2023年8月3日发(作者：)

sqlserver⾼并发情况下select和update操作造成死锁的解决⽅法　　最近在项⽬上线使⽤过程中使⽤SqlServer的时候发现在⾼并发情况下，频繁更新和频繁查询引发死锁。通常我们知道如果两个事务同时对⼀个表进⾏插⼊或修改数据，会发⽣在请求对表的X锁时，已经被对⽅持有了。由于得不到锁，后⾯的Commit⽆法执⾏，这样双⽅开始死锁。但是select语句和update语句同时执⾏，怎么会发⽣死锁呢？看完下⾯的分析，你会明⽩的…　　⾸先看到代码中使⽤的查询的⽅法Select[csharp]

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///

/// 根据学⽣ID查询教师信息。⽤于前台学⽣评分主页⾯显⽰

///

/// 教师课程学⽣关系实体：StudentID

public DataTable QueryTeacherByStudent(TeacherCourseStudentLinkEntity enTeacherCourseStudent)

{

//TODO:QueryTeacherByStudent string strSql = "SELECT ID, CollegeTeacherID,CollegeTeacherName,TeacherID,TeacherCode," +

//"TeacherName,CourseID,CourseName,CourseTypeID,CourseTypeName," +

//"StudentID,StudentName,IsEvluation FROM TA_TeacherCourseStudentLink WITH(NOLOCK) " +

//"WHERE StudentID = @StudentID";

//根据学⽣ID查询该学⽣对哪些教师评分的sql语句

string strSql = "SELECT ID, CollegeTeacherID,CollegeTeacherName,TeacherID,TeacherCode," "TeacherName,CourseID,CourseName,CourseTypeID,CourseTypeName," +

"StudentID,StudentName,IsEvluation FROM TA_TeacherCourseStudentLink WITH(NOLOCK) " "WHERE StudentID = @StudentID";

//参数

SqlParameter[] para = new SqlParameter[] {

new SqlParameter("@StudentID",tID) //学⽣ID

};

//执⾏带参数的sql查询语句或存储过程

DataTable dtStuTeacher = eQuery(strSql, para, );

//返回查询结果

return dtStuTeacher;

}

更新⽅法 [csharp]

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/// 学⽣对教师评分完毕，是否评估由N变为Y

///

/// 教师课程学⽣关系实体：StudentID、TeacherID、CourseID

/// 是否修改成功，true成功，false失败

public Boolean EditIsEvaluation(TeacherCourseStudentLinkEntity enTeacherCourseStudent, SqlConnection sqlCon, SqlTransaction sqlT{

//更改是否评估字段为"Y"的sql语句

string strSql = "UPDATE TA_TeacherCourseStudentLink WITH(UPDLOCK) SET IsEvluation='Y' WHERE TeacherID=@TeacherID AN //参数

SqlParameter[] paras = new SqlParameter[]{

new SqlParameter("@TeacherID",rID), //教师ID

new SqlParameter("@StudentID",tID), //学⽣ID

new SqlParameter("@CourseID",ID) //课程ID

};

//李社河添加2014年12⽉29⽇

Boolean flagModify = false;

try

{

//执⾏带参数的增删改sql语句或存储过程

flagModify = Select(strSql, paras, , sqlCon, sqlTran);

}

catch (Exception e)

{

throw e;

}

//返回修改结果

return flagModify;

}

　　现在分析，在系统中，死锁是指多个⽤户（进程）分别锁定了⼀个资源，并⼜试图请求锁定对⽅已经锁定的资源，这就产⽣了⼀个锁定请求环，导致多个⽤户（进程）都处于等待对⽅释放所锁定资源的状态。还有⼀种⽐较典型的死锁情况是当在⼀个数据库中时，有若⼲个长时间运⾏的事务执⾏并⾏的操作，当查询分析器处理⼀种⾮常复杂的查询例如连接查询时，那么由于不能控制处理的顺序，有可能发⽣死锁现象。那么，什么导致了死锁？ 现象图　　通过查询sqlserver的事务⽇志视图，发⽣的错误⽇志视图知道是在⾼并发的情况下引发的update和select发⽣的死锁，接下来我们看例⼦;[sql]

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CREATE PROC p1 @p1 int AS

SELECT c2, c3 FROM t1 WHERE c2 BETWEEN @p1 AND @p1+1

GO

CREATE PROC p2 @p1 int AS

UPDATE t1 SET c2 = c2+1 WHERE c1 = @p1

UPDATE t1 SET c2 = c2-1 WHERE c1 = @p1

GO

p1没有insert，没有delete，没有update，只是⼀个select，p2才是update。

那么，什么导致了死锁？

[sql]

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需要从事件⽇志中，看sql的死锁信息：

Spid X is running this query (line 2 of proc [p1], inputbuffer “… EXEC p1 4 …”):

SELECT c2, c3 FROM t1 WHERE c2 BETWEEN @p1 AND @p1+1

Spid Y is running this query (line 2 of proc [p2], inputbuffer “EXEC p2 4”):

UPDATE t1 SET c2 = c2+1 WHERE c1 = @p1

The SELECT is waiting for a Shared KEY lock on index . The UPDATE holds a conflicting X lock.

The UPDATE is waiting for an eXclusive KEY lock on index 1. The SELECT holds a conflicting S lock.

⾸先，我们看看p1的执⾏计划。怎么看呢？可以执⾏set statistics profile on，这句就可以了。下⾯是p1的执⾏计划[sql]

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SELECT c2, c3 FROM t1 WHERE c2 BETWEEN @p1 AND @p1+1

|--Nested Loops(Inner Join, OUTER REFERENCES:([Uniq1002], [t1].[c1]))

|--Index Seek(OBJECT:([t1].[idx1]), SEEK:([t1].[c2] >= [@p1] AND [t1].[c2] <= [@p1]+(1)) ORDERED FORWARD)

|--Clustered Index Seek(OBJECT:([t1].[cidx]), SEEK:([t1].[c1]=[t1].[c1] AND [Uniq1002]=[Uniq1002]) LOOKUP ORDERED FORWARD)

　　我们看到了⼀个nested loops，第⼀⾏，利⽤索引t1.c2来进⾏seek，seek出来的那个rowid，在第⼆⾏中，⽤来通过聚集索引来查找整⾏的数据。这是什么？就是bookmark lookup啊！为什么？因为我们需要的c2、c3不能完全的被索引t1.c1带出来，所以需要书签查找。好，我们接着看p2的执⾏计划。[sql]

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UPDATE t1 SET c2 = c2+1 WHERE c1 = @p1

|--Clustered Index Update(OBJECT:([t1].[cidx]), OBJECT:([t1].[idx1]), SET:([t1].[c2] = [Expr1004]))

|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1013]=[Expr1013]))

|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1004]=[t1].[c2]+(1), [Expr1013]=CASE WHEN CASE WHEN ...

|--Top(ROWCOUNT est 0)

|--Clustered Index Seek(OBJECT:([t1].[cidx]), SEEK:([t1].[c1]=[@p1]) ORDERED FORWARD)

　　通过聚集索引的seek找到了⼀⾏，然后开始更新。这⾥注意的是，update的时候，它会申请⼀个针对clustered index的X锁的。 实际上到这⾥，我们就明⽩了为什么update会对select产⽣死锁。update的时候，会申请⼀个针对clustered index的X锁，这样就阻塞住了（注意，不是死锁！）select⾥⾯最后的那个clustered index seek。死锁的另⼀半在哪⾥呢？注意我们的select语句，c2存在于索引idx1中，c1是⼀个聚集索引cidx。问题就在这⾥！我们在p2中更新了c2这个值，所以sqlserver会⾃动更新包含c2列的⾮聚集索引：idx1。⽽idx1在哪⾥？就在我们刚才的select语句中。⽽对这个索引列的更改，意味着索引集合的某个⾏或者某些⾏，需要重新排列，⽽重新排列，需要⼀个X锁。　　问题就这样被发现了，就是说，某个query使⽤⾮聚集索引来select数据，那么它会在⾮聚集索引上持有⼀个S锁。当有⼀些select的列不在该索引上，它需要根据rowid找到对应的聚集索引的那⾏，然后找到其他数据。⽽此时，第⼆个的查询中，update正在聚集索引上忙乎：定位、加锁、修改等。但因为正在修改的某个列，是另外⼀个⾮聚集索引的某个列，所以此时，它需要同时更改那个⾮聚集索引的信息，这就需要在那个⾮聚集索引上，加第⼆个X锁。select开始等待update的X锁，update开始等待select的S锁，死锁，就这样发⽣鸟。　　添加了针对select和update同⼀个表的⾮聚集索引解决问题。那么，为什么我们增加了⼀个⾮聚集索引，死锁就消失鸟？我们看⼀下，按照上⽂中⾃动增加的索引之后的执⾏计划：[sql]

01.

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SELECT c2, c3 FROM t1 WHERE c2 BETWEEN @p1 AND @p1+1

|--Index Seek(OBJECT:([deadlocktest].[dbo].[t1].[_dta_index_t1_7_2073058421__K2_K1_3]), SEEK:([deadlocktest].[dbo].[t1].[c2] >= [@p1] AND [deadlocktest].[dbo].[t1].[c2] <= [@p1]+(1)) ORDERED FORWARD)

　　哦，对于clustered index的需求没有了，因为增加的覆盖索引已经⾜够把所有的信息都select出来。就这么简单。实际上，在sqlserver 2005中，如果⽤profiler来抓eventid：1222，那么会出现⼀个死锁的图，很直观的说。下⾯的⽅法，有助于将死锁减⾄最少（详细情况，请看SQLServer联机帮助，搜索：将死锁减⾄最少即可）。　　· 按同⼀顺序访问对象。　　· 避免事务中的⽤户交互。　　· 保持事务简短并处于⼀个批处理中。　　· 使⽤较低的隔离级别。　　· 使⽤基于⾏的隔离级别。 　　- 将 READ_COMMITTED_SNAPSHOT 数据库选项设置为 ON，使得已提交读事务使⽤⾏版本控制。 　　- 使⽤快照隔离。　　· 使⽤绑定连接。　　下⾯我们在的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应⽤扩展事件(xevents)等捕捉死锁)　　创建测试对象code[sql]

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create table testklup

( clskey int not null,

nlskey int not null,

cont1 int not null,

cont2 char(3000)

)

create unique clustered index inx_cls on testklup(clskey)

create unique nonclustered index inx_nlcs on testklup(nlskey) include(cont1)

insert into testklup select 1,1,100,'aaa'

insert into testklup select 2,2,200,'bbb'

insert into testklup select 3,3,300,'ccc'

开启会话1 模拟⾼频update操作----模拟⾼频update操作[sql]

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declare @i int

set @i=100

while 1=1

begin

update testklup set cont1=@i

where clskey=1

set @i=@i+1

end

开启会话2 模拟⾼频select操作----模拟⾼频select操作[sql]

01.

02.

03.

04.

05.

declare @cont2 char(3000)

while 1=1

begin

select @cont2=cont2 from testklup where nlskey=1

end

此时开启会话2执⾏⼀⼩段时间时我们就可以看到类似错误信息: ⽽在我们开启的跟踪中捕捉到了死锁.

死锁分析:可以看出由于读进程(108)请求写进程(79)持有的X锁被阻塞的同时,写进程(79)⼜申请读进程(108)锁持有的S锁.读执⾏计划图，写执⾏计划图。　　(由于在默认隔离级别下(读提交)读申请S锁只是瞬间过程,读完⽴即释放,不会等待事务完成),所以在并发,执⾏频率不⾼的情形下不易出现.但我们模拟的⾼频情况使得S锁获得频率⾮常⾼,此时就出现了仅仅两个会话,⼀个读,⼀个写就造成了死锁现象.死锁原因:读操作中的键查找造成的额外锁(聚集索引)需求解决⽅案:在了解了死锁产⽣的原因后,解决起来就⽐较简单了.我们可以从以下⼏个⽅⾯⼊⼿.a 消除额外的键查找锁需的锁b 读操作时取消获取锁a.1我们可以创建覆盖索引使select语句中的查询列包含在指定索引中[sql]

01. CREATE NONCLUSTERED INDEX [inx_nlskey_incont2] ON [dbo].[testklup] ([nlskey] ASC) INCLUDE ( [cont2])

a.2 根据查询需求,分步执⾏,通过聚集索引获取查询列,避免键查找.'[sql]

01. declare @cont2 char(3000) declare @clskey intwhile 1=1 begin select @clskey=clskey

b 通过改变隔离级别,使⽤乐观并发模式,读操作时源⾏⽆需锁

[sql]

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declare @cont2 char(3000)

while 1=1

begin

select @cont2=cont2 from testklup with(nolock) where nlskey=1

end

　　结束语.我们在解决问题时,最好弄清问题的本质原因,通过问题点寻找出适合⾃⼰的环境的解决⽅案再实施.

本⽂为转载⽂章，转载原csdn博客为： /ajianchina/article/details/46807131

2023年8月3日发(作者：)

sqlserver⾼并发情况下select和update操作造成死锁的解决⽅法　　最近在项⽬上线使⽤过程中使⽤SqlServer的时候发现在⾼并发情况下，频繁更新和频繁查询引发死锁。通常我们知道如果两个事务同时对⼀个表进⾏插⼊或修改数据，会发⽣在请求对表的X锁时，已经被对⽅持有了。由于得不到锁，后⾯的Commit⽆法执⾏，这样双⽅开始死锁。但是select语句和update语句同时执⾏，怎么会发⽣死锁呢？看完下⾯的分析，你会明⽩的…　　⾸先看到代码中使⽤的查询的⽅法Select[csharp]

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/// 根据学⽣ID查询教师信息。⽤于前台学⽣评分主页⾯显⽰

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/// 教师课程学⽣关系实体：StudentID

public DataTable QueryTeacherByStudent(TeacherCourseStudentLinkEntity enTeacherCourseStudent)

{

//TODO:QueryTeacherByStudent string strSql = "SELECT ID, CollegeTeacherID,CollegeTeacherName,TeacherID,TeacherCode," +

//"TeacherName,CourseID,CourseName,CourseTypeID,CourseTypeName," +

//"StudentID,StudentName,IsEvluation FROM TA_TeacherCourseStudentLink WITH(NOLOCK) " +

//"WHERE StudentID = @StudentID";

//根据学⽣ID查询该学⽣对哪些教师评分的sql语句

string strSql = "SELECT ID, CollegeTeacherID,CollegeTeacherName,TeacherID,TeacherCode," "TeacherName,CourseID,CourseName,CourseTypeID,CourseTypeName," +

"StudentID,StudentName,IsEvluation FROM TA_TeacherCourseStudentLink WITH(NOLOCK) " "WHERE StudentID = @StudentID";

//参数

SqlParameter[] para = new SqlParameter[] {

new SqlParameter("@StudentID",tID) //学⽣ID

};

//执⾏带参数的sql查询语句或存储过程

DataTable dtStuTeacher = eQuery(strSql, para, );

//返回查询结果

return dtStuTeacher;

}

更新⽅法 [csharp]

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/// 学⽣对教师评分完毕，是否评估由N变为Y

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/// 教师课程学⽣关系实体：StudentID、TeacherID、CourseID

/// 是否修改成功，true成功，false失败

public Boolean EditIsEvaluation(TeacherCourseStudentLinkEntity enTeacherCourseStudent, SqlConnection sqlCon, SqlTransaction sqlT{

//更改是否评估字段为"Y"的sql语句

string strSql = "UPDATE TA_TeacherCourseStudentLink WITH(UPDLOCK) SET IsEvluation='Y' WHERE TeacherID=@TeacherID AN //参数

SqlParameter[] paras = new SqlParameter[]{

new SqlParameter("@TeacherID",rID), //教师ID

new SqlParameter("@StudentID",tID), //学⽣ID

new SqlParameter("@CourseID",ID) //课程ID

};

//李社河添加2014年12⽉29⽇

Boolean flagModify = false;

try

{

//执⾏带参数的增删改sql语句或存储过程

flagModify = Select(strSql, paras, , sqlCon, sqlTran);

}

catch (Exception e)

{

throw e;

}

//返回修改结果

return flagModify;

}

　　现在分析，在系统中，死锁是指多个⽤户（进程）分别锁定了⼀个资源，并⼜试图请求锁定对⽅已经锁定的资源，这就产⽣了⼀个锁定请求环，导致多个⽤户（进程）都处于等待对⽅释放所锁定资源的状态。还有⼀种⽐较典型的死锁情况是当在⼀个数据库中时，有若⼲个长时间运⾏的事务执⾏并⾏的操作，当查询分析器处理⼀种⾮常复杂的查询例如连接查询时，那么由于不能控制处理的顺序，有可能发⽣死锁现象。那么，什么导致了死锁？ 现象图　　通过查询sqlserver的事务⽇志视图，发⽣的错误⽇志视图知道是在⾼并发的情况下引发的update和select发⽣的死锁，接下来我们看例⼦;[sql]

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CREATE PROC p1 @p1 int AS

SELECT c2, c3 FROM t1 WHERE c2 BETWEEN @p1 AND @p1+1

GO

CREATE PROC p2 @p1 int AS

UPDATE t1 SET c2 = c2+1 WHERE c1 = @p1

UPDATE t1 SET c2 = c2-1 WHERE c1 = @p1

GO

p1没有insert，没有delete，没有update，只是⼀个select，p2才是update。

那么，什么导致了死锁？

[sql]

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需要从事件⽇志中，看sql的死锁信息：

Spid X is running this query (line 2 of proc [p1], inputbuffer “… EXEC p1 4 …”):

SELECT c2, c3 FROM t1 WHERE c2 BETWEEN @p1 AND @p1+1

Spid Y is running this query (line 2 of proc [p2], inputbuffer “EXEC p2 4”):

UPDATE t1 SET c2 = c2+1 WHERE c1 = @p1

The SELECT is waiting for a Shared KEY lock on index . The UPDATE holds a conflicting X lock.

The UPDATE is waiting for an eXclusive KEY lock on index 1. The SELECT holds a conflicting S lock.

⾸先，我们看看p1的执⾏计划。怎么看呢？可以执⾏set statistics profile on，这句就可以了。下⾯是p1的执⾏计划[sql]

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SELECT c2, c3 FROM t1 WHERE c2 BETWEEN @p1 AND @p1+1

|--Nested Loops(Inner Join, OUTER REFERENCES:([Uniq1002], [t1].[c1]))

|--Index Seek(OBJECT:([t1].[idx1]), SEEK:([t1].[c2] >= [@p1] AND [t1].[c2] <= [@p1]+(1)) ORDERED FORWARD)

|--Clustered Index Seek(OBJECT:([t1].[cidx]), SEEK:([t1].[c1]=[t1].[c1] AND [Uniq1002]=[Uniq1002]) LOOKUP ORDERED FORWARD)

　　我们看到了⼀个nested loops，第⼀⾏，利⽤索引t1.c2来进⾏seek，seek出来的那个rowid，在第⼆⾏中，⽤来通过聚集索引来查找整⾏的数据。这是什么？就是bookmark lookup啊！为什么？因为我们需要的c2、c3不能完全的被索引t1.c1带出来，所以需要书签查找。好，我们接着看p2的执⾏计划。[sql]

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UPDATE t1 SET c2 = c2+1 WHERE c1 = @p1

|--Clustered Index Update(OBJECT:([t1].[cidx]), OBJECT:([t1].[idx1]), SET:([t1].[c2] = [Expr1004]))

|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1013]=[Expr1013]))

|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1004]=[t1].[c2]+(1), [Expr1013]=CASE WHEN CASE WHEN ...

|--Top(ROWCOUNT est 0)

|--Clustered Index Seek(OBJECT:([t1].[cidx]), SEEK:([t1].[c1]=[@p1]) ORDERED FORWARD)

　　通过聚集索引的seek找到了⼀⾏，然后开始更新。这⾥注意的是，update的时候，它会申请⼀个针对clustered index的X锁的。 实际上到这⾥，我们就明⽩了为什么update会对select产⽣死锁。update的时候，会申请⼀个针对clustered index的X锁，这样就阻塞住了（注意，不是死锁！）select⾥⾯最后的那个clustered index seek。死锁的另⼀半在哪⾥呢？注意我们的select语句，c2存在于索引idx1中，c1是⼀个聚集索引cidx。问题就在这⾥！我们在p2中更新了c2这个值，所以sqlserver会⾃动更新包含c2列的⾮聚集索引：idx1。⽽idx1在哪⾥？就在我们刚才的select语句中。⽽对这个索引列的更改，意味着索引集合的某个⾏或者某些⾏，需要重新排列，⽽重新排列，需要⼀个X锁。　　问题就这样被发现了，就是说，某个query使⽤⾮聚集索引来select数据，那么它会在⾮聚集索引上持有⼀个S锁。当有⼀些select的列不在该索引上，它需要根据rowid找到对应的聚集索引的那⾏，然后找到其他数据。⽽此时，第⼆个的查询中，update正在聚集索引上忙乎：定位、加锁、修改等。但因为正在修改的某个列，是另外⼀个⾮聚集索引的某个列，所以此时，它需要同时更改那个⾮聚集索引的信息，这就需要在那个⾮聚集索引上，加第⼆个X锁。select开始等待update的X锁，update开始等待select的S锁，死锁，就这样发⽣鸟。　　添加了针对select和update同⼀个表的⾮聚集索引解决问题。那么，为什么我们增加了⼀个⾮聚集索引，死锁就消失鸟？我们看⼀下，按照上⽂中⾃动增加的索引之后的执⾏计划：[sql]

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SELECT c2, c3 FROM t1 WHERE c2 BETWEEN @p1 AND @p1+1

|--Index Seek(OBJECT:([deadlocktest].[dbo].[t1].[_dta_index_t1_7_2073058421__K2_K1_3]), SEEK:([deadlocktest].[dbo].[t1].[c2] >= [@p1] AND [deadlocktest].[dbo].[t1].[c2] <= [@p1]+(1)) ORDERED FORWARD)

　　哦，对于clustered index的需求没有了，因为增加的覆盖索引已经⾜够把所有的信息都select出来。就这么简单。实际上，在sqlserver 2005中，如果⽤profiler来抓eventid：1222，那么会出现⼀个死锁的图，很直观的说。下⾯的⽅法，有助于将死锁减⾄最少（详细情况，请看SQLServer联机帮助，搜索：将死锁减⾄最少即可）。　　· 按同⼀顺序访问对象。　　· 避免事务中的⽤户交互。　　· 保持事务简短并处于⼀个批处理中。　　· 使⽤较低的隔离级别。　　· 使⽤基于⾏的隔离级别。 　　- 将 READ_COMMITTED_SNAPSHOT 数据库选项设置为 ON，使得已提交读事务使⽤⾏版本控制。 　　- 使⽤快照隔离。　　· 使⽤绑定连接。　　下⾯我们在的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应⽤扩展事件(xevents)等捕捉死锁)　　创建测试对象code[sql]

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create table testklup

( clskey int not null,

nlskey int not null,

cont1 int not null,

cont2 char(3000)

)

create unique clustered index inx_cls on testklup(clskey)

create unique nonclustered index inx_nlcs on testklup(nlskey) include(cont1)

insert into testklup select 1,1,100,'aaa'

insert into testklup select 2,2,200,'bbb'

insert into testklup select 3,3,300,'ccc'

开启会话1 模拟⾼频update操作----模拟⾼频update操作[sql]

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declare @i int

set @i=100

while 1=1

begin

update testklup set cont1=@i

where clskey=1

set @i=@i+1

end

开启会话2 模拟⾼频select操作----模拟⾼频select操作[sql]

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declare @cont2 char(3000)

while 1=1

begin

select @cont2=cont2 from testklup where nlskey=1

end

此时开启会话2执⾏⼀⼩段时间时我们就可以看到类似错误信息: ⽽在我们开启的跟踪中捕捉到了死锁.

死锁分析:可以看出由于读进程(108)请求写进程(79)持有的X锁被阻塞的同时,写进程(79)⼜申请读进程(108)锁持有的S锁.读执⾏计划图，写执⾏计划图。　　(由于在默认隔离级别下(读提交)读申请S锁只是瞬间过程,读完⽴即释放,不会等待事务完成),所以在并发,执⾏频率不⾼的情形下不易出现.但我们模拟的⾼频情况使得S锁获得频率⾮常⾼,此时就出现了仅仅两个会话,⼀个读,⼀个写就造成了死锁现象.死锁原因:读操作中的键查找造成的额外锁(聚集索引)需求解决⽅案:在了解了死锁产⽣的原因后,解决起来就⽐较简单了.我们可以从以下⼏个⽅⾯⼊⼿.a 消除额外的键查找锁需的锁b 读操作时取消获取锁a.1我们可以创建覆盖索引使select语句中的查询列包含在指定索引中[sql]

01. CREATE NONCLUSTERED INDEX [inx_nlskey_incont2] ON [dbo].[testklup] ([nlskey] ASC) INCLUDE ( [cont2])

a.2 根据查询需求,分步执⾏,通过聚集索引获取查询列,避免键查找.'[sql]

01. declare @cont2 char(3000) declare @clskey intwhile 1=1 begin select @clskey=clskey

b 通过改变隔离级别,使⽤乐观并发模式,读操作时源⾏⽆需锁

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declare @cont2 char(3000)

while 1=1

begin

select @cont2=cont2 from testklup with(nolock) where nlskey=1

end

　　结束语.我们在解决问题时,最好弄清问题的本质原因,通过问题点寻找出适合⾃⼰的环境的解决⽅案再实施.

本⽂为转载⽂章，转载原csdn博客为： /ajianchina/article/details/46807131