死锁,根本原因在于对共享存储区的访问。在数据库中也一样,如果需要“修改”一条数据,首先数据库管理系统会在上面加锁,以保证在同一时间只有一个事务能进行修改 *** 作。锁有多种实现方式,比如意向锁,共享-排他锁,锁表,树形协议,时间戳协议等等。锁还有多种粒度,比如可以在表上加锁,也可以在记录上加锁。
在并发控制中,锁是非常重要的。
至于在Oracle还是别的数据库管理系统中,死锁产生的原因没有不同,不同的顶多是锁的实现或者死锁的恢复等罢了
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。
乐观锁就是认为不会产生数据访问冲突。比如update
修改商品status为2
update t_goods
set status=2,version=version+1
where id=#{id} and version=#{version};
在我们系统中有一张表它的查询概率非常高。 最近有个需求,需要对这个表增加一个字段 ,然而在增加字段的时候发现系统中有多个业务出现了超时 *** 作,那么这个是什么原因导致的呢?经过查阅资料发现是数据库的 MDL锁+事务导致 的。
MDL锁属于表级别的元数据锁。 表级别锁分为数据锁和元数据锁,通常我们说的加锁一般指的是加的数据锁。跟数据锁一样,元数据锁也分读锁和读写锁。
MDL不需要显示使用,在进行表 *** 作时会自动加上 。当对表进行增删改查时,会自动加上MDL读锁;当要对表进行加减字段的结构修改时,会自动加上MDL写锁。
MDL锁的存在,其实是为了保证数据的一致性。 想象一下,假如没有MDL锁,一个查询在遍历表数据的过程中,另外一个线程执行了ALTER TABLE t DELETE COLUMN 'col_1'把col_1这一列删掉了,那查询结果就乱了,结果中是否应该有这一列数据?
:表示正常往下执行
:表示卡住了,即无法往下执行。
解释:
步骤 1 2 正常执行。执行步骤2 时,会申请表customer的MDL的 SHARED_READ 锁。
步骤3 会卡住, 因为此时会申请表customer的MDL的EXCLUSIVE锁,但是事物一的事物没有提交,此时是无法申请到EXCLUSIVE锁,因为它们是互斥的。
步骤4 也会卡住,因为EXCLUSIVE锁和SHARE_READ锁是互斥的, 且EXCLUSIVE锁的优先级更高 ,所以步骤4 也会卡住。
步骤5 事物提交,释放表的SHARE_READ锁,之后就可以执行6 和7 的 *** 作了。
如果先执行事务二,在执行事务三,则是可以成功的,因为alter数据ddl语句,和事物无关。
因此在我们开发的过程中,需要避免大的事务 *** 作,防止占有锁的时间过长。
1 引言—数据库锁的基本概念
为了确保并发用户在存取同一数据库对象时的正确性(即无丢失修改、可重复读、不读“脏”数据),数据库中引入了锁机制。基本的锁类型有两种:排它锁(Exclusive locks记为X锁)和共享锁(Share locks记为S锁)。
排它锁:若事务T对数据D加X锁,则其它任何事务都不能再对D加任何类型的锁,直至T释放D上的X锁;一般要求在修改数据前要向该数据加排它锁,所以排它锁又称为写锁。
共享锁:若事务T对数据D加S锁,则其它事务只能对D加S锁,而不能加X锁,直至T释放D上的S锁;一般要求在读取数据前要向该数据加共享锁,所以共享锁又称为读锁。
2 Oracle 多粒度封锁机制介绍
根据保护对象的不同,Oracle数据库锁可以分为以下几大类:
(1) DML lock(data locks,数据锁):用于保护数据的完整性;
(2) DDL lock(dictionary locks,字典锁):用于保护数据库对象的结构(例如表、视图、索引的结构定义);
(3) internal locks 和l a t c h es(内部锁与闩):保护内部数据库结构;
(4) distributed locks(分布式锁):用于OPS(并行服务器)中;
(5) PCM locks(并行高速缓存管理锁):用于OPS(并行服务器)中。
本文主要讨论DML(也可称为data locks,数据锁)锁。从封锁粒度(封锁对象的大小)的角度看,Oracle DML锁共有两个层次,即行级锁和表级锁。
21 Oracle的TX锁(行级锁、事务锁)
许多对Oracle不太了解的技术人员可能会以为每一个TX锁代表一条被封锁的数据行,其实不然。TX的本义是Transaction(事务),当一个事务第一次执行数据更改(Insert、Update、Delete)或使用SELECT… FOR UPDATE语句进行查询时,它即获得一个TX(事务)锁,直至该事务结束(执行COMMIT或ROLLBACK *** 作)时,该锁才被释放。所以,一个TX锁,可以对应多个被该事务锁定的数据行。
在Oracle的每行数据上,都有一个标志位来表示该行数据是否被锁定。Oracle不象其它一些DBMS(数据库管理系统)那样,建立一个链表来维护每一行被加锁的数据,这样就大大减小了行级锁的维护开销,也在很大程度上避免了其它数据库系统使用行级封锁时经常发生的锁数量不够的情况。数据行上的锁标志一旦被置位,就表明该行数据被加X锁,Oracle在数据行上没有S锁。
22 TM锁(表级锁)
221 意向锁的引出
表是由行组成的,当我们向某个表加锁时,一方面需要检查该锁的申请是否与原有的表级锁相容;另一方面,还要检查该锁是否与表中的每一行上的锁相容。比如一个事务要在一个表上加S锁,如果表中的一行已被另外的事务加了X锁,那么该锁的申请也应被阻塞。如果表中的数据很多,逐行检查锁标志的开销将很大,系统的性能将会受到影响。为了解决这个问题,可以在表级引入新的锁类型来表示其所属行的加锁情况,这就引出了“意向锁”的概念。
意向锁的含义是如果对一个结点加意向锁,则说明该结点的下层结点正在被加锁;对任一结点加锁时,必须先对它的上层结点加意向锁。如:对表中的任一行加锁时,必须先对它所在的表加意向锁,然后再对该行加锁。这样一来,事务对表加锁时,就不再需要检查表中每行记录的锁标志位了,系统效率得以大大提高。
222 意向锁的类型
由两种基本的锁类型(S锁、X锁),可以自然地派生出两种意向锁:
意向共享锁(Intent Share Lock,简称IS锁):如果要对一个数据库对象加S锁,首先要对其上级结点加IS锁,表示它的后裔结点拟(意向)加S锁;
意向排它锁(Intent Exclusive Lock,简称IX锁):如果要对一个数据库对象加X锁,首先要对其上级结点加IX锁,表示它的后裔结点拟(意向)加X锁。
另外,基本的锁类型(S、X)与意向锁类型(IS、IX)之间还可以组合出新的锁类型,理论上可以组合出4种,即:S+IS,S+IX,X+IS,X+IX,但稍加分析不难看出,实际上只有S+IX有新的意义,其它三种组合都没有使锁的强度得到提高(即:S+IS=S,X+IS=X,X+IX=X,这里的“=”指锁的强度相同)。所谓锁的强度是指对其它锁的排斥程度。
这样我们又可以引入一种新的锁的类型
共享意向排它锁(Shared Intent Exclusive Lock,简称SIX锁) :如果对一个数据库对象加SIX锁,表示对它加S锁,再加IX锁,即SIX=S+IX。例如:事务对某个表加SIX锁,则表示该事务要读整个表(所以要对该表加S锁),同时会更新个别行(所以要对该表加IX锁)。
这样数据库对象上所加的锁类型就可能有5种:即S、X、IS、IX、SIX。
具有意向锁的多粒度封锁方法中任意事务T要对一个数据库对象加锁,必须先对它的上层结点加意向锁。申请封锁时应按自上而下的次序进行;释放封锁时则应按自下而上的次序进行;具有意向锁的多粒度封锁方法提高了系统的并发度,减少了加锁和解锁的开销。
oracle数据库的表什么情况下会被锁住
DML锁又可以分为,行锁、表锁、死锁
-行锁:当事务执行数据库插入、更新、删除 *** 作时,该事务自动获得 *** 作表中 *** 作行的排它锁。
-表级锁:当事务获得行锁后,此事务也将自动获得该行的表锁(共享锁),以防止其它事务进行DDL语句影响记录行的更新。事务也可以在进行过程中获得共享锁或排它锁,只有当事务显示使用LOCK TABLE语句显示的定义一个排它锁时,事务才会获得表上的排它锁,也可使用LOCK TABLE显示的定义一个表级的共享锁(LOCK TABLE具体用法请参考相关文档)。
-死锁:当两个事务需要一组有冲突的锁,而不能将事务继续下去的话,就出现死锁。
每个使用关系型数据库的程序都可能遇到数据死锁
的情况。理解什么是死锁之前先要了解锁定的概念:
多数情况下,可以认为如果一个资源被锁定,它总会在以后某个时间被释放。而死锁发生在当多个进程访问同一数据库时,其中每个进程拥有的锁都是其他进程所需的,由此造成每个进程都无法继续下去。简单的说,进程A等待进程B释放他的资源,B又等待A释放他的资源,这样就互相等待就形成死锁。
以上就是关于什么是数据库死锁全部的内容,包括:什么是数据库死锁、数据库死锁一般都什么原因导致的、mysql中什么是乐观锁等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)