目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。
目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。
在现代应用程序中，数据库是不可或缺的组成部分之一。而MySQL作为一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用中。然而，在高并发的情况下，数据库的性能往往成为瓶颈，因此数据库锁机制成为了至关重要的技术。本文将深入探讨MySQL中的各种锁，包括行锁、表锁、页锁等，以及如何使用它们来提高数据库的性能。
线程锁:大家都不陌生，主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或者代码块使用锁时，那么在同一时刻至多仅有有一个线程在执行该段代码。当有多个线程访问同一对象的加锁方法/代码块时，同一时间只有一个线程在执行，其余线程必须要等待当前线程执行完之后才能执行该代码段。但是，其余线程是可以访问该对象中的非加锁代码块的。
在分布式集群系统的开发中，线程锁往往并不能支持全部场景的使用，必须引入新的技术方案分布式锁。
分布式锁的解决方式： 基于数据库： 基于数据库表做乐观锁，用于分布式锁。（version） 基于数据库表做悲观锁（InnoDB，for update） 基于数据库表数据记录做唯一约束（表中记录方法名称） 基于缓存： 常用方案：使用redis的setnx()用于分布式锁。（setNx，直接设置值为当前时间+超时时间，保持操作原子性） 使用memcached的add()方法，用于分布式锁。 使用Tair的put()方法，用于分布式锁。 基于Zookeeper： 每个客户
使用升级锁来管理大量锁。当锁定数组的节点时，它们是相关的，特别是当将多个节点锁定在同一下标级别时。
所以要是别人再问你乐观锁和悲观锁是什么，你千万别说它是一种具体的锁，它只是一种锁的设计思想，他可以有很多具体的实现类
在分布式系统中，分布式锁是为了解决多实例之间的同步问题。例如master选举，能够获取分布式锁的就是master，获取失败的就是slave。又或者能够获取锁的实例能够完成特定的操作。
在多用户环境中，在同一时间可能会有多个用户更新相同的记录，这会产生冲突。这就是著名的并发性问题。
SQLite3总共有三种事务类型：BEGIN [ DEFERRED /IMMEDIATE / EXCLUSIVE ] TRANSCATION，提供以下五种的文件锁状态，按锁的级别依次是：UNLOCKED / SHARED / RESERVERD / PENDING / EXCLUSIVE。
具有排它性（我锁住当前数据后，比人看不到此数据），悲观锁一般是由数据库机制来做到的。
我们平时编写程序的时候，有很多情况下需要考虑线程安全问题，一个全局的变量如果有可能会被多个同时执行的线程去修改，那么对于这个变量的修改就需要有一种机制去保证值的正确性和一致性，这种机制普遍的做法就是加锁。其实也很好理解，和现实中一样，多个人同时修改一个东西，必须有一种机制来把多个人进行排队。计算机的世界中也是如此，多个线程乃至多个进程同时修改一个变量，必须要对这些线程或者进程进行排队。数据库的世界亦是如此，多个请求同时修改同一条数据记录，数据库必须需要一种机制去把多个请求来顺序化，或者理解为同一条数据记录同一时间只能被一个请求修改。
数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。
在操作系统领域当中，死锁指的是两个或者两个以上的进程在运行的过程中，因为争夺共同的访问资源而相互等待阻塞，最终导致进程继无法续执行的一种阻塞现象。那么在数据库领域当中死锁又是怎样的表现形式呢？数据库死锁又会带来怎样的问题呢？
简介 SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统。它的设计目标是嵌入式的，目前Android和iOS的设备内置的都是SQLite数据库。SQLite虽然娇小，但也支持事务和多数的SQL92标准。 主要特点 Zero-Configuration 无需安装和管理配置。 Serverless 无需服务器支持。 Single Database File 数据文件存储在一个单一的磁盘文件。 Stable Cross-Platform Database File 数据库文件格式跨平台，无论
数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。
前几天有人问了我一个问题，说如果数据库某些操作不用事务，那么又需要保持数据的一致性，那么该用什么方法替代事务。我就想到了悲观锁和乐观锁的思想，下面我解释一下在数据库中的悲观锁和乐观锁
本文参考自:ORACLE锁机制 1、oracle是一个多用户使用的共享资源,当多个用户并发的操作同一数据行时,那么在oracle数据库中就会存在多个事务操作统一数据行的操作,如果不对并发操作进行控制,那么这些事务可能会操作不正确的数据,破坏数据库的一致性. 2、加锁是是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术,当事务对某个数据对象进行操作时,大致的过程如下: a、先向系统发出请求 b、在对数据对象进行加锁 c、最后进行数据操作,这个过程中当前数据对象只有当前事务(当前会话)可以使用,其他事务都不可以使用,直到
数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。并发（Concurrency）的意思是在数据库中有超过两个以上用户对同样的数据做修改，而并行（parallel）的意思就是将一个任务分成很多小的任务，让每一个小任务同时执行，最后将结果汇总到一起。所以说，锁产生的原因就是并发，并发产生的原因是因为系统和客户的需要。
MongoDB允许多个客户端读取和写入相同的数据。为了确保一致性，它使用锁定和其他并发控制措施来防止多个客户端同时修改同一条数据。总之，这些机制保证对单个文档的所有写入完全或根本不发生，并且客户端永远不会看到数据的不一致视图。
数据库是现代应用程序的核心组成部分之一，而MySQL作为一个开源关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用中。在高并发的环境下，数据库的性能往往成为瓶颈，因此数据库锁机制成为了至关重要的技术。本文将深入探讨MySQL中的行锁和表锁，以及如何使用它们来提高数据库的并发性能。
最近，五一小长假的放假时间调整了，决定趁着假期出去玩一玩。我和女朋友商量好，我负责制定行程，她负责购买出行用品。相安无事，我正在各家比价中，不知道发生了什么，女朋友买买买竟然不高兴了。
事务A读取到t_bs_user表中的id为1的数据zt为0，此时事务B修改了id为1的数据，将zt置为1，但是没有提交，事务A再次读取t_bs_user表的数据，发现zt为1，如果事务B做了回滚操作，那么事务A读取的将是脏数据。脏读可以通过增加事务隔离级别来避免。
如何确保一个方法，或者一块代码在高并发情况下，同一时间只能被一个线程执行，单体应用可以使用并发处理相关的 API 进行控制，但单体应用架构演变为分布式微服务架构后，跨进程的实例部署，显然就没办法通过应用层锁的机制来控制并发了。
电商网站都会遇到秒杀、特价之类的活动，大促活动有一个共同特点就是访问量激增，在高并发下会出现成千上万人抢购一个商品的场景。虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化，但整体的并发还是平时的数倍以上，参加活动的商品一般都是限量库存，如何防止库存超卖，避免并发问题呢？分布式锁就是一个解决方案。
事务是一个不可分割的数据库操作序列，也是数据库并发控制的基本单位，其执行的结果必须使数据库从一种一致性状态变到另一种一致性状态。事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行。
大家可能都知道，锁的存在本质上是为了解决共享资源互斥访问的问题，为了解决这个问题，在单机系统中（一个进程），很多开发语言都提供了锁的特性，比如说java的synchoronized、lock等；在分布式系统中（多个进程），则需要实现分布式锁，因为语言层面的锁特性不足以解决问题。
事务：用户定义的一个数据库操作序列，是一个不可分割的工作单位。这些操作要么全做，要么全不做。是恢复的基本单位，也是并发控制的基本单位
锁对于传统数据库来说是非常重要的, 里面也掺杂各种权衡, 概念类较多, 本文只针对部分内容做了讲解.
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个
所谓事物是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做要么不做，是一个不可分割的工作单位。
数据库相关 mysql索引的数据结构，加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别，以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引，b+树索引是否支持范围查询，联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库？回答mysql，储存引擎有哪些？然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的？b+树有哪些特点？真实的数据存在哪里？哪些情况下建索引？解释下最左匹配原则？现在一个表有三列a
面试官让我说一下乐观锁和悲观锁，我没回答上来，回来之后我查了，数据库没有这两种锁呀
昨天是七夕节嘛，晚上陪女朋友吃饭去啦，然后回来肝文的时候，写着写着发现已经过晚上 12 点了，本来今天这篇是想昨天发的，可惜没赶着。
锁是数据库中最为重要的机制之一，无论平时写的select语句，还是update语句其实在数据库层面都和锁息息相关。如果没有锁机制，操作数据的时候可能会发生以下情况：
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注：内容有点干，但希望你可以耐心地看完。回头我写一篇实操的文章帮助理解。 开发工作中我们会使用到事务，那你们知道事务又分哪几种吗？ 以及不同事务隔离的加锁实现原理是什么？ 一、首先什么是事务？ 事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。 事务的结束有两种，当事务中的所有步骤全部成功执行时，事务提交。如果其中一个步骤失败，将发生回滚操作，撤消事务开始时的所有操作。 二、事
很久之前有讲过并发编程中的锁「并发编程的锁机制：synchronized和lock」。在单进程的系统中，当存在多个线程可以同时改变某个变量时，就需要对变量或代码块做同步，使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量。而同步的本质是通过锁来实现的。为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行，那么需要在某个地方做个标记，这个标记必须每个线程都能看到，当标记不存在时可以设置该标记，其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记。
锁的重要性想必不用多说了吧，作为面试造火箭中最重要的一个点之一，可谓是不得不会，说出来都是一把辛酸泪，什么悲观锁，乐观锁，自旋锁，偏向锁等等等等，虽然说在我们平常写代码的时候很少会用到它们，但是实现的思想是很需要我们去研究的。
数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。 通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。
摘要：SQL NOWAIT使我们能够在获取行级锁时避免阻塞，本文中我们将学会使用这个功能最佳方法。
数据库在并发时会出现很多问题，但有些时候会提高程序的运行效率，而有些时候则会产生非常严重的BUG。数据库为了解决因并发而产生的问题，于是底层采用数据库锁的的机制来解决并发问题，也就是类似Java中的同步锁。虽然不同数据库的锁机制在底层可能是不同的，但是它们的实现原理都是一样的。下面我们看一下数据库锁机制的底层实现原理。
原文地址：https://mysqlserverteam.com/contention-aware-transaction-scheduling-arriving-in-innodb-to-boost-performance/
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