SqlServer 高併發的情況下，如何利用鎖保證資料的穩定性

wskxy發表於2023-03-17
SQLServer

 

　　sql的鎖機制，是時刻貫徹在每一次的sql事務中的，為了理解更透徹，介紹鎖之前，我們得先了解，鎖是為了幹什麼！！

 

1、資料庫異常情況　　

　　1.1 先來聊聊資料可能發生個異常狀況

　　　　1）髒讀：讀未提交，顧名思義，讀到了不該讀的東西，如：

　　　　

　　　　事務B讀到了事務A回滾的資料，就是髒讀　　

　　　　2）不可重複讀：讀已提交，同個事務內，多次讀取同個資料，卻返回不同結果，偏向資料更新

　　　　

　　　　事務B發生了不可重複讀

　　　　3） 幻讀：同個事務內，因其他事務插入或刪除資料，導致讀取到不同的資料量(本質和不可重複讀相似)

　　　　

 　　　　事務B發生了幻讀

　　1.2 資料庫用什麼機制來處理這些異常情況的發生，四種隔離級別

　　　　1）讀未提交（Read Uncommitted）：發生髒讀，基本沒有資料庫使用這個級別了

　　　　2）讀已提交（Read Committed）：大多數資料庫系統的預設隔離級別，解決了髒讀問題

　　　　3）可重複讀（Repeatable Read）：同一事務的多個例項在併發讀取資料時，會看到同樣的資料，解決了不可重複讀問題

　　　　4）可序列化（Serializable）：這是最高的隔離級別，它透過強制事務排序，使之不可能相互衝突，從而解決幻讀問題。簡言之，它是在每個讀的資料行上加上共享鎖。但可能導致大量的超時現象和鎖競爭

　　　　總結：四種級別越往後越影響效能，但資料越穩定，實現機制就是"鎖";

　　　　

2、都有什麼鎖

　　2.1鎖的種類：

　　　　1）共享鎖：其他事務可select，無法被update、delete、insert

　　　　2）排他鎖：其他事務不可任何操作

　　2.2粒度提示：

　　　　1）rowlock：行鎖，指定到行，select * from dual where id=1會預設行鎖

　　　　2）paglock：頁鎖，select * from dual會預設頁鎖，select的時候先鎖定第一頁，讀取後釋放，再鎖定第二頁，直到讀完

　　　　3）tablock：表鎖，語句結束解鎖

　　　　4）tabockx：表鎖，排他鎖。

　　　　5）nolock：取消預設鎖，涉及大量刪除資料的時候可能會堵塞程式，如果需要select，可以加上nolock來過濾掉需要刪除的資料

　　　　6）holdlock：保持共享鎖，資料庫會根據sql操作加預設鎖

　　　　7）serializable：同holdlock

　　　　8）readcommited：遵循讀已提交隔離級別

　　　　9）updlock：更新鎖，排他鎖

3、舉例子

　　3.1 模擬場景，多個客戶在搶一個優惠券

　　　　客戶：kxy

begin tran
    declare @_owner varchar(100);
    set @_owner = (select owner from Coupons with(updlock) where id=2);
    if(@_owner is null or @_owner='')
        begin
            update Coupons  set owner='kxy' where id=2
            waitfor delay '00:00:10'
            print '恭喜您，搶到了!!'
        end;
    else
        print '該券已經被搶了!!'
commit tran

　　　　客戶：keys

begin tran
    declare @_owner varchar(100);
    set @_owner = (select owner from Coupons with(updlock) where id=2);
    if(@_owner is null or @_owner='')
        begin
            update Coupons  set owner='keys' where id=2
            waitfor delay '00:00:10'
            print '恭喜您，搶到了!!'
        end;
    else
        print '該券已經被搶了!!'
commit tran

　　　　用程式碼進行搶券，同個時間先後執行kxy和keys搶券

　　　　結果：

　　　　　　kxy

　　　　　　

　　　　　　keys

　　　　　　

 

 

　　　　持續更新，感謝關注!!!

 

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