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索引和锁是数据库中的两个外围知识点，隔离级别的实现都是通过锁来实现的
依照锁颗粒对锁进行划分？
锁用来对数据进行锁定，咱们能够从锁定对象的粒度大小来对锁进行划分，别离为行锁、页锁和表锁。
- 行锁就是依照行的粒度对数据进行锁定。锁定力度小，产生锁抵触概率低，能够实现的并发度高，然而对于锁的开销比拟大，加锁会比较慢，容易呈现死锁状况。
- 页锁就是在页的粒度上进行锁定，锁定的数据资源比行锁要多，因为一个页中能够有多个行记录。当咱们应用页锁的时候，会呈现数据节约的景象，但这样的节约最多也就是一个页上的数据行。页锁的开销介于表锁和行锁之间，会呈现死锁。锁定粒度介于表锁和行锁之间，并发度个别。
- 表锁就是对数据表进行锁定，锁定粒度很大，同时产生锁抵触的概率也会较高，数据拜访的并发度低。不过益处在于对锁的应用开销小，加锁会很快。
还有区锁和数据库锁.
每个层级的锁数量是有限度的，因为锁会占用内存空间，锁空间的大小是无限的。当某个层级的锁数量超过了这个层级的阈值时，就会进行锁降级。锁降级就是用更大粒度的锁代替多个更小粒度的锁，比方 InnoDB 中行锁降级为表锁，这样做的益处是占用的锁空间升高了，但同时数据的并发度也降落了。
从数据库治理的角度对锁进行划分
共享锁和排它锁
- 共享锁也叫读锁或 S 锁，共享锁锁定的资源能够被其余用户读取，但不能批改。在进行 SELECT 的时候，会将对象进行共享锁锁定，当数据读取结束之后，就会开释共享锁，这样就能够保证数据在读取时不被批改。
- 排它锁也叫独占锁、写锁或 X 锁。排它锁锁定的数据只容许进行锁定操作的事务应用，其余事务无奈对已锁定的数据进行查问或批改。
当咱们对数据进行更新的时候，也就是 INSERT、DELETE 或者 UPDATE 的时候，数据库也会主动应用排它锁，避免其余事务对该数据行进行操作。
意向锁（Intent Lock），简略来说就是给更大一级别的空间示意外面是否曾经上过锁。
从程序员的角度对锁进行划分
乐观锁
乐观锁（Optimistic Locking） 认为对同一数据的并发操作不会总产生，属于小概率事件，不必每次都对数据上锁，也就是不采纳数据库本身的锁机制，而是通过程序来实现。在程序上，咱们能够采纳版本号机制或者工夫戳机制实现。
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乐观锁的版本号机制
在表中设计一个版本字段 version，第一次读的时候，会获取 version 字段的取值。而后对数据进行更新或删除操作时，会执行 UPDATE … SET version=version+1 WHERE version=version。此时如果曾经有事务对这条数据进行了更改，批改就不会胜利。
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乐观锁的工夫戳机制
工夫戳和版本号机制一样，也是在更新提交的时候，将以后数据的工夫戳和更新之前获得的工夫戳进行比拟，如果两者统一则更新胜利，否则就是版本抵触。
乐观锁
乐观锁（Pessimistic Locking） 也是一种思维，对数据被其余事务的批改持激进态度，会通过数据库本身的锁机制来实现，从而保证数据操作的排它性。
实用场景
- 乐观锁适宜读操作多的场景，相对来说写的操作比拟少。它的长处在于程序实现，不存在死锁问题，不过实用场景也会绝对乐观，因为它阻止不了除了程序以外的数据库操作。
- 乐观锁适宜写操作多的场景，因为写的操作具备排它性。采纳乐观锁的形式，能够在数据库层面阻止其余事务对该数据的操作权限，避免读 – 写和写 – 写的抵触。
总结
乐观锁和乐观锁并不是锁，而是锁的设计思维。
防止死锁的产生：
- 如果事务波及多个表，操作比较复杂，那么能够尽量一次锁定所有的资源，而不是逐渐来获取，这样能够缩小死锁产生的概率；
- 如果事务须要更新数据表中的大部分数据，数据表又比拟大，这时能够采纳锁降级的形式，比方将行级锁降级为表级锁，从而缩小死锁产生的概率；
- 不同事务并发读写多张数据表，能够约定拜访表的程序，采纳雷同的程序升高死锁产生的概率