所谓事物是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做要么不做，是一个不可分割的工作单位。
select查询语句是不会加锁的，但是select …for update除了有查询的作用外，还会加锁呢，而且它是悲观锁。
今日小词汇：Transaction：事务 Atomic：原子性 Consistency：一致性 Isolation:隔离性 Durability：持久性
回去之后搜了一下解决方法，其中的一种解决方法就是通过给数据库加锁，也可以防止库存超卖的情况
在上一篇《InnoDB一致性非锁定读》中，我们了解到InnoDB使用一致性非锁定读来避免在一般的查询操作(SELECT FOR UPDATE等除外)时使用锁。然而锁这个事情是无法避免的，数据的写入，修改和删除都需要加锁。今天我们就继续学习InnoDB锁相关的知识。
单例模式是一种常用的软件设计模式，它确保一个类只有一个实例，从而方便对实例个数的控制并节约系统资源。 单例模式有三个特点； 1、某个类只能有一个实例； 2、它要自行创建这个实例； 3、它只有唯一途径向整个系统提供这个实例。 从具体实现的代码来看，就是完成以下三点工作： 1、单例模式的类只提供私有的构造函数； 2、类定义中含有一个该类的静态私有对象； 3、该类提供了一个静态且公有的函数用于创建或获取它本身的静态私有对象；
drop(丢弃数据): drop table 表名 ，直接将表（表结构和数据）都删除掉，在删除表的时候使用。 truncate (清空数据) : truncate table 表名 ，只删除表中的数据，再插入数据的时候自增长 id 又从 1 开始，在清空表中数据的时候使用。 delete（删除数据） : delete from 表名 where 列名=值，删除某一列的数据，如果不加 where 子句和truncate table 表名作用类似。但是再进行插入的话自增id并不是从1开始，而是接着之前的自增开始。 truncate 和不带 where 子句的 delete、以及 drop 都会删除表内的数据，但是 truncate 和 delete 只删除数据不删除表的结构(定义)，执行 drop 语句，此表的结构也会删除，也就是执行 drop 之后对应的表不复存在。
每次在听别人说锁的时候，是不是会有点儿晕？（一会儿排它锁，一会儿GAP锁...）因为你站在不同的角度来说，它的名字就会不同。根据我们DB的引擎、隔离级别不同，导致的锁的情况也会不同。
参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_43064185/article/details/90634981
当一个事务需要给自己需要的某个资源加锁的时候，如果遇到一个共享锁正锁定着自己需要的资源的时候，自己可以再加一个共享锁，不过不能加排他锁。但是，如果遇到自己需要锁定的资源已经被一个排他锁占有之后，则只能等待该锁定释放资源之后自己才能获取锁定资源并添加自己的锁定。而意向锁的作用就是当一个事务在需要获取资源锁定的时候，如果遇到自己需要的资源已经被排他锁占用的时候，该事务可以需要锁定行的表上面添加一个合适的意向锁。如果自己需要一个共享锁，那么就在表上面添加一个意向共享锁。而如果自己需要的是某行（或者某些行）上面添加一个排他锁的话，则先在表上面添加一个意向排他锁。意向共享锁可以同时并存多个，但是意向排他锁同时只能有一个存在。
Java面试通关手册（Java学习指南，欢迎Star，会一直完善下去，欢迎建议和指导）：https://github.com/Snailclimb/Java_Guide
每场后端面试，似乎都少不了关于 redis 的话题，比如项目使用过哪些分布式缓存服务，为什么要使用 redis，有没有碰到过缓存失效、缓存穿透、缓存雪崩等问题。
MyISAM 和 InnoDB 存储引擎使用的锁： MyISAM 采用表级锁(table-level locking)。 InnoDB 支持行级锁(row-level locking)和表级锁，默认为行级锁 表级锁和行级锁对比： 表级锁： MySQL 中锁定 粒度最大 的一种锁，对当前操作的整张表加锁，实现简单，资源消耗也比较少，加锁快，不会出现死锁。其锁定粒度最大，触发锁冲突的概率最高，并发度最低，MyISAM 和 InnoDB 引擎都支持表级锁； 行级锁： MySQL 中锁定 粒度最小 的一种锁，只
数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。
无论何时，只要有多个查询需要在同一时刻查询数据，都会产生并发问题。 我也不多废话，如果是进来找代码实现的，请移步：不是你记忆中的单例模式，但适用的程度，更胜一筹 当然，建议还是打开看一下，说不定就涨了些奇奇怪怪的知识。
拼团功能，当 A 客户开团之后（两人团），如果 B 和 C 同时支付，如何规避两人同时将拼团人数增加。
锁和索引是数据库两大核心概念，了解索引，可以从 B+ 树，Hash 索引，页结构，缓存池，索引原则等方面理解。理解锁，要从哪些方面入手？
https://segmentfault.com/a/1190000025156465
死锁是多线程编程或者说是并发编程中的一个经典问题，也是我们在实际工作中很可能会碰到的问题。相信大部分读者对“死锁”这个词都是略有耳闻的，但从我对后端开发岗位的面试情况来看很多同学往往对死锁都还没有系统的了解。虽然“死锁”听起来很高深，但是实际上已经被研究得比较透彻，大部分的解决方法都非常成熟和清晰，所以大家完全不用担心这篇文章的难度。
我们开的的各式各样系统中，系统运行需要CPU、内存、I/O、磁盘等等资源。但除了硬资源外，还有最为重要的软资源：数据。
我们平时编写程序的时候，有很多情况下需要考虑线程安全问题，一个全局的变量如果有可能会被多个同时执行的线程去修改，那么对于这个变量的修改就需要有一种机制去保证值的正确性和一致性，这种机制普遍的做法就是加锁。其实也很好理解，和现实中一样，多个人同时修改一个东西，必须有一种机制来把多个人进行排队。计算机的世界中也是如此，多个线程乃至多个进程同时修改一个变量，必须要对这些线程或者进程进行排队。数据库的世界亦是如此，多个请求同时修改同一条数据记录，数据库必须需要一种机制去把多个请求来顺序化，或者理解为同一条数据记录同一时间只能被一个请求修改。
你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
关于互联网常见层次架构，由于小编还没整理完毕(预计周四推送)，先来一篇数据库的干货，来满足下大家的胃口，关于mysql的行级锁、表级锁、页级锁的分析，这个在行业应用中设计数据库非常常见的场景。 1常见锁有哪些 在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 在 DBMS 中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB 引擎)、表级锁(MYISAM 引擎)和页级锁(BDB 引擎 )。 行级锁 行级锁是 Mysql 中锁定粒度最细的一种锁，表
锁的对象是数据库中的数据对象，如关系型数据库中的表、记录、属性、索引等， 对数据对象加锁的时机是在事务对其进行操作之前，向系统发出加锁请求。加锁后事务 T 就取得了对该数据对象的控制，在事务 T 释放它的锁之前，其他事务不能对此数据对象进 行任何操作。封锁是一种排队机制，将并行任务按锁的先后顺序排队，把并行任务变成串行任务。
面试官让我说一下乐观锁和悲观锁，我没回答上来，回来之后我查了，数据库没有这两种锁呀
随着互联网的越来越普及，用户越来越多，系统性能瓶颈成了越来越热门的话题。要解决性能问题的技术手段有很多，比如：缓存、CDN加速、页面静态化、集群、分布式、异步等。
锁是数据库中最为重要的机制之一，无论平时写的select语句，还是update语句其实在数据库层面都和锁息息相关。如果没有锁机制，操作数据的时候可能会发生以下情况：
从事一个项目，需要考虑数据的安全性，之前对于数据库这部分的数据操作学习的比较零散，由于手头的项目，于是系统的 学习了下数据库操作加锁的知识： ----------------------
数据库事务是访问可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部成功，要么全部失败。提起事务，大家都知道ACID属性，这些特性在前边的文章里都有详细的讲解，感兴趣的可以通过历史文章查看。在Java中有并发编程，可以多线程并发执行，并发可以提高程序执行的效率，也会带来线程安全的。数据库事务和多线程一样，为了提高数据库处理事务的吞吐量，数据库也支持并发事务，在并发处理数据的过程中，也存在着安全问题。
这篇文章之前发过，不过，我最近对其进行了重构完善并且修复了很多小问题。所以，在公号再同步一下！
锁，其实很好理解，每个人都在自己的房屋上安装有锁，你拥有了锁，房屋只有你能独占，别人不能访问。数据库中的锁也一样，只不过更加细分。
MySQL中的事务处理是确保数据完整性和一致性的重要手段。事务是一组数据库操作的逻辑单元，要么全部成功执行，要么全部回滚到初始状态。在并发环境下，多个用户可能同时访问和修改数据库，通过使用事务可以保证数据操作的正确性和可靠性。下面我将详细介绍MySQL中事务的概念、特性、隔离级别以及如何使用事务来维护数据的完整性。
当数据库有并发事务的时候，可能会产生数据的不一致，这时候需要一些机制来保证访问的次序，锁机制就是这样的一个机制。
在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 目录： 1、行级锁、表级锁、页级锁 2、共享锁和排它锁 3、演示 在DBMS中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。 行级锁、表级锁、页级锁 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。 特点
在当今的软件开发领域，数据库操作是不可或缺的一部分。然而，随着并发操作的增加，如何正确地处理并发问题是每个开发者都需要面对的挑战。本文将深入探讨JPA（Java Persistence API）和Hibernate这两种ORM（对象关系映射）工具中的乐观锁和悲观锁的使用及其适用场景。
Flush tables with read lock (FTWRL)-会让整个库处于只读状态
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 一、对MySQL的锁的了解 当数据库有并发事务的时候，可能会产生数据的不一致，这时候需要一些机制来保证访问的次序，锁机制就是这样的一个机制。 就像酒店的房间，如果大家随意进出，就会出现多人抢夺同一个房间的情况，而在房间上装上锁，申请到钥匙的人才可以入住并且将房间锁起来，其他人只有等他使用完毕才可以再次使用。 二、隔离级别与锁的关系 在Read Uncommitted级别下，读取数据不需要加共享锁，这样就不会跟被修改的数据上
今天继续来讲面试，已经出了将近十个美团java一面真题系列文章了，今天来讲一讲mysql死锁发生的原因和解决，相信大多数小伙伴对mysql不陌生甚至经常在使用。但是可能对mysql锁这方面还不太熟悉，但是经常面试的时候却经常会被问到，我们根据面经来进行补短板，查漏补缺。下面开始今天的干货内容吧，走起
数据库包含的种类： 广义数据库：Oracle，Mysql，PostgreSQL，Redis，Hbase 应用场景 比如说，电商网站：用户账号信息，商品信息，用户订单信息 比如说，网上论坛：主题，发帖，回复 数据库存在的目的 存储，管理，维护大量数据 提供比Excel，磁盘文件读写等更好的性能和可能性 所引法： 查找文件，在索引的时候，需要去磁盘上读取信息 索引的时候，还是在磁盘IO上读，是非常慢的（对比电脑而言）—>磁盘运转 ，单位 毫秒（ms） 内存读写是非常快的，单位 纳秒 （ns）——>毫
锁是MySQL在服务器层和存储引擎层的并发控制，锁可以保证数据并发访问的一致性、有效性；
以前对数据库的了解，大概就是一个存放数据的地方，可进行增删查改，更多的就…慢慢学吧。
锁用来对数据进行锁定，我们可以从锁定对象的粒度大小来对锁进行划分，分别为行锁、页锁和表锁。
5，对服务器架构有一定了解，比如知道集群怎么搭建，因为这涉及到多台服务器，例如聊天服、战斗服、登录注册服。
注：内容有点干，但希望你可以耐心地看完。回头我写一篇实操的文章帮助理解。 开发工作中我们会使用到事务，那你们知道事务又分哪几种吗？ 以及不同事务隔离的加锁实现原理是什么？ 一、首先什么是事务？ 事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。 事务的结束有两种，当事务中的所有步骤全部成功执行时，事务提交。如果其中一个步骤失败，将发生回滚操作，撤消事务开始时的所有操作。 二、事
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