PyTorch-CUDA-v2.7镜像中接入外部API扩展模型能力
2025/12/30 0:59:54
凌晨两点，一个支付系统忽然发出报警，交易量迅速下降，日志当中有一行，显眼的字闪烁着Deadlock found when trying to get lock。
所有人都发懵了：没修改代码、没发布版本，怎么忽然全都停滞住了？
真正扛住高并发的，不是代码，而是对锁的理解。
锁定机制，就好像数据库里的交通警察，要是指挥得宜，所有的请求就会像风一样顺畅，要是指挥不好，就会堵成一片。很多人已经写了好几年SQL，却一直被死锁阻碍着。
今天，我们就来一次“升维理解”：从底层讲清MySQL锁机制——行锁、表锁、间隙锁，再把死锁问题掰开揉碎告诉你。
读完这篇，你不但可以看懂死锁日志，还可以在实际操作中优化事务设计，让系统在高并发情况下也能安安稳稳的。
并发访问下的混乱与秩序
程序员都知道：数据库不是单人游戏，而是百人抢答。
当好几个事务一块儿操作同一张表的时候，如果没有人指挥，那结果肯定是杂乱无章的。
想象一下，两个人同时给同一个账号转账：
A读到余额100元→扣了50元
B也读到余额100元→扣了80元
结果呢？账户只剩-30元。
这时候，锁就是你系统的“交通灯”。
它能确保同一时刻，仅有一个事务会对同一条数据进行修改，这便是一致性的根基。
当你碰到UPDATE操作卡住、SQL执行老半天没反应的时候，大多不是数据库出问题了，而是有一把锁在那儿等着。
不同锁的“颗粒度”决定性能
锁有多种，有人说表