1、并发控制 mysql 数据库 同一时间会有多个用户一起使用 1.1 锁机制 加锁是为了限制别人的操作，不会影响自己。 锁类型： 读锁：共享锁，也称为 S 锁，只读不可写（包括当前事务） ，多个读互不阻塞 只能读 不能写 别人也能看 写锁：独占锁，排它锁，也称为 X 锁，写锁会阻塞其它事务（不包括当前事务）的读和写 写锁 别人不可读也不可写 S 锁和 S 锁是兼容的，X 锁和其它锁都不兼容， 锁

目录 1. 加过锁了吗？ 2. 需要等待吗？ 3. 先找个复用的行锁结构 4. 没找到就申请一个新的 5. 总结 正文 1. 加过锁了吗？ 快速加锁逻辑主打简单、快速，它只能处理简单的情况，即通过简单的判断就能确定本次加锁操作不会被阻塞。 对于复杂一点的情况，就需要慢速加锁逻辑来处理了。 关于什么是复杂的情况，可以看前面介绍的慢速加锁条件，命中任何一个慢速加锁条件的，就是复杂的情况。 为了方便介绍

行锁有两种加锁逻辑，这一期我们聊聊其中之一的快速加锁。 作者：操盛春，爱可生技术专家，公众号『一树一溪』作者，专注于研究 MySQL 和 OceanBase 源码。 爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 行锁有两种加锁逻辑，这一期我们聊聊其中之一的快速加锁。 本文基于 MySQL 8.0.32 源码，存储引擎为 InnoDB。 1. 两种加锁逻辑 更新、删除

目录 1. 两种加锁逻辑 2. 先拿个令牌 3. 再获取行锁结构 4. 快速加锁之一 5. 快速加锁之二 6. 慢速加锁条件有哪些？ 7. 总结 正文 1. 两种加锁逻辑 更新、删除记录都需要加行锁，读取、插入记录有时候也需要加行锁，这意味着加行锁是个比较频繁的操作。 对于频繁的操作，为了性能着想，优化是件必须要做的事。 为此，InnoDB 把加行锁操作分为两种逻辑：快速加锁、慢速加锁。 每次加行

TiDB乐观事务实现原理 参考官网文档：https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/optimistic-transaction TiDB加锁非原子操作，先读取，后加锁，可能存在写写冲突 其他数据库一般是在读的时候直接加锁，然后再修改。TiDB 在执行完 DML 后才能得到会修改的 key，这时才会加锁 TiDB悲观事务实现原理 参考官网文档： https://

意向共享锁、意向排他锁、AUTO-INC 锁是 InnoDB 最常用的表锁，它们的加锁流程是什么样的？ 作者：操盛春，爱可生技术专家，公众号『一树一溪』作者，专注于研究 MySQL 和 OceanBase 源码。 爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 本文基于 MySQL 8.0.32 源码，存储引擎为 InnoDB。 1. 是否已经加锁？ 一个事务，在执行

目录 1. 是否已经加锁？ 2. 先拿个令牌 3. 会不会被阻塞？ 4. 申请表锁结构 5. 总结 正文 1. 是否已经加锁？ 一个事务，在执行过程中，可能多次操作同一个表。如果多次操作都需要表锁保护，InnoDB 并不会简单粗暴的重复加锁。 每次加表锁之前，如果 InnoDB 判断事务已经对这个表加了相同或者更高级别的表锁，就不会执行本次加表锁操作了。 以事务 T1 读取某个表的多条记录，并且需

在InnoDB存储引擎中，行级别锁有两种类型：共享锁（S锁）和排他锁（X锁），理解这 2种锁的工作机制及其交互关系对于掌握MySQL的并发控制和锁机制非常重要，因此，今天就来一起聊聊MySQL的共享锁和排他锁。 申明：本文基于 MySQL 8.0.30 版本，InnoDB引擎。 一、共享锁 1.什么是共享锁？ 共享锁（shared lock，S锁），也叫读锁。它是指当对象被锁定时，允许多个事务同时

悲观锁 在MySQL中，悲观锁依赖数据库提供的锁机制来实现。在InnoDB引擎中，使用悲观锁需要先关闭MySQL数据库的自动提交属性，然后通过select ... for update来进行加锁。 在数据库中，悲观锁的流程如下： • 在对记录进行修改前，先尝试为该记录加上排他锁（exclusive lock）。 • 如果加锁失败，说明该记录正在被修改，此时当前查询可能需要等待或抛出异常，具体响应方

锁消除是一种 java 并发编程技术，通过消除不必要的加锁来提高性能。方法包括：对于不可变对象，无需加锁；对于线程局部变量，无需同步。基准测试表明，锁消除可以在 100 万次迭代中将方法执行时间从 15 秒减少到 1 秒。 Java 并发编程中使用锁消除技术提高性能 在 Java 并发编程中，锁消除是一个关键技术，它可以帮助提高程序的性能。当多个线程访问共享资源时，加锁可以确保不会发生数据竞争。然

双重检查加锁是一种设计模式，通过双重检查来确保线程安全，在 java 函数中可以这样实现：定义一个静态 volatile 变量存储实例；如果实例为空，则同步区块内再检查一次，为空则创建实例；返回实例。实战案例：在共享资源的场景（如缓存类）中，使用双重检查加锁可以确保所有线程使用同一共享实例，避免数据竞争和保证数据完整性。 Java 函数中的双重检查加锁：实现线程安全的实际案例 双重检查加锁是一个设

答案：java 锁机制通过限制同一时间访问共享资源的线程数量来确保线程安全。实战案例：加锁方法使用 synchronized 关键字对方法加锁。实战案例：加锁代码块使用 synchronized 块对代码块加锁。实战案例：reentrantlock使用 reentrantlock 实例加锁，提供更细粒度的控制。选择锁取决于代码块大小和调用频率，synchronized 适用于小型代码块，reent

前置重要知识点：行锁是加在索引上的，如果字段没有索引，或者有索引，没有命中，会变成表锁，所以测试之前先保证对应字段有索引哦，避免测试结果有偏差 事务最高级别： serializable 设置当前会话级别： set session transaction isolation level serializable 查询当前事务等级 select @@transaction_isolation; 一写一

引言 在进行死锁分析时，如果看 MySQL 的死锁日志云里雾里，那可能是我们对 MySQL 的加锁规则不甚了解，从而感觉分析无从下手。只能看代码，改 SQl 碰运气。有一句话说的好：我也不知道为什么这么改就好了，反正它已经能工作了！ 所以，本文总结了各种常见的加锁情况，分析其加锁过程，以方便我们更好的分析死锁问题。 本文主要基于网上相关文章整理验证而出，目前 MySQL 最新版是 8.3，本文相关

本文收集了一些 Redis 使用中经常遇到的一些问题，和与之相对应的解决方案，这些内容不但会出现在实际工作中，也是面试的高频问题，接下来一起来看。 一、缓存雪崩 缓存雪崩是指在短时间内，有大量缓存同时过期，导致大量的请求直接查询数据库，从而对数据库造成了巨大的压力，严重情况下可能会导致数据库宕机的情况叫做缓存雪崩。 我们先来看下正常情况下和缓存雪崩时程序的执行流程图，正常情况下系统的执行流程如下图

synchronized 和 ReentrantLock 都是 Java 中提供的可重入锁： 用法不同：synchronized 可用来修饰普通方法、静态方法和代码块，而 ReentrantLock 只能用在代码块上。 获取锁和释放锁方式不同：synchronized 会自动加锁和释放锁，当进入 synchronized 修饰的代码块之后会自动加锁，当离开 synchronized 的代码段之后会

前言 AQS 全称 AbstractQueuedSynchronizer（抽象队列同步器），旨在作为创建锁和其他同步机制的基础，常见的同步锁 ReentrantLock、CountDownLatch、Semaphore、CyclicBarrier等都是基于 AQS 实现的。所以只有了解了AQS的实现原理，才能更好学习使用其他同步锁。 AQS的源码逻辑比较复杂，很多开发者看见就头疼，逻辑众多，无法梳

使用Golang实现文件锁的最佳实践 在开发中，我们经常会遇到需要对文件进行加锁的情况，以保证文件在多个goroutine或进程间的并发访问时能够正确操作。在Golang中，实现文件锁并不复杂，这篇文章将介绍如何使用Golang实现文件锁的最佳实践，包含具体的代码示例。 文件锁的作用 文件锁是一种在操作系统层面对文件进行加锁的机制，它可以帮助我们在并发访问文件时确保数据的完整性和一致性。通过文件锁

10个行锁、死锁案例⭐️24张加锁分析图🚀彻底搞懂Innodb行锁加锁规则！ 上篇文章 我们描述原子性与隔离性的实现，其中描述读操作解决隔离性问题的方案时还遗留了一个问题：写操作是如何解决不同的隔离性问题？ 本篇文章将会解决这个问题并描述MySQL中的锁、总结Innodb中行锁加锁规则、列举行锁、死锁案例分析等 再阅读本篇文章前，至少要理解查询使用索引的流程、mvcc等知识（不理解的同学可以根据专

RedLock 是 Redis 分布式锁的一种实现方案，由 Redis 的作者 Salvatore Sanfilippo 提出。 RedLock 算法旨在解决单个 Redis 实例作为分布式锁时可能出现的单点故障问题，通过在多个独立运行的 Redis 实例上同时获取锁的方式来提高锁服务的可用性和安全性。 1、实现思路 RedLock 是对集群的每个节点进行加锁，如果大多数节点（N/2+1）加锁成功