SqlServer 高并发的情况下，如何利用锁保证数据的稳定性 ...

 
　　sql的锁机制，是时刻贯彻在每一次的sql事务中的，为了理解更透彻，介绍锁之前，我们得先了解，锁是为了干什么！！
 
1、数据库异常情况　　
　　1.1 先来聊聊数据可能发生个异常状况
　　　　1）脏读：读未提交，顾名思义，读到了不该读的东西，如：
　　　　
　　　　事务B读到了事务A回滚的数据，就是脏读　　
　　　　2）不可重复读：读已提交，同个事务内，多次读取同个数据，却返回不同结果，偏向数据更新
　　　　
　　　　事务B发生了不可重复读
　　　　3） 幻读：同个事务内，因其他事务插入或删除数据，导致读取到不同的数据量(本质和不可重复读相似)
　　　　
 　　　　事务B发生了幻读
　　1.2 数据库用什么机制来处理这些异常情况的发生，四种隔离级别
　　　　1）读未提交（Read Uncommitted）：发生脏读，基本没有数据库使用这个级别了
　　　　2）读已提交（Read Committed）：大多数数据库系统的默认隔离级别，解决了脏读问题
　　　　3）可重复读（Repeatable Read）：同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据，解决了不可重复读问题
　　　　4）可串行化（Serializable）：这是最高的隔离级别，它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言之，它是在每个读的数据行上加上共享锁。但可能导致大量的超时现象和锁竞争
　　　　总结：四种级别越往后越影响性能，但数据越稳定，实现机制就是"锁";
　　　　
2、都有什么锁
　　2.1锁的种类：
　　　　1）共享锁：其他事务可select，无法被update、delete、insert
　　　　2）排他锁：其他事务不可任何操作
　　2.2粒度提示：

　　　　1）rowlock：行锁，指定到行，select * from dual where id=1会默认行锁
　　　　2）paglock：页锁，select * from dual会默认页锁，select的时候先锁定第一页，读取后释放，再锁定第二页，直到读完
　　　　3）tablock：表锁，语句结束解锁
　　　　4）tabockx：表锁，排他锁。
　　　　5）nolock：取消默认锁，涉及大量删除数据的时候可能会堵塞进程，如果需要select，可以加上nolock来过滤掉需要删除的数据
　　　　6）holdlock：保持共享锁，数据库会根据sql操作加默认锁
　　　　7）serializable：同holdlock
　　　　8）readcommited：遵循读已提交隔离级别
　　　　9）updlock：更新锁，排他锁
3、举例子
　　3.1 模拟场景，多个客户在抢一个优惠券
　　　　客户：kxy

1. begin tran
2.     declare @_owner varchar(100);
3.     set @_owner = (select owner from Coupons with(updlock) where id=2);
4.     if(@_owner is null or @_owner='')
5.         begin
6.             update Coupons  set owner='kxy' where id=2
7.             waitfor delay '00:00:10'
8.             print '恭喜您，抢到了!!'
9.         end;
10.     else
11.         print '该券已经被抢了!!'
12. commit tran

复制代码

　　　　客户：keys

1. begin tran
2.     declare @_owner varchar(100);
3.     set @_owner = (select owner from Coupons with(updlock) where id=2);
4.     if(@_owner is null or @_owner='')
5.         begin
6.             update Coupons  set owner='keys' where id=2
7.             waitfor delay '00:00:10'
8.             print '恭喜您，抢到了!!'
9.         end;
10.     else
11.         print '该券已经被抢了!!'
12. commit tran

复制代码

　　　　用代码进行抢券，同个时间先后执行kxy和keys抢券
　　　　结果：
　　　　　　kxy
　　　　　　
　　　　　　keys
　　　　　　
 
 
　　　　持续更新，感谢关注!!!
 

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