数据库死锁

电脑的CPU资源是有限的，任务的处理速度与线程数量之间并不是正相关。当线程数量过多，CPU要频繁的在不同线程切换，反而会引起处理性能的下降。线程池中最大的线程数，是考虑多种因素来事先设定的，比如硬件的条件，业务的类型等等。 当我们向一个固定大小的的线程池中请求一个线程时，当线程池中没有空闲资源了，这个时候线程池如何处理这个请求？是拒绝请求还是排队请求？各种策略又是如何实现的呢？ 实际上，这些问题的处理并不复杂，底层的数据结构，就是队列（queue）。 一、Java线程池介绍 1，线程池的作用 限制系统中执行线程的数量。 减少了创建和销毁线程的次数，重复利用线程。 2，主要的类 Executor：执行线程的接口 ExecutorSerivce： 线程池接口 ThreadPoolExecutor ：线程池类 Executors：常用线程池工厂 3，常用的线程池 配置线程池是比较复杂的过程，所有可以使用现有的线程池工厂生成常用的线程池： newFixedThreadPool 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。为了合理利用资源，我们通常把定长池的长度设置为当前PC机获取cpu核心数:Runtime.getRuntime().availableProcessors():获取当前CPU核心数; newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池

1. 什么是数据库事务 1.1 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（SQL语句）。这些操作要么全部执行，要么全部不执行。 1.2 通过ACID实现数据库事务模型 1.2.1 原子性(Atomicity)：事务是数据库的逻辑工作单位，它对数据库的修改要么全部执行，要么全部不执行。 1.2.2 一致性(Consistemcy)：事务执行前后，数据库的状态都满足所有的完整性约束。 1.2.3 隔离性(Isolation)：并发执行的事务是隔离的，保证多个事务互不影响。如果有两个事务，运行在相同的时间内，执行相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化，为了防止事务操作间的混淆，必须串行化或序列化请求，使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。通过设置数据库的隔离级别，可以达到不同的隔离效果。 1.2.4 持久性(Durability)：一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。 1.3 事务运行的三种模式 1.3.1 自动提交事务：默认事务管理模式。如果一个语句成功地完成，则提交该语句；如果遇到错误，则回滚该语句。 1.3.2 显式事务：以BEGIN TRANSACTION显式开始，以COMMIT或ROLLBACK显式结束。 1.3.3 隐性事务：当连接以此模式进行操作时

转自： http://blog.csdn.net/missmecn/archive/2008/10/06/3019798.aspx 相关文章: my sql 数据库锁 ORACLE里几种锁模式 推荐圈子: Pipboy 更多相关推荐 对 锁机制 的研究要具备两个条件： 1．数据量大 2．多个用户同时并发 如果缺少这两个条件，数据库不容易产生死锁问题。研究起来可能会事倍功半。如果这两个条件都有，但你还是按数据库缺省设置来处理数据，则会带来很多的问题，比如： 1）丢失更新 A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果 2）脏读 A用户修改了数据时,B用户也在读该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致 3）不可重复读 B用户读出该数据并修改,同时，A用户也在读取数据，此时A用户再读取数据时发现前后两次的值不一致 SQL SERVER 作为多用户数据库系统，以事务为单位，使用锁来实现并发控制。 SQL SERVER 使用“锁”确保事务完整性和数据一致性。 一、锁的概念 锁（LOCKING）是最常用的并发控制机构。是防止其他事务访问指定的资源控制、实现并发控制的一种主要手段。锁是事务对某个数据库中的资源（如表和记录）存取前，先向系统提出请求，封锁该资源，事务获得锁后，即取得对数据的控制权

什么是线程死锁？死锁如何产生？如何避免线程死锁？ 死锁的介绍： 线程死锁是指由于两个或者多个线程互相持有对方所需要的资源，导致这些线程处于等待状态，无法前往执行。当线程进入对象的synchronized代码块时，便占有了资源，直到它退出该代码块或者调用wait方法，才释放资源，在此期间，其他线程将不能进入该代码块。当线程互相持有对方所需要的资源时，会互相等待对方释放资源，如果线程都不主动释放所占有的资源，将产生死锁。 死锁的产生的一些特定条件： 1、互斥条件：进程对于所分配到的资源具有排它性，即一个资源只能被一个进程占用，直到被该进程释放 。 2、请求和保持条件：一个进程因请求被占用资源而发生阻塞时，对已获得的资源保持不放。 3、不剥夺条件：任何一个资源在没被该进程释放之前，任何其他进程都无法对他剥夺占用。 4、循环等待条件：当发生死锁时，所等待的进程必定会形成一个环路（类似于死循环），造成永久阻塞。 如何避免： 1、加锁顺序： 当多个线程需要相同的一些锁，但是按照不同的顺序加锁，死锁就很容易发生。如果能确保所有的线程都是按照相同的顺序获得锁，那么死锁就不会发生。当然这种方式需要你事先知道所有可能会用到的锁，然而总有些时候是无法预知的。 2、加锁时限： 加上一个超时时间，若一个线程没有在给定的时限内成功获得所有需要的锁，则会进行回退并释放所有已经获得的锁

锁概念 ： 当高并发访问同一个资源时，可能会导致数据不一致，需要一种机制将用户访问数据的顺序进行规范化，以保证数据库数据的一致性。锁就是其中的一种机制。 举例 ：以买火车票为例，火车票可面向广大消费者，每位用户都可以查询余票数量、购买火车票 ... 但最终购票成功的仅有一位用户，处于购票高峰期时会出现很多用户同时抢夺同一张票的现状，为了避免出现一张火车票被多个用户购买成功的情况，当第一位用户进入购票流程时，就将数据库锁定，让别的用户无法修改，只有当第一位用户购票成功或取消购票之后，才会解除数据库的锁定，此时别的用户就可继续进行操作。这样就保证了一张火车票只能被一个用户购买。 悲观锁： 一般代指 数据库锁机制, 类似于我们在多线程资源竞争时添加的互斥锁，较容易出现死锁现象。它对于数据被外界修改持保守态度， 认为数据随时会修改，所以整个数据处理中需要将数据加锁。 悲观锁一般都是依靠关系数据库提供的锁机制实现。 悲观锁按使用性质划分： 数据库的操作可归纳为两种：读和写。当多个事务同时读取一个对象时，不会产生有冲突。但同时读和写，或者同时写会产生冲突。因此为提高数据库的并发性能，定义三种锁 共享锁（ Share locks简记为S锁 ） ：也称 读锁 ，事务A给对象T加S锁， 其他事务也只能对T加S ， 多个事务可以同时读，但不能有写操作 ，直到A释放S锁。 　　　　地球语言 ：

访问频率比较高的app接口，在后台写的异常日志会偶尔出现以下错误。 事务(进程 ID 64)与另一个进程被死锁在 锁 资源上，并且已被选作死锁牺牲品。请重新运行该事务 实所有的死锁最深层的原因就是一个: 资源竞争 表现一: 一个用户A 访问表A(锁住了表A),然后又访问表B 另一个用户B 访问表B(锁住了表B),然后企图访问表A 这时用户A由于用户B已经锁住表B，它必须等待用户B释放表B,才能继续，好了他老人家就只好老老实实在这等了 同样用户B要等用户A释放表A才能继续这就死锁了 解决方法： 这种死锁是由于你的程序的BUG产生的，除了调整你的程序的逻辑别无他法 仔细分析你程序的逻辑， 1：尽量避免同时锁定两个资源 2: 必须同时锁定两个资源时，要保证在任何时刻都应该按照相同的顺序来锁定资源. 表现二: 用户A读一条纪录，然后修改该条纪录 这是用户B修改该条纪录 这里用户A的事务里锁的性质由共享锁企图上升到独占锁(for update),而用户B里的独占锁由于A有共享锁存在所以必须等A释 放掉共享锁，而A由于B的独占锁而无法上升的独占锁也就不可能释放共享锁，于是出现了死锁。 这种死锁比较隐蔽，但其实在稍大点的项目中经常发生。 解决方法: 让用户A的事务（即先读后写类型的操作),在select 时就是用Update lock 语法如下： select * from table1

一、概述 数据库锁定机制简单来说，就是数据库为了保证数据的一致性，而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制，所以MySQL自然也不能例外。MySQL数据库由于其自身架构的特点，存在多种数据存储引擎，每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样，为了满足各自特定应用场景的需求，每种存储引擎的锁定机制都是为各自所面对的特定场景而优化设计，所以各存储引擎的锁定机制也有较大区别。MySQL各存储引擎使用了三种类型（级别）的锁定机制：表级锁定，行级锁定和页级锁定。 1.表级锁定（table-level） 表级别的锁定是MySQL各存储引擎中最大颗粒度的锁定机制。该锁定机制最大的特点是实现逻辑非常简单，带来的系统负面影响最小。所以获取锁和释放锁的速度很快。由于表级锁一次会将整个表锁定，所以可以很好的避免困扰我们的死锁问题。 当然，锁定颗粒度大所带来最大的负面影响就是出现锁定资源争用的概率也会最高，致使并发度大打折扣。 使用表级锁定的主要是MyISAM，MEMORY，CSV等一些非事务性存储引擎。 2.行级锁定（row-level） 行级锁定最大的特点就是锁定对象的颗粒度很小，也是目前各大数据库管理软件所实现的锁定颗粒度最小的。由于锁定颗粒度很小，所以发生锁定资源争用的概率也最小

锁 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。 全局锁 全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法，命令是Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。 全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份 。也就是把整库每个表都select出来存成文本。 让整库都只读，听上去就很危险： 如果你在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆； 如果你在从库上备份，那么备份期间从库不能执行主库同步过来的binlog，会导致主从延迟。 官方自带的逻辑备份工具是mysqldump。当mysqldump使用参数–single-transaction的时候，导数据之前就会启动一个事务，来确保拿到一致性视图。而由于MVCC的支持，这个过程中数据是可以正常更新的。 对于全部是InnoDB引擎的库，我建议你选择使用–single-transaction参数，对应用会更友好。

MySQL锁详解 一、概述 数据库锁定机制简单来说，就是数据库为了保证数据的一致性，而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制，所以MySQL自然也不能例外。MySQL数据库由于其自身架构的特点，存在多种数据存储引擎，每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样，为了满足各自特定应用场景的需求，每种存储引擎的锁定机制都是为各自所面对的特定场景而优化设计，所以各存储引擎的锁定机制也有较大区别。MySQL各存储引擎使用了三种类型（级别）的锁定机制：表级锁定，行级锁定和页级锁定。 1.表级锁定（table-level） 表级别的锁定是MySQL各存储引擎中最大颗粒度的锁定机制。该锁定机制最大的特点是实现逻辑非常简单，带来的系统负面影响最小。所以获取锁和释放锁的速度很快。由于表级锁一次会将整个表锁定，所以可以很好的避免困扰我们的死锁问题。 当然，锁定颗粒度大所带来最大的负面影响就是出现锁定资源争用的概率也会最高，致使并大度大打折扣。 使用表级锁定的主要是MyISAM，MEMORY，CSV等一些非事务性存储引擎。 2.行级锁定（row-level） 行级锁定最大的特点就是锁定对象的颗粒度很小，也是目前各大数据库管理软件所实现的锁定颗粒度最小的。由于锁定颗粒度很小，所以发生锁定资源争用的概率也最小

[zhuan]今天看群里在讨论数据库死锁的问题，也一起研究了下，查了些资料在这里总结下。 所谓死锁 ： 是指两个或两个以上的进程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。 由于资源占用是互斥的，当某个进程提出申请资源后，使得有关进程在无外力协助下，永远分配不到必需的资源而无法继续运行，这就产生了一种特殊现象死锁。 关于数据库死锁的检查方法 一、数据库死锁的现象 程序在执行的过程中，点击确定或保存按钮，程序没有响应，也没有出现报错。 二、死锁的原理 当对于数据库某个表的某一列做更新或删除等操作，执行完毕后该条语句不提 交，另一条对于这一列数据做更新操作的语句在执行的时候就会处于等待状态， 此时的现象是这条语句一直在执行，但一直没有执行成功，也没有报错。 三、死锁的定位方法 通过检查数据库表，能够检查出是哪一条语句被死锁，产生死锁的机器是哪一台。 1）用dba用户执行以下语句 select username,lockwait,status,machine,program from v$session where sid in (select session_id from v$locked_object) 如果有输出的结果，则说明有死锁，且能看到死锁的机器是哪一台