数据库隔离性

Ⅰ mysql数据库的事务隔离级别有哪些

事务隔离级别的方法：
1.全局修改，修改mysql.ini配置文件，在最后加上
1 #可选参数有：READ-UNCOMMITTED, READ-COMMITTED, REPEATABLE-READ, SERIALIZABLE.
2 [mysqld]
3 transaction-isolation = REPEATABLE-READ

这里全局默认是REPEATABLE-READ,其实MySQL本来默认也是这个级别
2.对当前session修改，在登录mysql客户端后，执行命令：
set session transaction isolation level read uncommitted;

要记住mysql有一个autocommit参数，默认是on，他的作用是每一条单独的查询都是一个事务，并且自动开始，自动提交（执行完以后就自动结束了，如果你要适用select for update，而不手动调用 start transaction，这个for update的行锁机制等于没用，因为行锁在自动提交后就释放了），所以事务隔离级别和锁机制即使你不显式调用start transaction，这种机制在单独的一条查询语句中也是适用的，分析锁的运作的时候一定要注意这一点

Ⅱ 数据库事务隔离性

事务隔离性（Insulation）(Isolation) 由并发事务所作的修改必须与任何其它并发事务所作的修改隔离。事务查看数据时数据所处的状态，要么是另一并发事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看中间状态的数据。这称为隔离性，因为它能够重新装载起始数据，并且重播一系列事务，以使数据结束时的状态与原始事务执行的状态相同。当事务可序列化时将获得最高的隔离级别。在此级别上，从一组可并行执行的事务获得的结果与通过连续运行每个事务所获得的结果相同。由于高度隔离会限制可并行执行的事务数，所以一些应用程序降低隔离级别以换取更大的吞吐量。持久性（Duration）(Durability） 事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的。该修改即使出现致命的系统故障也将一直保持。

Ⅲ 数据库操作的时候，什么情况下需要用到事务

当数据库需要处理操作量大、复杂度高的数据的时候需要用到事务。用事务是为了保证数据库的完整性，保证成批的 SQL 语句要么全部执行，要么全部不执行。

一个数据库事务通常包含了一个序列的对数据库的读/写操作。它的存在包含有以下两个目的：

1、为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。

2、当多个应用程序在并发访问数据库时，可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作互相干扰。

当事务被提交给了数据库管理系统，则数据库管理系统需要确保该事务中的所有操作都成功完成且其结果被永久保存在数据库中，如果事务中有的操作没有成功完成，则事务中的所有操作都需要被回滚，回到事务执行前的状态;同时，该事务对数据库或者其他事务的执行无影响，所有的事务都好像在独立的运行。

(3)数据库隔离性扩展阅读：

数据库事务ACID性质：

1、原子性（Atomicity）：事务作为一个整体被执行，包含在其中的对数据库的操作要么全部被执行，要么都不执行。

2、一致性（Consistency）：事务应确保数据库的状态从一个一致状态转变为另一个一致状态，一致状态的含义是数据库中的数据应满足完整性约束。

3、隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行。

4、持久性（Durability）：已被提交的事务对数据库的修改应该永久保存在数据库中。

参考资料来源：

网络-数据库事务

网络-数据库

Ⅳ 关系数据库事务的特性是什么

关系数据库事务（DatabaseTransaction）是指一个可以包含多个步骤来完成所需要的任务的工作单元。通过事务将一系列不可分割的数据库操作作为一个整体来执行，从而保证了数据库的完整性和有效性。其包含了一组数据库操作命令的一个操作序列，事务中所有命令作为一个整体向系统提交或撤销操作请求（要么完全执行，要么完全不执行，即数据库命令系列要么都成功，要么都不成功）。

2.1.1事务特性数据库事务必须具备ACID特性，一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足ACID属性。

ACID是指Atomicity（原子性）、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）和Durability（持久性）。事务由数据库管理系统（DBMS）中的事务管理子系统负责处理。

1.原子性原子性指的是一个事务（Transaction）中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。

2.一致性一致性指的是在一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态。如果事务成功完成，那么系统中所有变化将正确地应用，系统处于有效状态。如果在事务中出现错误，那么系统中的所有变化将自动地回滚，系统返回到原始状态。

3.隔离性隔离性指的是在并发环境中，当不同的事务同时操纵相同的数据时，每个事务都有各自的完整数据空间。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。事务查看数据更新时，数据所处的状态要么是另一事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看到中间状态的数据。

4.持久性持久性指的是只要事务成功结束，它对数据库所做的更新就必须永久地保存下来。即使发生系统崩溃，重新启动数据库系统后，数据库还能恢复到事务成功结束时的状态。

Ⅳ 数据库事务的特性是什么

原子性(Atomicity)

一致性(Consistency)

隔离性(Isolation)

持久性(Durability)

⑴ 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，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。

⑵ 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。

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。

⑶ 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。

关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别。

⑷ 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。

Ⅵ oracle 数据库隔离级别学习

oracle
事务隔离级别
事务不同引发的状况：
脏读(Dirty
reads)
一个事务读取另一个事务尚未提交的修改时，产生脏读
很多数据库允许脏读以避免排它锁的竞争。
不可重复读(Nonrepeatable
reads)
同一查询在同一事务中多次进行，由于其他提交事务所做的修改或删除，每次返回不同的结果集，此时发生非重复读。
幻读(Phantom
reads)
同一查询在同一事务中多次进行，由于其他提交事务所做的插入操作，每次返回不同的结果集，此时发生幻像读。
数据库操作的隔离级别
未提交读（read
uncommitted）
提交读（read
committed）
重复读（repeatable
read）
序列化（serializable）
oracle默认隔离级别read
committed
（statement
level
serialization）
每一个语句，在语句开始时，会获取一个此刻的数据快照。
一个事务有多条语句，如果语句之间存在其它完成的事务，这可能引起不可持续读和幻读。
新建一个测试表books：
name,code,price三个字段
添加两条测试数据
使用pl/sql和java程序模拟并发
不允许脏读测试：
程序段首先查询code是qqq的书的价格
复制代码
代码如下:
//获取连接
省略
pstat
=
conn.prepareStatement("select
price
from
books
where
code='qqq'");
rs
=
pstat.executeQuery();
while(rs.next()){

System.out.println("price:"+rs.getDouble(1));
}
close();
输出结果：price:15.0
然后pl/sql执行更新
复制代码
代码如下:
update
books
set
price=18
where
code='qqq'
！pl/sql设置成手动更新，不自动更新
在执行上面java查询代码
输出仍是price:15.0，说明读不到pl/sql中未提交的执行结果，即不允许脏读
pl/sql
执行
commit;
在执行java查询：
输出结果：price:18.0
会有不可重复读何幻读的现象发生就不用测试了吧，
这两种现象都是针对提交后事物的读引起的，read
commited隔离级别是允许对提交后
的事物进行读的。
隔离级别：重复读（repeatable
read）
这个不允许脏读，不可重复读，但是会有幻读现象。
这个oracle不支持，不好测试。
理解的话就是如果一条查询语句查询的内容有其它事物正在更新的时候，这
查询处于等待状态，直到先前事物提交更新后，才会执行本条查询。也就是
查询的时候也会有锁，需要等待并发的事物释放锁。然后自己获取到锁，执行
自己事物。这样查询也加锁，并发性更低
select
...
for
update
就是这样可以避免不可重复读的发生
隔离级别：serializable
这个就更严格了，事物执行是一个一个的。一个事务中的语句共享同一个数据快照（在事务开始时存在的数据）。
是事物级别的，脏读，不可重复读，幻读根本就没有机会发生。
前面像read
committed都是语句级别的，以语句为单元。
比如
read
committed一个事物A有a(select),b(select),c(update)三条语句
当A事物执行a,b的时候，若有B事物执行更新操作，是有可能的
因为a,b是不加锁的
例子：
复制代码
代码如下:
//获取连接和关闭连接代码
省略
//不自动提交
conn.setAutoCommit(false);
/**
*
a
查询
*/
pstat
=
conn.prepareStatement("select
price
from
books
where
code='qqq'");
rs
=
pstat.executeQuery();
while(rs.next()){

//输出
price:25.0

System.out.println("price:"+rs.getDouble(1));
}
close();
/**
*
暂停一会，用pl/sql执行B事务
*
update
books
set
price=15
where
code='qqq'
*
commit;
*/
Thread.sleep(10000);
/**
*
如果这里再执行a查询的话，和第一次查询结果就不一样，因为中间有B事务的提交更新
*
修改，这也是不可重复读
*/
//b
更新
pstat
=
conn.prepareStatement("update
books
set
price=price+10
where
code='qqq'");
pstat.executeUpdate();
close();
//c
查询
pstat
=
conn.prepareStatement("select
price
from
books
where
code='qqq'");
rs
=
pstat.executeQuery();
while(rs.next()){

//输出
还是price:25.0
，因为B事务的干预

System.out.println("price:"+rs.getDouble(1));
}
close();
//提交事务
conn.commit();
if(conn
!=
null){

conn.close();
}
上面执行的顺序，事务B是在A的执行过程中执行的。
以上通过实例介绍了oracle数据库隔离级别的相关内容，希望对大家有所帮助。
下面是一些补充：
数据库中的事务基本作用是将数据库从一致状态转换到另一种一致状态，那么事务隔离级别就是定义了一个事务对于另外一个事务做出的修改有多“敏感”。也就是不同的隔离级别定义了事务相互影响的程度，下面分别介绍一下几种不同的隔离级别。
1.
READ
UNCOMMITTED
其实，oracle不支持这种隔离级别。这种隔离级别允许脏读（也就是可以读取到用户未提交的数据），支持这种隔离级别的数据库主要是为了支持非阻塞读，但是oracle默认支持非阻塞读，所以oracle里面不支持这种隔离级别。下面举一个例子：
如上图所示，假设某一家银行要统计所有账号总共有多少金额。事务A负责统计，事务A从第一行开始读取。假设读取到100行的时候，事务B从账号123转了400元到账户987（事务B还未提交），支持脏读的数据库当事务A读取到342023行的时候，就会得到500元，从而多加了400元。
2.
READ
COMMITTED
这种隔离级别指的是，事务只能读取已经提交的数据，（但是支持可重复读与幻想读）是oracle数据库默认的隔离模式。其实这种隔离级别在别的数据库里面可能还是会“退化”得像脏读一样。就看前面那个例子，假设在事务A读取到342023行前，事务B提前锁定了这一行，并将金额由100改成了500。那么事务A读取到这一行的时候，发现已经被其他事务锁定了，于是进行等待，直到事务B提交。但是当事务B提交之后，事务A还是读取到了500这一个错误信息，这样就和脏读一样的了，而且还让用户等待这个错误的答案。
3.
REPEATABLE
READ
这种隔离级别不支持脏读，不支持可重复读，支持幻想读。主要是为了得到一致性的答案与防止丢失更新。
a.
得到一致性答案
在oracle里面这个通过多版本机制得到了实现，但是在其他的数据库需要通过加锁机制进行控制，就以上一个例子为例，怎样才能统计出正确的总金额呢，事务A在读取每一行的时候，给每一行加上共享读锁，这样当事务B执行从账号123转400元到账户987的时候。先是操作第一行将账户123的金额由500修改成100，但是第一行已经被事务A锁定，于是等待，这样事务A能够读取到正确的数据。但是如果事务B执行的操作是从账户987转50元到账户123的时候，事务B先操作第342023行，发现没有被锁定，于是锁定将金额由100修改成50，然后操作第一行，发现锁定了于是等待。而事务A读取到342023行的时候，发现这一行已经被事务B锁定于是等待，这样就陷入了死锁。
b.
丢失更新
在采用共享读锁的数据库中，这种隔离级别可以防止丢失更新，比如事务1先读取了第A行然后修改了这一行的C列（其他列也修改了只是值还和以前一样，因为程序员都是整行的更新）。这个时候事务2想也想修改A行的时候会被阻塞，防止事务1的更新被覆盖。
4.
SEAIALIZABLE
不允许脏读，重复读与幻想读，最高的隔离级别。这种隔离级别标明事务A在操作数据库的时候好像就只有事务A在操作，没有其他事务在操作数据库一样。
Oracle
中是这样实现
SERIALIZABLE
事务的：原本通常在语句级得到的读一致性现在可以扩展到事务级。也就是在事务执行的那一刻，将这个事务将要操作的数据拍了一张照片。
从上面的例子我们可以看出，其他数据库采用共享读锁来解决统计总金额问题是没有oracle多版本机制灵活的，其一严重影响了程序的并发性，读阻塞了写。其二可能引起死锁。

Ⅶ 数据库一致性模型和隔离级别

数据库下一步发展的基础：分布式SQL，分布式SQL是部署在单个数据中心中的多个物理节点或多个数据中心(如果需要)中的单个逻辑数据库。所有这些都使其能够提供弹性的氧化皮和防弹的弹性。今天我们就来聊聊数据库一致性模型和隔离级别。

Ⅷ 怎么查看数据库隔离级别

修改方法

有两种方法可以对配置了 systemd 的程序进行资源隔离：1. 命令行修改：通过执行systemctl set-property命令实现，形式为systemctl set-propertyname parameter=value；修改默认即时生效。2. 手工修改文件：直接编辑程序的 systemd unit file 文件，完成之后需手工执行systemctldaemon-reload更新配置，并重启服务systemctl restart name.service。

systemd unit file 里支持的资源隔离配置项，如常见的：

• CPUQuota=value

  该参数表示服务可以获取的最大 CPU 时间，value 为百分数形式，高于 100% 表示可使用1 核以上的CPU。与 cgroup cpu 控制器cpu.cfs_quota_us配置项对应。

• MemoryLimit=value

  该参数表示服务可以使用的最大内存量，value 可以使用 K, M, G, T 等后缀表示值的大小。与 cgroupmemory 控制器memory.limit_in_bytes配置项对应。

事务的4种隔离级别

READ UNCOMMITTED 未提交读，可以读取未提交的数据。

READ COMMITTED 已提交读，对于锁定读(select with for update 或者 for share)、update 和 delete 语句，InnoDB 仅锁定索引记录，而不锁定它们之间的间隙，因此允许在锁定的记录旁边自由插入新记录。

Gap locking 仅用于外键约束检查和重复键检查。

REPEATABLE READ 可重复读，事务中的一致性读取读取的是事务第一次读取所建立的快照。

SERIALIZABLE 序列化在了解了 4 种隔离级别的需求后，在采用锁控制隔离级别的基础上，我们需要了解加锁的对象(数据本身&间隙)，以及了解整个数据范围的全集组成。

数据范围全集组成

SQL 语句根据条件判断不需要扫描的数据范围（不加锁）；

SQL 语句根据条件扫描到的可能需要加锁的数据范围；

以单个数据范围为例，数据范围全集包含：（数据范围不一定是连续的值，也可能是间隔的值组成）

Ⅸ 如果不考虑数据库隔离级别,会带来哪些问题

隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed，它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、虚读和第二类丢失更新这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。

Ⅹ 数据库事务的四个隔离级别，mysql在哪一个级别

术式之后皆为逻辑，一切皆为需求和实现。希望此文能从需求、现状和解决方式的角度帮大家理解隔离级别。

隔离级别的产生

在串型执行的条件下，数据修改的顺序是固定的、可预期的结果，但是并发执行的情况下，数据的修改是不可预期的，也不固定，为了实现数据修改在并发执行的情况下得到一个固定、可预期的结果，由此产生了隔离级别。

所以隔离级别的作用是用来平衡数据库并发访问与数据一致性的方法。

事务的4种隔离级别

READ UNCOMMITTED 未提交读，可以读取未提交的数据。READ COMMITTED 已提交读，对于锁定读(select with for update 或者 for share)、update 和 delete 语句， InnoDB 仅锁定索引记录，而不锁定它们之间的间隙，因此允许在锁定的记录旁边自由插入新记录。 Gap locking 仅用于外键约束检查和重复键检查。REPEATABLE READ 可重复读，事务中的一致性读取读取的是事务第一次读取所建立的快照。SERIALIZABLE 序列化

在了解了 4 种隔离级别的需求后，在采用锁控制隔离级别的基础上，我们需要了解加锁的对象(数据本身&间隙)，以及了解整个数据范围的全集组成。

数据范围全集组成

SQL 语句根据条件判断不需要扫描的数据范围（不加锁）；

SQL 语句根据条件扫描到的可能需要加锁的数据范围；

以单个数据范围为例，数据范围全集包含：（数据范围不一定是连续的值，也可能是间隔的值组成）

1. 数据已经填充了整个数据范围：（被完全填充的数据范围，不存在数据间隙）

• 整形，对值具有唯一约束条件的数据范围 1～5 ，

  已有数据1、2、3、4、5，此时数据范围已被完全填充；

• 整形，对值具有唯一约束条件的数据范围 1 和 5 ，

  已有数据1、5，此时数据范围已被完全填充；

2. 数据填充了部分数据范围：（未被完全填充的数据范围，是存在数据间隙）

• 整形的数据范围 1～5 ，

  已有数据 1、2、3、4、5，但是因为没有唯一约束，

  所以数据范围可以继续被 1～5 的数据重复填充；

• 整形，具有唯一约束条件的数据范围 1～5 ，

  已有数据 2，5，此时数据范围未被完全填充，还可以填充 1、3、4 ；

3. 数据范围内没有任何数据（存在间隙）

如下：

• 整形的数据范围 1～5 ，数据范围内当前没有任何数据。

在了解了数据全集的组成后，我们再来看看事务并发时，会带来的问题。

无控制的并发所带来的问题

并发事务如果不加以控制的话会带来一些问题，主要包括以下几种情况。

1. 范围内已有数据更改导致的：

• 更新丢失：当多个事务选择了同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，

  由于每个事物不知道其他事务的存在，最后的更新就会覆盖其他事务所做的更新；

• 脏读： 一个事务正在对一条记录做修改，这个事务完成并提交前，这条记录就处于不一致状态。

  这时，另外一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，

  第二个事务读取了这些“脏”数据，并据此做了进一步的处理，就会产生提交的数据依赖关系。

  这种现象就叫“脏读”。

2. 范围内数据量发生了变化导致：

• 不可重复读：一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，

  却发现其读出的数据已经发生了改变，或者某些记录已经被删除了。

  这种现象就叫“不可重复读”。

• 幻读：一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，

  却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象称为“幻读”。

  可以简单的认为满足条件的数据量变化了。

因为无控制的并发会带来一系列的问题，这些问题会导致无法满足我们所需要的结果。因此我们需要控制并发，以实现我们所期望的结果(隔离级别)。

MySQL 隔离级别的实现

InnoDB 通过加锁的策略来支持这些隔离级别。

行锁包含：

• Record Locks

  索引记录锁，索引记录锁始终锁定索引记录，即使表中未定义索引，

  这种情况下，InnoDB 创建一个隐藏的聚簇索引，并使用该索引进行记录锁定。

• Gap Locks

  间隙锁是索引记录之间的间隙上的锁，或者对第一条记录之前或者最后一条记录之后的锁。

  间隙锁是性能和并发之间权衡的一部分。

  对于无间隙的数据范围不需要间隙锁，因为没有间隙。

• Next-Key Locks

  索引记录上的记录锁和索引记录之前的 gap lock 的组合。

  假设索引包含 10、11、13 和 20。

  可能的next-key locks包括以下间隔，其中圆括号表示不包含间隔端点，方括号表示包含端点：

• (负无穷大, 10] (10, 11] (11, 13] (13, 20] (20, 正无穷大) 对于最后一个间隔，next-key将会锁定索引中最大值的上方，




左右滑动进行查看

"上确界"伪记录的值高于索引中任何实际值。

上确界不是一个真正的索引记录，因此，实际上，这个 next-key 只锁定最大索引值之后的间隙。

基于此，当获取的数据范围中，数据已填充了所有的数据范围，那么此时是不存在间隙的，也就不需要 gap lock。

对于数据范围内存在间隙的，需要根据隔离级别确认是否对间隙加锁。

默认的 REPEATABLE READ 隔离级别，为了保证可重复读，除了对数据本身加锁以外，还需要对数据间隙加锁。

READ COMMITTED 已提交读，不匹配行的记录锁在 MySQL 评估了 where 条件后释放。

对于 update 语句，InnoDB 执行 "semi-consistent" 读取，这样它会将最新提交的版本返回到 MySQL，

以便 MySQL 可以确定该行是否与 update 的 where 条件相匹配。

总结&延展：

唯一索引存在唯一约束，所以变更后的数据若违反了唯一约束的原则，则会失败。

当 where 条件使用二级索引筛选数据时，会对二级索引命中的条目和对应的聚簇索引都加锁；所以其他事务变更命中加锁的聚簇索引时，都会等待锁。

行锁的增加是一行一行增加的，所以可能导致并发情况下死锁的发生。

例如，

在 session A 对符合条件的某聚簇索引加锁时，可能 session B 已持有该聚簇索引的 Record Locks，而 session B 正在等待 session A 已持有的某聚簇索引的 Record Locks。

session A 和 session B 是通过两个不相干的二级索引定位到的聚簇索引。

session A 通过索引 idA，session B通过索引 idB 。

当 where 条件获取的数据无间隙时，无论隔离级别为 rc 或 rr，都不会存在间隙锁。

比如通过唯一索引获取到了已完全填充的数据范围，此时不需要间隙锁。

间隙锁的目的在于阻止数据插入间隙，所以无论是通过 insert 或 update 变更导致的间隙内数据的存在，都会被阻止。

rc 隔离级别模式下，查询和索引扫描将禁用 gap locking，此时 gap locking 仅用于外键约束检查和重复键检查（主要是唯一性检查）。

rr 模式下，为了防止幻读，会加上 Gap Locks。

事务中，SQL 开始则加锁，事务结束才释放锁。

就锁类型而言，应该有优化锁，锁升级等，例如rr模式未使用索引查询的情况下，是否可以直接升级为表锁。

就锁的应用场景而言，在回放场景中，如果确定事务可并发，则可以考虑不加锁，加快回放速度。

锁只是并发控制的一种粒度，只是一个很小的部分：

从不同场景下是否需要控制并发，(已知无交集且有序的数据的变更，MySQL 的 MTS 相同前置事务的多事务并发回放)

并发控制的粒度，(锁是一种逻辑粒度，可能还存在物理层和其他逻辑粒度或方式)

相同粒度下的优化，(锁本身存在优化，如IX、IS类型的优化锁)

粒度加载的安全&性能(如获取行锁前，先获取页锁，页锁在执行获取行锁操作后即释放，无论是否获取成功)等多个层次去思考并发这玩意。