转载：数据库事务的四大特性、隔离级别、传播行为、锁机制

概念

数据库事务( transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位

作用

一个数据库事务通常包含了一个序列的对数据库的读/写操作。它的存在包含有以下两个目的：

1. 为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。
2. 当多个应用程序在并发访问数据库时，可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作互相干扰。

当事务被提交给了DBMS（数据库管理系统），则DBMS（数据库管理系统）需要确保该事务中的所有操作都成功完成且其结果被永久保存在数据库中，如果事务中有的操作没有成功完成，则事务中的所有操作都需要被回滚，回到事务执行前的状态;同时，该事务对数据库或者其他事务的执行无影响，所有的事务都好像在独立的运行。

但在现实情况下，失败的风险很高。在一个数据库事务的执行过程中，有可能会遇上事务操作失败、数据库系统/操作系统失败，甚至是存储介质失败等情况。这便需要DBMS对一个执行失败的事务执行恢复操作，将其数据库状态恢复到一致状态（数据的一致性得到保证的状态）。为了实现将数据库状态恢复到一致状态的功能，DBMS通常需要维护事务日志以追踪事务中所有影响数据库数据的操作。

事务（Transaction）ACID属性

事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有4属性，通常称为事务的ACID属性。

• 原子性（Actomicity）：事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。
• 一致性（Consistent）：
  • 几个并行执行的事务，其执行结果必须与按某一顺序串行执行的结果相一致 （百度百科）
  • 一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。

如：转账，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。

• 隔离性（Isolation）：
  • 数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的，反之亦然。
  • 隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。
  • 即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。
• 持久性（Durable）：事务完成之后，它对于数据的修改是永久性的，即使出现系统故障（数据库系统、操作系统和计算机硬件故障）也能够保持。

并发事务带来的问题

相对于串行处理来说，并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率，提高数据库系统的事务吞吐量，从而可以支持可以支持更多的用户。但并发事务处理也会带来一些问题，主要包括以下几种情况。：

• 更新丢失(Lost update) ：两个事务T1和T2读入同一个数据并修改，T2提交的结果覆盖了T1提交的结果，导致T1的修改被丢失。
• 脏读(Dirty Reads) ：
  • 事务T1对数据进行修改，但是还没有提交时，事务T2读取数据进行修改，此时T2读取的是T1修改了的值。但是突然由于某种原因T1进行了回滚，这时候数据恢复了原来的值，而T2取得的数据依然是T1修改的值，这就导致了数据库中的值与事务获取的值不同的现象。也就是读到了不正确的值，这就叫脏读。
  • 比如张三工资为5000元，事务A将他的工资改为8000元，在事务A还未提交时，事务B正在读取张三的工资，读取的值为8000.这时候突然由于事务A发生了异常进行了回滚，张三的工资恢复成了5000元，而事务B读取的工资却是8000元，读取的值与数据库中的值不同，这就是脏读。
• 非重复读(Non-repeatable Reads)
  • 是指在一个事务内，多次读取同一数据。在这个事务还没结束时，另外一个事务也访问该同一数据，并对该数据进行了修改。此时第一个事务再去读此数据时读到的结果与之前的结果不同。这就导致了在一个事务内两次相同的查询读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读。
  • 比如：在事务A中读到的张三的工资是5000元，操作还没有完成，事务还没提交。与此同时，事务B把张三的工资改为了8000，并提交了事务。随后，在事务A中，再次读取张三的工资，此时工资变为8000元。在A事务这一个事务内前后两次读取的结果不一致，导致了不可重复读。
• 幻读(Phantom Reads)
  • 例如：目前工资为5000元的员工有10个人，事务A读取所有工资为5000元的员工的人数为10人。此时事务B插入一条工资也为5000的记录。这时，事务A再次读取工资为5000元的员工，记录为11人。此时产生了幻读。

脏读和幻读的区别

• 不可重复读和幻读的情况很类似，但是不可重复读的重点是修改：同样条件下，你读取过的数据，再次读取出来发现值不一样了。
• 幻读的重点在于新增或者删除：同样条件下，第一次和第二次读出来的记录数不一样。

“脏读”、“不可重复读”和“幻读”，其实都是数据库读一致性问题，避免不一致的方法和技术就是进行并发控制。最常用的就是封锁技术，但封锁技术的缺点是会造成死锁和性能下降。为了兼顾并发效率与异常控制，定义了4中隔离级别，接下来将介绍隔离级别。

数据库事务的隔离级别

在并发事务处理带来的问题中，“更新丢失”通常应该是完全避免的。但防止更新丢失，并不能单靠数据库事务控制器来解决，需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决，因此，防止更新丢失应该是应用的责任。

隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。

大多数数据库的默认级别就是Read committed，比如Sql Server , Oracle。

Mysql的默认隔离级别就是可重复读取。

1、Read uncommitted(读未提交数据)：

​ 如果一个事务已经开始写数据，则另外一个事务则不允许同时进行写操作，但允许其他事务读此行数据。该隔离级别可以通过“排他写锁”实现。

​ 避免了更新丢失，却可能出现脏读、不可重复读、幻读的情况。

2、Read committed（读已提交数据）：

​ 读取数据的事务允许其他事务继续访问该行数据，但是未提交的写事务将会禁止其他事务访问该行。

​ 该隔离级别避免了脏读，但是却可能出现不可重复读、幻读的情况。

3、Repeatable read（可重复读）：

​ 读取数据的事务将会禁止写事务（但允许读事务），写事务则禁止任何其他事务。

​ 避免了不可重复读取和脏读，但是有时可能出现幻读。这中隔离级别可以通过“共享读锁”和“排他写锁”实现。

4、Serializable（可串行化）：

​ 提供严格的事务隔离。它要求事务串行化执行，事务只能一个接着一个地执行，但不能并发执行。如果仅仅通过“行级锁”是无法实现事务串行化的，必须通过其他机制保证新插入的数据不会被刚执行查询操作的事务访问到。

​ 串行化是最高的事务隔离级别，同时代价也花费最高，性能很低，一般很少使用，在该级别下，事务顺序执行，不仅可以避免脏读、不可重复读，还避免了幻像读。

对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed。它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、幻读和第二类丢失更新这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。

传播行为

　　在我们用SSH开发项目的时候，我们一般都是将事务设置在Service层，那么当我们调用Service层的一个方法的时候它能够保证我们的这个方法中执行的所有的对数据库的更新操作保持在一个事务中，在事务层里面调用的这些方法要么全部成功，要么全部失败。那么事务的传播特性也是从这里说起的。
　　如果你在你的Service层的这个方法中，除了调用了Dao层的方法之外，还调用了本类的其他的Service方法，那么在调用其他的Service方法的时候，这个事务是怎么规定的呢，我必须保证我在我方法里掉用的这个方法与我本身的方法处在同一个事务中，否则如果保证事物的一致性。事务的传播特性就是解决这个问题的，“事务是会传播的”在Spring中有针对传播特性的多种配置我们大多数情况下只用其中的一种:PROPGATION_REQUIRED：这个配置项的意思是说当我调用service层的方法的时候开启一个事务(具体调用那一层的方法开始创建事务，要看你的aop的配置),那么在调用这个service层里面的其他的方法的时候,如果当前方法产生了事务就用当前方法产生的事务，否则就创建一个新的事务。

• PROPAGATION_REQUIRED：如果当前没有事务，就创建一个新事务，如果当前存在事务，就加入该事务，该设置是最常用的设置。
• PROPAGATION_SUPPORTS：支持当前事务，如果当前存在事务，就加入该事务，如果当前不存在事务，就以非事务执行。‘
• PROPAGATION_MANDATORY：支持当前事务，如果当前存在事务，就加入该事务，如果当前不存在事务，就抛出异常。
• PROPAGATION_REQUIRES_NEW：创建新事务，无论当前存不存在事务，都创建新事务。
• PROPAGATION_NOT_SUPPORTED：以非事务方式执行操作，如果当前存在事务，就把当前事务挂起。
• PROPAGATION_NEVER：以非事务方式执行，如果当前存在事务，则抛出异常。
• PROPAGATION_NESTED：如果当前存在事务，则在嵌套事务内执行。如果当前没有事务，则执行与PROPAGATION_REQUIRED类似的操作。

锁机制

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（如CPU、RAM、I/O等）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。

• 按锁类型划分，可分为共享锁、排他锁
• 按锁的粒度划分，可分为表级锁、行级锁、页级锁
• 按使用机制划分，可分为乐观锁、悲观锁

按锁类型划分，可分为共享锁、排他锁

共享锁（也叫写锁、S锁）：多个事务可封锁一个共享页；任何事务都不能修改该页；通常是该页读取完毕，S锁立即被释放。在执行select语句的时候需要给操作对象（表或者一些记录 ）加上共享锁，但加锁之前需要检查是否有排他锁，如果没有，则可以加共享锁（一个对象上可以加n个共享锁），否则不行。共享锁通常在执行完select语句之后被释放，当然也有可能是在事务结束（包括正常结束和异常结束）的时候被释放，主要取决于数据库所设置的事务隔离级别。

排他锁（也叫写锁、X锁）：仅允许一个事务封锁此页；其他任何事务必须等到X锁被释放才能对该锁页进行访问；X锁一直到事务结束才能被释放。执行insert、update、delete语句的时候需要给操作的对象加排他锁，在加排他锁之前必须确认该对象上没有其他任何锁，一旦加上排他锁之后，就不能再给这个对象加其他任何锁。排他锁的释放通常是在事务结束的时候（当然也有例外，就是在数据库事务隔离级别被设置成Read Uncommitted（读未提交数据）的时候，这种情况下排他锁会在执行完更新操作之后被释放，而不是在事务结束的时候）。

按锁的粒度划分，可分为表级锁、行级锁、页级锁

表级锁：直接锁定整张表，在锁定期间，其他进程无法对该表进行写操作。如果你是写锁，则其他进程读也不允许。特点是：开销小、加锁快，不会出现死锁。锁定粒度最大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。

行级锁：仅对指定的记录进行加锁，这样其他进程还是可以对同一个表中的其他记录进行操作。特点：开销大，加锁慢，会出现死锁。锁定的粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

页级锁：一次锁定相邻的一组记录。开销和加锁时间介于表级锁和行级锁之间；会出现死锁；锁定粒度也介于表级锁和行级锁之间，并发度一般。

按使用机制划分，可分为乐观锁、悲观锁

实现并发控制的主要手段大致可以分为乐观并发控制和悲观并发控制两种。
在开始介绍之前要明确一下：无论是悲观锁还是乐观锁，都是人们定义出来的概念，可以认为是一种思想。其实不仅仅是关系型数据库系统中有乐观锁和悲观锁的概念，像hibernate、tair、memcache等都有类似的概念。所以，不应该拿乐观锁、悲观锁和其他的数据库锁等进行对比。

并发控制

当程序中可能出现并发的情况时，我们就需要通过一定的手段来保证在并发情况下数据的准确性，通过这种手段保证了当前用户和其他用户一起操作时，所得到的结果和他单独操作时的结果是一样的。这种手段就叫做并发控制。并发控制的目的是保证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。

没有做好并发控制，就可能导致脏读、幻读和不可重复读等问题。

我们常说的并发控制，一般都和数据库管理系统（DBMS）有关。在DBMS中的并发控制的任务，是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时，不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。

悲观锁（Pessimistic Lock）

当我们要对一个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（又名“悲观锁”，Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”）。

百度百科：
悲观锁，正如其名，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抱有悲观态度的并发控制方式。我们一般认为数据被并发修改的概率比较大，所以需要在修改之前先加锁。

悲观锁主要是共享锁或排他锁

• 共享锁又称为读锁，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，但是获取排他锁的事务是可以对数据行读取和修改。

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略，为数据处理的安全提供了保证。

但是在效率方面，处理加锁的机制会让数据库产生额外的开销，还有增加产生死锁的机会。另外还会降低并行性，一个事务如果锁定了某行数据，其他事务就必须等待该事务处理完才可以处理那行数据。

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下不会造成冲突，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，如果发现冲突了，则返回给用户错误的信息，让用户决定如何去做。

百度百科：
乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。乐观锁是相对悲观锁而言，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。

相对于悲观锁，在对数据库进行处理的时候，乐观锁并不会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的方式就是记录数据版本。

乐观并发控制相信事务之间的数据竞争(data race)的概率是比较小的，因此尽可能直接做下去，直到提交的时候才去锁定，所以不会产生任何锁和死锁。

实现方式

悲观锁实现方式

悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制。在数据库中，悲观锁的流程如下：

1. 在对记录进行修改前，先尝试为该记录加上排他锁（exclusive locking）。
2. 如果加锁失败，说明该记录正在被修改，那么当前查询可能要等待或者抛出异常。具体响应方式由开发者根据实际需要决定。
3. 如果成功加锁，那么就可以对记录做修改，事务完成后就会解锁了。
4. 期间如果有其他对该记录做修改或加排他锁的操作，都会等待我们解锁或直接抛出异常。

拿比较常用的MySql Innodb引擎举例，来说明一下在SQL中如何使用悲观锁。

要使用悲观锁，我们必须关闭MySQL数据库的自动提交属性。因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当我们执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。（sql语句：set autocommit=0）

以淘宝下单过程中扣减库存的需求说明一下悲观锁的使用：

以上，在对id = 1的记录修改前，先通过for update的方式进行加锁，然后再进行修改。这就是比较典型的悲观锁策略。

如果以上修改库存的代码发生并发，同一时间只有一个线程可以开启事务并获得id=1的锁，其它的事务必须等本次事务提交之后才能执行。这样我们可以保证当前的数据不会被其它事务修改。

上面我们提到，使用select…for update会把数据给锁住，不过我们需要注意一些锁的级别，MySQL InnoDB默认行级锁。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，会使用表级锁把整张表锁住，这点需要注意。

乐观锁实现方式

使用乐观锁就不需要借助数据库的锁机制了。

乐观锁的概念中其实已经阐述了它的具体实现细节。主要就是两个步骤：冲突检测和数据更新。其实现方式有一种比较典型的就是CAS(Compare and Swap)。

CAS是项乐观锁技术，当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次尝试。

比如前面的扣减库存问题，通过乐观锁可以实现如下：

以上，我们在更新之前，先查询一下库存表中当前库存数（quantity），然后在做update的时候，以库存数作为一个修改条件。当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录的当前库存数与第一次取出来的库存数进行比对，如果数据库表当前库存数与第一次取出来的库存数相等，则予以更新，否则认为是过期数据。

以上更新语句存在一个比较重要的问题，即传说中的ABA问题。

比如说一个线程one从数据库中取出库存数3，这时候另一个线程two也从数据库中取出库存数3，并且two进行了一些操作变成了2，然后two又将库存数变成3，这时候线程one进行CAS操作发现数据库中仍然是3，然后one操作成功。尽管线程one的CAS操作成功，但是不代表这个过程就是没有问题的。

有一个比较好的办法可以解决ABA问题，那就是通过一个单独的可以顺序递增的version字段。改为以下方式即可：

乐观锁每次在执行数据的修改操作时，都会带上一个版本号，一旦版本号和数据的版本号一致就可以执行修改操作并对版本号执行+1操作，否则就执行失败。因为每次操作的版本号都会随之增加，所以不会出现ABA问题，因为版本号只会增加不会减少。

除了version以外，还可以使用时间戳，因为时间戳天然具有顺序递增性。
以上SQL其实还是有一定的问题的，就是一旦遇上高并发的时候，就只有一个线程可以修改成功，那么就会存在大量的失败。

对于像淘宝这样的电商网站，高并发是常有的事，总让用户感知到失败显然是不合理的。所以，还是要想办法减少乐观锁的粒度的。

有一条比较好的建议，可以减小乐观锁力度，最大程度的提升吞吐率，提高并发能力！如下：

以上SQL语句中，如果用户下单数为1，则通过quantity - 1 > 0的方式进行乐观锁控制。

以上update语句，在执行过程中，会在一次原子操作中自己查询一遍quantity的值，并将其扣减掉1。

高并发环境下锁粒度把控是一门重要的学问，选择一个好的锁，在保证数据安全的情况下，可以大大提升吞吐率，进而提升性能。

如何选择

在乐观锁与悲观锁的选择上面，主要看下两者的区别以及适用场景就可以了。

1. 乐观锁并未真正加锁，效率高。一旦锁的粒度掌握不好，更新失败的概率就会比较高，容易发生业务失败。
2. 悲观锁依赖数据库锁，效率低。更新失败的概率比较低。

随着互联网三高架构（高并发、高性能、高可用）的提出，悲观锁已经越来越少的被使用到生产环境中了，尤其是并发量比较大的业务场景。

MySQL锁概述

相对其他数据库而言，MySQL的锁机制比较简单，其最 显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。比如，MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。
表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。
行级锁：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。
页面锁：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
从上述特点可见，很难笼统地说哪种锁更好，只能就具体应用的特点来说哪种锁更合适！仅从锁的角度 来说：表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有 并发查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP）系统。

MyISAM表锁

MySQL的表级锁有两种模式：表共享读锁（Table Read Lock）和表独占写锁（Table Write Lock）。
对MyISAM表的读操作，不会阻塞其他用户对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求；对 MyISAM表的写操作，则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作；MyISAM表的读操作与写操作之间，以及写操作之间是串行的！根据如表20-2所示的 例子可以知道，当一个线程获得对一个表的写锁后，只有持有锁的线程可以对表进行更新操作。其他线程的读、写操作都会等待，直到锁被释放为止。

MyISAM存储引擎的写锁阻塞读例子：
当一个线程获得对一个表的写锁后，只有持有锁的线程可以对表进行更新操作。其他线程的读、写操作都会等待，直到锁被释放为止。

MyISAM存储引擎的读锁阻塞写例子:
一个session使用LOCK TABLE命令给表film_text加了读锁，这个session可以查询锁定表中的记录，但更新或访问其他表都会提示错误；同时，另外一个session可以查询表中的记录，但更新就会出现锁等待。

如何加表锁

MyISAM在执行查询语句（SELECT）前，会自动给涉及的所有表加读锁，在执行更新操作 （UPDATE、DELETE、INSERT等）前，会自动给涉及的表加写锁，这个过程并不需要用户干预，因此，用户一般不需要直接用LOCK TABLE命令给MyISAM表显式加锁。在示例中，显式加锁基本上都是为了演示而已，并非必须如此。
给MyISAM表显示加锁，一般是为了在一定程度模拟事务操作，实现对某一时间点多个表的一致性读取。例如， 有一个订单表orders，其中记录有各订单的总金额total，同时还有一个订单明细表order_detail，其中记录有各订单每一产品的金额小计 subtotal，假设我们需要检查这两个表的金额合计是否相符，可能就需要执行如下两条SQL：

Select sum(total) from orders;
Select sum(subtotal) from order_detail;

这时，如果不先给两个表加锁，就可能产生错误的结果，因为第一条语句执行过程中，order_detail表可能已经发生了改变。因此，正确的方法应该是：

Lock tables orders read local, order_detail read local;
Select sum(total) from orders;
Select sum(subtotal) from order_detail;
Unlock tables;

要特别说明以下两点内容：
1、上面的例子在LOCK TABLES时加了“local”选项，其作用就是在满足MyISAM表并发插入条件的情况下，允许其他用户在表尾并发插入记录，有关MyISAM表的并发插入问题，在后面还会进一步介绍。
2、在用LOCK TABLES给表显式加表锁时，必须同时取得所有涉及到表的锁，并且MySQL不支持锁升级。也就是说，在执行LOCK TABLES后，只能访问显式加锁的这些表，不能访问未加锁的表；同时，如果加的是读锁，那么只能执行查询操作，而不能执行更新操作。其实，在自动加锁的 情况下也基本如此，MyISAM总是一次获得SQL语句所需要的全部锁。这也正是MyISAM表不会出现死锁（Deadlock Free）的原因。

当使用LOCK TABLES时，不仅需要一次锁定用到的所有表，而且，同一个表在SQL语句中出现多少次，就要通过与SQL语句中相同的别名锁定多少次，否则也会出错！举例说明如下。
（1）对actor表获得读锁：

mysql> lock table actor read;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

（2）但是通过别名访问会提示错误：ERROR 1100 (HY000): Table ‘a’ was not locked with LOCK TABLES

mysql> select a.first_name,a.last_name,b.first_name,b.last_name 
from actor a,actor b 
where a.first_name = b.first_name and a.first_name = 'Lisa' anda.last_name = 'Tom' 
and a.last_name <> b.last_name;

（3）需要对别名分别锁定：

mysql> lock table actor as a read,actor as b read;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

（4）按照别名的查询可以正确执行：

mysql> select a.first_name,a.last_name,b.first_name,b.last_name 
from actor a,actor b where a.first_name = b.first_name 
and a.first_name = 'Lisa' anda.last_name = 'Tom' 
and a.last_name <> b.last_name;

+————+———–+————+———–+
| first_name | last_name | first_name | last_name |
+————+———–+————+———–+
| Lisa | Tom | LISA | MONROE |
+————+———–+————+———–+
1 row in set (0.00 sec)

查询表级锁争用情况

可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺：

mysql> show status like 'table%';

Variable_name | Value
Table_locks_immediate | 2979
Table_locks_waited | 0
2 rows in set (0.00 sec))

如果Table_locks_waited的值比较高，则说明存在着较严重的表级锁争用情况。

并发插入（Concurrent Inserts）

上文提到过MyISAM表的读和写是串行的，但这是就总体而言的。在一定条件下，MyISAM表也支持查询和插入操作的并发进行。
MyISAM存储引擎有一个系统变量concurrent_insert，专门用以控制其并发插入的行为，其值分别可以为0、1或2。

• 当concurrent_insert设置为0时，不允许并发插入。
• 当concurrent_insert设置为1时，如果MyISAM表中没有空洞（即表的中间没有被删除的行），MyISAM允许在一个进程读表的同时，另一个进程从表尾插入记录。这也是MySQL的默认设置。
• 当concurrent_insert设置为2时，无论MyISAM表中有没有空洞，都允许在表尾并发插入记录。

在下面的例子中，session_1获得了一个表的READ LOCAL锁，该线程可以对表进行查询操作，但不能对表进行更新操作；其他的线程（session_2），虽然不能对表进行删除和更新操作，但却可以对该表进行并发插入操作，这里假设该表中间不存在空洞。

MyISAM存储引擎的读写（INSERT）并发例子：
可以利用MyISAM存储引擎的并发插入特性，来解决应 用中对同一表查询和插入的锁争用。例如，将concurrent_insert系统变量设为2，总是允许并发插入；同时，通过定期在系统空闲时段执行 OPTIMIZE TABLE语句来整理空间碎片，收回因删除记录而产生的中间空洞。

MyISAM的锁调度

前面讲过，MyISAM存储引擎的读锁和写锁是互斥的，读写操作是串行的。那么，一个进程请求某个 MyISAM表的读锁，同时另一个进程也请求同一表的写锁，MySQL如何处理呢？答案是写进程先获得锁。不仅如此，即使读请求先到锁等待队列，写请求后 到，写锁也会插到读锁请求之前！这是因为MySQL认为写请求一般比读请求要重要。这也正是MyISAM表不太适合于有大量更新操作和查询操作应用的原 因，因为，大量的更新操作会造成查询操作很难获得读锁，从而可能永远阻塞。这种情况有时可能会变得非常糟糕！幸好我们可以通过一些设置来调节MyISAM 的调度行为。

• 通过指定启动参数low-priority-updates，使MyISAM引擎默认给予读请求以优先的权利。
• 通过执行命令SET LOW_PRIORITY_UPDATES=1，使该连接发出的更新请求优先级降低。
• 通过指定INSERT、UPDATE、DELETE语句的LOW_PRIORITY属性，降低该语句的优先级。

虽然上面3种方法都是要么更新优先，要么查询优先的方法，但还是可以用其来解决查询相对重要的应用（如用户登录系统）中，读锁等待严重的问题。
另外，MySQL也提供了一种折中的办法来调节读写冲突，即给系统参数max_write_lock_count设置一个合适的值，当一个表的读锁达到这个值后，MySQL就暂时将写请求的优先级降低，给读进程一定获得锁的机会。

上面已经讨论了写优先调度机制带来的问题和解决办法。这 里还要强调一点：一些需要长时间运行的查询操作，也会使写进程“饿死”！因此，应用中应尽量避免出现长时间运行的查询操作，不要总想用一条SELECT语 句来解决问题，因为这种看似巧妙的SQL语句，往往比较复杂，执行时间较长，在可能的情况下可以通过使用中间表等措施对SQL语句做一定的“分解”，使每 一步查询都能在较短时间完成，从而减少锁冲突。如果复杂查询不可避免，应尽量安排在数据库空闲时段执行，比如一些定期统计可以安排在夜间执行。

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InnoDB锁

InnoDB与MyISAM的最大不同有两点：一是支持事务（TRANSACTION）；二是采用了行级锁。行级锁与表级锁本来就有许多不同之处，另外，事务的引入也带来了一些新问题。

3、事务隔离级别
在并发事务处理带来的问题中，“更新丢失”通常应该是完全避免的。但防止更新丢失，并不能单靠数据库事务控制器来解决，需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决，因此，防止更新丢失应该是应用的责任。

“脏读”、“不可重复读”和“幻读”，其实都是数据库读一致性问题，必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决。数据库实现事务隔离的方式，基本可以分为以下两种。

• 一种是在读取数据前，对其加锁，阻止其他事务对数据进行修改。
• 另一种是不用加任何锁，通过一定机制生成一个数据请求时间点的一致性数据快照（Snapshot），并用这个快照来提供一定级别（语句级或事务级）的一致性读取。从用户的角度，好像是数据库可以提供同一数据的多个版本，因此，这种技术叫做数据多版本并发控制（ＭultiVersion Concurrency Control，简称MVCC或MCC），也经常称为多版本数据库。

在MVCC并发控制中，读操作可以分成两类：快照读 (snapshot read)与当前读 (current read)。快照读，读取的是记录的可见版本 (有可能是历史版本)，不用加锁。当前读，读取的是记录的最新版本，并且，当前读返回的记录，都会加上锁，保证其他事务不会再并发修改这条记录。
在一个支持MVCC并发控制的系统中，哪些读操作是快照读？哪些操作又是当前读呢？以MySQL InnoDB为例：

• 快照读：简单的select操作，属于快照读，不加锁。(当然，也有例外)

select * from table where ?; 

• 当前读：特殊的读操作，插入/更新/删除操作，属于当前读，需要加锁。
  下面语句都属于当前读，读取记录的最新版本。并且，读取之后，还需要保证其他并发事务不能修改当前记录，对读取记录加锁。其中，除了第一条语句，对读取记录加S锁 (共享锁)外，其他的操作，都加的是X锁 (排它锁)。

select * from table where ? lock in share mode;
select * from table where ? for update;
insert into table values (…);
update table set ? where ?;
delete from table where ?;

数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价也就越大，因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上 “串行化”进行，这显然与“并发”是矛盾的。同时，不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的，比如许多应用对“不可重复读”和“幻读”并不敏 感，可能更关心数据并发访问的能力。

为了解决“隔离”与“并发”的矛盾，ISO/ANSI SQL92定义了4个事务隔离级别，每个级别的隔离程度不同，允许出现的副作用也不同，应用可以根据自己的业务逻辑要求，通过选择不同的隔离级别来平衡 “隔离”与“并发”的矛盾。下表很好地概括了这4个隔离级别的特性。

获取InonoD行锁争用情况

可以通过检查InnoDB_row_lock状态变量来分析系统上的行锁的争夺情况：

mysql> show status like 'innodb_row_lock%';

如果发现锁争用比较严重，如InnoDB_row_lock_waits和InnoDB_row_lock_time_avg的值比较高，还可以通过设置InnoDB Monitors来进一步观察发生锁冲突的表、数据行等，并分析锁争用的原因。

InnoDB的行锁模式及加锁方法

InnoDB实现了以下两种类型的行锁。

• 共享锁（s）：又称读锁。允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。若事务T对数据对象A加上S锁，则事务T可以读A但不能修改A，其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。这保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。
• 排他锁（Ｘ）：又称写锁。允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同的数据集共享读锁和排他写锁。若事务T对数据对象A加上X锁，事务T可以读A也可以修改A，其他事务不能再对A加任何锁，直到T释放A上的锁。
• 对于共享锁大家可能很好理解，就是多个事务只能读数据不能改数据。
  对于排他锁大家的理解可能就有些差别，我当初就犯了一个错误，以为排他锁锁住一行数据后，其他事务就不能读取和修改该行数据，其实不是这样的。排他锁指的是一个事务在一行数据加上排他锁后，其他事务不能再在其上加其他的锁。mysql InnoDB引擎默认的修改数据语句：update,delete,insert都会自动给涉及到的数据加上排他锁，select语句默认不会加任何锁类型，如果加排他锁可以使用select …for update语句，加共享锁可以使用select … lock in share mode语句。所以加过排他锁的数据行在其他事务种是不能修改数据的，也不能通过for update和lock in share mode锁的方式查询数据，但可以直接通过select …from…查询数据，因为普通查询没有任何锁机制。

另外，为了允许行锁和表锁共存，实现多粒度锁机制，InnoDB还有两种内部使用的意向锁（Intention Locks），这两种意向锁都是表锁。

• 意向共享锁（IS）：事务打算给数据行共享锁，事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。
• 意向排他锁（IX）：事务打算给数据行加排他锁，事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。

InnoDB行锁模式兼容性列表:

如果一个事务请求的锁模式与当前的锁兼容，InnoDB就请求的锁授予该事务；反之，如果两者两者不兼容，该事务就要等待锁释放。
意向锁是InnoDB自动加的，不需用户干预。对于UPDATE、DELETE和INSERT语句，InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁（X)；对于普通SELECT语句，InnoDB不会加任何锁。
事务可以通过以下语句显式给记录集加共享锁或排他锁：

• 共享锁（S）：SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE。
• 排他锁（X）：SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE。

用SELECT ... IN SHARE MODE获得共享锁，主要用在需要数据依存关系时来确认某行记录是否存在，并确保没有人对这个记录进行UPDATE或者DELETE操作。但是如果当前事务也需要对该记录进行更新操作，则很有可能造成死锁，对于锁定行记录后需要进行更新操作的应用，应该使用SELECT… FOR UPDATE方式获得排他锁。

InnoDB行锁实现方式

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。下面通过一些实际例子来加以说明。

（1）在不通过索引条件查询的时候，InnoDB确实使用的是表锁，而不是行锁。

mysql> create table tab_no_index(id int,name varchar(10)) engine=innodb;
Query OK, 0 rows affected (0.15 sec)

mysql> insert into tab_no_index values(1,'1'),(2,'2'),(3,'3'),(4,'4');
Query OK, 4 rows affected (0.00 sec)
Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0

在上面的例子中，看起来session_1只给一行加了排他锁，但session_2在请求其他行的排他锁时，却出现了锁等待！原因就是在没有索引的情况下，InnoDB只能使用表锁。当我们给其增加一个索引后，InnoDB就只锁定了符合条件的行，如下例所示：
创建tab_with_index表，id字段有普通索引：

mysql> create table tab_with_index(id int,name varchar(10)) engine=innodb;
mysql> alter table tab_with_index add index id(id);

（2）由于MySQL的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，所以虽然是访问不同行的记录，但是如果是使用相同的索引键，是会出现锁冲突的。应用设计的时候要注意这一点。
在下面的例子中，表tab_with_index的id字段有索引，name字段没有索引：

mysql> alter table tab_with_index drop index name;
Query OK, 4 rows affected (0.22 sec) Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> insert into tab_with_index  values(1,'4');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> select * from tab_with_index where id = 1;

InnoDB存储引擎使用相同索引键的阻塞例子

（3）当表有多个索引的时候，不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行，另外，不论是使用主键索引、唯一索引或普通索引，InnoDB都会使用行锁来对数据加锁。
在下面的例子中，表tab_with_index的id字段有主键索引，name字段有普通索引：

mysql> alter table tab_with_index add index name(name);
Query OK, 5 rows affected (0.23 sec) Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0

InnoDB存储引擎的表使用不同索引的阻塞例子

（4）即便在条件中使用了索引字段，但是否使用索引来检索数据是由MySQL通过判断不同执行计划的代价来决 定的，如果MySQL认为全表扫描效率更高，比如对一些很小的表，它就不会使用索引，这种情况下InnoDB将使用表锁，而不是行锁。因此，在分析锁冲突 时，别忘了检查SQL的执行计划，以确认是否真正使用了索引。
比如，在tab_with_index表里的name字段有索引，但是name字段是varchar类型的，检索值的数据类型与索引字段不同，虽然MySQL能够进行数据类型转换，但却不会使用索引，从而导致InnoDB使用表锁。通过用explain检查两条SQL的执行计划，我们可以清楚地看到了这一点。

mysql> explain select * from tab_with_index where name = 1 \G
mysql> explain select * from tab_with_index where name = '1' \G

间隙锁（Next-Key锁）

当我们用范围条件而不是相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据记录的 索引项加锁；对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做“间隙（GAP)”，InnoDB也会对这个“间隙”加锁，这种锁机制就是所谓的间隙锁 （Next-Key锁）。
举例来说，假如emp表中只有101条记录，其empid的值分别是 1,2,…,100,101，下面的SQL：

Select * from  emp where empid > 100 for update;

是一个范围条件的检索，InnoDB不仅会对符合条件的empid值为101的记录加锁，也会对empid大于101（这些记录并不存在）的“间隙”加锁。

InnoDB使用间隙锁的目的，一方面是为了防止幻读，以满足相关隔离级别的要求，对于上面的例子，要是不使 用间隙锁，如果其他事务插入了empid大于100的任何记录，那么本事务如果再次执行上述语句，就会发生幻读；另外一方面，是为了满足其恢复和复制的需 要。有关其恢复和复制对锁机制的影响，以及不同隔离级别下InnoDB使用间隙锁的情况，在后续的章节中会做进一步介绍。

很显然，在使用范围条件检索并锁定记录时，InnoDB这种加锁机制会阻塞符合条件范围内键值的并发插入，这往往会造成严重的锁等待。因此，在实际应用开发中，尤其是并发插入比较多的应用，我们要尽量优化业务逻辑，尽量使用相等条件来访问更新数据，避免使用范围条件。

还要特别说明的是，InnoDB除了通过范围条件加锁时使用间隙锁外，如果使用相等条件请求给一个不存在的记录加锁，InnoDB也会使用间隙锁！下面这个例子假设emp表中只有101条记录，其empid的值分别是1,2,……,100,101。
InnoDB存储引擎的间隙锁阻塞例子

小结

本文重点介绍了MySQL中MyISAM表级锁和InnoDB行级锁的实现特点，并讨论了两种存储引擎经常遇到的锁问题和解决办法。

对于MyISAM的表锁，主要讨论了以下几点：
（1）共享读锁（S）之间是兼容的，但共享读锁（S）与排他写锁（X）之间，以及排他写锁（X）之间是互斥的，也就是说读和写是串行的。
（2）在一定条件下，MyISAM允许查询和插入并发执行，我们可以利用这一点来解决应用中对同一表查询和插入的锁争用问题。
（3）MyISAM默认的锁调度机制是写优先，这并不一定适合所有应用，用户可以通过设置LOW_PRIORITY_UPDATES参数，或在INSERT、UPDATE、DELETE语句中指定LOW_PRIORITY选项来调节读写锁的争用。
（4）由于表锁的锁定粒度大，读写之间又是串行的，因此，如果更新操作较多，MyISAM表可能会出现严重的锁等待，可以考虑采用InnoDB表来减少锁冲突。

对于InnoDB表，本文主要讨论了以下几项内容：
（1）InnoDB的行锁是基于索引实现的，如果不通过索引访问数据，InnoDB会使用表锁。
（2）介绍了InnoDB间隙锁（Next-key)机制，以及InnoDB使用间隙锁的原因。
在不同的隔离级别下，InnoDB的锁机制和一致性读策略不同。

在了解InnoDB锁特性后，用户可以通过设计和SQL调整等措施减少锁冲突和死锁，包括：

• 尽量使用较低的隔离级别； 精心设计索引，并尽量使用索引访问数据，使加锁更精确，从而减少锁冲突的机会；
• 选择合理的事务大小，小事务发生锁冲突的几率也更小；
• 给记录集显式加锁时，最好一次性请求足够级别的锁。比如要修改数据的话，最好直接申请排他锁，而不是先申请共享锁，修改时再请求排他锁，这样容易产生死锁；
• 不同的程序访问一组表时，应尽量约定以相同的顺序访问各表，对一个表而言，尽可能以固定的顺序存取表中的行。这样可以大大减少死锁的机会；
• 尽量用相等条件访问数据，这样可以避免间隙锁对并发插入的影响； 不要申请超过实际需要的锁级别；除非必须，查询时不要显示加锁；
• 对于一些特定的事务，可以使用表锁来提高处理速度或减少死锁的可能。

问题探讨

在程序里执行事务，想要预防断网问题，但是事务执行到中间的时候，强行断网，会造成此表死锁，就算重连后通过catch捕获异常，也无法使用回滚

所以要用存储过程，不过若服务器断电，又无UPS，也是麻烦事