偏向MyISAM引擎，开销小，加锁快；无死锁；锁定力度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低
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。
在多用户并发访问数据库时，为了保证数据的一致性和完整性，必须使用锁机制来控制对共享资源的访问。MySQL数据库也不例外，它提供了多种锁机制来保证数据的正确性和可靠性。本文将详细介绍MySQL的锁机制，包括锁分类、锁级别、锁粒度、锁冲突等方面。
事务要读取对象 ，必须先获得共享锁，这样防止幻读。事务要修改对象，必须先获得独占锁，这样防止脏写。
全局锁主要应用于做全库逻辑备份，这样在备份数据库期间，不会因为数据或表结构的更新，而出现备份文件的数据与预期的不一样。
昨晚和以为前辈聊天，聊到Mysql的引擎innodb默认的事务隔离级别是REPEATABLE READ（可重复读）；在Oracle中默认的事务隔离级别是提交读（read committed）。那么，问题来了，在Mysql中的隔离级别是怎么实现的呢？ 关于数据库数据隔离级别在之前的博客中总结过：https://blog.csdn.net/qq_34417408/article/details/79935859；下面主要说说原理： READ_UNCOMMITED 的原理:
数据库大并发操作要考虑死锁和锁的性能问题。看到网上大多语焉不详(尤其更新锁），所以这里做个简明解释，为下面描述方便，这里用T1代表一个数据库执行请求，T2代表另一个请求，也可以理解为T1为一个线程，T2 为另一个线程。T3,T4以此类推。下面以SQL Server(2005)为例。
当一个事务需要给自己需要的某个资源加锁的时候，如果遇到一个共享锁正锁定着自己需要的资源的时候，自己可以再加一个共享锁，不过不能加排他锁。但是，如果遇到自己需要锁定的资源已经被一个排他锁占有之后，则只能等待该锁定释放资源之后自己才能获取锁定资源并添加自己的锁定。而意向锁的作用就是当一个事务在需要获取资源锁定的时候，如果遇到自己需要的资源已经被排他锁占用的时候，该事务可以需要锁定行的表上面添加一个合适的意向锁。如果自己需要一个共享锁，那么就在表上面添加一个意向共享锁。而如果自己需要的是某行（或者某些行）上面添加一个排他锁的话，则先在表上面添加一个意向排他锁。意向共享锁可以同时并存多个，但是意向排他锁同时只能有一个存在。
我们知道，InnoDB是支持行锁，但不是每次都获取行锁，如果不使用索引的，那还是获取的表锁。而且有的时候，我们希望直接去使用表锁
嗯，通常我不需要显示的使用这把锁，当我们对数据库表进行CRUD操作时MYSQL会自动给这个表加上元数据锁，并且这把锁会和所有企图改变表结构的SQL互斥。
MySQL的锁机制，就是数据库为了保证数据的一致性而设计的面对并发场景的一种规则。
Java面试通关手册（Java学习指南，欢迎Star，会一直完善下去，欢迎建议和指导）：https://github.com/Snailclimb/Java_Guide
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？
示例： 当仓库中最后一件衣服时，A这时候下单，随后B也同一时间下单，这时候就会出现问题，到底这最后一件衣服卖给了谁？所以就要通过锁来解决这种问题。
全局锁就是对整个数据库实例加锁，当数据库被加上全局锁以后，整个库会处于只读状态，处于只读状态下的库，以下语句会被阻塞：
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。
数据库大并发操作要考虑死锁和锁的性能问题。看到网上大多语焉不详(尤其更新锁），所以这里做个简明解释，为下面描述方便，这里用T1代表一个数据库执行请求，T2代表另一个请求，也可以理解为T1为一个线程，T2 为另一个线程。T3,T4以此类推。下面以SQL Server(2005)为例
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。
一般简单分为悲观锁和乐观锁。悲观锁就是你获取这块数据的锁之后，别人就无法访问或操作这块数据，直到你释放这个锁。乐观锁一般就是CAS更新。
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
我们在上篇文章中提到了记录锁（行锁）、间隙锁和临键锁，后台有小伙伴催我更新一下其他的锁。拖延症又犯了，趁周末，今天我们来总结一下MyISAM和InnoDB引擎下锁的种类及使用方法。
如果我们没详细了解数据库事务执行加锁的过程中，会不会有这样一个疑问：如下的这段 SQL 开启了事务，并且在事务中进行了更新和查询操作。
数据库中锁的设计初衷处理并发问题，作为多用户共享资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理控制资源访问规则。锁就是实现这些访问规则中的重要数据。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来 实现这些访问规则的重要数据结构
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。
1、Buffer由数组BufferDescriptor[]数组进行管理。该数组由函数InitBufferPool创建，大小为NBuffers个成员即BufferDesc。该数组创建后由StrategyControl进行管理，firstFreeBuffer为链表头，指向链表第一个成员；lastFreeBuffer指向链表尾；所有free list中成员由freeNext串起来，该值为数组下标。
Flush tables with read lock (FTWRL)-会让整个库处于只读状态
一 简介 上一篇文章 《MetaData Lock 之一》 简单的介绍了MySQL 引入MDL 的前因后果，本文深入了解MDL的实现原理和运行机制。
在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 目录： 1、行级锁、表级锁、页级锁 2、共享锁和排它锁 3、演示 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、表级锁、页级锁 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
针对共享内存模型的程序（例如JAVA程序），锁就是一个非常常用的机制。 一般简单分为悲观锁和乐观锁。悲观锁就是你获取这块数据的锁之后，别人就无法访问或操作这块数据，直到你释放这个锁。乐观锁一般就是CAS更新。 在单进程内内存的锁，只控制进程内数据的，就是非分布式锁。相反的，跨进程，需要锁住多个进程访问数据的锁就是分布式锁。 悲观锁一般由Redis的SETNX实现，乐观锁一般由Redis的WATCH实现。
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。
全局锁就是对整个数据库实例加锁，获得全局锁后的数据库就无法进行数据的更新操作与表结构修改操作。
事情的起源于一个面试，面试官让我说说数据库的隔离级别，以及他们各自对应着什么问题，这个还好说，说出来后他接着追问readcommited的原理，当时楞了一下，因为的确没接触过，虽然知道肯定是锁的作用，但不知道怎么说好，怎么着手，就直接说不清楚了。。。然后就凉了。。。下面记录一下吧！
在关系数据库管理系统里，悲观并发控制（又名“悲观锁”，Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”）是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作读某行数据应用了锁，那只有当这个事务把锁释放，其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。
作者简介 姜宇祥，2012年加入携程，10年数据库核心代码开发经验，相关开发涉及达梦，MySQL数据库。现致力于携程MySQL的底层研发，为特殊问题定位和处理提供技术支持。 锁是计算机程序运行时协调并发访问同一数据资源的机制。对于数据库系统来说，数据是一种供许多用户共享的资源，那么如何保证数据并发访问的一致性、有效性是必须解决的一个问题。所以，锁对于数据库来说，是非常重要的一个功能。通过各种锁，实现了数据库事务中的隔离性。本篇文章将从源码层面介绍MySQL的元数据锁和InnoDB的实现。 一、MySQL的架
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。根据加锁的范围，MySQL 里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。
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。
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第四篇，总结了MySQL的锁相关知识。
数据库锁机制简单来说，就是数据库在多事务并发处理时，为了保证数据的一致性和完整性，数据库需要合理地控制资源的访问规则。锁是一种资源，这个资源是和事务关联在一起的，当某个事务获取了锁，在提交或回滚之前，就一直持有该锁。
小胖真的让人不省心。继上次小胖误删数据之后，这次这货直接给我把整个表锁住了。页面无响应，用户疯狂投诉，我特么脸都绿了。。。
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，除了传统的计算资源(CPU、RAM、i/O)的挣用以外，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，从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
1. 事务隔离级别问题:当使用READ UNCOMMITTED或READ COMMITTED隔离级别时,脏读或不可重复读会导致死锁。
全局锁是对整个数据库进行加锁的，执行Flush table with read lock对整个数据库加锁，执行之后会使得整个库处于只读状态，数据更新语句，数据定义语句以及更新类事务的提交语句都会被阻塞。使用 unlock tables解锁。
在数据库中创建一个表，表中包含方法名等字段，并在方法名字段上创建唯一索引，想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据，成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁。(性能不是特别高)
当我们在 MySQL 中执行 DDL 语句时，经常会发现语句没有在你预期的时间完成，这时候我们通常会使用 show full processlist ，来看看发生了什么状况。当你看到 waiting for table metadata lock 时，那就碰到元数据锁了。那元数据锁是怎样产生的又应该怎样避免呢？让我们从这篇文章开始了解它。
大多数人，都会开两个窗口，分别起两个事务，然后 update 同一条记录，在发起第二次 update 请求时，block，这样就说明这行记录被锁住了：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
