数据库死锁产生的原因

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 或某条记录进行修改。

死锁 我估计是2个应用同时锁住了 同一个表 或 同一条记录。这样谁也释放不了资源。

个人愚见。欢迎拍砖。

使用MySQL数据库，都有哪些情况易出现死锁的情况？

在老版本的MySQL 322中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 323开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。

而MySQL另外一个最流行的存储引擎之一Innodb存储数据的策略是分为两种的，一种是共享表空间存储方式，还有一种是独享表空间存储方式。

当使用共享表空间存储方式的时候，Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面，而这个表空间可以由很多个文件组成，一个表可以跨多个文件存在，所 以其大小限制不再是文件大小的限制，而是其自身的限制。从Innodb的官方文档中可以看到，其表空间的最大限制为64TB，也就是说，Innodb的单 表限制基本上也在64TB左右了，当然这个大小是包括这个表的所有索引等其他相关数据。

而当使用独享表空间来存放Innodb的表的时候，每个表的数据以一个单独的文件来存放，这个时候的单表限制，又变成文件系统的大小限制了。

oracle经常死锁，锁定数据库的一些表，导致oracle死锁的原因一般有那些？

一般情况只发生锁超时，就是一个进程需要访问数据库表或者字段的时候，另外一个程序正在执行带锁的访问（比如修改数据），那么这个进程就会等待，当等了很久锁还没有解除的话就会锁超时，报告一个系统错误，拒绝执行相应的SQL *** 作。发生死锁的情况比较少，比如一个进程需要访问两个资源（数据库表或者字段），当获取一个资源的时候进程就对它执行锁定，然后等待下一个资源空闲，这时候如果另外一个进程也需要两个资源，而已经获得并锁定了第二个资源，那么就会死锁，因为当前进程锁定第一个资源等待第二个资源，而另外一个进程锁定了第二个资源等待第一个资源，两个进程都永远得不到满足。

erp100

如何解决多线程造成的数据库死锁

多线程是很容易造成死锁，一般情况下死锁都是因为并发 *** 作引起的。我不懂JAVA,但死锁这个问题每种开发工具和数据库都会碰到解决办法是：

1、程序方面优化算法（如有序资源分配法、银行算法等），在一个程序里，能不用多线程更新同一张数据库表 尽量不要用，如果要用，其避免死锁的算法就很复杂。

2、数据库方面设置等待超时时间

3、发生死锁后直接KILL掉数据库进程

查询数据库的时候，在什么情况下可能会导致死锁

察看死锁

select sesssid,

sessserial#,

looracle_username,

loos_user_name,

aoobject_name,

lolocked_mode

from v$locked_object lo,

dba_objects ao,

v$session sess

where aoobject_id = loobject_id and losession_id = sesssid

order by aoobject_name ;

清除死锁

alter system kill session sid,serial#

怎么查看数据库死锁，和解决方法

exec sp_lock 快捷键 C_2

exec sp_who active exec sp_who快捷键 C_1

用Profiler里面的Locks->Deadlock graph 监控看看，如果看到了死锁图，就可以比较形象地展现死锁发生的过程，还可以看到锁的具体类型和过程里面的语句，对你诊断会有帮助。

Declare @LockTab table( spid int,dbid int ,ObjId int,IndId int ,Type varchar(50),Resource varchar(50),Mode varchar(50),Status varchar(50))

insert into @LockTab exec sp_lock

Declare @ActiveTab table(spid int,ecid int,status varchar(50),loginname varchar(50),hostname varchar(50),blk int,dbname varchar(50),cmd varchar(50),request_id int)

insert into @ActiveTab exec sp_who active

select from @LockTab lt

left join @ActiveTab at on ltspid=atspid

数据库发生死锁会出现什么情况

数据只能查询,删和盯都不超时在数据库中==>管理==>活动监视器中查找到相关锁,然后终止掉就OK

数据库查询时可能造成死锁吗

查询不会产生死锁。

更新有可能会造成死锁。死锁不需要干预的，系统会定时清理死锁并在alert里记录。估计你感兴趣的应该是其他的锁比如行锁、表锁或者是锁等待之类的。

数据库，因为高访问量，造成线程死锁的原因是，如何来解除呢？

死锁主要是资源共享造成的冲突。比如a拥有资源1，需要资源2才能运行。

b拥有资源2，需要资源1才能。这是就产生资源1、2都有，叮a,b都无法运行的情况。解决死锁的方法有很多，你要了解更多的信息就去看看 *** 作系统的数。里面讲的很详细。

数据库中解决死锁的方法：

1限制同时访问数据库的用户数。

2超时线程自动释放。

3优化访问方式

多个程序访问一个数据库出现死锁，怎么处理

如果是sql数据库本身就不会锁死表，锁死是你的逻辑控制的，一般不通过锁死来 *** 作数据库。看你怎么用，或者可以提出你的具体问题。

所谓死锁：是指两个或两个以上的进程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。由于资源占用是互斥的，当某个进程提出申请资源后，使得有关进程在无外力协助下，永远分配不到必需的资源而无法继续运行，这就产生了一种特殊现象死锁。

虽然进程在运行过程中，可能发生死锁，但死锁的发生也必须具备一定的条件，死锁的发生必须具备以下四个必要条件。

BFS(广度优先搜索)是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。

BFS算法的核心思想就是把一些问题抽象成图

BFS相对DFS最主要的区别是: BFS找到的路径一定是最短的,但代价是空间复杂度比DFS大很多

BFS常出现的场景: 问题的本质就是让你在 一幅图 中找到从起点 start 到终点 target 的最近距离,BFS算法其实就是在干这事

一般来说在找最短路径的时候用BFS,其他时候还是用DFS多一些

传统的BFS框架是从起点开始向四周扩散,遇到终点时停止;而双向BFS则是从起点和终点同时开始扩散,当两边有交集的时候停止

使用双向BFS的前提是,必须提前知道终点在哪里

无论传统BFS还是双向BFS,无论做不做优化,从Big O 的衡量标准看,空间复杂度都是一样的

有一个带四个圆形拨轮的转盘锁,每个拨轮都有0-9共10个数字,

每个拨轮可以上下旋转: 例如把9变成0, 0变成9,每次旋转只能将一个拨轮旋转 一下

在分布式系统中，我们经常遇到多数据副本保持一致的问题，在我们所能找到的资料中该问题讲的很笼统，模模糊糊的，把多个问题或分类糅合在一起，难以理解。在思考和翻阅资料后，通俗地把一致性的问题可分解为2个问题：

1、任何一次修改保证数据一致性。

2、多次数据修改的一致性。

在弱一致性的算法，不要求每次修改的内容在修改后多副本的内容是一致的，对问题1的解决比较宽松，更多解决问题2，该类算法追求每次修改的高度并发性，减少多副本之间修改的关联性，以获得更好的并发性能。例如最终一致性，无所谓每次用户修改后的多副本的一致性及格过，只要求在单调的时间方向上，数据最终保持一致，如此获得了修改极大的并发性能。

在强一致性的算法中，强调单次修改后结果的一致，需要保证了对问题1和问题2要求的实现，牺牲了并发性能。本文是讨论对解决问题1实现算法，这些算法往往在强一致性要求的应用中使用。

解决问题1的方法，通常有两阶段提交算法、采用分布式锁服务和采用乐观锁原理实现的同步方式,下面分别介绍这几种算法的实现原理。

两阶段提交算法

在两阶段提交协议中，系统一般包含两类机器（或节点）：一类为协调者（coordinator），通常一个系统中只有一个；另一类为事务参与者（participants，cohorts或workers），一般包含多个，在数据存储系统中可以理解为数据副本的个数。两阶段提交协议由两个阶段组成，在正常的执行下，这两个阶段的执行过程如下所述：

阶段1：请求阶段（commit-request phase，或称表决阶段，voting phase）。

在请求阶段，协调者将通知事务参与者准备提交或取消事务，然后进入表决过程。在表决过程中，参与者将告知协调者自己的决策：同意（事务参与者本地作业执行成功）或取消（本地作业执行故障）。

阶段2：提交阶段（commit phase）。

在该阶段，协调者将基于第一个阶段的投票结果进行决策：提交或取消。当且仅当所有的参与者同意提交事务协调者才通知所有的参与者提交事务，否则协调者将通知所有的参与者取消事务。参与者在接收到协调者发来的消息后将执行响应的 *** 作。

举个例子：A组织B、C和D三个人去爬长城：如果所有人都同意去爬长城，那么活动将举行；如果有一人不同意去爬长城，那么活动将取消。用2PC算法解决该问题的过程如下：

首先A将成为该活动的协调者，B、C和D将成为该活动的参与者。

阶段1：A发邮件给B、C和D，提出下周三去爬山，问是否同意。那么此时A需要等待B、C和D的邮件。B、C和D分别查看自己的日程安排表。B、C发现自己在当日没有活动安排，则发邮件告诉A它们同意下周三去爬长城。由于某种原因，D白天没有查看邮件。那么此时A、B和C均需要等待。到晚上的时候，D发现了A的邮件，然后查看日程安排，发现周三当天已经有别的安排，那么D回复A说活动取消吧。

阶段2：此时A收到了所有活动参与者的邮件，并且A发现D下周三不能去爬山。那么A将发邮件通知B、C和D，下周三爬长城活动取消。此时B、C回复A“太可惜了”，D回复A“不好意思”。至此该事务终止。

两阶段提交算法在分布式系统结合，可实现单用户对文件（对象）多个副本的修改，多副本数据的同步。其结合的原理如下：

1、客户端（协调者）向所有的数据副本的存储主机（参与者）发送：修改具体的文件名、偏移量、数据和长度信息，请求修改数据，该消息是1阶段的请求消息。

2、存储主机接收到请求后，备份修改前的数据以备回滚，修改文件数据后，向客户端回应修改成功的消息。 如果存储主机由于某些原因（磁盘损坏、空间不足等）不能修改数据，回应修改失败的消息。

3、客户端接收发送出去的每一个消息回应，如果存储主机全部回应都修改成功，向每存储主机发送确认修改的提交消息；如果存在存储主机回应修改失败，或者超时未回应，客户端向所有存储主机发送取消修改的提交消息。该消息是2阶段的提交消息。

4、存储主机接收到客户端的提交消息，如果是确认修改，则直接回应该提交OK消息；如果是取消修改，则将修改数据还原为修改前，然后回应取消修改OK的消息。

5、 客户端接收全部存储主机的回应，整个 *** 作成功。

在该过程中可能存在通信失败，例如网络中断、主机宕机等诸多的原因，对于未在算法中定义的其它异常，都认为是提交失败，都需要回滚，这是该算法基于确定的通信回复实现的，在参与者的确定回复（无论是回复失败还是回复成功）之上执行逻辑处理，符合确定性的条件当然能够获得确定性的结果哲学原理。

分布式锁服务

分布式锁是对数据被外界修改持保守态度，在整个数据处理过程中将数据处于锁定状态，在用户修改数据的同时，其它用户不允许修改。

采用分布式锁服务实现数据一致性，是在 *** 作目标之前先获取 *** 作许可，然后再执行 *** 作，如果其他用户同时尝试 *** 作该目标将被阻止，直到前一个用户释放许可后，其他用户才能够 *** 作目标。分析这个过程，如果只有一个用户 *** 作目标，没有多个用户并发冲突，也申请了 *** 作许可，造成了由于申请 *** 作许可所带来的资源使用消耗，浪费网络通信和增加了延时。

采用分布式锁实现多副本内容修改的一致性问题， 选择控制内容颗粒度实现申请锁服务。例如我们要保证一个文件的多个副本修改一致， 可以对整个文件修改设置一把锁，修改时申请锁，修改这个文件的多个副本，确保多个副本修改的一致，修改完成后释放锁；也可以对文件分段，或者是文件中的单个字节设置锁， 实现更细颗粒度的锁 *** 作，减少冲突。

常用的锁实现算法有Lamport bakery algorithm （俗称面包店算法）， 还有Paxos算法。下面对其原理做简单概述。

Lamport面包店算法

是解决多个线程并发访问一个共享的单用户资源的互斥问题的算法。 由Leslie Lamport（英语：Leslie Lamport）发明。

Lamport把这个并发控制算法可以非常直观地类比为顾客去面包店采购。面包店只能接待一位顾客的采购。已知有n位顾客要进入面包店采购，安排他们按照次序在前台登记一个签到号码。该签到号码逐次加1。根据签到号码的由小到大的顺序依次入店购货。完成购买的顾客在前台把其签到号码归0 如果完成购买的顾客要再次进店购买，就必须重新排队。

这个类比中的顾客就相当于线程，而入店购货就是进入临界区独占访问该共享资源。由于计算机实现的特点，存在两个线程获得相同的签到号码的情况，这是因为两个线程几乎同时申请排队的签到号码，读取已经发出去的签到号码情况，这两个线程读到的数据是完全一样的，然后各自在读到的数据上找到最大值，再加1作为自己的排队签到号码。为此，该算法规定如果两个线程的排队签到号码相等，则线程id号较小的具有优先权。

把该算法原理与分布式系统相结合，即可实现分步锁。

Paxos算法

该算法比较热门，参见WIKI，>

如图所示啊，石杉大佬画的redisson分布式锁原理。

大概总结下，保证我们的key落到一个集群里，并且加锁 *** 作是基于lua脚本的原子性 *** 作，对于锁延迟由watch dog控制。

具体可以看 >

多线程是很容易造成死锁，一般情况下死锁都是因为并发 *** 作引起的。我不懂JAVA,但死锁这个问题每种开发工具和数据库都会碰到解决办法是：

1、程序方面优化算法（如有序资源分配法、银行算法等），在一个程序里，能不用多线程更新同一张数据库表 尽量不要用，如果要用，其避免死锁的算法就很复杂。

2、数据库方面设置等待超时时间

3、发生死锁后直接KILL掉数据库进程

多线程是很容易造成死锁，一般情况下死锁都是因为并发 *** 作引起的。我不懂JAVA,但死锁这个问题每种开发工具和数据库都会碰到解决办法是：

1、程序方面优化算法（如有序资源分配法、银行算法等），在一个程序里，能不用多线程更新同一张数据库表 尽量不要用，如果要用，其避免死锁的算法就很复杂。

2、数据库方面设置等待超时时间

3、发生死锁后直接KILL掉数据库进程

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