为什么数据库系统要采用并发控制

世界是矛盾的。串行方式工作效率低，所以人们想到了并发方式，但是所有的并发都会在某种情况下带来问题。也就是所谓的并发问题。例如，在数据库中有第一类丢失更新问题，脏读问题、不可重复读问题、虚读问题、第二类丢失更新问题。所以，需要我们在开发程序的时候需要处理某些并发带来的问题。也就是说使用并发 *** 作，但是不能有问题。通常采用总体并发，局部串行的方式。

有可能造成影响，而且是很有可能造成影响。这也就是所谓的“一粒老鼠屎坏了一锅汤”。不少的DBA都遇到过类似问题，就是一台服务器上的多个应用数据，由于其中一个应用的程序编写问题，导致这台服务器上所有应用都受到牵连。不过按照你的描述，如果只是A1的死锁，那么A2是不会有问题的。但如果是是A1有太多的表扫描或者复杂运算导致资源紧张，那是会影响到A2的。

数据库的并发一般都是指整个服务器的并发，不论这个数据库服务器上有几个库

限流算法目前程序开发过程常用的限流算法有两个：漏桶算法和令牌桶算法。

漏桶算法

漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。

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漏桶的出水速度是恒定的，那么意味着如果瞬时大流量的话，将有大部分请求被丢弃掉（也就是所谓的溢出）。

令牌桶算法

令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌，如果有请求时，请求会从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求，否则等待或者拒绝服务。这种算法可以应对突发程度的请求，因此比漏桶算法好。

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漏桶算法和令牌桶算法的选择

两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率，不论系统是否空闲。而令牌桶算法能够在限制数据的平均处理速率的同时还允许某种程度的突发流量。如何理解上面的含义呢？漏桶算法，比如系统吞吐量是 120/s，业务请求 130/s，使用漏斗限流 100/s，起到限流的作用，多余的请求将产生等待或者丢弃。对于令牌桶算法，每秒产生 100 个令牌，系统容量 200 个令牌。正常情况下，业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。如果是漏桶算法，则只能处理 100 个请求，其他的请求等待或者被丢弃。

1、最简单的，也是最暴力，也是消耗性能的，就是建一张并发表 用唯一约束报错来阻止 触发业务逻辑并发导致的数据问题

2、解决高并发 可不是一门语言就能解决的，准确来说，它更需要很多硬件来消耗。

比如： 缓存、消息队列、负载均衡、在程序上尽可能的过滤脏请求以及脏数据，高并发的系统，涉及的到的技术太多，各层面都需要优化。硬件配合软件才可以

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