北大青鸟java培训：在Java程序中处理数据库超时与死锁

每个使用关系型数据库的程序都可能遇到数据死锁或不可用的情况，而这些情况需要在代码中编程来解决;本文主要介绍与数据库事务死锁等情况相关的重试逻辑概念，此外，还会探讨如何避免死锁等问题，文章以DB2(版本9)与为例进行讲解。

什么是数据库锁定与死锁锁定(Locking)发生在当一个事务获得对某一资源的“锁”时，这时，其他的事务就不能更改这个资源了，这种机制的存在是为了保证数据一致性;在设计与数据库交互的程序时，必须处理锁与资源不可用的情况。

锁定是个比较复杂的概念，仔细说起来可能又需要一大篇，所以在本文中，只把锁定看作是一个临时事件，这意味着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。

如何避免锁我们可利用事务型数据库中的隔离级别机制来避免锁的创建，正确地使用隔离级别可使程序处理更多的并发事件(如允许多个用户访问数据)，还能预防像丢失修改(LostUpdate)、读“脏”数据(DirtyRead)、不可重复读(NonrepeatableRead)及“虚”(Phantom)等问题。

隔离级别问题现象丢失修改读“脏”数据不可重复读“虚”可重复读取NoNoNoNo读取稳定性NoNoNoYes光标稳定性NoNoYesYes未提交的读NoYesYesYes表1：DB2的隔离级别与其对应的问题现象在只读模式中，就可以防止锁定发生，而不用那些未提交只读隔离级别的含糊语句。

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当你开始执行一个 ALTER ，而你遇到了可怕的“元数据锁定等待”，我敢肯定你一定遇见过。我最近遇到了一个案例，其中被更改的表要执行一个很小范围的更新（<100行）。ALTER 在负载测试期间一直等待了几个小时。在停止负载测试后，ALTER 按预期在不到一秒的时间内就完成了。那么这里发生了什么？

检查外键

每当有奇数次锁定时，我的第一直觉就是检查外键。当然这张表有一些外键引用了一个更繁忙的表。但是这种行为似乎仍然很奇怪。对表运行 ALTER 时，会针对子表请求一个 SHARED_UPGRADEABLE 元数据锁。还有针对父级的 SHARED_READ_ONLY 元数据锁。

我们来看看如何根据文档获取元数据锁定[1]：

如果给定锁定有多个服务器，则首先满足最高优先级锁定请求，并且与 max_write_lock_count系统变量有关。写锁定请求的优先级高于读取锁定请求。

[1]：>

请务必注意锁定顺序是序列化的：语句逐个获取元数据锁，而不是同时获取，并在此过程中执行死锁检测。

通常在考虑队列时考虑先进先出。如果我发出以下三个语句（按此顺序），它们将按以下顺序完成：

1 INSERT INTO parent2 ALTER TABLE child3 INSERT INTO parent

但是当子 ALTER 语句请求对父进行读取锁定时，尽管排序，但两个插入将在 ALTER 之前完成。以下是可以演示此示例的示例场景：

数据初始化：

CREATE TABLE `parent` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`val` varchar(10) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE `child` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`parent_id` int(11) DEFAULT NULL,

`val` varchar(10) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idx_parent` (`parent_id`),

CONSTRAINT `fk_parent` FOREIGN KEY (`parent_id`) REFERENCES `parent` (`id`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE NO ACTION

) ENGINE=InnoDB;

INSERT INTO `parent` VALUES (1, "one"), (2, "two"), (3, "three"), (4, "four");

Session 1:

start transaction;update parent set val = "four-new" where id = 4;

Session 2:

alter table child add index `idx_new` (val);

Session 3:

start transaction;update parent set val = "three-new" where id = 3;

此时，会话 1 具有打开的事务，并且处于休眠状态，并在父级上授予写入元数据锁定。 会话 2 具有在子级上授予的可升级（写入）锁定，并且正在等待父级的读取锁定。最后会话 3 具有针对父级的授权写入锁定：

mysql> select from performance_schemametadata_locks;+-------------+-------------+-------------------+---------------+-------------+| OBJECT_TYPE | OBJECT_NAME | LOCK_TYPE         | LOCK_DURATION | LOCK_STATUS |+-------------+-------------+-------------------+---------------+-------------+| TABLE       | child       | SHARED_UPGRADABLE | TRANSACTION   | GRANTED     | <- ALTER (S2)| TABLE       | parent      | SHARED_WRITE      | TRANSACTION   | GRANTED     | <- UPDATE (S1)| TABLE       | parent      | SHARED_WRITE      | TRANSACTION   | GRANTED     | <- UPDATE (S3)| TABLE       | parent      | SHARED_READ_ONLY  | STATEMENT     | PENDING     | <- ALTER (S2)+-------------+-------------+-------------------+---------------+-------------+

请注意，具有挂起锁定状态的唯一会话是会话 2（ALTER）。会话 1 和会话 3 （分别在 ALTER 之前和之后发布）都被授予了写锁。排序失败的地方是在会话 1 上发生提交的时候。在考虑有序队列时，人们会期望会话 2 获得锁定，事情就会继续进行。但是，由于元数据锁定系统的优先级性质，会话 3 具有锁定，会话 2 仍然等待。

如果另一个写入会话进入并启动新事务并获取针对父表的写锁定，则即使会话 3 完成，ALTER 仍将被阻止。

只要我保持一个对父表打开元数据锁定的活动事务，子表上的 ALTER 将永远不会完成。更糟糕的是，由于子表上的写锁定成功（但是完整语句正在等待获取父读锁定），所以针对子表的所有传入读取请求都将被阻止！

另外，请考虑一下您通常如何对无法完成的语句进行故障排除。您查看已经打开较长时间的事务（在进程列表和 InnoDB 状态中）。但由于阻塞线程现在比 ALTER 线程更年轻，因此您将看到的最旧的事务/线程是 ALTER 。

这正是这种情况下发生的情况。在准备发布时，我们的客户端正在运行 ALTER 语句并结合负载测试（一种非常好的做法！）以确保顺利发布。问题是负载测试保持对父表打开一个活动的写事务。这并不是说它只是一直在写，而是有多个线程，一个总是活跃的。 这阻止了 ALTER 完成并阻止对相对静态的子表的随后的读请求。

幸运的是，这个问题有一个解决方案（除了从设计模式中驱逐外键）。变量 max_write_lock_count[2] 可用于允许在写入锁定之后在读取锁定之前授予读取锁定连续写锁。默认情况下，此变量设置为 18446744073709551615，如果你对该表发出 10,000 次写入/秒，那么你的读将被锁定 5800 万年……

鱼池获取数据超时可以修改几个关键页面或访问比较频繁的数据库访问 *** 作来解决。使用DataAdapter和DataSet来获取数据库数据，不要使用DataReader。DataReader是独占连接的，每个都要占用一个连接，这样就就会导致占用的连接量太大导致获取数据的速度变慢然后超时。

获取数据超时的解决措施：

1、修改代码，把使用Connection对象的地方都在Close后面加上Dispose调用。

2、建议对数据库 *** 作进行大的修改，建立自己的数据库 *** 作代理类，继承SystemIDisposable接口，强迫释放资源。

3、在访问数据库的页面上使用数据缓存，如果页面的数据不是经常更新（几分钟更新一次）的话，使用Cache对象可以不用访问数据库而使用缓存中的内容，可以大大减少连接数量。

对查询中经常作为查询条件的字段增加索引，比如说

select  from table1 where name like 'xxx' and create_time > '2013-06-01'

这里就可以为name 和 create_time分别创建索引；

ALTER TABLE table1 ADD INDEX `ind_CreateTime` (`create_time`);

ALTER TABLE table1 ADD INDEX `ind_name` (`name`);

2 优化导致慢查询的SQL语句。可以将一条查询分解为多条小范围的查询，将结果union在一起。尽量减少在where 条件中使用 like or between等运算符

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