数据库锁的产生原因及解决办法
数据库和操作系统一样，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。加锁是实现数据库并 发控制的一个非常重要的技术。在实际应用中经常会遇到的与锁相关的异常情况，当两个事务需要一组有冲突的锁，而不能将事务继续下去的话，就会出现死锁，严 重影响应用的正常执行。
在数据库中有两种基本的锁类型：排它锁（Exclusive Locks，即X锁）和共享锁（Share Locks，即S锁）。当数据对象被加上排它锁时，其他的事务不能对它读取和修改。加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取，但不能修改。数据库利用这两 种基本的锁类型来对数据库的事务进行并发控制。
死锁的第一种情况
一个用户A 访问表A(锁住了表A),然后又访问表B；另一个用户B 访问表B(锁住了表B)，然后企图访问表A；这时用户A由于用户B已经锁住表B，它必须等待用户B释放表B才能继续，同样用户B要等用户A释放表A才能继续，这就死锁就产生了。
解决方法：
这种死锁比较常见，是由于程序的BUG产生的，除了调整的程序的逻辑没有其它的办法。仔细分析程序的逻辑，对于数据库的多表操作时，尽量按照相同的顺序进 行处理，尽量避免同时锁定两个资源，如操作A和B两张表时，总是按先A后B的顺序处理， 必须同时锁定两个资源时，要保证在任何时刻都应该按照相同的顺序来锁定资源。
死锁的第二种情况
用户A查询一条纪录，然后修改该条纪录；这时用户B修改该条纪录，这时用户A的事务里锁的性质由查询的共享锁企图上升到独占锁，而用户B里的独占锁由于A 有共享锁存在所以必须等A释放掉共享锁，而A由于B的独占锁而无法上升的独占锁也就不可能释放共享锁，于是出现了死锁。这种死锁比较隐蔽，但在稍大点的项 目中经常发生。如在某项目中，页面上的按钮点击后，没有使按钮立刻失效，使得用户会多次快速点击同一按钮，这样同一段代码对数据库同一条记录进行多次操 作，很容易就出现这种死锁的情况。
解决方法：
1、对于按钮等控件，点击后使其立刻失效，不让用户重复点击，避免对同时对同一条记录操作。
2、使用乐观锁进行控制。乐观锁大多是基于数据版本（Version）记录机制实现。即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是 通过为数据库表增加一个“version”字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数 据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。乐观锁机制避免了长事务中的数据 库加锁开销（用户A和用户B操作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系统整体性能表现。Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。需要注意的是，由于乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户更新操作不受我们系统的控制，因此可能会造 成脏数据被更新到数据库中。
3、使用悲观锁进行控制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，如Oracle的Select … for update语句，以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。如一个金融系统， 当某个操作员读取用户的数据，并在读出的用户数据的基础上进行修改时（如更改用户账户余额），如果采用悲观锁机制，也就意味着整个操作过程中（从操作员读 出数据、开始修改直至提交修改结果的全过程，甚至还包括操作员中途去煮咖啡的时间），数据库记录始终处于加锁状态，可以想见，如果面对成百上千个并发，这 样的情况将导致灾难性的后果。所以，采用悲观锁进行控制时一定要考虑清楚。
死锁的第三种情况
如果在事务中执行了一条不满足条件的update语句，则执行全表扫描，把行级锁上升为表级锁，多个这样的事务执行后，就很容易产生死锁和阻塞。类似的情 况还有当表中的数据量非常庞大而索引建的过少或不合适的时候，使得经常发生全表扫描，最终应用系统会越来越慢，最终发生阻塞或死锁。
解决方法：
SQL语句中不要使用太复杂的关联多表的查询；使用“执行计划”对SQL语句进行分析，对于有全表扫描的SQL语句，建立相应的索引进行优化。
5．小结
总体上来说，产生内存溢出与锁表都是由于代码写的不好造成的，因此提高代码的质量是最根本的解决办法。有的人认为先把功能实现，有BUG时再在测试阶段进 行修正，这种想法是错误的。正如一件产品的质量是在生产制造的过程中决定的，而不是质量检测时决定的，软件的质量在设计与编码阶段就已经决定了，测试只是 对软件质量的一个验证，因为测试不可能找出软件中所有的BUG。

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2．多个用户同时并发
如果缺少这两个条件，数据库不容易产生死锁问题。研究起来可能会事倍功半。如果这两个条件都有，但你还是按数据库缺省设置来处理数据，则会带来很多的问题，比如：
1）丢失更新
A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果
2）脏读
A用户修改了数据时,B用户也在读该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致
3）不可重复读
B用户读出该数据并修改,同时，A用户也在读取数据，此时A用户再读取数据时发现前后两次的值不一致
SQL SERVER 作为多用户数据库系统，以事务为单位，使用锁来实现并发控制。SQLSERVER使用“锁”确保事务完整性和数据一致性。

一、锁的概念
锁（LOCKING）是最常用的并发控制机构。是防止其他事务访问指定的资源控制、实现并发控制的一种主要手段。锁是事务对某个数据库中的资源（如表和记 录）存取前，先向系统提出请求，封锁该资源，事务获得锁后，即取得对数据的控制权，在事务释放它的锁之前，其他事务不能更新此数据。当事务撤消后，释放被 锁定的资源。
当一个用户锁住数据库中的某个对象时，其他用户就不能再访问该对象

二、锁的粒度
SQL Server 2000 具有多粒度锁定，允许一个事务锁定不同类型的的资源。为了使锁定的成本减至最少，SQL Server 自动将资源锁定在适合任务的级别。锁定在较小的粒度（例如行）可以增加并发但需要较大的开销，因为如果锁定了许多行，则需要控制更多的锁。锁定在较大的粒 度（例如表）就并发而言是相当昂贵的，因为锁定整个表限制了其它事务对表中任意部分进行访问，但要求的开销较低，因为需要维护的锁较少。SQL Server 可以锁定行、页、扩展盘区、表、库等资源。

资源 级别 描述
RID 行锁 表中的单个行
Key 行级锁 索引中的行
Page 页级锁 一个数据页或者索引页
Extent 页级锁 一组数据页或者索引页
Table 表级锁 整个表
Database 数据库级锁 整个数据库

选择多大的粒度，根据对数据的操作而定。如果是更新表中所有的行，则用表级锁;如果是更新表中的某一行，则用行级锁。
行级锁是一种最优锁，因为行级锁不可能出现数据既被占用又没有使用的浪费现象。但是，如果用户事务中频繁对某个表中的多条记录操作，将导致对该表的许多记 录行都加上了行级锁，数据库系统中锁的数目会急剧增加，这样就加重了系统负荷，影响系统性能。因此，在SQL Server中，还支持锁升级(lock escalation)。
所谓锁升级是指调整锁的粒度，将多个低粒度的锁替换成少数的更高粒度的锁，以此来降低系统负荷。在SQL Server中当一个事务中的锁较多，达到锁升级门限时，系统自动将行级锁和页面锁升级为表级锁。
特别值得注意的是，在SQL Server中，锁的升级门限以及锁升级是由系统自动来确定的，不需要用户设置。

三、锁的模式
锁模式以及描述表


锁模式 描述
共享（S） 用于不更改或不更新数据（只读操作），如SELECT语句
更新（U） 用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。
排它（X） 用于数据修改操作，例如 INSERT、UPDATE或DELETE。确保不会同时对同一资源进行多重更新
意向 当 Microsoft SQL Server 数据库引擎获取低级别的锁时，它还将在包含更低级别对象的对象上放置意向锁.例如： 当锁定行或索引键范围时，数据库引擎将在包含行