MySQL防止死锁的方式
在多并发情况下，MySQL数据库中的死锁问题可能会导致系统性能下降甚至系统崩溃。为了防止死锁的发生，可以采取以下几种方式：
1. 合理设计数据库表结构
在设计数据库表结构时，要尽量避免循环依赖和冗余字段的设计，以免造成死锁的可能。此外，合理设置表的索引，可以提高查询效率，减少死锁的概率。
2. 调整事务隔离级别
事务隔离级别是控制并发访问时数据的一致性与并发性之间的平衡点。在MySQL中，事务隔离级别包括Read Uncommitted、Read Committed、Repeatable Read和Serializable四个级别。较低的隔离级别可以减少死锁的概率，但会引发脏读、不可重复读和幻读等问题。因此，在设置事务隔离级别时需要权衡考虑。
3. 优化SQL语句
良好的SQL语句设计可以减少事务持有锁的时间，从而减少死锁的风险。在编写SQL语句时，应避免长事务和不必要的锁定。同时，尽量使用索引来加速查询，减少锁定的范围。
4. 合理控制事务大小
事务的大小直接影响锁的持有时间。如果事务过大，锁定的资源将会很多，容易导致死锁的发生。因此，尽量将事务拆分为较小的单元，减少锁的持有时间。
5. 设置超时时间
MySQL提供了设置死锁超时时间的参数innodb_lock_wait_timeout，可以控制等待锁的超时时间。当超过设定的时间后，将会报出死锁错误，事务会自动回滚。根据实际情况，可以适当调整该参数的值，使系统能够尽快恢复。
6. 处理死锁异常
当出现死锁异常时，可以通过重试或者回滚事务的方式来解决。重试是指在捕获到死锁异常后，暂停一段时间后重新执行事务。回滚事务是指在捕获到死锁异常后，回滚当前事务，再重新执行事务。
下面是一个使用MySQL的示例代码，模拟了两个并发事务的情况：
```python
import threading
import time
import pymysql
def transfer_money(conn, from_account, to_account, amount):
try:
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute("SELECT balance FROM accounts WHERE account_id = %s", from_account)
from_balance = cursor.fetchone()[0]
if from_balance >= amount:
cursor.execute("UPDATE accounts SET balance = balance - %s WHERE account_id = %s", (amount, from_account))
cursor.execute("UPDATE accounts SET balance = balance + %s WHERE account_id = %s", (amount, to_account))
conn.commit()
print("Transfer succeeded: {} -> {} - ${}".format(from_account, to_account, amount))
else:
print("Transfer failed: No enough balance in account {}".format(from_account))
except Exception as e:
conn.rollback()
print("Transfer failed: {}".format(str(e)))
def concurrent_transfer():
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='root', database='test')
try:
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS accounts (account_id INT PRIMARY KEY, balance DECIMAL(10, 2))")
cursor.execute("INSERT INTO accounts (account_id, balance) VALUES (1, 1000), (2, 1000)")
conn.commit()
t1 = threading.Thread(target=transfer_money, args=(conn, 1, 2, 500))
t2 = threading.Thread(target=transfer_money, args=(conn, 2, 1, 800))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
with conn.cursor() as cursor:
cursor
