With(nolock) PK With(rowlock)

关系型数据库，如 SQL Server，

使用锁来避免多用户修改数据时的并发冲突。当一组数据被某个用户锁定时，

除非第一个用户结束修改并释放锁，否则其他用户就无法修改该组数据。

 有些数据库，包括SQL Server，用锁来避免用户检索未递交的修改记录。在这些系统中，如果用户A

在修改一组记录，则其他用户只有等用户A

修改完毕了，才能检索。数据库在每个物理层上设置锁：

记录行(row lock)，

数据页(page lock，上百万记录行)，

扩展页(extend lock，多个数据页)，

整个表，甚至整个数据库。有些数据库(如Oracle等) 只使用精细的行锁机制，

而别的数据库，则使用在页面，扩展页，表和数据库上的较大范围的锁机制。

大多数数据库，包括SQL Server，同样支持行锁机制，但是经常使用的还是大范围锁机制。

这主要是因为管理锁需要付出高昂的代价。锁十分复杂而且数量很多，

所以如果全都是行锁的话，将是极为痛苦的：一百万行的数据更新就会轻易消耗巨大的内存，从而根本无法进行管理。

锁争用的描述
    
那些不仅仅使用行级锁的数据库使用一种称为锁升级(lock escalation)的技术来获取较高的性能。

除非很明确知道是针对整个数据表，否则这些数据库的做法是开始使用行级锁，然后随着修改的数据增多，开始使用大范围的锁机制。

不幸的是，这种锁升级的方法会产生和放大新的问题：

死锁。如果两个用户以相反的顺序修改位于不同表的记录，而这两条记录虽然逻辑上不相关，

但是物理上是相邻的，操作就会先引发行锁，

然后升级为页面锁。这样，

两个用户都需要对方锁定的东西，就造成了死锁。

例如：

用户A修改表A的一些记录，引发的页面锁不光锁定正在修改的记录，还会有很多其它记

录也会被锁定。

用户B修改表B的一些记录，引发的页面锁锁定用户A和其它正在修改的数据。

用户A想修改用户B在表B中锁定(并不一定正在修改的)的数据。

用户B想修改或者仅仅想访问用户A在表A中锁定

(并不一定正在修改)的数据。这个时候形成了死锁

为了解决该问题，

数据库会经常去检测是否有死锁存在，

如果有，

就把其中的一个事务

撤销，好让另一个事务能顺利完成。一般来说，都是撤销

 

那个修改数据量少的事务，这样

回滚的开销就比较少。使用行级锁的数据库

 

很少会有这个问题，因为两个用户同时修改同

一条记录的可能性极小，

而且由于极其偶然的修改数据的顺序而造成的锁也少。

而且，

数据

库使用锁超时来避免让用户等待时间过长

。

查询超时的引入也是为了同样目的。

我们可以重

新递交那些超时的查询，但是这只会造成数据库

 

的堵塞。如果经常发生超时，说明用户使用SQL Server

的方式有问题。正常情况是很少会发生超时的。

在服务器负载较高的运行环境下，使用锁升级的

SQL Server锁机制，表现不会很好。

原因是锁争用(Lock  Contention)。锁争用造成死锁和锁等待问题。在一个多用户系统中，

很多用户会同时在修改数据库，还有更多的用户在同时访问数据库，随时会产生锁，

用户也争先恐后地获取锁以确保自己的操作的正确性，

死锁频繁发生，这种情形下，用户的心情

可想而知。确实，如果只有少量用户，

SQL Server不会遇到多少麻烦。内部测试和发布的时候，

由于用户较少，也很难发现那些并发问题。但是当激发几百个并发，进行持续不断地

INSERT, UPDATE，以及一些DELETE

操作时，如何观察是否有麻烦出现，那时候你就会不得不手忙脚乱地去阅读有关数据库的文献了。

不过我有一个解决办法，该方法只需要检查你的T-SQL代码，很少的调整和系统测试。用该方法教你进行适当的系统测试过程。

锁争用的解决方法

如果你在访问某些网站时看到诸如

“遇到死锁”，“锁超时”，“需要对象”等错误。这些错误都是由于锁争用引起的。
SQL Server开始是用行级锁的，但是经常会扩大为页面锁和表锁，最终造成死锁。即使用户没有修改数据，

SQL Server在SELECT的时候也会遇到锁。幸运的是，我们可以通过SQL Server 的两个关键字来手工处理：

NOLOCK和ROWLOCK
它们的使用方法如下：

SELECT COUNT(UserID) FROM Users WITH (NOLOCK) WHERE Username LIKE '%foobar' 和 UPDATE Users WITH (ROWLOCK) SET Username = 'fred' WHERE Username = 'foobar'

NOLOCK的使用

NOLOCK可以忽略锁，直接从数据库读取数据。这意味着可以避开锁，从而提高性能和扩展性。

但同时也意味着代码出错的可能性存在。你可能会读取到运行事务正在处理的无须验证的未递交数据。这种风险可以量化。

 如果是金融方面的代码或者一些非常规的总计(你想绝对保证安全性)，

你应该小心行事并且不使用这种技术。但是我认为使用该技术会比你90%应用系统性能要好，当用户(或者是交互代码)

发现一个未递交的修改时，使用该技术会保证不会像未使用该技术那样引起大麻烦。

实际上，你可能发现你的大多数数据很少或者甚至不进行修改的，这样我们就不会因为这些数据被锁住而浪费大量的时间。

例如，如果你想统计在2009年6月到8月之间某网站的注册用户，就没有理由去锁住任何记录：

2009年9月1号一到来，这个用户数就是确定的。



它们的使用方法如下：

SELECT COUNT(UserID) FROM Users WITH (NOLOCK) WHERE Username LIKE '%foobar' 和 UPDATE Users WITH (ROWLOCK) SET Username= 'fred' WHERE Username = 'foobar'  NOLOCK的使用

NOLOCK可以忽略锁，直接从数据库读取数据。这意味着可以避开锁，从而提高性能和扩展性。但同时也意味着代码出错的可能性存在。

你可能会读取到运行事务正在处理的无

须验证的未递交数据。这种风险可以量化。如果是金融方面的代码或者一些非常规的总计

(你想绝对保证安全性)，你应该小心行事

并且不使用这种技术。但是我认为使用该技术会比你90%应用系统性能要好，当用户(或者是交互代码) 发现一个未递交的修改时，使用该技术会保证不会像未使用该技术那样引起大

麻烦。实际上，你可能发现你的大多数数据很少或者甚至不进行修改的，这样我们就不会因为这些数据被锁住而浪费大量的时间。

例如，如果你想统计在

2009年6月到8月之间某网站的注册用户，就没有理由去锁住任

何记录：2009年9月1号一到来，这个用户数就是确定的。

ROWLOCK的使用

ROWLOCK告诉SQL Server只使用行级锁。ROWLOCK语法可以使用在SELECT, UPDATE和DELETE语句中，不过

我习惯仅仅在UPDATE和DELETE语句中使用。

如果在UPDATE语句中有指定的主键，那么就总是会引发行级锁的。

但是当SQL Server对几个这种UPDATE进行批处理时，某些数据正好在同一个页面

(page)，这种情况在当前情况下是很有可能发生的，这就象在一个folder中，创建一个新文件需要较长的时间，

而同时你又要去更新该folder中的某些文件。当页面锁引发后，事情就开始变得糟糕了。

而如果在UPDATE或者DELETE时，没有指定主键，数据库当然认为很多数据会收到影响，

那样就会直接引发页面锁，事情同样变得糟糕。

 通过指定使用行级锁，这种情况可以得到避免。但是需要小心的是，如果你错误地使用在过多行上，

数据库并不会聪明到自动将行级锁升级到页面锁，

服务器也会因为行级锁的开销而消耗大量的内存和CPU，直至无法响应。尤其主要留意的是企业管理器中"管理/当前活动"(Management/Current Activity)

这一项。该项会花较长的时间来载入锁的信息。这些

信息是十分有用的，当你使用行级锁后，你如果在"锁/处理"(Locks/Processes)下看到几百个锁，一点都不奇怪，而恰恰应该庆幸锁超时和死锁的问题减少了。

注意事项

我认为SQL Server倾向于使用NOLOCK关键字，而ROWLOCK关键字由用户根据情况自行决定。

你可以仅仅在SELECT语句中使用NOLOCK，这些SELECT语句场合包括Join查询，以及在INSERT语句中的SELECT使用，例如：

SELECT COUNT(U.UserID) FROM Users U WITH (NOLOCK) inner join UsersInUserGroups UG WITH (NOLOCK) ON U.UserID = UG.UserID NOLOCK 和ROWLOCK的使用效果

很难去量化在使用NOLOCK和ROWLOCK后，Streamload.com网站给我们了一个信息。

使用NOLOCK和ROWLOCK前，Streamload.com的速度很慢，而且经常无法使用，

以及很不稳定。使用后，就变得快速、容易访问以及稳定了。两者简直就是天壤之别。这些

改变当然无法在关于锁的文档中很难找到。那些文档会建议你重写你的应用，当表数据被

使用，锁产生了(没错，就是这样)，然后你应该使用小事务并且以批处理的形式执行

(不错，实际经验就是如此)，使用低级别的隔离措施

(也没错，NOLOCK就是一个极端的例子)，

还建议你有限的连接，从而让处理器进行合作

(好复杂的描述，而且总觉得怪怪的不像个好点子)。我不知道是否用数据库咨询师会提到本文中的技术

(或类似的技术)，但是我只想说

的是，Streamload.com的运行状况的确因为该技术得到了改善。如果你遇到了锁争用的问题，也可以试试NOLOCK和ROWLOCK。

申明是否使用NOLOCK和ROWLOCK，需要自行判断，并谨慎运用。我用该技术的情况是：在并发性很高的数据库中select

自己想要的数据。我需要判断如果用NOLOCK 而引

起一些返回的不准确，或者ROWLOCK是否会造成太多的锁，这些情况出现时，对于访问者或者使用者来说，是否是可以接受的。

在大多数情况下，我认为是没有问题的，

但是也许你的代码不适用，你需要小心对待。你需要创建一些独立的过程，是否加锁，如何加锁，以

作为对比。当UPDATE 或者DELETE查询影响到很多数据行时，

你在使用PAGELOCK, TABLOCK时也会遇到别的问题