不锁怕出事，锁了又怕锁死了！！！
数据库由于数据存储速度快，数据稳定，结构化的特性，被广泛用作数据存储，并成为最重要，最常见的方式！
数据库从20世纪50年代诞生伊始，就因为支持事务的特性得到大力的发展，最终各种数据库诸如oracle，Sybase，mysql等关系型数据库百花齐放，既然数据库是因为事务而生，那么事务的特性又是哪些呢？
简而言之就是ACID（原子性，一致性，隔离性，持久性）！ 而为了保持数据的一致性，数据库都有了一个操作叫做加锁！有表级锁，行级锁，页面锁！
死锁就是说两个线程在争同一个资源，然后互不相让，导致锁死的情况（比如两个人从两端走上独木桥，然后卡死在桥中间）！
回到问题本身，<span>数据库在什么时候会产生死锁呢？
1，情况一:我中有你，你中有我！
事务一:两个操作update A;update B;
事务二:两个操作update B;update A;
线程一执行事务一到一半的时候，锁了A想要获得B的锁，与此同时事务二执行到了锁B，想要获得锁A的时候，因为互相都想要对方拥有的锁，而导致死锁！
2，情况二:吃着碗里的，看着锅里的！
A线程先查询了一条记录（使用了共享锁），与此同时B线程正要修改这条记录（使用了独占锁），然后A线程突然想修改这条记录了，怎么办呢？升级锁。。
而B线程想要降级为共享锁，必须要等到A线程释放掉共享锁，这样就形成了死锁！可以看到这个过程中是A占着共享锁想要升级，B占着独占锁想要降级，然后卡死！
3，牵一发而动全身！
一个表结构，必须要有适当的索引等优化手段，如果在执行事务的时候，没有加索引条件甚至没有任何条件，那么将执行全表扫描，如果是多个事务在操作，很容易就发生了阻塞和死锁！所以字段加索引非常重要！！
数据库死锁的解决方案。1）以固定的顺序访问表和行。即按顺序申请锁，这样就不会造成互相等待的场面。
2）大事务拆小。大事务更倾向于死锁，如果业务允许，将大事务拆小。
3）在同一个事务中，尽可能做到一次锁定所需要的所有资源，减少死锁概率。
4）降低隔离级别。如果业务允许，将隔离级别调低也是较好的选择，比如将隔离级别从RR调整为RC，可以避免掉很多因为gap锁造成的死锁。
5）为表添加合理的索引。如果不走索引将会为表的每一行记录添加上锁，死锁的概率大大增大。
标签：事务,数据库,update,索引,死锁,线程,关于 来源： https://www.cnblogs.com/niewd/p/15944234.html
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