- `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
- `state` varchar(255) DEFAULT NULL,
- PRIMARY KEY (`id`)
- ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=18 DEFAULT CHARSET=utf8;
begin;
SELECT * from city where id = "1" lock in share mode;然后在另一个查询窗口中，对id为1的数据进行更新
update city set name="666" where id ="1";此时，操作界面进入了卡顿状态，过几秒后，也提示错误信息[SQL]update city set name="666" where id ="1";
[Err] 1205 - Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction那么证明，对于id=1的记录加锁成功了，在上一条记录还没有commit之前，这条id=1的记录被锁住了，只有在上一个事务释放掉锁后才能进行操作，或用共享锁才能对此数据进行操作。再实验一下：
update city set name="666" where id ="1" lock in share mode;[Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near ‘lock in share mode‘ at line 1
加上共享锁后，也提示错误信息了，通过查询资料才知道，对于update,insert,delete语句会自动加排它锁的原因于是，我又试了试SELECT * from city where id = "1" lock in share mode;
这下成功了。
排它锁
排它锁与共享锁相对应，就是指对于多个不同的事务，对同一个资源只能有一把锁。与共享锁类型，在需要执行的语句后面加上for update就可以了
行锁
行锁，由字面意思理解，就是给某一行加上锁，也就是一条记录加上锁。
比如之前演示的共享锁语句
SELECT * from city where id = "1" lock in share mode;
由于对于city表中,id字段为主键，就也相当于索引。执行加锁时，会将id这个索引为1的记录加上锁，那么这个锁就是行锁。
表锁
表锁，和行锁相对应，给这个表加上锁。
- CREATE TABLE `city` (
- `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
- `state` varchar(255) DEFAULT NULL,
- PRIMARY KEY (`id`)
- ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=18 DEFAULT CHARSET=utf8;
SELECT * from city where id = "1" lock in share mode;
[Err] 1205 - Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
在数据库的锁机制中介绍过，在DBMS中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。
行级锁
行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。
特点
开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
表级锁
表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分MySQL引擎支持。最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定。表级锁定分为表共享读锁（共享锁）与表独占写锁（排他锁）。
特点
开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发出锁冲突的概率最高，并发度最低。
页级锁
页级锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。BDB支持页级锁
特点
开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般
MySQL常用存储引擎的锁机制
MyISAM和MEMORY采用表级锁(table-level locking)
BDB采用页面锁(page-level locking)或表级锁，默认为页面锁
InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁
Innodb中的行锁与表锁
前面提到过，在Innodb引擎中既支持行锁也支持表锁，那么什么时候会锁住整张表，什么时候或只锁住一行呢？
InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，这一点MySQL与Oracle不同，后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的。InnoDB这种行锁实现特点意味着：只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁！
在实际应用中，要特别注意InnoDB行锁的这一特性，不然的话，可能导致大量的锁冲突，从而影响并发性能。
行级锁都是基于索引的，如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级锁的，会使用表级锁。行级锁的缺点是：由于需要请求大量的锁资源，所以速度慢，内存消耗大。
行级锁与死锁
MyISAM中是不会产生死锁的，因为MyISAM总是一次性获得所需的全部锁，要么全部满足，要么全部等待。而在InnoDB中，锁是逐步获得的，就造成了死锁的可能。
在MySQL中，行级锁并不是直接锁记录，而是锁索引。索引分为主键索引和非主键索引两种，如果一条sql语句操作了主键索引，MySQL就会锁定这条主键索引；如果一条语句操作了非主键索引，MySQL会先锁定该非主键索引，再锁定相关的主键索引。 在UPDATE、DELETE操作时，MySQL不仅锁定WHERE条件扫描过的所有索引记录，而且会锁定相邻的键值，即所谓的next-key locking。
当两个事务同时执行，一个锁住了主键索引，在等待其他相关索引。另一个锁定了非主键索引，在等待主键索引。这样就会发生死锁。
发生死锁后，InnoDB一般都可以检测到，并使一个事务释放锁回退，另一个获取锁完成事务。
有多种方法可以避免死锁，这里只介绍常见的三种
1、如果不同程序会并发存取多个表，尽量约定以相同的顺序访问表，可以大大降低死锁机会。
2、在同一个事务中，尽可能做到一次锁定所需要的所有资源，减少死锁产生概率；
3、对于非常容易产生死锁的业务部分，可以尝试使用升级锁定颗粒度，通过表级锁定来减少死锁产生的概率；
参考资料
标签：action cto 主键 错误 理解 b2c 读锁 错误信息 blog
原文地址：https://www.cnblogs.com/buxl/p/9350980.html
