数据库锁

同步和异步有何异同
如果数据将在线程间共享。例如正在写的数据以后可能被另一个线程读到，或者正在读的数据可能已经被另一个线程写过了，那么这些数据就是共享数据，必须进行同步存取。
当应用程序在对象上调用了一个需要花费很长时间来执行的方法，并且不希望让程序等待方法的返回时，就应该使用异步编程，在很多情况下采用异步途径往往更有效率。

• 同步：发送一个请求，等待返回，然后再发送下一个请求 
• 异步：发送一个请求,不等待返回,随时可以再发送下一个请求

使用场景

• 如果数据存在线程间的共享，或竞态条件，需要同步。如多个线程同时对同一个变量进行读和写的操作
• 当应用程序在对象上调用了一个需要花费很长时间来执行的方法，并且不希望让程序等待方法的返回时，就可以使用异步，提高效率、加快程序的响应

数据库锁

锁：
在所有的 DBMS 中，锁是实现事务的关键，锁可以保证事务的完整性和并发性。与现实生活中锁一样，它可以使某些数据的拥有者，在某段时间内不能使用某些数据或数据结构。当然锁还分级别的.
封锁：
所谓封锁就是当一个事务在对某个数据对象（可以是数据项、记录、数据集、以至整个数据库）进行操作之前，必须获得相应的锁，以保证数据操作的正确性和一致性。
基本的封锁类型有两种：排它锁和共享锁
（1）排它锁：排它锁又称写锁，简称为 X 锁，其采用的原理是禁止并发操作。
（2）共享锁：共享锁又称读锁，,简称为 S 锁，其采用的原理是允许其他用户对同一数据对象进行查询，但不能对该数据对象进行修改。
sql 数据库里锁是什么以及分类介绍
目前的 C/S,B/S 结构都是多用户访问数据库,每个时间点会有成千上万个 user 来访问DB,其中也会同时存取同一份数据,会造成数据的不一致性或者读脏数据，数据库必须有锁的机制来确保数据的完整和一致性
6 种锁的类型：
(1) 共享锁:
共享锁用于所有的只读数据操作.
(2) 修改锁:
修改锁在修改操作的初始化阶段用来锁定可能要被修改的资源，这样可以避免使用共享
锁造成的死锁现象
(3) 独占锁:
独占锁是为修改数据而保留的。它所锁定的资源，其他事务不能读取也不能修改。独占锁不能和其他锁兼容。
(4) 架构锁
结构锁分为结构修改锁（Sch-M）和结构稳定锁（Sch-S）。执行表定义语言操作时，
SQLServer 采用 Sch-M 锁，编译查询时，SQLServer 采用 Sch-S 锁。
(5) 意向锁
意向锁说明 SQL Server 有在资源的低层获得共享锁或独占锁的意向。
(6) 批量修改锁
批量复制数据时使用批量修改锁
何谓悲观锁与乐观锁
乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展，悲观锁对应于生活中悲观
的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点，不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。
悲观锁
总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资 源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁 等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中 synchronized 和 ReentrantLock 等独占锁就是悲观锁思想的实现。
乐观锁
总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提 高吞吐量，像数据库提供的类似于 write_condition 机制，其实都是提供的乐 观锁。在 Java 中java.util.concurrent.atomic 包下面的原子变量类就是使用了 乐观锁的一种实现方式 CAS实现的。
两种锁的使用场景
从上面对两种锁的介绍，我们知道两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一 种，像乐观锁适用于写比较少的情况下（多读场景），即冲突真的很少发生的 时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的 情况，一般会经常产生冲突，- 70 -这就会导致上层应用会不断的进行 retry，这样反 倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。
乐观锁常见的两种实现方式
乐观锁一般会使用版本号机制或 CAS 算法实现。
一. 版本号机制
一般是在数据表中加上一个数据版本号 version 字段，表示数据被修改的次 数，当数据被修改时，version 值会加一。当线程 A 要更新数据值时，在读取数 据的同时也会读取version 值，在提交更新时，若刚才读取到的 version 值为当 前数据库中的 version 值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。
举一个简单的例子：假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段，当前值 为 1 ；
而当前帐户余额字段（ balance ）为 $100 。

1. 操作员 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $50（ $100-$50 ）。
2. 在操作员 A 操作的过程中，操作员 B 也读入此用户信息（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $20 （ $100-$20 ）。
3. 操作员 A 完成了修改工作，将数据版本号加一（ version=2 ），连同 帐户扣除后余额（ balance=$50 ），提交至数据库更新，此时由于提 交数据版本大于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录 version 更新为 2 。
4. 操作员 B 完成了操作，也将版本号加一（ version=2 ）试图向数据库 提交数据（ balance=$80 ），但此时比对数据库记录版本时发现，操 作员 B 提交的数据版本号为 2 ，数据库记录当前版本也为 2 ，不满 足 “ 提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略， 因此，操作员 B 的提交被驳回。这样，就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员 A 的操作结果的可能。

二.CAS 算法
即 compare and swap（比较与交换），是一种有名的无锁算法。无锁编程， 即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，也就是在没有线程被阻塞的 情况下实现变量的同步，所以也叫非阻塞同步（Non-blocking Synchronization）。CAS 算法涉及到三个操作数
需要读写的内存值 V、进行比较的值 A、拟写入的新值 B。
当且仅当 V 的值等于 A 时，CAS 通过原子方式用新值 B 来更新 V 的值，否则不会执行任何操作（比较和替换是一个原子操作）。一般情况下是一个自旋操作，即不断的重试。

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