数据库锁和死锁：开发者必备的知识

后端

2023-11-04 02:47:11

数据库锁与死锁：开发者的噩梦还是可控的挑战？

数据库锁：控制访问的守门人

数据库锁是确保数据库数据完整性和一致性的机制。它们就像守门人，控制着谁可以访问哪些数据，以及何时可以访问。在读取或修改数据之前，事务必须获取相应的锁。这有助于防止并发事务意外覆盖彼此的更改。

死锁：当守门人太执着

然而，锁的机制也带来了一个潜在的风险——死锁。想象一下两个孩子争抢同一个玩具，谁也不肯松手。这就是死锁的情况，多个事务等待彼此释放锁，陷入僵局，导致数据库瘫痪。

死锁处理：打破僵局

一旦发生死锁，就需要及时采取措施，打破僵局。常见的处理策略包括：

死锁检测： 找出死锁事务，通常通过分析死锁等待图。
死锁回滚： 选择一个死锁事务进行回滚，释放其持有的锁。
死锁预防： 采取预防措施，如设置死锁检测机制或使用更高的事务隔离级别，防止死锁发生。

事务隔离级别：并发与一致性的平衡

事务隔离级别决定了事务并发执行时的可见性级别。不同的级别在并发性和一致性之间提供了权衡：

未提交读： 允许读取未提交事务的数据，最高并发性，最低一致性。
已提交读： 只允许读取已提交事务的数据，较高的并发性，较高的一致性。
可重复读： 保证事务执行期间不会出现幻读，较低的并发性，较高的一致性。
串行化： 最高的一致性，最低的并发性。

死锁复现：亲身体验死锁的威力

为了更好地理解死锁，我们通过代码示例来复现这一情况：

// 线程1：更新账户1，等待账户2更新
// 线程2：更新账户2，等待账户1更新

// 模拟死锁发生
Thread thread1 = new Thread(() -> {
    try {
        // 开启事务1
        // 更新账户1
        // 等待事务2更新账户2
        // 更新账户2
        // 提交事务1
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
});

// 线程2：更新账户2，等待账户1更新
// 线程1：更新账户1，等待账户2更新

// 模拟死锁发生
Thread thread2 = new Thread(() -> {
    try {
        // 开启事务2
        // 更新账户2
        // 等待事务1更新账户1
        // 更新账户1
        // 提交事务2
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
});

// 启动两个线程
thread1.start();
thread2.start();