本文章转自：乐字节文章
次要解说：Java 锁
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1 前言
数据库大并发操作要思考死锁和锁的性能问题。看到网上大多语焉不详(尤其更新锁），所以这里做个扼要解释，为上面形容不便，这里用 T1 代表一个数据库执行申请，T2 代表另一个申请，也能够了解为 T1 为一个线程，T2 为另一个线程。T3,T4 以此类推。
2 锁的品种
共享锁(Shared lock)。
例 1：
T1: select * from table (请设想它须要执行 1 个小时之久，前面的 sql 语句请都这么设想）
T2: update table set column1=’hello’
过程：
T1 运行（加共享锁)
T2 运行
If T1 还没执行完
T2 等......else
锁被开释
T2 执行endif
T2 之所以要等，是因为 T2 在执行 update 前，试图对 table 表加一个排他锁，
而数据库规定同一资源上不能同时共存共享锁和排他锁。所以 T2 必须等 T1
执行完，开释了共享锁，能力加上排他锁，而后能力开始执行 update 语句。
例 2：
T1: select * from table
T2: select * from table
这里 T2 不必期待 T1 执行完，而是能够马上执行。
剖析：
T1 运行，则 table 被加锁，比方叫 lockA
T2 运行，再对 table 加一个共享锁，比方叫 lockB。
两个锁是能够同时存在于同一资源上的（比方同一个表上）。这被称为共
享锁与共享锁兼容。这意味着共享锁不阻止其它 session 同时读资源，但阻
止其它 session update
例 3：
T1: select * from table
T2: select * from table
T3: update table set column1=’hello’
这次，T2 不必等 T1 运行完就能运行，T3 却要等 T1 和 T2 都运行完能力运行。
因为 T3 必须等 T1 和 T2 的共享锁全副开释能力进行加排他锁而后执行 update
操作。
例 4：（死锁的产生）
T1:
begin tran
select * from table (holdlock) (holdlock 意思是加共享锁，直到事物完结才开释)
update table set column1=’hello’
T2:
begin tran
select * from table(holdlock)
update table set column1=’world’
假如 T1 和 T2 同时达到 select，T1 对 table 加共享锁，T2 也对加共享锁，当
T1 的 select 执行完，筹备执行 update 时，依据锁机制，T1 的共享锁须要升
级到排他锁能力执行接下来的 update. 在降级排他锁前，必须等 table 上的
其它共享锁开释，但因为 holdlock 这样的共享锁只有等事务完结后才开释，
所以因为 T2 的共享锁不开释而导致 T1 等 (等 T2 开释共享锁，本人好降级成排
他锁），同理，也因为 T1 的共享锁不开释而导致 T2 等。死锁产生了。
例 5：
T1:
begin tran
update table set column1=’hello’ where id=10
T2:
begin tran
update table set column1=’world’ where id=20
这种语句尽管最为常见，很多人感觉它有机会产生死锁，但实际上要看情
况，如果 id 是主键下面有索引，那么 T1 会一下子找到该条记录 (id=10 的记
录），而后对该条记录加排他锁，T2，同样，一下子通过索引定位到记录，
而后对 id=20 的记录加排他锁，这样 T1 和 T2 各更新各的，互不影响。T2 也不
须要等。
但如果 id 是一般的一列，没有索引。那么当 T1 对 id=10 这一行加排他锁后，
T2 为了找到 id=20，须要对全表扫描，那么就会事后对表加上共享锁或更新
锁或排他锁 (依赖于数据库执行策略和形式，比方第一次执行和第二次执行
数据库执行策略就会不同）。但因为 T1 曾经为一条记录加了排他锁，导致
T2 的全表扫描进行不上来，就导致 T2 期待。
死锁怎么解决呢？一种方法是，如下：
例 6：
T1:
begin tran
select * from table(xlock) (xlock 意思是间接对表加排他锁)
update table set column1=’hello’
T2:
begin tran
select * from table(xlock)
update table set column1=’world’
这样，当 T1 的 select 执行时，间接对表加上了排他锁，T2 在执行 select 时，就须要等 T1 事物齐全执行完能力执行。排除了死锁产生。
但当第三个 user 过去想执行一个查问语句时，也因为排他锁的存在而不得不期待，第四个、第五个 user 也会因而而期待。在大并发
状况下，让大家期待显得性能就太敌对了，所以，这里引入了更新锁。
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更新锁 (Update lock)
为解决死锁，引入更新锁。
例 7：
T1:
begin tran
select * from table(updlock) (加更新锁)
update table set column1=’hello’
T2:
begin tran
select * from table(updlock)
update table set column1=’world’
更新锁的意思是：“我当初只想读，你们他人也能够读，但我未来可能会做更新操作，我曾经获取了从共享锁（用来读）到排他锁
（用来更新）的资格”。一个事物只能有一个更新锁获此资格。
T1 执行 select，加更新锁。
T2 运行，筹备加更新锁，但发现曾经有一个更新锁在那儿了，只好等。
当起初有 user3、user4… 须要查问 table 表中的数据时，并不会因为 T1 的 select 在执行就被阻塞，照样能查问，相比起例 6，这进步
了效率。
例 8:
T1: select * from table(updlock) (加更新锁）
T2: select * from table(updlock) (期待，直到 T1 开释更新锁，因为同一时间不能在同一资源上有两个更新锁）
T3: select * from table (加共享锁，但不必等 updlock 开释，就能够读）
这个例子是阐明：共享锁和更新锁能够同时在同一个资源上。这被称为共享锁和更新锁是兼容的。
例 9:
T1:
begin
select * from table(updlock) (加更新锁）
update table set column1=’hello’ (重点：这里 T1 做 update 时，不须要等 T2 开释什么，而是间接把更新锁降级为排他锁，而后执行 update)
T2:
begin
select * from table (T1 加的更新锁不影响 T2 读取）
update table set column1=’world’ (T2 的 update 须要等 T1 的 update 做完能力执行)
咱们以这个例子来加深更新锁的了解，
第一种状况：T1 先达，T2 紧接达到；在这种状况中，T1 先对表加更新锁，T2 对表加共享锁，假如 T2 的 select 先执行完，筹备执行 update，
发现已有更新锁存在，T2 等。T1 执行这时才执行完 select，筹备执行 update，更新锁降级为排他锁，而后执行 update，执行实现，事务
完结，开释锁，T2 才轮到执行 update。
第二种状况：T2 先达，T1 紧接达；在这种状况，T2 先对表加共享锁，T1 达后，T1 对表加更新锁，假如 T2 select 先完结，筹备
update，发现已有更新锁，则期待，前面步骤就跟第一种状况一样了。
这个例子是阐明：排他锁与更新锁是不兼容的，它们不能同时加在同一子资源上。
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排他锁（独占锁，Exclusive Locks)
这个简略，即其它事务既不能读，又不能改排他锁锁定的资源。
例 10
T1: update table set column1=’hello’ where id<1000
T2: update table set column1=’world’ where id>1000
假如 T1 先达，T2 随后至，这个过程中 T1 会对 id<1000 的记录施加排他锁. 但不会阻塞 T2 的 update。
例 11 (假如 id 都是自增长且间断的）
T1: update table set column1=’hello’ where id<1000
T2: update table set column1=’world’ where id>900
如同例 10，T1 先达，T2 立即也到，T1 加的排他锁会阻塞 T2 的 update.
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意向锁 (Intent Locks)
意向锁就是说在屋（比方代表一个表）门口设置一个标识，阐明屋子里有人（比方代表某些记录）被锁住了。另一个人想晓得屋子
里是否有人被锁，不必进屋子里一个一个的去查，间接看门口标识就行了。
当一个表中的某一行被加上排他锁后，该表就不能再被加表锁。数据库程序如何晓得该表不能被加表锁？一种形式是逐条的判断该
表的每一条记录是否曾经有排他锁，另一种形式是间接在表这一层级检查表自身是否有意向锁，不须要逐条判断。显然后者效率高。
例 12：
T1: begin tran
select * from table (xlock) where id=10 -- 意思是对 id=10 这一行强加排他锁T2: begin tran
select * from table (tablock) -- 意思是要加表级锁
假如 T1 先执行，T2 后执行，T2 执行时，欲加表锁，为判断是否能够加表锁，数据库系统要逐条判断 table 表每行记录是否已有排他锁，
如果发现其中一行曾经有排他锁了，就不容许再加表锁了。只是这样逐条判断效率太低了。
实际上，数据库系统不是这样工作的。当 T1 的 select 执行时，系统对表 table 的 id=10 的这一行加了排他锁，还同时悄悄的对整个表
加了动向排他锁(IX)，当 T2 执行表锁时，只须要看到这个表曾经有动向排他锁存在，就间接期待，而不须要逐条查看资源了。
例 13：
T1: begin tran
update table set column1='hello' where id=1T2: begin tran
update table set column1='world' where id=1
这个例子和下面的例子实际效果雷同，T1 执行，系统对 table 同时对里手排他锁、对页加意向排他锁、对表加意向排他锁。
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打算锁(Schema Locks)
例 14：
alter table …. (加 schema locks，称之为 Schema modification (Sch-M) locks
DDL 语句都会加 Sch- M 锁
该锁不容许任何其它 session 连贯该表。连都连不了这个表了，当然更不用说想对该表执行什么 sql 语句了。
例 15:
用 jdbc 向数据库发送了一条新的 sql 语句，数据库要先对之进行编译，在编译期间，也会加锁，称之为：Schema stability (Sch-S) locks
select * from tableA
编译这条语句过程中，其它 session 能够对表 tableA 做任何操作 (update,delete，加排他锁等等），但不能做 DDL(比方 alter table) 操作。
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Bulk Update Locks 次要在批量导数据时用（比方用相似于 oracle 中的 imp/exp 的 bcp 命令）。不难理解，程序员往往也不须要关怀，不赘述了。
3 何时加锁？
如何加锁，何时加锁，加什么锁，你能够通过 hint 手工强行指定，但大多是数据库系统主动决定的。这就是为什么咱们能够不懂锁也可
以高高兴兴的写 SQL。
例 15:
T1: begin tran
update table set column1='hello' where id=1T2: SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED — 事物隔离级别为容许脏读
go
select * from table where id=1这里，T2 的 select 能够查出后果。如果事物隔离级别不设为脏读，则 T2 会等 T1 事物执行完能力读出后果。
数据库如何主动加锁的？
1) T1 执行，数据库主动加排他锁
2) T2 执行，数据库发现事物隔离级别容许脏读，便不加共享锁。不加共享锁，则不会与已有的排他锁抵触，所以能够脏读。
例 16:
T1: begin tran
update table set column1='hello' where id=1T2: select * from table where id=1 – 为指定隔离级别，则应用零碎默认隔离级别，它不容许脏读
如果事物级别不设为脏读，则：
1) T1 执行，数据库主动加排他锁
2) T2 执行，数据库发现事物隔离级别不容许脏读，便筹备为此次 select 过程加共享锁，但发现加不上，因为曾经有排他锁了，所以就
等啊等。直到 T1 执行完，开释了排他锁，T2 才加上了共享锁，而后开始读 ….
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4 锁的粒度
锁的粒度就是指锁的失效范畴，就是说是行锁，还是页锁，还是整表锁. 锁的粒度同样既能够由数据库主动治理，也能够通过手工指定 hint 来治理。
例 17：
T1: select * from table (paglock)
T2: update table set column1=’hello’ where id>10
T1 执行时，会先对第一页加锁，读完第一页后，开释锁，再对第二页加锁，依此类推。假如前 10 行记录恰好是一页 (当然，个别不可能
一页只有 10 行记录），那么 T1 执行到第一页查问时，并不会阻塞 T2 的更新。
例 18：
T1: select * from table (rowlock)
T2: update table set column1=’hello’ where id=10
T1 执行时，对每行加共享锁，读取，而后开释，再对下一行加锁;T2 执行时，会对 id=10 的那一行试图加锁，只有该行没有被 T1 加上行锁，
T2 就能够顺利执行 update 操作。
例 19：
T1: select * from table (tablock)
T2: update table set column1=’hello’ where id = 10
T1 执行，对整个表加共享锁. T1 必须齐全查问完，T2 才能够容许加锁，并开始更新。
以上 3 例是手工指定锁的粒度，也能够通过设定事物隔离级别，让数据库主动设置锁的粒度。不同的事物隔离级别，数据库会有不同的
加锁策略（比方加什么类型的锁，加什么粒度的锁）。具体请查联机手册。
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5 锁与事物隔离级别的优先级
手工指定的锁优先，
例 20:
T1: GO
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE
GO
BEGIN TRANSACTION
SELECT * FROM table (NOLOCK)
GOT2: update table set column1=’hello’ where id=10
T1 是事物隔离级别为最高级，串行锁，数据库系统本应答前面的 select 语句主动加表级锁，但因为手工指定了 NOLOCK，所以该 select
语句不会加任何锁，所以 T2 也就不会有任何阻塞。
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6 数据库的其它重要 Hint 以及它们的区别
1) holdlock 对表加共享锁，且事物不实现，共享锁不开释。
2) tablock 对表加共享锁，只有 statement 不实现，共享锁不开释。
与 holdlock 区别，见下例：
例 21
T1:
begin tran
select * from table (tablock)
T2:
begin tran
update table set column1=’hello’ where id = 10
T1 执行完 select，就会开释共享锁，而后 T2 就能够执行 update. 此之谓 tablock. 上面咱们看 holdlock
例 22
T1:
begin tran
select * from table (holdlock)
T2:
begin tran
update table set column1=’hello’ where id = 10
T1 执行完 select，共享锁依然不会开释，依然会被 hold(持有），T2 也因而必须期待而不能 update. 当 T1 最初执行了 commit 或
rollback 阐明这一个事物完结了，T2 才获得执行权。
3) TABLOCKX 对表加排他锁
例 23：
T1: select * from table(tablockx) (强行加排他锁）
其它 session 就无奈对这个表进行读和更新了，除非 T1 执行完了，就会主动开释排他锁。
例 24：
T1: begin tran
select * from table(tablockx)这次，单单 select 执行完还不行，必须整个事物实现（执行了 commit 或 rollback 后）才会开释排他锁。
4) xlock 加排他锁
那它跟 tablockx 有何区别呢？
它能够这样用，
例 25:
select * from table(xlock paglock) 对 page 加排他锁
而 TABLELOCX 不能这么用。
xlock 还可这么用：select from table(xlock tablock) 成果等同于 select from table(tablockx)
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7 锁的超时期待
例 26
SET LOCK_TIMEOUT 4000 用来设置锁等待时间，单位是毫秒，4000 意味着期待
4 秒能够用 select @@LOCK_TIMEOUT 查看以后 session 的锁超时设置。-1 意味着
永远期待。
T1: begin tran
udpate table set column1='hello' where id = 10T2: set lock_timeout 4000
select * from table wehre id = 10复制代码
T2 执行时，会期待 T1 开释排他锁，等了 4 秒钟，如果 T1 还没有开释排他锁，T2 就会抛出异样：Lock request time out period exceeded.
8 附：各种锁的兼容关系表
| Requested mode | IS | S | U | IX | SIX | X |
| Intent shared (IS) | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes | No |
| Shared (S) | Yes | Yes | Yes | No | No | No |
| Update (U) | Yes | Yes | No | No | No | No |
| Intent exclusive (IX) | Yes | No | No | Yes | No | No |
| Shared with intent exclusive (SIX) | Yes | No | No | No | No | No |
| Exclusive (X) | No | No | No | No | No | No |
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9 如何进步并发效率
乐观锁：利用数据库自身的锁机制实现。通过上面对数据库锁的理解，能够依据具体业务状况综合应用事务隔离级别与正当的手工指定锁的形式比方升高锁的粒度等缩小并发期待。
乐观锁：利用程序处理并发。原理都比拟好了解，根本一看即懂。形式大略有以下 3 种
对记录加版本号.
对记录加工夫戳.
对将要更新的数据进行提前读取、预先比照。
不论是数据库系统自身的锁机制，还是乐观锁这种业务数据级别上的锁机制，实质上都是对状态位的读、写、判断。
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