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通过锁来完成的

按照锁颗粒对锁进行划分 ？

锁用来对数据进行锁定，我们可以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，发生锁冲突概率低，可以实现的并发度高，但是对于锁的开销比较大，加锁会比较慢，容易出现死锁情况。

• 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，因为一个页中可以有多个行记录。当我们使用页锁的时候，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，并发度一般。

• 表锁就是对数据表进行锁定，锁定粒度很大，同时发生锁冲突的概率也会较高，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.

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每个层级的锁数量是有限制的，因为锁会占用内存空间，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，比如 InnoDB 中行锁升级为表锁，这样做的好处是占用的锁空间降低了，但同时数据的并发度也下降了。

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，共享锁锁定的资源可以被其他用户读取，但不能修改。在进行SELECT的时候，会将对象进行共享锁锁定，当数据读取完毕之后，就会释放共享锁，这样就可以保证数据在读取时不被修改。

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• 排它锁也叫独占锁、写锁或 X 锁。排它锁锁定的数据只允许进行锁定操作的事务使用，其他事务无法对已锁定的数据进行查询或修改。

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当我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，防止其他事务对该数据行进行操作。

意向锁（Intent Lock），简单来说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作不会总发生，属于小概率事件，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，而是通过程序来实现。在程序上，我们可以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。然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一样，也是在更新提交的时候，将当前数据的时间戳和更新之前取得的时间戳进行比较，如果两者一致则更新成功，否则就是版本冲突。

悲观锁

悲观锁（Pessimistic Locking）也是一种思想，对数据被其他事务的修改持保守态度，会通过数据库自身的锁机制来实现，从而保证数据操作的排它性。

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适用场景

• 乐观锁适合读操作多的场景，相对来说写的操作比较少。它的优点在于程序实现，不存在死锁问题，不过适用场景也会相对乐观，因为它阻止不了除了程序以外的数据库操作。

• 悲观锁适合写操作多的场景，因为写的操作具有排它性。采用悲观锁的方式，可以在数据库层面阻止其他事务对该数据的操作权限，防止读 - 写和写 - 写的冲突。

总结

乐观锁和悲观锁并不是锁，而是锁的设计思想。

避免死锁的发生：

• 如果事务涉及多个表，操作比较复杂，那么可以尽量一次锁定所有的资源，而不是逐步来获取，这样可以减少死锁发生的概率；

• 如果事务需要更新数据表中的大部分数据，数据表又比较大，这时可以采用锁升级的方式，比如将行级锁升级为表级锁，从而减少死锁产生的概率；

• 不同事务并发读写多张数据表，可以约定访问表的顺序，采用相同的顺序降低死锁发生的概率

首发公众号：码农架构