MYSQL中锁的各种模式与类型

发表于 3年以前  | 总阅读数:404 次

在日常开发工作中,我们几乎需要天天与数据库打交道,作为一名只会CRUD的SQL BOY,除了每天用mybatis-generator自动生成DAO层代码之外,我们几乎不用去care数据库中如何处理并发请求,但是突然某一天MYSQL数据库告警了,出现了死锁,我们的内心慌的一匹,不禁想问:这不就是个普通查询吗,咋还锁起来了?

为了避免慌乱的表情被主管捕捉到,我们需要提前了解一下数据库中到底有哪些锁。

在MySQL中,其实将锁分成了两类:锁类型(lock_type)和锁模式(lock_mode)。

锁类型描述的锁的粒度,也就是把锁具体加在什么地方;而锁模式描述的是到底加的是什么锁,是读锁还是写锁。锁模式通常和锁类型结合使用。

按锁的模式分

▐ 读锁

读锁,又叫共享锁/S锁/share locks。

读锁是某个事务(比如事务A)在进行读取操作(比如读一张表或者读取某一行)时创建出来的锁,其他的事务可以并发地读取这些数据(被加了锁的),但是不能修改这些数据(除非持有锁的用户已经释放锁)。

事务A对数据加上读锁之后,其他事务依然可以对其添加读锁(共享),但是不能添加写锁。

  • 在记录上加读锁

InnoDB支持表锁和行锁,在行(也就是记录)上加锁,并不是锁住该条记录,而是在记录对应的索引上加锁。如果where条件中不走索引,则会对所有的记录加锁。

显式加锁语句为:

select * from {tableName} where {condition} lock in share mode;

注意:这里所说的读,是指当前读,快照读是无需加锁的。普通select读一般都是快照读,除了select...lock in share mode这样的显式加锁语句下会变成当前读,在InnoDB引擎的serializable级别下,普通select读也会变成快照读。

另外需要注意,对于行锁的加锁过程分析,要根据事务隔离级别、是否使用索引(哪种类型的索引)、记录是否存在等因素结合分析,才能判断在哪里加上了锁。

innodb引擎中的加读锁的几种情形

  1. 普通查询在隔离级别为 serializable 会给记录加S锁。但这也取决于场景:非事务读(auto-commit)在 Serializable 隔离级别下,无需加锁; Serializable隔离级别时: a . 如果查询条件为唯一索引且是唯一等值查询时:是在该条记录上加S锁; b . 非唯一条件查询(查询会扫描到多条记录时):记录本身+记录的间隙(需要具体分析间隙的范围),加S锁;

2 . select … in share mode,会给记录加S锁,但是根据隔离级别的不同,加锁的行为有所不同: RC隔离级别:是在记录上加S锁。RR/Serializable隔离级别: a . 如果查询条件为唯一索引且是唯一等值查询时:是在该条记录上加S锁; b . 非唯一条件查询(查询会扫描到多条记录时):记录本身+记录的间隙(需要具体分析间隙的范围),加S锁;

3 . 通常insert操作是不加锁的,但如果在插入或更新记录时,检查到 duplicate key(或者有一个被标记删除的duplicate key),对于普通的insert/update,会加S锁,而对于类似replace into或者insert … on duplicate 这样的SQL语句加的是X锁。 4 . insert … select 插入数据时,会对 select 的表上扫描到的数据加S锁; 5 . 外键检查:当我们删除一条父表上的记录时,需要去检查是否有引用约束,这时候会扫描子表上对应的记录,并加上S锁。

  • 在表上加读锁

表锁由 MySQL服务器实现,无论存储引擎是什么,都可以使用表锁。一般在执行 DDL 语句时,譬如 ALTER TABLE 时就会对整个表进行加锁。在执行 SQL 语句时,也可以明确对某个表加锁。

给表显式加锁语句为:

#加表读锁
lock table {tableName} read;

#释放表锁
unlock tables;

#查看表锁
show open table;

在使用MYISAM引擎时,通常我们不需要手动加锁,因为MYISAM引擎会针对我们的sql语句自动进行加锁,整个过程不需要用户干预:'

  1. 查询语句(select):会自动给涉及的表加读锁;
  2. 更新语句(update、delete、insert):会自动给涉及的表加写锁。

▐ 写 锁

写锁,排他锁/X锁/exclusive locks。写锁的阻塞性比读锁要严格的多,一个事务对数据添加写锁之后,其他的事务对该数据,既不能读取也不能更改。

与读锁加锁的范围相同,写锁既可以加在记录上,也可以加在表上。

  • 在记录上加写锁

在记录上加写锁,引擎需要使用InnoDB。

通常普通的select语句是不会加锁的(隔离级别为Serializable除外),想要在查询时添加排他锁需要使用以下语句:

查询时加写锁:

select * from {tableName} where {condition} for update;

与加读锁相同,写锁也是加在索引上的。

更新时加写锁:

insert/update/delete语句,会自动在该条记录上加上排他锁;
  • 在表上加写锁

显式给表加写锁的语句为:

#加表写锁
lock table {tableName} write;

#释放表读锁
unlock tables;

当引擎选择myisam时,insert/update/delete语句,会自动给该表加上排他锁。

读写锁兼容性:

  1. 读锁是共享的,它不会阻塞其他读锁,但会阻塞其他的写锁;
  2. 写锁是排他的,它会阻塞其他读锁和写锁;
  3. 总结:读读不互斥,读写互斥,写写互斥

▐ 意向 锁

意向锁是一种不与行级锁冲突的表级锁,表示表中的记录所需要的锁(S锁或X锁)的类型(其实就是告诉你,这张表中已经存在了行锁(行锁的类型),所以叫意向锁)。InnoDB支持多种粒度的锁,允许行级锁和表级锁的共存。

意向锁分为:

  1. 意向共享锁(IS锁):IS锁表示当前事务意图在表中的行上设置共享锁

下面语句执行时会首先获取IS锁,因为这个操作在获取S锁:获取S锁:select ... lock in share mode 2. 意向排它锁(IX锁):IX锁表示当前事务意图在表中的行上设置排它锁

下面语句执行时会首先获取IX锁,因为这个操作在获取X锁:获取X锁:select ... for update

事务要获取某个表上的S锁和X锁之前,必须先分别获取对应的IS锁和IX锁。

意向锁有什么作用呢:

如果另一个事务试图在该表级别的共享锁或排它锁,则受到由第一个事务控制的表级别意向锁的阻塞。第二个事务在锁定该表前不必检查各个页或行锁,而只需检查表上的意向锁。

示例:表test_user

事务A 事务B 事务C
begin; begin; begin;
SELECT * FROM test_user WHERE id = 28 FOR UPDATE;
(获取该行的X锁)
. . .
. . .
LOCK TABLE test_user READ;
(尝试获取表上的读锁) SELECT * FROM test_user WHERE
id = 31 FOR UPDATE;
(尝试获取另行上的X锁) . .

事务 A 获取了某一行的排他锁,并未提交; 事务 B 想要获取 test_user 表的表共享锁;

因为共享锁与排他锁互斥,所以事务 B 在试图对 test_user 表加共享锁的时候,必须保证:

  1. 当前没有其他事务持有 users 表的排他锁(表排他锁)。
  2. 当前没有其他事务持有 users 表中任意一行的排他锁(行排他锁)。

为了检测是否满足第二个条件,事务 B 必须在确保 test_user表不存在任何排他锁的前提下,去检测表中的每一行是否存在排他锁。很明显这是一个效率很差的做法,但是有了意向锁之后,情况就不一样了:

因为此时事务A获取了两把锁:users 表上的意向排他锁与 id 为 28 的数据行上的排他锁。

事务 B 想要获取 test_user 表的共享锁:

事务 B 只需要检测事务 A 是否持有 test_user 表的意向排他锁,就可以得知事务 A 必然持有该表中某些数据行的排他锁,那么事务 B 对 test_users 表的加锁请求就会被排斥(阻塞),从而无需去检测表中的每一行数据是否存在排他锁。

事务 C 也想获取 users 表中某一行的排他锁:

  1. 事务 C 检测到事务 A 持有 test_user 表的意向排他锁;
  2. 意向锁之间并不互斥,所以事务 C 获取到了 test_user 表的意向排他锁;
  3. 因为id 为 31 的数据行上不存在任何排他锁,最终事务 C 成功获取到了该数据行上的排他锁。

意向锁与意向锁之间是不互斥的,但是意向锁与其他表锁之间存在一定的兼容互斥,具体如下:

  1. 意向锁之间的兼容互斥性:
表意向共享锁(IS) 表意向排他锁(IX)
表意向共享锁(IS) 兼容 兼容
表意向排他锁(IX) 兼容 兼容

2 . 意向锁与普通的排他 / 共享锁互斥性:

表意向共享锁(IS) 表意向排他锁(IX)
表共享锁(S) 兼容 互斥
表排他锁(X) 互斥 互斥

▐ 自增 锁

我们在设计表结构的时候,通常会把主键设置成自增长(思考一下为什么?)。

在InnoDB存储引擎中,针对每个自增长的字段都设置了一个自增长的计数器。我们可以执行下面的语句来得到这个计数器的当前值:

select max(自增长列) from table;

当我们进行插入操作的时候,该操作会根据这个自增长的计数器的当前值进行+1操作,并赋予自增长的列,这个操作我们称之为auto-inc Locking,也就是自增长锁,这种锁其实采用的是特殊的表锁机制,如果insert操作出现在一个事务中,这个锁是在insert操作完成之后立即释放,而不是等待事务提交。

按锁的类型分

▐ 全局 锁

所谓全局锁,其实就是给整个数据库实例加锁。

数据库实例与数据库是有所区别的:

  1. 数据库,就是保存数据的仓库,具体到mysql中,数据库其实是一系列数据文件集合(也就是我们通常所说的database,比如创建数据库语句就是 create database...)。
  2. 数据库实例,是指访问数据库的应用程序,在Mysql中,就是mysqld进程了。
  3. 简单来理解,数据库实例中包含了你创建的各种数据库。

如果给数据库实例加全局锁会导致整个库处于只读状态(这是非常危险的)。

一般来说,全局锁的典型使用场景是用于全库备份,即把数据库中所有的表都select出来。但是要注意,让整个库都处于只读状态,会导致一些严重的问题:

  1. 在主库上加全局锁,在加锁期间,不能执行任何更新操作,业务基本上很多功能都不可用了;
  2. 在从库上加全局锁,在加锁期间,不能执行主从同步,会导致主从同步延迟。

全局锁的加锁语句是:

Flush tables with read lock

解除全局锁的方法是:

  1. 断开执行全局锁的session即可;
  2. 执行解锁sql语句:unlock tables;

如果需要个数据库备份的话,可以使用官方自带的逻辑备份工具mysqldump。

既然已经有了dump工具,为什么还需要 FTWRL 呢?一致性读是好,但前提是引擎要支持这个隔离级别。比如,MyISAM 这种不支持事务的引擎。这时,我们就需要使用 FTWRL 命令了。

FTWRL 前有读写的话,FTWRL 都会等待读写执行完毕后才执行。

FTWRL 执行的时候要刷脏页的数据到磁盘,因为要保持数据的一致性 ,所以执行FTWRL时候是所有事务都提交完毕的时候。

全局锁的实现还是依赖于元数据锁的。

▐ 元数据 锁

元数据锁(MetaData Lock),也叫MDL锁,是用来保护元数据信息,系统级的锁无法主动控制。在MySQL5.5版本,开始引入MDL锁,主要是为了在并发环境下对DDL、DML同时操作下保持元数据的一致性。比如下面这种情况:

隔离级别:RR

事务1 事务2
begin;#开始事务
select * from t_user where id = 1 begin;
drop table t_user
select * from t_user where id = 1 .

如果没有元数据锁的保护,那么事务2可以直接执行DDL操作,导致事务1出错。MYSQL5.5版本的时候加入 MDL 锁,是为了保护这种情况的发生。由于事务1开启了查询,那么获得了元数据锁,锁的模式为MDL读锁,事务2要执行DDL,则需获得 MDL 写锁,由于读写锁互斥,所以事务2需要等待事务1释放掉读锁才能执行。

  1. 对表中的记录进行增删改查(DML操作)的时候,自动加MDL读锁;
  2. 对表的结构(DDL操作)进行修改的时候,自动加MDL写锁。
  • MDL锁的粒度

MDL锁是Mysql服务器层面中实现的,而不是在存储引擎插件中实现。按照锁定的范围,MDL锁可以分为以下几类:

属性 含义 锁定的是范围or对象 加锁语句
GLOBAL 全局锁 锁定的是范围or对象 加锁语句
COMMIT 提交保护锁 范围:所有的数据库 FLUSH TABLES WITH READ LOCK
SCHEMA 库锁 范围:
TABLE 表锁 对象
FUNCTION 函数锁 对象
PROCEDURE 存储过程锁 对象
TRIGGER 触发器锁 对象
EVENT 事件锁 对象 .
  • MDL锁的模式

锁模式 对应SQL语句
MDL_INTENTION_EXCLUSIVE GLOBAL对象、SCHEMA对象操作会加此锁
MDL_SHARED FLUSH TABLES WITH READ LOCK
MDL_SHARED_HIGH_PRIO 仅对MyISAM存储引擎有效
MDL_SHARED_READ SELECT查询
MDL_SHARED_WRITE DML语句
MDL_SHARED_WRITE_LOW_PRIO 仅对MyISAM存储引擎有效
MDL_SHARED_UPGRADABLE ALTER TABL
MDL_SHARED_READ_ONLY LOCK xxx READ
MDL_SHARED_NO_WRITE FLUSH TABLES xxx,yyy,zzz READ
MDL_SHARED_NO_READ_WRITE FLUSH TABLE xxx WRITE
MDL_EXCLUSIVE ALTER TABLE xxx PARTITION BY …

▐ 页级 锁

MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快,但冲突多,行级冲突少,但速度慢。所以取了折衷的页级,一次锁定相邻的一组记录。不同的存储引擎支持不同的锁机制。根据不同的存储引擎,MySQL中锁的特性可以大致归纳如下:

行锁 表锁 页锁
MYISAM 支持
InnoDB 支持 支持
BDB 支持 支持

页级锁是MySQL中比较独特的一种锁定级别,应用于BDB引擎,并发度一般,页级锁定的特点是锁定颗粒度介于行级锁定与表级锁之间,所以获取锁定所需要的资源开销,以及所能提供的并发处理能力也同样是介于上面二者之间。另外,页级锁定和行级锁定一样,会发生死锁。 锁定粒度大小比较:表级锁 > 页级锁 > 行级锁

▐ 表 级 锁

表锁在上文我们已经介绍过,相比于行锁的细粒度加锁,表锁是对整张表加锁。由于是对整张表加锁,就没有行锁的加锁方式那么复杂,所以加锁比行锁快,而且不会出现死锁的情况(因为事务是一次性获取想要加的表表锁),但是表锁也存在一些问题:锁的范围过大,在并发比较高的情况下,会导致抢锁的冲突概率变高,这样并发性能就大打折扣了。

  • 表锁的加锁方式

引擎选择MYISAM时

MYISAM引擎只支持表锁,不支持行锁。

手动添加表级锁的语句如下:

加表读锁:lock table {tableName} read;

2、加表写锁:lock table {tableName} write;

3、释放表锁:unlock tables;或者客户端断开连接也也会自动释放锁

在使用MYISAM引擎时,通常我们不需要手动加锁,因为MYISAM引擎会针对我们的sql语句自动进行加锁,整个过程不需要用户干预:

  1. 查询语句(select):会自动给涉及的表加读锁;
  2. 更新语句(update、delete、insert):会自动给涉及的表加写锁

引擎选择InnoDB时

InnoDB引擎同时支持行级锁和表级锁,默认为行级锁。

给InnoDB引擎的表手动加锁,也同样使用 lock table {tableName} read/write 语句进行读/写锁的添加。

除此之外,innodb还支持一种表级锁:意向锁(上文已经介绍过)。

总的来说,InnoDB引擎的表级锁包含五种锁模式:

  1. LOCK_IS:表意向读锁
  2. LOCK_IX:表意向写锁
  3. LOCK_S:表读锁
  4. LOCK_X:表写锁
  5. LOCK_AUTO_INC:自增锁

▐ 行 级 锁

在编写业务代码的过程中,我们接触最多的就是行级锁了(表级锁由于性能问题,一般不推荐使用)。相比于表级锁,行级锁具有明显的性能优势:

  1. 冲突少:多线程中访问不同的记录时只存在少量锁定冲突;
  2. 锁的粒度小:可以长时间锁定单一的行,对其他的行没有影响,所以并发度是最高的;

但是使用行锁时,一旦稍不注意,是非常容易出现死锁的(表锁就不存在死锁现象),所以使用行锁需要注意加锁的顺序和锁定的范围。

InnoDB的行锁是通过对索引项加锁实现的,这表示只有通过索引查询记录时才会使用行锁,如果不走索引查询数据将使用表锁,则性能会大打折扣。

需要记住:行锁也叫记录锁,记录锁都是加在索引上的。

  1. where条件指定的是主键索引:则在主键索引上加锁;
  2. wehre条件指定的是二级索引:记录锁不仅会加在这个二级索引上,还会加在这个二级索引所对应的聚簇索引上;
  3. where条件如果无法走索引:MySQL会给整张表所有数据行加记录锁,存储引擎层将所有记录返回由MySQL服务端进行过滤。

行级锁的几种类型:

  • 记录锁:LOCK_REC_NOT_GAP(只锁记录)

记录锁是最简单的行锁。比如在RR隔离级别时,执行 select * from t_user where id = 1 for update 语句时,实际上是对 id = 1 (这里id为主键)这条记录上锁(锁加在聚簇索引上)。

记录锁永远都是加在索引上的,就算一个表没有建索引,数据库也会隐式的创建一个索引。如果 WHERE 条件中指定的列是个二级索引,那么记录锁不仅会加在这个二级索引上,还会加在这个二级索引所对应的聚簇索引上。

注意,如果 SQL 语句无法使用索引时会走主索引实现全表扫描,这个时候 MySQL 会给整张表的所有数据行加记录锁。

如果一个 WHERE 条件无法通过索引快速过滤,存储引擎层面就会将所有记录加锁后返回,再由 MySQL Server 层进行过滤。在没有索引时,不仅会消耗大量的锁资源,增加数据库的开销,而且极大的降低了数据库的并发性能,所以说,更新操作一定要记得走索引(因为更新操作会加X锁)。

  • 间隙锁:LOCK_GAP(只锁间隙)

间隙锁是一种区间锁。锁加在不存在的空闲空间上,或者两个索引记录之间,或者第一个索引记录,或者最后一个索引之后的空间,用来表示只锁住一段范围(一般在进行范围查询时且隔离级别在RR或Serializable隔时)。

一般在RR隔离级别下会使用到GAP锁。使用GAP锁,主要是为了防止幻读产生,在被GAP锁锁住的区间,不允许插入数据或者更新数据。

间隙锁的产生条件:innodb的隔离级别为 Repeatable Read 或者 Serializable。

间隙锁的作用范围说明:

隔离级别:RR

以Student表作为样例数据,id为主键,stu_code为学生编号,添加普通索引。

间隙锁区域定义:

  1. 根据检索条件向左寻找最靠近的值A,作为左区间,向右寻找最靠近的值B,作为右区间,间隙锁为(A,B)
  2. 向左找不到最近的值A,也是就无穷小,作为左区间,向右寻找最靠近的值B,作为右区间,间隙锁为(无穷小,B)
  3. 向左找到最近的值A,作为左区间,向右寻找不到最近的值B,也就是无穷大,作为右区间,间隙锁为(A,无穷大)

区间(A,B)示例:

事务1: select * from student where stu_code = 4 for update 事务2: insert into student vaues(2, 2, 'A'); insert into student values(4, 5, 'B');

根据事务1的sql语句分析,间隙锁的范围是:stu_code = 4记录是存在的,所以左区间为最近的索引值为stu_code = 3,右区间为最近的索引值为stu_code =7,所以间隙范围为:(3,7),因此事务2的两个insert 语句,一个在范围外,一个在范围内,在范围外的能插入,而范围内的则阻塞,所以(2,2, 'A')能插入成功;(4,5, 'B')插入阻塞。

区间(无穷小,B)示例:

事务1: select * from student where stu_code = 1 for update 事务2: insert into student vaues(2, 0, 'c'); insert into student vaues(2, 2, 'r'); insert into student vaues(5, 2, 'o');

根据事务1的sql语句分析,间隙锁的范围是:stu_code = 1 是存在的,左边最近没有记录,所以是左边的无穷小,右边最近的索引值为 stu_code = 3,所以间隙锁范围为:(无穷小,3)。所以事务2的第一个和第二个insert sql语句执行被阻塞,是在间隙锁范围内的。第三个insert sql语句能执行成功,不在间隙锁范围内。

区间(A,无穷大)示例:

事务1: select * from student where stu_code = 7 for update 事务2: insert into student vaues(2, 2, 'm'); insert into student vaues(20, 22, 'j');

根据事务1的sql语句分析,间隙锁的范围是:stu_code = 7 是存在的,左边最近的索引值为 stu_code = 4,而右边是没有索引值的,所以间隙锁的范围为:(4,无穷大),第一个inset语句能执行成功,不在间隙范围内;第二个insert语句执行被阻塞,是在间隙锁范围内的。

如果查询语句在数据库中没有记录,那该怎么锁呢?

以上是查询是有记录的,如果查询语句在数据库中没有记录,那该怎么锁呢?咱们继续往下:

事务1: update student set stu_name = '000' where stu_code = 10 事务2: insert into student vaues(2, 2, 'm'); insert into student vaues(20, 22, 'j');

根据上面的执行语句是找不到记录的,向左取最近的记录(10,7,‘小明’)作为左区间,即间隙锁的范围是:(7, 无穷大),第一个insert语句不在区间范围内,能执行成功;第二个insert执行语句在区间内被阻塞,执行失败。如果事务1的where 条件是大于10,也是向左找最近的记录值作为左区间,所以间隙锁的范围也是:(7, 无穷大)

总结:间隙锁产生的条件

RR/Serializable隔离级别下:Select ... Where...For Update 时:

  1. 只使用唯一索引查询,并且只锁定一条记录时,InnoDB会使用行锁。
  2. 只使用唯一索引查询,但是检索条件是范围检索,或者是唯一检索然而检索结果不存在(试图锁住不存在的数据)时,会产生 Next-Key Lock。
  3. 使用普通索引检索时,不管是何种查询,只要加锁,都会产生间隙锁。
  4. 同时使用唯一索引和普通索引时,由于数据行是优先根据普通索引排序,再根据唯一索引排序,所以也会产生间隙锁。
  • 下一键锁:LOCK_ORDINARY,也称Next-Key Lock

Next-Key锁是 record lock + gap lock 的组合。和间隙锁一样,在 RC 隔离级别下没有 Next-key 锁(除非通过修改配置强制开启),只有 RR/Serializable隔离级别才有。

MySQL InnoDB工作在可重复读隔离级别(RR)下,并且会以Next-Key Lock的方式对数据行进行加锁,这样可以有效防止幻读的发生。Next-Key Lock是行锁和间隙锁的组合,当InnoDB扫描索引记录的时候,会首先对索引记录加上行锁(Record Lock),再对索引记录两边的间隙加上间隙锁(Gap Lock)。加上间隙锁之后,其他事务就不能在这个间隙修改或者插入记录。

当查询的索引含有唯一属性(唯一索引,主键索引)时,Innodb存储引擎会对next-key lock进行优化,将其降为record lock,即仅锁住索引本身,而不是范围。

  • 插入意向锁:LOCK_INSERT_INTENSION

插入意向锁,插入记录时使用,是一种特殊的间隙锁。这个锁表示插入的意向,只有在执行insert语句的时候才会有这个锁。

假设有索引记录的值分别是id = 1和id = 5(1到5之间没有记录),单独的事务分别尝试插入id = 2和 id = 3,在获得插入行的排它锁之前,每个事务都是用插入意图锁来锁定1和5之间的空间,但是不会相互阻塞。因为插入意向锁之间是不会冲突的。

插入意向锁会跟间隙锁或者Next-Key锁冲突:间隙锁的作用是锁住区间防止其他事务插入数据导致幻读。

在上面的场景中,假设提前有事务A获取了id 在(1,5)区间的间隙锁,那么事务B尝试插入 id = 2时,会先尝试获取插入意向锁,但是由于插入意向锁和间隙锁冲突,导致插入失败,也就避免了幻读产生。

结语

MYSQL的锁机制非常复杂,在实际的开发工作中,对于隔离级别的设置都需要非常谨慎,比如RR级别会比RC级别多出一个间隙锁,这就可能导致严重的性能问题。本文从锁的模式和锁的范围对MYSQL锁的分类进行了简单介绍,希望我们在面向数据库开发的过程中,能够仔细分析研究我们的SQL语句是否合理(尤其需要注意是否会产生死锁等问题)!

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文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/uK75yD-ZK0ynM_eSgHs0Iw

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据报道,马斯克旗下社交平台𝕏(推特)日前调整了隐私政策,允许 𝕏 使用用户发布的信息来训练其人工智能(AI)模型。新的隐私政策将于 9 月 29 日生效。新政策规定,𝕏可能会使用所收集到的平台信息和公开可用的信息,来帮助训练 𝕏 的机器学习或人工智能模型。

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荣耀CEO谈华为手机回归:替老同事们高兴,对行业也是好事

9月2日,荣耀CEO赵明在采访中谈及华为手机回归时表示,替老同事们高兴,觉得手机行业,由于华为的回归,让竞争充满了更多的可能性和更多的魅力,对行业来说也是件好事。

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AI操控无人机能力超越人类冠军

《自然》30日发表的一篇论文报道了一个名为Swift的人工智能(AI)系统,该系统驾驶无人机的能力可在真实世界中一对一冠军赛里战胜人类对手。

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AI生成的蘑菇科普书存在可致命错误

近日,非营利组织纽约真菌学会(NYMS)发出警告,表示亚马逊为代表的电商平台上,充斥着各种AI生成的蘑菇觅食科普书籍,其中存在诸多错误。

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社交媒体平台𝕏计划收集用户生物识别数据与工作教育经历

社交媒体平台𝕏(原推特)新隐私政策提到:“在您同意的情况下,我们可能出于安全、安保和身份识别目的收集和使用您的生物识别信息。”

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国产扫地机器人热销欧洲,国产割草机器人抢占欧洲草坪

2023年德国柏林消费电子展上,各大企业都带来了最新的理念和产品,而高端化、本土化的中国产品正在不断吸引欧洲等国际市场的目光。

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罗永浩吐槽iPhone15和14不会有区别,除了序列号变了

罗永浩日前在直播中吐槽苹果即将推出的 iPhone 新品,具体内容为:“以我对我‘子公司’的了解,我认为 iPhone 15 跟 iPhone 14 不会有什么区别的,除了序(列)号变了,这个‘不要脸’的东西,这个‘臭厨子’。

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