MySQL中悲观锁和乐观锁究竟是什么？

索引和锁是数据库中的两个核心知识点，隔离级别的实现都是经过锁来完成的按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，分别为行锁、页锁和表锁。

• 行锁就是按照行的粒度对数据进行锁定。锁定力度小，发生锁冲突几率低，能够实现的并发度高，可是对于锁的开销比较大，加锁会比较慢，容易出现死锁状况。

• 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，由于一个页中能够有多个行记录。当咱们使用页锁的时候，会出现数据浪费的现象，但这样的浪费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，会出现死锁。锁定粒度介于表锁和行锁之间，并发度通常。

• 表锁就是对数据表进行锁定，锁定粒度很大，同时发生锁冲突的几率也会较高，数据访问的并发度低。不过好处在于对锁的使用开销小，加锁会很快。

还有区锁和数据库锁.

 

 

每一个层级的锁数量是有限制的，由于锁会占用内存空间，锁空间的大小是有限的。当某个层级的锁数量超过了这个层级的阈值时，就会进行锁升级。锁升级就是用更大粒度的锁替代多个更小粒度的锁，好比 InnoDB 中行锁升级为表锁，这样作的好处是占用的锁空间下降了，但同时数据的并发度也降低了。

 

从数据库管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，但不能修改。在进行SELECT的时候，会将对象进行共享锁锁定，当数据读取完毕以后，就会释放共享锁，这样就能够保证数据在读取时不被修改。
  

• 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做的事务使用，其余事务没法对已锁定的数据进行查询或修改。
  
  

当咱们对数据进行更新的时候，也就是INSERT、DELETE或者UPDATE的时候，数据库也会自动使用排它锁，防止其余事务对该数据行进行操做。

 

意向锁（Intent Lock），简单来讲就是给更大一级别的空间示意里面是否已经上过锁。

 

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做不会总发生，属于小几率事件，不用每次都对数据上锁，也就是不采用数据库自身的锁机制，而是经过程序来实现。在程序上，咱们能够采用版本号机制或者时间戳机制实现。

• 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做时，会执行UPDATE ... SET version=version+1 WHERE version=version。此时若是已经有事务对这条数据进行了更改，修改就不会成功。

• 乐观锁的时间戳机制

时间戳和版本号机制同样，也是在更新提交的时候，将当前数据的时间戳和更新以前取得的时间戳进行比较，若是二者一致则更新成功，不然就是版本冲突。

 

悲观锁

悲观锁（Pessimistic Locking）也是一种思想，对数据被其余事务的修改持保守态度，会经过数据库自身的锁机制来实现，从而保证数据操做的排它性。

适用场景

• 乐观锁适合读操做多的场景，相对来讲写的操做比较少。它的优势在于程序实现，不存在死锁问题，不过适用场景也会相对乐观，由于它阻止不了除了程序之外的数据库操做。

• 悲观锁适合写操做多的场景，由于写的操做具备排它性。采用悲观锁的方式，能够在数据库层面阻止其余事务对该数据的操做权限，防止读 - 写和写 - 写的冲突。

总结

乐观锁和悲观锁并非锁，而是锁的设计思想。

避免死锁的发生：

• 若是事务涉及多个表，操做比较复杂，那么能够尽可能一次锁定全部的资源，而不是逐步来获取，这样能够减小死锁发生的几率；

• 若是事务须要更新数据表中的大部分数据，数据表又比较大，这时能够采用锁升级的方式，好比将行级锁升级为表级锁，从而减小死锁产生的几率；

• 不一样事务并发读写多张数据表，能够约定访问表的顺序，采用相同的顺序下降死锁发生的几率。