深入理解数据库事务锁 (数据库事务锁是什么)
在数据库系统中，事务管理是一个不可或缺的组成部分。在多个事务同时访问数据的情况下，我们需要一种可靠的机制来保证数据的完整性和一致性。这时就需要引入事务锁。
事务锁是指在事务执行期间对数据库中的数据进行加锁，限制其他事务对该数据的访问和修改，以保证事务的隔离性和原子性。
事务锁的分类
事务锁可以分为排它锁（Exclusive lock）和共享锁（Shared lock）两种类型。
排它锁：
排它锁是指在事务执行期间，一旦对某个数据加锁，其他事务就无法对该数据进行读或写的操作。同时，也阻塞了其他事务对该数据的锁请求。这种锁的使用场景一般是修改或删除数据，以避免脏数据的出现。
共享锁：
共享锁是指在事务执行期间，多个事务可以同时对同一个数据进行读的操作，但在任意一个事务进行写操作时，其他事务不能进行读或写。这种锁的使用场景一般是读取数据时，以保证事务之间的隔离性。
事务的隔离级别
数据库事务隔离级别有四种，分别是读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和序列化（Serializable）。隔离级别越高，保证数据的一致性就越好，但是并发性就越差。
读未提交：
读未提交是指在事务中对某个数据进行修改时，即使没有提交，其他事务也可以读取到该数据。这种隔离级别可以保证并发性，但是会存在脏数据的问题。
读已提交：
读已提交是指在事务提交后，其他事务才可以读取到修改的数据。在同一事务中，后续读取到的数据是最新的，但在不同的事务中读取的数据可能是不一致的。
可重复读：
可重复读是指在事务执行期间，对同一个数据的多次读取结果是一致的。一旦一个事务开始，它将看到一个确定的数据集，即使其他事务修改了该数据集，该事务仍将看到最初的数据。这种隔离级别保证了读取的一致性，但可能会存在幻读（Phantom Read）的问题，即在同一事务中多次读取同一数据时，结果不一致。
序列化：
序列化是指每个事务在执行期间完全隔离，事务之间无法并发执行，只能按照顺序逐一执行。这种隔离级别保证了更高的数据一致性，但会对并发性造成更大的影响。
事务锁的实现
数据库事务锁的实现通常有两种方式：悲观锁和乐观锁。
悲观锁：
悲观锁是指在事务执行期间，对所要操作的数据进行加锁，以保证数据的安全性。这种方式需要频繁地进行加锁和解锁的操作，大量的加锁操作会降低并发性。
乐观锁：
乐观锁是指在事务执行期间，不对数据进行加锁，而是在提交事务前对数据进行校验，如果数据没有被其他事务修改，则提交成功，否则提交失败。这种方式不需要加锁操作，避免了频繁加锁的性能开销，但是需要频繁的校验操作。
结论
事务锁是数据库管理中的一个重要的概念。在多个事务同时访问数据库的同时，它为数据的一致性和完整性提供了可靠的保障。在实际开发中，根据应用场景的不同，我们可以选择不同的隔离级别和锁机制，以达到更优的性能和数据一致性。
相关问题拓展阅读：
数据库中死锁是什么产生的?
Mysql数据库里的 锁，根据存储引擎不同，一般有行锁 表锁。
其实锁的作用跟文件锁 是差不多的就是避免同时对某表 或某条记录进简逗行修改。
死锁 我估计是2个应用伍桥同时锁住了 同一个表 或 同一条记录。腔咐猛这样谁也释放不了资源。
个人愚见。欢迎拍砖。
数据库表死锁和锁表是数据库并发控制中的两个常见问题，通常是由以下原因导致的：
并发访问：
当多个事务同时访问数据库中的同一张表时，就会出现并发访问的情况。如果这些事务在操作时没有正确地使用锁机制，就可能导致死锁或锁表的问题。
锁粒度：
锁粒度通常是指锁定的数据范围大小，如果锁的粒度不合理，例如过大或过小，就可能导致死锁或锁表的问题。通常建议在进行并发操作时，使用尽可能小的锁粒度，以避免死锁或锁表的问题。
事务处理：
如果事务处理不当，例如事务的隔离级别设置不当，就可能导致死锁或锁表的问题。例如，在并发环境下，如果多个事务同时访问同一张表，而其亮漏仔中一个事务占用了一条记录的锁，另一个事务也需要访问该记录，就可能导致死锁或锁表的问题。
针对死锁和锁表的问题，可以从以下方面来定位问题：
锁定信息：
查询数据库中的锁定信息，查看哪些表被锁敬汪定，以及锁定的粒度、类型等信息。可以使用SHOW LOCKS或者SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS来查询锁定信息。
连接信息：
查询数据库中的连接信息，查看哪些连接占用了锁资源，以及锁资源的具体情况。可以使用SHOW PROCESSLIST或者SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST来查询连接信息。
SQL语句：
检查并发操作中使用的SQL语句，查看是否存在锁定粒度不合理、事务隔离级别设置不当等问题，以及是否存在死循环、递归查询等问题。
系统资源：
检查系统资源使用情况，查看是否存在内存、磁盘等资源不足的情况，以及是否存在网络延搜雹迟等问题。
数据库操作的死锁是不可避免的，本文并不打算讨论死锁如何产生，重点在于解决死锁，通过SQL Server 2023, 现在似乎有了一种新的解决办法。
将下面的SQL语句放在两个不同的连接里面，并且在5秒内同时执行，将会发生死锁。
use Northwind
begin tran
insert into Orders(CustomerId) values(@#ALFKI@#)
waitfor delay @#00:00:05@#
select * from Orders where CustomerId = @#ALFKI@#
commit
print @#end tran@#
SQL Server对付死锁的办法是牺牲掉其中的一个，抛出异常，并且回滚事务。在SQL Server 2023，语句一旦发生异常，T-SQL将不会继续运行，上面被牺牲的连接中，敬坦 print @#end tran@#语句将不会被运行，所以我们很难在SQL Server 2023的T-SQL中对死锁进行进一步的处理。
现在不同了，SQL Server 2023可以在T-SQL中对异常进行捕获，这样就给我们提供了一条处理死锁的途径：
下面利用的try … catch来解决死锁。
SET XACT_ABORT ON
declare @r int
set @r = 1
while @r 0
begin
declare @ErrorMessage nvarchar(4000);
declare @ErrorSeverity int;
declare @ErrorState int;
select
@ErrorMessage = ERROR_MESSAGE(),
@ErrorSeverity = ERROR_SEVERITY(),
@ErrorState = ERROR_STATE();
raiserror (@ErrorMessage,
@ErrorSeverity,
@ErrorState
);
end
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