Java面试之数据库篇_java面试数据库锁(乐观,悲观,自旋等

一、基础

1.数据库事务的特征ACID

1. 原子性（Atomicity）：原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。
2. 一致性（Consistency）：一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。（也就是达到了逾期的状态）

例子：拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。

3. 隔离性（Isolation）：隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。

即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。

4. 持久性（Durability）：持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

例如我们在使用JDBC操作数据库时，在提交事务方法后，提示用户事务操作完成，当我们程序执行完成直到看到提示后，就可以认定事务以及正确提交，即使这时候数据库出现了问题，也必须要将我们的事务完全执行完成，否则就会造成我们看到提示事务处理完毕，但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。

2.并发环境中的问题:

1. 脏读： 脏读指的是错误的或无意的数据，这些数据可能从未存在于数据库中。假设我们有两个事务T1和T2并发运行。 现在，如果T1插入/更新了一些行，T2在T1提交之前读取这些行。T2在这里执行了脏读取，因为T1可能决定回滚/中止，并且永远不会提交，所以T2读取的内容永远不存在。

例如：在事务之前A的余额=1000T1事务开始T1读取A的余额=1000T1更新A的余额=500（可能是转给B了）T2开始T2读取A的余额=500【脏读】T1回滚
这里T2读A的余额=500是脏读，由于T1事务转500从A->B被终止了，同时T2读到了错误的A余额。考虑另一个错乱，如果T2想转800给C。看到A只有500将返回“余额不足”错误，即使此时A实际余额有1000（假设T1没发生/回滚了）。

2. 脏写： 类似脏读，脏写可能发生在T1进行时，T2写入某个值。这意味着当T1提交时，它还将提交T2的更改，T2将回滚这些更改。 导致数据库无意的写入。

例如：T1事务开始T1更新A的余额=500【可能转给B了】T2事务开始T2读取A的余额=500【由于T1已经更新了】T2更新A余额=300【可能转给C200了】【脏写】T1提交事务【提交A余额=300】T2回滚【意味着A->C转的200事务并未发生】
所以在这里，因为A→C从未发生过，只有A→B的500，所以预期的A的余额= 500，但由于脏写，A的余额被错误地更新为300。

3. 不可重复读： 当一个事务尝试多次读取数据库行并且每次都得到不同的结果时，就会发生这种情况。例如，如果T1在两次不同的时间读取DB行，并且在两次读取之间，T2更新该行。

考虑如下例子：T1事务开始T1读取A的余额=1000【第一次读】T2事务开始T2读取A的余额=1000T2写入A的余额=500【假设A->B转了500】T2事务提交T1读取A的余额=500【第二次读】问题出现

因此，顾名思义，当事务进行重复读取时，它会得到不同的值。

4. 幻读： 顾名思义，它意味着一些诡异的阅读发生了。如果T1查询某个范围的行(比如N行)，则会发生这种情况，同时T2插入了与T1相同查询条件匹配的额外行。 然后，如果T1再次搜索，它将获得额外的行(幻读)。

例如：T1事务开始T1查询：select * from Table where X > 2【假设返回100行】T2事务开始T2插入一行X=150T1执行相同的查询，这次返回的结果是101行。
因此，如上所述，我们可以有上述类型的并发问题，有4个隔离级别来处理这些问题。
在讨论隔离级别之前，让我们先了解数据库的锁。1、读(共享）锁：如果T1在一行上拿到读锁，T2仍然可以读该行。这意味着T1和T2都可以在同一行上读(共享锁)。而且，由于T1持有读锁，并且“读不阻塞写”，T2仍然可以通过获取写锁来更新该行。2、写（独占）锁：如果T1持有一行的写锁，则T2不能读或写该行。（写锁阻塞读锁)。 这意味着如果在一行上设置了写锁，则没有其他事务可以读/写该行。

3.事务的隔离级别（脏写 > 脏读 > 不可重复读 > 幻读）

• READ UNCOMMITTED：未提交读（读未提交）
• READ COMMITTED：已提交读（读已提交）
• REPEATABLE READ：可重复读
• SERIALIZABLE：可串行化

3.1·Read uncommitted(读未提交)-ru

• 事务B读取到了事务A未提交的数据
• A事务在写数据时，不允许B事务进行写操作，但允许B事务进行读操作
• 于是 B就会读到A事务写入，但没提交的数据，于是出现脏读
• 解决了更新丢失，但会出现脏读

3.2·Read committed(读已提交)-rc

• 写事务提交之前不允许其他事务的读操作，可以解决脏读问题。
• 但会出现一个事务范围内两个相同的查询却返回了不同数据
• 解决了更新丢失和脏读问题

3.3·Repeatable read(可重复读取)-rr

• 在开始读取数据（事务开启）时，不再允许修改操作，这样就可以在同一个事务内两次读到的数据是一样的，因此称为是可重复读隔离级别，但是有时可能会出现幻读
• 解决了更新丢失、脏读、不可重复读、但是还会出现幻读

3.4·Serializable(串行化)

• 要求事务序列化执行，事务只能一个接着一个地执行，但不能并发执行，如果仅仅通过“行级锁”是无法实现序列化的，必须通过其他机制保证新插入的数据不会被执行查询操作的事务访问到。
• 序列化是最高的事务隔离级别，同时代价也是最高的，性能很低，一般很少使用，在该级别下，事务顺序执行
• 可以避免脏读、不可重复读，幻读

针对不同的隔离级别，并发事务执行过程中可以发生不同的现象

也就是说：

在 READ UNCOMMITTTED 隔离级别下，可能发生脏读，不可重复读和幻读现象；
在 READ COMMITTED 隔离级别下，可能发生不可重复读和幻读现象，但是不可能发生脏读现象；
在 REPEATABLE READ 隔离级别下，可能发生幻读现象，但是不可能发生脏读和不可重复读现象；
在 SERIALIZABLE 隔离级别下，上述各种现象都不可能发生。

4.spring事务传播机制:

1. REQUIRED（默认）
2. SUPPORTS
3. MANDATORY（强制的）
4. REQUIRES_NEW
5. NOT_SUPPORTED
6. NEVER
7. NESTED

springboot 获取事物名称：

String txName = TransactionSynchronizationManager.getCurrentTransactionName();
1

4.1 REQUIRED（默认）

默认的spring事务传播级别，使用该级别的特点是，如果上下文中已经存在事务，那么就加入到事务中执行，如果当前上下文中不存在事务，则新建事务执行。如下图：

由于两个方法属于同一个物理事务，如果发生回滚，则两者都回滚。

4.2 SUPPORTS（默认）

顾名思义就是可以支持事务，如果b.save()在事务环境中运行，则以事务形式运行，否则以非事务运行。

4.3 MANDATORY（强制的）

必须在一个事务中运行，也就是说，b.save()只能在已有事务的方法中被调用，如果当前事物不存在，会抛异常。

4.4 REQUIRES_NEW

总是会创建一个新事务（包括物理事务），该传播级别的特点是，每次都会新建一个事务，并且同时将上下文中的事务挂起，执行当前新建事务完成以后，上下文事务恢复再执行。如下图：

4.5 NOT_SUPPORTED

顾名思义不支持事务，当处于存在事务的上下文环境中运行时，b.save()会暂停当前已开启的事务，意味着a.save()的事务被挂起直至b.save()以非事务方法运行完毕后，a.save()的事务继续执行。

4.6 NEVER

绝不能在事务环境中运行，如果a.save()里声明了使用事务，而b.save()的事务类型声明为never，那么只能以抛异常告终。

与Mandatory相反，Mandatory意思是强制要求上下文中有事务（外层有事务），否则抛异常，而Never是上下文中不能有事务（外层无事务），否则抛异常。

4.6 NESTED

嵌套事务支持。该传播级别特征是，如果上下文中存在事务，则嵌套事务执行，如果不存在事务，则新建事务。

Nested和RequiresNew的区别：

• RequiresNew每次都创建新的独立的物理事务，而Nested只有一个物理事务；Nested嵌套事务回滚或提交不会导致外部事务回滚或提交，但外部事务回滚将导致嵌套事务回滚，而RequiresNew由于都是全新的事务，所以之间是无关联的
  Nested使用JDBC 3的保存点实现，即如果使用低版本驱动将导致不支持嵌套事务

• 使用嵌套事务，必须确保具体事务管理器实现的nestedTransactionAllowed属性为true，否则不支持嵌套事务，如DataSourceTransactionManager默认支持，而HibernateTransactionManager默认不支持，需要我们来开启。

总结
1.死活不要事务的

• NEVER：没有就非事务执行，有就抛出异常。
• NOT_SUPPORTED：没有就非事务执行，有就直接挂起，然后非事务执行。 挂起记得B事务不能再操作同一张表，不然会死锁。

2.可有可无的

• SUPPORTS: 有就用，没有就算了。

3.必须有事务的

1. REQUIRES_NEW: 有没有都新建事务，如果原来有，就将原来挂起。 外部内部事务互相隔离，互不影响，内层回滚不影响外部。
2. NESTED：如果没有，就新建一个事务；如果有，就在当前事务中嵌套其他事务。，外层默认事务，内层NESTED，外层调用try{内层}catch{}。 外层异常回滚外层+内层，内层异常仅回滚内层，不影响外层。
3. REQUIRED：如果没有，就新建一个事务；如果有，就加入当前事务。
4. MANDATORY：如果没有，就抛出异常；如果有，就使用当前事务。

5.局部事物 vs. 全局事务

局部事务是特定于一个单一的事务资源，如一个 JDBC 连接，而全局事务可以跨多个事务资源事务，如在一个分布式系统中的事务。

局部事务管理在一个集中的计算环境中是有用的，该计算环境中应用程序组件和资源位于一个单位点，而事务管理只涉及到一个运行在一个单一机器中的本地数据管理器。局部事务更容易实现。

全局事务管理需要在分布式计算环境中，所有的资源都分布在多个系统中。在这种情况下事务管理需要同时在局部和全局范围内进行。分布式或全局事务跨多个系统执行，它的执行需要全局事务管理系统和所有相关系统的局部数据管理人员之间的协调。

6.编程式 vs. 声明式

• 编程式事务管理 ：这意味着你在编程的帮助下有管理事务。这给了你极大的灵活性，但却很难维护。
• 声明式事务管理 ：这意味着你从业务代码中分离事务管理。你仅仅使用注解或 XML 配置来管理事务。

7.Spring事务失效的8种情况

1. 数据库引擎不支持事务\
2. 没有被 Spring 管理
3. 方法不是 public 的

@Transactional 只能用于 public 的方法上，否则事务会失效，如果要用在非 public 方法上，可以开启 AspectJ 代理模式。

4. 自身调用问题

因为它们发生了自身调用，就调该类自己的方法，而没有经过 Spring 的代理类，默认只有在外部调用事务才会生效，这也是老生常谈的经典问题了。
配置了特定全局事物 -原因被切面代理了

5. 数据源没有配置事务管理器
6. 不支持事务
7. 异常被吃了
8. 异常类型错误

8.索引失效的10种场景

二、SQL性能优化

1.SQL性能优化的47个小技巧

SQL性能优化的47个小技巧，你了解多少？
2023-02-19 10:01·哪吒编程
大家好，我是哪吒。

1、先了解MySQL的执行过程

了解了MySQL的执行过程，我们才知道如何进行sql优化。

1. 客户端发送一条查询语句到服务器；
2. 服务器先查询缓存，如果命中缓存，则立即返回存储在缓存中的数据；
3. 未命中缓存后，MySQL通过关键字将SQL语句进行解析，并生成一颗对应的解析树，MySQL解析器将使用MySQL语法进行验证和解析。例如，验证是否使用了错误的关键字，或者关键字的使用是否正确；
4. 预处理是根据一些MySQL规则检查解析树是否合理，比如检查表和列是否存在，还会解析名字和别名，然后预处理器会验证权限；
5. 根据执行计划查询执行引擎，调用API接口调用存储引擎来查询数据；
6. 将结果返回客户端，并进行缓存；

2、数据库常见规范

• 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割；
• 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字；
• 数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过32个字符；
• 临时库表必须以tmp为前缀并以日期为后缀，备份表必须以bak为前缀并以日期(时间戳)为后缀；
• 所有存储相同数据的列名和列类型必须一致；

3、所有表必须使用Innodb存储引擎

没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）。

Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。

4、每个Innodb表必须有个主键

Innodb是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种。
Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的

• 不要使用更新频繁的列作为主键，不适用多列主键；
• 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长）；
• 主键建议使用自增ID值；

5、数据库和表的字符集统一使用UTF8

兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效，如果数据库中有存储emoji表情的需要，字符集需要采用utf8mb4字符集。

6、查询SQL尽量不要使用select ，而是具体字段

select *的弊端：

• 增加很多不必要的消耗，比如CPU、IO、内存、网络带宽；
• 增加了使用覆盖索引的可能性；
• 增加了回表的可能性；
• 当表结构发生变化时，前端也需要更改；
• 查询效率低；

7、避免在where子句中使用 or 来连接条件

• 使用or可能会使索引失效，从而全表扫描；
• 对于or没有索引的salary这种情况，假设它走了id的索引，但是走到salary查询条件时，它还得全表扫描；
• 也就是说整个过程需要三步：全表扫描+索引扫描+合并。如果它一开始就走全表扫描，直接一遍扫描就搞定；
• 虽然mysql是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到or条件，索引还是可能失效的；

8、尽量使用数值替代字符串类型

• 因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符；
• 而对于数字型而言只需要比较一次就够了；
• 字符会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销；

9、使用varchar代替char

• varchar变长字段按数据内容实际长度存储，存储空间小，可以节省存储空间；
• char按声明大小存储，不足补空格；
• 其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索，效率更高；

10、财务、银行相关的金额字段必须使用decimal类型

• 非精准浮点：float,double
• 精准浮点：decimal

1. Decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度；
2. 占用空间由定义的宽度决定，每4个字节可以存储9位数字，并且小数点要占用一个字节；
3. 可用于存储比bigint更大的整型数据；

11、避免使用ENUM类型

• 修改ENUM值需要使用ALTER语句；
• ENUM类型的ORDER BY操作效率低，需要额外操作；
• 禁止使用数值作为ENUM的枚举值；

12、去重distinct过滤字段要少

• 带distinct的语句占用cpu时间高于不带distinct的语句
• 当查询很多字段时，如果使用distinct，数据库引擎就会对数据进行比较，过滤掉重复数据
• 然而这个比较、过滤的过程会占用系统资源，如cpu时间

13、where中使用默认值代替null

• 并不是说使用了is null或者 is not null就会不走索引了，这个跟mysql版本以及查询成本都有关；
• 如果mysql优化器发现，走索引比不走索引成本还要高，就会放弃索引，这些条件 !=，<>，is null，is not null经常被认为让索引 失效；
• 其实是因为一般情况下，查询的成本高，优化器自动放弃索引的；
• 如果把null值，换成默认值，很多时候让走索引成为可能，同时，表达意思也相对清晰一点；

14、避免在where子句中使用!=或<>操作符

• 使用!=和<>很可能会让索引失效
• 应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描
• 实现业务优先，实在没办法，就只能使用，并不是不能使用

15、inner join 、left join、right join，优先使用inner join

三种连接如果结果相同，优先使用inner join，如果使用left join左边表尽量小。

• inner join 内连接，只保留两张表中完全匹配的结果集；

• left join会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录；

• right join会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录；
  为什么？

• 如果inner join是等值连接，返回的行数比较少，所以性能相对会好一点；

• 使用了左连接，左边表数据结果尽量小，条件尽量放到左边处理，意味着返回的行数可能比较少；

• 这是mysql优化原则，就是小表驱动大表，小的数据集驱动大的数据集，从而让性能更优；

16、提高group by语句的效率

1、反例

先分组，再过滤

select job, avg（salary） from employee 
group by job
having job ='develop' or job = 'test';
1
2
3

inner join 内连接，只保留两张表中完全匹配的结果集；
left join会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录；
right join会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录；
为什么？

如果inner join是等值连接，返回的行数比较少，所以性能相对会好一点；
使用了左连接，左边表数据结果尽量小，条件尽量放到左边处理，意味着返回的行数可能比较少；
这是mysql优化原则，就是小表驱动大表，小的数据集驱动大的数据集，从而让性能更优；

17、清空表时优先使用truncate

truncate table在功能上与不带 where子句的 delete语句相同：二者均删除表中的全部行。但 truncate table比 delete速度快，且使用的系统和事务日志资源少。

delete语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。 truncate table通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。

truncate table删除表中的所有行，但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值，请改用 DELETE。如果要删除表定义及其数据，请使用 drop table语句。

对于由 foreign key约束引用的表，不能使用 truncate table，而应使用不带 where子句的 DELETE 语句。由于 truncate table不记录在日志中，所以它不能激活触发器。

truncate table不能用于参与了索引视图的表。

18、操作delete或者update语句，加个limit或者循环分批次删除

（1）降低写错SQL的代价

清空表数据可不是小事情，一个手抖全没了，删库跑路？如果加limit，删错也只是丢失部分数据，可以通过binlog日志快速恢复的。

（2）SQL效率很可能更高

SQL中加了limit 1，如果第一条就命中目标return， 没有limit的话，还会继续执行扫描表。

（3）避免长事务

delete执行时,如果age加了索引，MySQL会将所有相关的行加写锁和间隙锁，所有执行相关行会被锁住，如果删除数量大，会直接影响相关业务无法使用。

（4）数据量大的话，容易把CPU打满

如果你删除数据量很大时，不加 limit限制一下记录数，容易把cpu打满，导致越删越慢。

（5）锁表

一次性删除太多数据，可能造成锁表，会有lock wait timeout exceed的错误，所以建议分批操作。

19、UNION操作符

UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。 实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如：

select username,tel from user
union
select departmentname from department
1
2
3

这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。 推荐方案：采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。

20、SQL语句中IN包含的字段不宜过多

MySQL的IN中的常量全部存储在一个数组中，这个数组是排序的。如果值过多，产生的消耗也是比较大的。如果是连续的数字，可以使用between代替，或者使用连接查询替换。

21、批量插入性能提升

（1）多条提交

INSERT INTO user (id,username) VALUES(1,'哪吒编程');

INSERT INTO user (id,username) VALUES(2,'妲己');
1
2
3
4

（2）批量提交

INSERT INTO user (id,username) VALUES(1,'哪吒编程'),(2,'妲己');
1

默认新增SQL有事务控制，导致每条都需要事务开启和事务提交，而批量处理是一次事务开启和提交，效率提升明显，达到一定量级，效果显著，平时看不出来。

22、表连接不宜太多，索引不宜太多，一般5个以内

（1）表连接不宜太多，一般5个以内

• 关联的表个数越多，编译的时间和开销也就越大
• 每次关联内存中都生成一个临时表
• 应该把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高
• 如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么意味着这是个糟糕的设计了
• 阿里规范中，建议多表联查三张表以下

（2）索引不宜太多，一般5个以内

• 索引并不是越多越好，虽其提高了查询的效率，但却会降低插入和更新的效率；
• 索引可以理解为一个就是一张表，其可以存储数据，其数据就要占空间；
• 索引表的数据是排序的，排序也是要花时间的；
• insert或update时有可能会重建索引，如果数据量巨大，重建将进行记录的重新排序，所以建索引需要慎重考虑，视具体情况来定；
• 一个表的索引数最好不要超过5个，若太多需要考虑一些索引是否有存在的必要；

23、禁止给表中的每一列都建立单独的索引

真有这么干的，我也是醉了。

24、如何选择索引列的顺序

建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。

区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）。

尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好）。

使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）。

25、对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引

覆盖索引：就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引。

覆盖索引的好处：

（1）避免Innodb表进行索引的二次查询

Innodb是以聚集索引的顺序来存储的，对于Innodb来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。

而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了IO操作，提升了查询效率。

（2）可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率

由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于IO密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。

26、建议使用预编译语句进行数据库操作

预编译语句可以重复使用这些计划，减少SQL编译所需要的时间，还可以解决动态SQL所带来的SQL注入的问题。

只传参数，比传递SQL语句更高效。

相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。

27、避免产生大事务操作

大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对MySQL的性能产生非常大的影响。

特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接，这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库，因此一定要注意大批量写操作要进行分批。

28、避免在索引列上使用内置函数

使用索引列上内置函数，索引失效。

29、组合索引

排序时应按照组合索引中各列的顺序进行排序，即使索引中只有一个列是要排序的，否则排序性能会比较差。

create index IDX_USERNAME_TEL on user(deptid,position,createtime);
select username,tel from user where deptid= 1 and position = 'java开发' order by deptid,position,createtime desc; 
1
2

实际上只是查询出符合 deptid= 1 and position = 'java开发’条件的记录并按createtime降序排序，但写成order by createtime desc性能较差。

30、复合索引最左特性

（1）创建复合索引

ALTER TABLE employee ADD INDEX idx_name_salary (name,salary)
1

（2）满足复合索引的最左特性，哪怕只是部分，复合索引生效

SELECT * FROM employee WHERE NAME='哪吒编程'
1

（3）没有出现左边的字段，则不满足最左特性，索引失效

SELECT * FROM employee WHERE salary=5000
1

（4）复合索引全使用，按左侧顺序出现 name,salary，索引生效

SELECT * FROM employee WHERE NAME='哪吒编程' AND salary=5000
1

（5）虽然违背了最左特性，但MySQL执行SQL时会进行优化，底层进行颠倒优化

SELECT * FROM employee WHERE salary=5000 AND NAME='哪吒编程'
1

（6）理由

复合索引也称为联合索引，当我们创建一个联合索引的时候，如(k1,k2,k3)，相当于创建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引，这就是最左匹配原则。

联合索引不满足最左原则，索引一般会失效。

31、必要时可以使用force index来强制查询走某个索引

有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索SQL语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用forceindex来强制优化器使用我们制定的索引。

32、优化like语句

模糊查询，程序员最喜欢的就是使用like，但是like很可能让你的索引失效。

首先尽量避免模糊查询，如果必须使用，不采用全模糊查询，也应尽量采用右模糊查询， 即like ‘…%’，是会使用索引的；
左模糊like ‘%…’无法直接使用索引，但可以利用reverse + function index的形式，变化成 like ‘…%’；
全模糊查询是无法优化的，一定要使用的话建议使用搜索引擎。

33、统一SQL语句的写法

对于以下两句SQL语句， 程序员认为是相同的，数据库查询优化器认为是不同的。

select * from user;
select * From USER;
1
2

这都是很常见的写法，也很少有人会注意，就是表名大小写不一样而已。然而，查询解析器认为这是两个不同的SQL语句，要解析两次，生成两个不同的执行计划，作为一名严谨的Java开发工程师，应该保证两个一样的SQL语句，不管在任何地方都是一样的。

34、不要把SQL语句写得太复杂

经常听到有人吹牛逼，我写了一个800行的SQL语句，逻辑感超强，我们还开会进行了SQL讲解，大家都投来了崇拜的目光。。。

一般来说，嵌套子查询、或者是3张表关联查询还是比较常见的，但是，如果超过3层嵌套的话，查询优化器很容易给出错误的执行计划，影响SQL效率。SQL执行计划是可以被重用的，SQL越简单，被重用的概率越大，生成执行计划也是很耗时的。

35、将大的DELETE，UPDATE、INSERT 查询变成多个小查询

能写一个几十行、几百行的SQL语句是不是显得逼格很高？然而，为了达到更好的性能以及更好的数据控制，你可以将他们变成多个小查询。

36、关于临时表

• 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗；
• 在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log；
• 如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert；
• 如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除。先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

37、使用explain分析你SQL执行计划

（1）type

• system：表仅有一行，基本用不到；
• const：表最多一行数据配合，主键查询时触发较多；
• eq_ref：对于每个来自于前面的表的行组合，从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型，除了const类型；
• ref：对于每个来自于前面的表的行组合，所有有匹配索引值的行将从这张表中读取；
• range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。当使用=、<>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN或者IN操作符，用常量比较关键字列时，可以使用range；
• index：该联接类型与ALL相同，除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小；
• all：全表扫描；
• 性能排名：system > const > eq_ref > ref > range > index > all。
• 实际sql优化中，最后达到ref或range级别。

（2）Extra常用关键字

• Using index：只从索引树中获取信息，而不需要回表查询；
• Using where：WHERE子句用于限制哪一个行匹配下一个表或发送到客户。除非你专门从表中索取或检查所有行，如果Extra值不为Using where并且表联接类型为ALL或index，查询可能会有一些错误。需要回表查询。
• Using temporary：mysql常建一个临时表来容纳结果，典型情况如查询包含可以按不同情况列出列的GROUP BY和ORDER BY子句时；

38、读写分离与分库分表

当数据量达到一定的数量之后，限制数据库存储性能的就不再是数据库层面的优化就能够解决的；这个时候往往采用的是读写分离与分库分表同时也会结合缓存一起使用，而这个时候数据库层面的优化只是基础。

读写分离适用于较小一些的数据量；分表适用于中等数据量；而分库与分表一般是结合着用，这就适用于大数据量的存储了，这也是现在大型互联网公司解决数据存储的方法之一。

39、使用合理的分页方式以提高分页的效率

select id,name from user limit 100000, 20
1

使用上述SQL语句做分页的时候，随着表数据量的增加，直接使用limit语句会越来越慢。

此时，可以通过取前一页的最大ID，以此为起点，再进行limit操作，效率提升显著。

select id,name from user where id> 100000 limit 20
1

40、尽量控制单表数据量的大小，建议控制在500万以内。

500万并不是MySQL数据库的限制，过大会造成修改表结构，备份，恢复都会有很大的问题。

可以用历史数据归档（应用于日志数据），分库分表（应用于业务数据）等手段来控制数据量大小。

41、谨慎使用Mysql分区表

• 分区表在物理上表现为多个文件，在逻辑上表现为一个表；
• 谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低；
• 建议采用物理分表的方式管理大数据。

42、尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度

Mysql限制每个表最多存储4096列，并且每一行数据的大小不能超过65535字节。

减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率（表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO）；

更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据；

经常一起使用的列放到一个表中（避免更多的关联操作）。

43、禁止在表中建立预留字段

预留字段的命名很难做到见名识义；
预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型；
对预留字段类型的修改，会对表进行锁定；

44、禁止在数据库中存储图片，文件等大的二进制数据

通常文件很大，会短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时，通常会进行大量的随机IO操作，文件很大时，IO操作很耗时。

通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息。

45、建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中

Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型，如果查询中包含这样的数据，在排序等操作时，就不能使用内存临时表，必须使用磁盘临时表进行。而且对于这种数据，Mysql还是要进行二次查询，会使sql性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。

如果一定要使用，建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中，查询时一定不要使用select * 而只需要取出必要的列，不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询。

46、TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引

因为MySQL对索引字段长度是有限制的，所以TEXT类型只能使用前缀索引，并且TEXT列上是不能有默认值的。

47、一些其它优化方式

（1）当只需要一条数据的时候，使用limit 1

limit 1可以避免全表扫描，找到对应结果就不会再继续扫描了。

（2）如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序

（3）所有表和字段都需要添加注释

使用comment从句添加表和列的备注，从一开始就进行数据字典的维护。

（4）SQL书写格式，关键字大小保持一致，使用缩进。

（5）修改或删除重要数据前，要先备份。

（6）很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择

（7）where后面的字段，留意其数据类型的隐式转换。

（8）尽量把所有列定义为NOT NULL

NOT NULL列更节省空间，NULL列需要一个额外字节作为判断是否为 NULL的标志位。 NULL列需要注意空指针问题，NULL列在计算和比较的时候，需要注意空指针问题。

（9）伪删除设计

（10）索引不适合建在有大量重复数据的字段上，比如性别，排序字段应创建索引

（11）尽量避免使用游标

因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

三、锁

一文读懂互斥锁、自旋锁、读写锁、悲观锁、乐观锁
2022-12-01 12:13·存储矩阵
前言

如何用好锁，也是程序员的基本素养之一了。

高并发的场景下，如果选对了合适的锁，则会大大提高系统的性能，否则性能会降低。

所以，知道各种锁的开销，以及应用场景是很有必要的。

接下来，就谈一谈常见的这几种锁：

正文

一文读懂互斥锁、自旋锁、读写锁、悲观锁、乐观锁
2022-12-01 12:13·存储矩阵
前言

如何用好锁，也是程序员的基本素养之一了。

高并发的场景下，如果选对了合适的锁，则会大大提高系统的性能，否则性能会降低。

所以，知道各种锁的开销，以及应用场景是很有必要的。

接下来，就谈一谈常见的这几种锁：

正文 -（文章来源）

多线程访问共享资源的时候，避免不了资源竞争而导致数据错乱的问题，所以我们通常为了解决这一问题，都会在访问共享资源之前加锁。

最常用的就是互斥锁，当然还有很多种不同的锁，比如自旋锁、读写锁、乐观锁等，不同种类的锁自然适用于不同的场景。

如果选择了错误的锁，那么在一些高并发的场景下，可能会降低系统的性能，这样用户体验就会非常差了。

所以，为了选择合适的锁，我们不仅需要清楚知道加锁的成本开销有多大，还需要分析业务场景中访问的共享资源的方式，再来还要考虑并发访问共享资源时的冲突概率。

对症下药，才能减少锁对高并发性能的影响。

那接下来，针对不同的应用场景，谈一谈「互斥锁、自旋锁、读写锁、乐观锁、悲观锁」的选择和使用。

互斥锁与自旋锁：谁更轻松自如？

最底层的两种就是会「互斥锁和自旋锁」，有很多高级的锁都是基于它们实现的，你可以认为它们是各种锁的地基，所以我们必须清楚它俩之间的区别和应用。

加锁的目的就是保证共享资源在任意时间里，只有一个线程访问，这样就可以避免多线程导致共享数据错乱的问题。

当已经有一个线程加锁后，其他线程加锁则就会失败，互斥锁和自旋锁对于加锁失败后的处理方式是不一样的：

• 互斥锁加锁失败后，线程会释放 CPU ，给其他线程；
• 自旋锁加锁失败后，线程会忙等待，直到它拿到锁；

一文读懂互斥锁、自旋锁、读写锁、悲观锁、乐观锁
2022-12-01 12:13·存储矩阵
前言

如何用好锁，也是程序员的基本素养之一了。

高并发的场景下，如果选对了合适的锁，则会大大提高系统的性能，否则性能会降低。

所以，知道各种锁的开销，以及应用场景是很有必要的。

接下来，就谈一谈常见的这几种锁：

正文

多线程访问共享资源的时候，避免不了资源竞争而导致数据错乱的问题，所以我们通常为了解决这一问题，都会在访问共享资源之前加锁。

最常用的就是互斥锁，当然还有很多种不同的锁，比如自旋锁、读写锁、乐观锁等，不同种类的锁自然适用于不同的场景。

如果选择了错误的锁，那么在一些高并发的场景下，可能会降低系统的性能，这样用户体验就会非常差了。

所以，为了选择合适的锁，我们不仅需要清楚知道加锁的成本开销有多大，还需要分析业务场景中访问的共享资源的方式，再来还要考虑并发访问共享资源时的冲突概率。

对症下药，才能减少锁对高并发性能的影响。

那接下来，针对不同的应用场景，谈一谈「互斥锁、自旋锁、读写锁、乐观锁、悲观锁」的选择和使用。

互斥锁与自旋锁：谁更轻松自如？

最底层的两种就是会「互斥锁和自旋锁」，有很多高级的锁都是基于它们实现的，你可以认为它们是各种锁的地基，所以我们必须清楚它俩之间的区别和应用。

加锁的目的就是保证共享资源在任意时间里，只有一个线程访问，这样就可以避免多线程导致共享数据错乱的问题。

当已经有一个线程加锁后，其他线程加锁则就会失败，互斥锁和自旋锁对于加锁失败后的处理方式是不一样的：

互斥锁加锁失败后，线程会释放 CPU ，给其他线程；
自旋锁加锁失败后，线程会忙等待，直到它拿到锁；
互斥锁是一种「独占锁」，比如当线程 A 加锁成功后，此时互斥锁已经被线程 A 独占了，只要线程 A 没有释放手中的锁，线程 B 加锁就会失败，于是就会释放 CPU 让给其他线程，既然线程 B 释放掉了 CPU，自然线程 B 加锁的代码就会被阻塞。

对于互斥锁加锁失败而阻塞的现象，是由操作系统内核实现的。当加锁失败时，内核会将线程置为「睡眠」状态，等到锁被释放后，内核会在合适的时机唤醒线程，当这个线程成功获取到锁后，于是就可以继续执行。如下图：

所以，互斥锁加锁失败时，会从用户态陷入到内核态，让内核帮我们切换线程，虽然简化了使用锁的难度，但是存在一定的性能开销成本。

那这个开销成本是什么呢？会有两次线程上下文切换的成本：

当线程加锁失败时，内核会把线程的状态从「运行」状态设置为「睡眠」状态，然后把 CPU 切换给其他线程运行；
接着，当锁被释放时，之前「睡眠」状态的线程会变为「就绪」状态，然后内核会在合适的时间，把 CPU 切换给该线程运行。
线程的上下文切换的是什么？当两个线程是属于同一个进程，因为虚拟内存是共享的，所以在切换时，虚拟内存这些资源就保持不动，只需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享的数据。

上下切换的耗时有大佬统计过，大概在几十纳秒到几微秒之间，如果你锁住的代码执行时间比较短，那可能上下文切换的时间都比你锁住的代码执行时间还要长。

所以，如果你能确定被锁住的代码执行时间很短，就不应该用互斥锁，而应该选用自旋锁，否则使用互斥锁。
一文读懂互斥锁、自旋锁、读写锁、悲观锁、乐观锁
2022-12-01 12:13·存储矩阵
前言

如何用好锁，也是程序员的基本素养之一了。

高并发的场景下，如果选对了合适的锁，则会大大提高系统的性能，否则性能会降低。

所以，知道各种锁的开销，以及应用场景是很有必要的。

接下来，就谈一谈常见的这几种锁：

正文

多线程访问共享资源的时候，避免不了资源竞争而导致数据错乱的问题，所以我们通常为了解决这一问题，都会在访问共享资源之前加锁。

最常用的就是互斥锁，当然还有很多种不同的锁，比如自旋锁、读写锁、乐观锁等，不同种类的锁自然适用于不同的场景。

如果选择了错误的锁，那么在一些高并发的场景下，可能会降低系统的性能，这样用户体验就会非常差了。

所以，为了选择合适的锁，我们不仅需要清楚知道加锁的成本开销有多大，还需要分析业务场景中访问的共享资源的方式，再来还要考虑并发访问共享资源时的冲突概率。

对症下药，才能减少锁对高并发性能的影响。

那接下来，针对不同的应用场景，谈一谈「互斥锁、自旋锁、读写锁、乐观锁、悲观锁」的选择和使用。

互斥锁与自旋锁：谁更轻松自如？

最底层的两种就是会「互斥锁和自旋锁」，有很多高级的锁都是基于它们实现的，你可以认为它们是各种锁的地基，所以我们必须清楚它俩之间的区别和应用。

加锁的目的就是保证共享资源在任意时间里，只有一个线程访问，这样就可以避免多线程导致共享数据错乱的问题。

当已经有一个线程加锁后，其他线程加锁则就会失败，互斥锁和自旋锁对于加锁失败后的处理方式是不一样的：

互斥锁加锁失败后，线程会释放 CPU ，给其他线程；
自旋锁加锁失败后，线程会忙等待，直到它拿到锁；
互斥锁是一种「独占锁」，比如当线程 A 加锁成功后，此时互斥锁已经被线程 A 独占了，只要线程 A 没有释放手中的锁，线程 B 加锁就会失败，于是就会释放 CPU 让给其他线程，既然线程 B 释放掉了 CPU，自然线程 B 加锁的代码就会被阻塞。

对于互斥锁加锁失败而阻塞的现象，是由操作系统内核实现的。当加锁失败时，内核会将线程置为「睡眠」状态，等到锁被释放后，内核会在合适的时机唤醒线程，当这个线程成功获取到锁后，于是就可以继续执行。如下图：

所以，互斥锁加锁失败时，会从用户态陷入到内核态，让内核帮我们切换线程，虽然简化了使用锁的难度，但是存在一定的性能开销成本。

那这个开销成本是什么呢？会有两次线程上下文切换的成本：

当线程加锁失败时，内核会把线程的状态从「运行」状态设置为「睡眠」状态，然后把 CPU 切换给其他线程运行；
接着，当锁被释放时，之前「睡眠」状态的线程会变为「就绪」状态，然后内核会在合适的时间，把 CPU 切换给该线程运行。
线程的上下文切换的是什么？当两个线程是属于同一个进程，因为虚拟内存是共享的，所以在切换时，虚拟内存这些资源就保持不动，只需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享的数据。

上下切换的耗时有大佬统计过，大概在几十纳秒到几微秒之间，如果你锁住的代码执行时间比较短，那可能上下文切换的时间都比你锁住的代码执行时间还要长。

所以，如果你能确定被锁住的代码执行时间很短，就不应该用互斥锁，而应该选用自旋锁，否则使用互斥锁。

自旋锁是通过 CPU 提供的 CAS 函数（Compare And Swap），在「用户态」完成加锁和解锁操作，不会主动产生线程上下文切换，所以相比互斥锁来说，会快一些，开销也小一些。

一般加锁的过程，包含两个步骤：

第一步，查看锁的状态，如果锁是空闲的，则执行第二步；
第二步，将锁设置为当前线程持有；
CAS 函数就把这两个步骤合并成一条硬件级指令，形成原子指令，这样就保证了这两个步骤是不可分割的，要么一次性执行完两个步骤，要么两个步骤都不执行。

使用自旋锁的时候，当发生多线程竞争锁的情况，加锁失败的线程会「忙等待」，直到它拿到锁。这里的「忙等待」可以用 while 循环等待实现，不过最好是使用 CPU 提供的 PAUSE 指令来实现「忙等待」，因为可以减少循环等待时的耗电量。

自旋锁是最比较简单的一种锁，一直自旋，利用 CPU 周期，直到锁可用。需要注意，在单核 CPU 上，需要抢占式的调度器（即不断通过时钟中断一个线程，运行其他线程）。否则，自旋锁在单 CPU 上无法使用，因为一个自旋的线程永远不会放弃 CPU。
一文读懂互斥锁、自旋锁、读写锁、悲观锁、乐观锁
2022-12-01 12:13·存储矩阵
前言

如何用好锁，也是程序员的基本素养之一了。

高并发的场景下，如果选对了合适的锁，则会大大提高系统的性能，否则性能会降低。

所以，知道各种锁的开销，以及应用场景是很有必要的。

接下来，就谈一谈常见的这几种锁：

正文

多线程访问共享资源的时候，避免不了资源竞争而导致数据错乱的问题，所以我们通常为了解决这一问题，都会在访问共享资源之前加锁。

最常用的就是互斥锁，当然还有很多种不同的锁，比如自旋锁、读写锁、乐观锁等，不同种类的锁自然适用于不同的场景。

如果选择了错误的锁，那么在一些高并发的场景下，可能会降低系统的性能，这样用户体验就会非常差了。

所以，为了选择合适的锁，我们不仅需要清楚知道加锁的成本开销有多大，还需要分析业务场景中访问的共享资源的方式，再来还要考虑并发访问共享资源时的冲突概率。

对症下药，才能减少锁对高并发性能的影响。

那接下来，针对不同的应用场景，谈一谈「互斥锁、自旋锁、读写锁、乐观锁、悲观锁」的选择和使用。

互斥锁与自旋锁：谁更轻松自如？

最底层的两种就是会「互斥锁和自旋锁」，有很多高级的锁都是基于它们实现的，你可以认为它们是各种锁的地基，所以我们必须清楚它俩之间的区别和应用。

加锁的目的就是保证共享资源在任意时间里，只有一个线程访问，这样就可以避免多线程导致共享数据错乱的问题。

当已经有一个线程加锁后，其他线程加锁则就会失败，互斥锁和自旋锁对于加锁失败后的处理方式是不一样的：

互斥锁加锁失败后，线程会释放 CPU ，给其他线程；
自旋锁加锁失败后，线程会忙等待，直到它拿到锁；
互斥锁是一种「独占锁」，比如当线程 A 加锁成功后，此时互斥锁已经被线程 A 独占了，只要线程 A 没有释放手中的锁，线程 B 加锁就会失败，于是就会释放 CPU 让给其他线程，既然线程 B 释放掉了 CPU，自然线程 B 加锁的代码就会被阻塞。

对于互斥锁加锁失败而阻塞的现象，是由操作系统内核实现的。当加锁失败时，内核会将线程置为「睡眠」状态，等到锁被释放后，内核会在合适的时机唤醒线程，当这个线程成功获取到锁后，于是就可以继续执行。如下图：

所以，互斥锁加锁失败时，会从用户态陷入到内核态，让内核帮我们切换线程，虽然简化了使用锁的难度，但是存在一定的性能开销成本。

那这个开销成本是什么呢？会有两次线程上下文切换的成本：

当线程加锁失败时，内核会把线程的状态从「运行」状态设置为「睡眠」状态，然后把 CPU 切换给其他线程运行；
接着，当锁被释放时，之前「睡眠」状态的线程会变为「就绪」状态，然后内核会在合适的时间，把 CPU 切换给该线程运行。
线程的上下文切换的是什么？当两个线程是属于同一个进程，因为虚拟内存是共享的，所以在切换时，虚拟内存这些资源就保持不动，只需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享的数据。

上下切换的耗时有大佬统计过，大概在几十纳秒到几微秒之间，如果你锁住的代码执行时间比较短，那可能上下文切换的时间都比你锁住的代码执行时间还要长。

所以，如果你能确定被锁住的代码执行时间很短，就不应该用互斥锁，而应该选用自旋锁，否则使用互斥锁。

自旋锁是通过 CPU 提供的 CAS 函数（Compare And Swap），在「用户态」完成加锁和解锁操作，不会主动产生线程上下文切换，所以相比互斥锁来说，会快一些，开销也小一些。

一般加锁的过程，包含两个步骤：

第一步，查看锁的状态，如果锁是空闲的，则执行第二步；
第二步，将锁设置为当前线程持有；
CAS 函数就把这两个步骤合并成一条硬件级指令，形成原子指令，这样就保证了这两个步骤是不可分割的，要么一次性执行完两个步骤，要么两个步骤都不执行。

使用自旋锁的时候，当发生多线程竞争锁的情况，加锁失败的线程会「忙等待」，直到它拿到锁。这里的「忙等待」可以用 while 循环等待实现，不过最好是使用 CPU 提供的 PAUSE 指令来实现「忙等待」，因为可以减少循环等待时的耗电量。

自旋锁是最比较简单的一种锁，一直自旋，利用 CPU 周期，直到锁可用。需要注意，在单核 CPU 上，需要抢占式的调度器（即不断通过时钟中断一个线程，运行其他线程）。否则，自旋锁在单 CPU 上无法使用，因为一个自旋的线程永远不会放弃 CPU。

自旋锁开销少，在多核系统下一般不会主动产生线程切换，适合异步、协程等在用户态切换请求的编程方式，但如果被锁住的代码执行时间过长，自旋的线程会长时间占用 CPU 资源，所以自旋的时间和被锁住的代码执行的时间是成「正比」的关系，我们需要清楚的知道这一点。

自旋锁与互斥锁使用层面比较相似，但实现层面上完全不同：当加锁失败时，互斥锁用「线程切换」来应对，自旋锁则用「忙等待」来应对。

它俩是锁的最基本处理方式，更高级的锁都会选择其中一个来实现，比如读写锁既可以选择互斥锁实现，也可以基于自旋锁实现。

读写锁：读和写还有优先级区分？

一文读懂互斥锁、自旋锁、读写锁、悲观锁、乐观锁
2022-12-01 12:13·存储矩阵
前言

如何用好锁，也是程序员的基本素养之一了。

高并发的场景下，如果选对了合适的锁，则会大大提高系统的性能，否则性能会降低。

所以，知道各种锁的开销，以及应用场景是很有必要的。

接下来，就谈一谈常见的这几种锁：

正文

多线程访问共享资源的时候，避免不了资源竞争而导致数据错乱的问题，所以我们通常为了解决这一问题，都会在访问共享资源之前加锁。

最常用的就是互斥锁，当然还有很多种不同的锁，比如自旋锁、读写锁、乐观锁等，不同种类的锁自然适用于不同的场景。

如果选择了错误的锁，那么在一些高并发的场景下，可能会降低系统的性能，这样用户体验就会非常差了。

所以，为了选择合适的锁，我们不仅需要清楚知道加锁的成本开销有多大，还需要分析业务场景中访问的共享资源的方式，再来还要考虑并发访问共享资源时的冲突概率。

对症下药，才能减少锁对高并发性能的影响。

那接下来，针对不同的应用场景，谈一谈「互斥锁、自旋锁、读写锁、乐观锁、悲观锁」的选择和使用。

互斥锁与自旋锁：谁更轻松自如？

最底层的两种就是会「互斥锁和自旋锁」，有很多高级的锁都是基于它们实现的，你可以认为它们是各种锁的地基，所以我们必须清楚它俩之间的区别和应用。

加锁的目的就是保证共享资源在任意时间里，只有一个线程访问，这样就可以避免多线程导致共享数据错乱的问题。

当已经有一个线程加锁后，其他线程加锁则就会失败，互斥锁和自旋锁对于加锁失败后的处理方式是不一样的：

互斥锁加锁失败后，线程会释放 CPU ，给其他线程；
自旋锁加锁失败后，线程会忙等待，直到它拿到锁；
互斥锁是一种「独占锁」，比如当线程 A 加锁成功后，此时互斥锁已经被线程 A 独占了，只要线程 A 没有释放手中的锁，线程 B 加锁就会失败，于是就会释放 CPU 让给其他线程，既然线程 B 释放掉了 CPU，自然线程 B 加锁的代码就会被阻塞。

对于互斥锁加锁失败而阻塞的现象，是由操作系统内核实现的。当加锁失败时，内核会将线程置为「睡眠」状态，等到锁被释放后，内核会在合适的时机唤醒线程，当这个线程成功获取到锁后，于是就可以继续执行。如下图：

所以，互斥锁加锁失败时，会从用户态陷入到内核态，让内核帮我们切换线程，虽然简化了使用锁的难度，但是存在一定的性能开销成本。

那这个开销成本是什么呢？会有两次线程上下文切换的成本：

当线程加锁失败时，内核会把线程的状态从「运行」状态设置为「睡眠」状态，然后把 CPU 切换给其他线程运行；
接着，当锁被释放时，之前「睡眠」状态的线程会变为「就绪」状态，然后内核会在合适的时间，把 CPU 切换给该线程运行。
线程的上下文切换的是什么？当两个线程是属于同一个进程，因为虚拟内存是共享的，所以在切换时，虚拟内存这些资源就保持不动，只需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享的数据。

上下切换的耗时有大佬统计过，大概在几十纳秒到几微秒之间，如果你锁住的代码执行时间比较短，那可能上下文切换的时间都比你锁住的代码执行时间还要长。

所以，如果你能确定被锁住的代码执行时间很短，就不应该用互斥锁，而应该选用自旋锁，否则使用互斥锁。

自旋锁是通过 CPU 提供的 CAS 函数（Compare And Swap），在「用户态」完成加锁和解锁操作，不会主动产生线程上下文切换，所以相比互斥锁来说，会快一些，开销也小一些。

一般加锁的过程，包含两个步骤：

第一步，查看锁的状态，如果锁是空闲的，则执行第二步；
第二步，将锁设置为当前线程持有；
CAS 函数就把这两个步骤合并成一条硬件级指令，形成原子指令，这样就保证了这两个步骤是不可分割的，要么一次性执行完两个步骤，要么两个步骤都不执行。

使用自旋锁的时候，当发生多线程竞争锁的情况，加锁失败的线程会「忙等待」，直到它拿到锁。这里的「忙等待」可以用 while 循环等待实现，不过最好是使用 CPU 提供的 PAUSE 指令来实现「忙等待」，因为可以减少循环等待时的耗电量。

自旋锁是最比较简单的一种锁，一直自旋，利用 CPU 周期，直到锁可用。需要注意，在单核 CPU 上，需要抢占式的调度器（即不断通过时钟中断一个线程，运行其他线程）。否则，自旋锁在单 CPU 上无法使用，因为一个自旋的线程永远不会放弃 CPU。

自旋锁开销少，在多核系统下一般不会主动产生线程切换，适合异步、协程等在用户态切换请求的编程方式，但如果被锁住的代码执行时间过长，自旋的线程会长时间占用 CPU 资源，所以自旋的时间和被锁住的代码执行的时间是成「正比」的关系，我们需要清楚的知道这一点。

自旋锁与互斥锁使用层面比较相似，但实现层面上完全不同：当加锁失败时，互斥锁用「线程切换」来应对，自旋锁则用「忙等待」来应对。

它俩是锁的最基本处理方式，更高级的锁都会选择其中一个来实现，比如读写锁既可以选择互斥锁实现，也可以基于自旋锁实现。

读写锁：读和写还有优先级区分？

读写锁从字面意思我们也可以知道，它由「读锁」和「写锁」两部分构成，如果只读取共享资源用「读锁」加锁，如果要修改共享资源则用「写锁」加锁。

所以，读写锁适用于能明确区分读操作和写操作的场景。

读写锁的工作原理是：

• 当「写锁」没有被线程持有时，多个线程能够并发地持有读锁，这大大提高了共享资源的访问效率，因为「读锁」是用于读取共享资源的场景，所以多个线程同时持有读锁也不会破坏共享资源的数据。
• 但是，一旦「写锁」被线程持有后，读线程的获取读锁的操作会被阻塞，而且其他写线程的获取写锁的操作也会被阻塞。

一文读懂互斥锁、自旋锁、读写锁、悲观锁、乐观锁
2022-12-01 12:13·存储矩阵
前言

如何用好锁，也是程序员的基本素养之一了。

高并发的场景下，如果选对了合适的锁，则会大大提高系统的性能，否则性能会降低。

所以，知道各种锁的开销，以及应用场景是很有必要的。

接下来，就谈一谈常见的这几种锁：

正文

多线程访问共享资源的时候，避免不了资源竞争而导致数据错乱的问题，所以我们通常为了解决这一问题，都会在访问共享资源之前加锁。

最常用的就是互斥锁，当然还有很多种不同的锁，比如自旋锁、读写锁、乐观锁等，不同种类的锁自然适用于不同的场景。

如果选择了错误的锁，那么在一些高并发的场景下，可能会降低系统的性能，这样用户体验就会非常差了。

所以，为了选择合适的锁，我们不仅需要清楚知道加锁的成本开销有多大，还需要分析业务场景中访问的共享资源的方式，再来还要考虑并发访问共享资源时的冲突概率。

对症下药，才能减少锁对高并发性能的影响。

那接下来，针对不同的应用场景，谈一谈「互斥锁、自旋锁、读写锁、乐观锁、悲观锁」的选择和使用。

互斥锁与自旋锁：谁更轻松自如？

最底层的两种就是会「互斥锁和自旋锁」，有很多高级的锁都是基于它们实现的，你可以认为它们是各种锁的地基，所以我们必须清楚它俩之间的区别和应用。

加锁的目的就是保证共享资源在任意时间里，只有一个线程访问，这样就可以避免多线程导致共享数据错乱的问题。

当已经有一个线程加锁后，其他线程加锁则就会失败，互斥锁和自旋锁对于加锁失败后的处理方式是不一样的：

互斥锁加锁失败后，线程会释放 CPU ，给其他线程；
自旋锁加锁失败后，线程会忙等待，直到它拿到锁；
互斥锁是一种「独占锁」，比如当线程 A 加锁成功后，此时互斥锁已经被线程 A 独占了，只要线程 A 没有释放手中的锁，线程 B 加锁就会失败，于是就会释放 CPU 让给其他线程，既然线程 B 释放掉了 CPU，自然线程 B 加锁的代码就会被阻塞。

对于互斥锁加锁失败而阻塞的现象，是由操作系统内核实现的。当加锁失败时，内核会将线程置为「睡眠」状态，等到锁被释放后，内核会在合适的时机唤醒线程，当这个线程成功获取到锁后，于是就可以继续执行。如下图：

所以，互斥锁加锁失败时，会从用户态陷入到内核态，让内核帮我们切换线程，虽然简化了使用锁的难度，但是存在一定的性能开销成本。

那这个开销成本是什么呢？会有两次线程上下文切换的成本：

当线程加锁失败时，内核会把线程的状态从「运行」状态设置为「睡眠」状态，然后把 CPU 切换给其他线程运行；
接着，当锁被释放时，之前「睡眠」状态的线程会变为「就绪」状态，然后内核会在合适的时间，把 CPU 切换给该线程运行。
线程的上下文切换的是什么？当两个线程是属于同一个进程，因为虚拟内存是共享的，所以在切换时，虚拟内存这些资源就保持不动，只需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享的数据。

上下切换的耗时有大佬统计过，大概在几十纳秒到几微秒之间，如果你锁住的代码执行时间比较短，那可能上下文切换的时间都比你锁住的代码执行时间还要长。

所以，如果你能确定被锁住的代码执行时间很短，就不应该用互斥锁，而应该选用自旋锁，否则使用互斥锁。

自旋锁是通过 CPU 提供的 CAS 函数（Compare And Swap），在「用户态」完成加锁和解锁操作，不会主动产生线程上下文切换，所以相比互斥锁来说，会快一些，开销也小一些。

一般加锁的过程，包含两个步骤：

第一步，查看锁的状态，如果锁是空闲的，则执行第二步；
第二步，将锁设置为当前线程持有；
CAS 函数就把这两个步骤合并成一条硬件级指令，形成原子指令，这样就保证了这两个步骤是不可分割的，要么一次性执行完两个步骤，要么两个步骤都不执行。

使用自旋锁的时候，当发生多线程竞争锁的情况，加锁失败的线程会「忙等待」，直到它拿到锁。这里的「忙等待」可以用 while 循环等待实现，不过最好是使用 CPU 提供的 PAUSE 指令来实现「忙等待」，因为可以减少循环等待时的耗电量。

自旋锁是最比较简单的一种锁，一直自旋，利用 CPU 周期，直到锁可用。需要注意，在单核 CPU 上，需要抢占式的调度器（即不断通过时钟中断一个线程，运行其他线程）。否则，自旋锁在单 CPU 上无法使用，因为一个自旋的线程永远不会放弃 CPU。

自旋锁开销少，在多核系统下一般不会主动产生线程切换，适合异步、协程等在用户态切换请求的编程方式，但如果被锁住的代码执行时间过长，自旋的线程会长时间占用 CPU 资源，所以自旋的时间和被锁住的代码执行的时间是成「正比」的关系，我们需要清楚的知道这一点。

自旋锁与互斥锁使用层面比较相似，但实现层面上完全不同：当加锁失败时，互斥锁用「线程切换」来应对，自旋锁则用「忙等待」来应对。

它俩是锁的最基本处理方式，更高级的锁都会选择其中一个来实现，比如读写锁既可以选择互斥锁实现，也可以基于自旋锁实现。

读写锁：读和写还有优先级区分？

读写锁从字面意思我们也可以知道，它由「读锁」和「写锁」两部分构成，如果只读取共享资源用「读锁」加锁，如果要修改共享资源则用「写锁」加锁。

所以，读写锁适用于能明确区分读操作和写操作的场景。

读写锁的工作原理是：

当「写锁」没有被线程持有时，多个线程能够并发地持有读锁，这大大提高了共享资源的访问效率，因为「读锁」是用于读取共享资源的场景，所以多个线程同时持有读锁也不会破坏共享资源的数据。
但是，一旦「写锁」被线程持有后，读线程的获取读锁的操作会被阻塞，而且其他写线程的获取写锁的操作也会被阻塞。
所以说，写锁是独占锁，因为任何时刻只能有一个线程持有写锁，类似互斥锁和自旋锁，而读锁是共享锁，因为读锁可以被多个线程同时持有。

知道了读写锁的工作原理后，我们可以发现，读写锁在读多写少的场景，能发挥出优势。

另外，根据实现的不同，读写锁可以分为「读优先锁」和「写优先锁」。

读优先锁期望的是，读锁能被更多的线程持有，以便提高读线程的并发性，它的工作方式是：当读线程 A 先持有了读锁，写线程 B 在获取写锁的时候，会被阻塞，并且在阻塞过程中，后续来的读线程 C 仍然可以成功获取读锁，最后直到读线程 A 和 C 释放读锁后，写线程 B 才可以成功获取写锁。如下图：

而写优先锁是优先服务写线程，其工作方式是：当读线程 A 先持有了读锁，写线程 B 在获取写锁的时候，会被阻塞，并且在阻塞过程中，后续来的读线程 C 获取读锁时会失败，于是读线程 C 将被阻塞在获取读锁的操作，这样只要读线程 A 释放读锁后，写线程 B 就可以成功获取读锁。如下图：

读优先锁对于读线程并发性更好，但也不是没有问题。我们试想一下，如果一直有读线程获取读锁，那么写线程将永远获取不到写锁，这就造成了写线程「饥饿」的现象。

写优先锁可以保证写线程不会饿死，但是如果一直有写线程获取写锁，读线程也会被「饿死」。

既然不管优先读锁还是写锁，对方可能会出现饿死问题，那么我们就不偏袒任何一方，搞个「公平读写锁」。

公平读写锁比较简单的一种方式是：用队列把获取锁的线程排队，不管是写线程还是读线程都按照先进先出的原则加锁即可，这样读线程仍然可以并发，也不会出现「饥饿」的现象。

互斥锁和自旋锁都是最基本的锁，读写锁可以根据场景来选择这两种锁其中的一个进行实现。

乐观锁与悲观锁：做事的心态有何不同

前面提到的互斥锁、自旋锁、读写锁，都是属于悲观锁。

悲观锁做事比较悲观，它认为多线程同时修改共享资源的概率比较高，于是很容易出现冲突，所以访问共享资源前，先要上锁。

那相反的，如果多线程同时修改共享资源的概率比较低，就可以采用乐观锁。

乐观锁做事比较乐观，它假定冲突的概率很低，它的工作方式是：先修改完共享资源，再验证这段时间内有没有发生冲突，如果没有其他线程在修改资源，那么操作完成，如果发现有其他线程已经修改过这个资源，就放弃本次操作。

放弃后如何重试，这跟业务场景息息相关，虽然重试的成本很高，但是冲突的概率足够低的话，还是可以接受的。

可见，乐观锁的心态是，不管三七二十一，先改了资源再说。另外，你会发现乐观锁全程并没有加锁，所以它也叫无锁编程。

这里举一个场景例子：在线文档。

我们都知道在线文档可以同时多人编辑的，如果使用了悲观锁，那么只要有一个用户正在编辑文档，此时其他用户就无法打开相同的文档了，这用户体验当然不好了。

那实现多人同时编辑，实际上是用了乐观锁，它允许多个用户打开同一个文档进行编辑，编辑完提交之后才验证修改的内容是否有冲突。

怎么样才算发生冲突？这里举个例子，比如用户 A 先在浏览器编辑文档，之后用户 B 在浏览器也打开了相同的文档进行编辑，但是用户 B 比用户 A 提交改动，这一过程用户 A 是不知道的，当 A 提交修改完的内容时，那么 A 和 B 之间并行修改的地方就会发生冲突。

服务端要怎么验证是否冲突了呢？通常方案如下：

由于发生冲突的概率比较低，所以先让用户编辑文档，但是浏览器在下载文档时会记录下服务端返回的文档版本号；
当用户提交修改时，发给服务端的请求会带上原始文档版本号，服务器收到后将它与当前版本号进行比较，如果版本号一致则修改成功，否则提交失败。
实际上，我们常见的 SVN 和 Git 也是用了乐观锁的思想，先让用户编辑代码，然后提交的时候，通过版本号来判断是否产生了冲突，发生了冲突的地方，需要我们自己修改后，再重新提交。

乐观锁虽然去除了加锁解锁的操作，但是一旦发生冲突，重试的成本非常高，所以只有在冲突概率非常低，且加锁成本非常高的场景时，才考虑使用乐观锁。

总结

开发过程中，最常见的就是互斥锁的了，互斥锁加锁失败时，会用「线程切换」来应对，当加锁失败的线程再次加锁成功后的这一过程，会有两次线程上下文切换的成本，性能损耗比较大。

如果我们明确知道被锁住的代码的执行时间很短，那我们应该选择开销比较小的自旋锁，因为自旋锁加锁失败时，并不会主动产生线程切换，而是一直忙等待，直到获取到锁，那么如果被锁住的代码执行时间很短，那这个忙等待的时间相对应也很短。

如果能区分读操作和写操作的场景，那读写锁就更合适了，它允许多个读线程可以同时持有读锁，提高了读的并发性。根据偏袒读方还是写方，可以分为读优先锁和写优先锁，读优先锁并发性很强，但是写线程会被饿死，而写优先锁会优先服务写线程，读线程也可能会被饿死，那为了避免饥饿的问题，于是就有了公平读写锁，它是用队列把请求锁的线程排队，并保证先入先出的原则来对线程加锁，这样便保证了某种线程不会被饿死，通用性也更好点。

互斥锁和自旋锁都是最基本的锁，读写锁可以根据场景来选择这两种锁其中的一个进行实现。

另外，互斥锁、自旋锁、读写锁都属于悲观锁，悲观锁认为并发访问共享资源时，冲突概率可能非常高，所以在访问共享资源前，都需要先加锁。

相反的，如果并发访问共享资源时，冲突概率非常低的话，就可以使用乐观锁，它的工作方式是，在访问共享资源时，不用先加锁，修改完共享资源后，再验证这段时间内有没有发生冲突，如果没有其他线程在修改资源，那么操作完成，如果发现有其他线程已经修改过这个资源，就放弃本次操作。

但是，一旦冲突概率上升，就不适合使用乐观锁了，因为它解决冲突的重试成本非常高。

不管使用的哪种锁，我们的加锁的代码范围应该尽可能的小，也就是加锁的粒度要小，这样执行速度会比较快。再来，使用上了合适的锁，就会快上加快了。