mysql的最大连接数默认是100, 这个数值对于并发连接很多的数据库应用是远远不够的，当连接请求大于默认连接数后，就会出现无法连接数据库的错误，因此我们需要把它适当调大一些。
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调节方法为：
1.linux服务器中：改my.cnf中的值就行了
2.Windows服务器中（我用的）:
在文件“my.ini”中找到段 [mysqld],在其中添加一行
max_connections=200 ### 200可以更改为想设置成的值.
然后重启"mysql"服务。
/mysqladmin所在路径/mysqladmin -uroot -p variables
输入root数据库账号的密码后可看到
| max_connections | 1000 |
术式之后皆为逻辑，一切皆为需求和实现。希望此文能从需求、现状和解决方式的角度帮大家理解隔离级别。
隔离级别的产生
在串型执行的条件下，数据修改的顺序是固定的、可预期的结果，但是并发执行的情况下，数据的修改是不可预期的，也不固定，为了实现数据修改在并发执行的情况下得到一个固定、可预期的结果，由此产生了隔离级别。
所以隔离级别的作用是用来平衡数据库并发访问与数据一致性的方法。
事务的4种隔离级别
READ UNCOMMITTED 未提交读，可以读取未提交的数据。READ COMMITTED 已提交读，对于锁定读(select with for update 或者 for share)、update 和 delete 语句， InnoDB 仅锁定索引记录，而不锁定它们之间的间隙，因此允许在锁定的记录旁边自由插入新记录。 Gap locking 仅用于外键约束检查和重复键检查。REPEATABLE READ 可重复读，事务中的一致性读取读取的是事务第一次读取所建立的快照。SERIALIZABLE 序列化
在了解了 4 种隔离级别的需求后，在采用锁控制隔离级别的基础上，我们需要了解加锁的对象(数据本身间隙)，以及了解整个数据范围的全集组成。
数据范围全集组成
SQL 语句根据条件判断不需要扫描的数据范围（不加锁）；
SQL 语句根据条件扫描到的可能需要加锁的数据范围；
以单个数据范围为例，数据范围全集包含：（数据范围不一定是连续的值，也可能是间隔的值组成）
1. 数据已经填充了整个数据范围：（被完全填充的数据范围，不存在数据间隙）
整形，对值具有唯一约束条件的数据范围 1～5 ，
已有数据1、2、3、4、5，此时数据范围已被完全填充；
整形，对值具有唯一约束条件的数据范围 1 和 5 ，
已有数据1、5，此时数据范围已被完全填充；
2. 数据填充了部分数据范围：（未被完全填充的数据范围，是存在数据间隙）
整形的数据范围 1～5 ，
已有数据 1、2、3、4、5，但是因为没有唯一约束，
所以数据范围可以继续被 1～5 的数据重复填充；
整形，具有唯一约束条件的数据范围 1～5 ，
已有数据 2，5，此时数据范围未被完全填充，还可以填充 1、3、4 ；
3. 数据范围内没有任何数据（存在间隙）
如下：
整形的数据范围 1～5 ，数据范围内当前没有任何数据。
在了解了数据全集的组成后，我们再来看看事务并发时，会带来的问题。
无控制的并发所带来的问题
并发事务如果不加以控制的话会带来一些问题，主要包括以下几种情况。
1. 范围内已有数据更改导致的：
更新丢失：当多个事务选择了同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，
由于每个事物不知道其他事务的存在，最后的更新就会覆盖其他事务所做的更新；
脏读： 一个事务正在对一条记录做修改，这个事务完成并提交前，这条记录就处于不一致状态。
这时，另外一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，
第二个事务读取了这些“脏”数据，并据此做了进一步的处理，就会产生提交的数据依赖关系。
这种现象就叫“脏读”。
2. 范围内数据量发生了变化导致：
不可重复读：一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，
却发现其读出的数据已经发生了改变，或者某些记录已经被删除了。
这种现象就叫“不可重复读”。
幻读：一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，
却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象称为“幻读”。
可以简单的认为满足条件的数据量变化了。
因为无控制的并发会带来一系列的问题，这些问题会导致无法满足我们所需要的结果。因此我们需要控制并发，以实现我们所期望的结果(隔离级别)。
MySQL 隔离级别的实现
InnoDB 通过加锁的策略来支持这些隔离级别。
行锁包含：
Record Locks
索引记录锁，索引记录锁始终锁定索引记录，即使表中未定义索引，
这种情况下，InnoDB 创建一个隐藏的聚簇索引，并使用该索引进行记录锁定。
Gap Locks
间隙锁是索引记录之间的间隙上的锁，或者对第一条记录之前或者最后一条记录之后的锁。
间隙锁是性能和并发之间权衡的一部分。
对于无间隙的数据范围不需要间隙锁，因为没有间隙。
Next-Key Locks
索引记录上的记录锁和索引记录之前的 gap lock 的组合。
假设索引包含 10、11、13 和 20。
可能的next-key locks包括以下间隔，其中圆括号表示不包含间隔端点，方括号表示包含端点：
(负无穷大, 10] (10, 11] (11, 13] (13, 20] (20, 正无穷大) 对于最后一个间隔，next-key将会锁定索引中最大值的上方，
左右滑动进行查看
"上确界"伪记录的值高于索引中任何实际值。
上确界不是一个真正的索引记录，因此，实际上，这个 next-key 只锁定最大索引值之后的间隙。
基于此，当获取的数据范围中，数据已填充了所有的数据范围，那么此时是不存在间隙的，也就不需要 gap lock。
对于数据范围内存在间隙的，需要根据隔离级别确认是否对间隙加锁。
默认的 REPEATABLE READ 隔离级别，为了保证可重复读，除了对数据本身加锁以外，还需要对数据间隙加锁。
READ COMMITTED 已提交读，不匹配行的记录锁在 MySQL 评估了 where 条件后释放。
对于 update 语句，InnoDB 执行 "semi-consistent" 读取，这样它会将最新提交的版本返回到 MySQL，
以便 MySQL 可以确定该行是否与 update 的 where 条件相匹配。
总结延展：
唯一索引存在唯一约束，所以变更后的数据若违反了唯一约束的原则，则会失败。
当 where 条件使用二级索引筛选数据时，会对二级索引命中的条目和对应的聚簇索引都加锁；所以其他事务变更命中加锁的聚簇索引时，都会等待锁。
行锁的增加是一行一行增加的，所以可能导致并发情况下死锁的发生。
例如，
在 session A 对符合条件的某聚簇索引加锁时，可能 session B 已持有该聚簇索引的 Record Locks，而 session B 正在等待 session A 已持有的某聚簇索引的 Record Locks。
session A 和 session B 是通过两个不相干的二级索引定位到的聚簇索引。
session A 通过索引 idA，session B通过索引 idB 。
当 where 条件获取的数据无间隙时，无论隔离级别为 rc 或 rr，都不会存在间隙锁。
比如通过唯一索引获取到了已完全填充的数据范围，此时不需要间隙锁。
间隙锁的目的在于阻止数据插入间隙，所以无论是通过 insert 或 update 变更导致的间隙内数据的存在，都会被阻止。
rc 隔离级别模式下，查询和索引扫描将禁用 gap locking，此时 gap locking 仅用于外键约束检查和重复键检查（主要是唯一性检查）。
rr 模式下，为了防止幻读，会加上 Gap Locks。
事务中，SQL 开始则加锁，事务结束才释放锁。
就锁类型而言，应该有优化锁，锁升级等，例如rr模式未使用索引查询的情况下，是否可以直接升级为表锁。
就锁的应用场景而言，在回放场景中，如果确定事务可并发，则可以考虑不加锁，加快回放速度。
锁只是并发控制的一种粒度，只是一个很小的部分：
从不同场景下是否需要控制并发，(已知无交集且有序的数据的变更，MySQL 的 MTS 相同前置事务的多事务并发回放)
并发控制的粒度，(锁是一种逻辑粒度，可能还存在物理层和其他逻辑粒度或方式)
相同粒度下的优化，(锁本身存在优化，如IX、IS类型的优化锁)
粒度加载的安全性能(如获取行锁前，先获取页锁，页锁在执行获取行锁操作后即释放，无论是否获取成功)等多个层次去思考并发这玩意。
乐观锁与悲观锁不同的是，它是一种逻辑上的锁，而不需要数据库提供锁机制来支持
当数据很重要，回滚或重试一次需要很大的开销时，需要保证操作的ACID性质，此时应该采用悲观锁
而当数据对即时的一致性要求不高，重试一次不太影响整体性能时，可以采用乐观锁来保证最终一致性，同时有利于提高并发性
通常，乐观锁采用版本号/时间戳的形式实现：给数据额外增加一个版本号字段进行控制；更新时，若提交的数据所带的版本号与当前记录的版本号一致，则允许变更执行并更新版本号；若不一致，则意味着产生冲突，根据业务需求直接丢弃并返回失败，或者尝试合并
在MySQL的实践中，常见的一种使用乐观锁的方法，是在需要使用乐观锁的表中，新增一个version字段
例如：
create table product_amount (
id int not null primary key auto_increment,
product_name varchar(64) not null,
selling_amount int not null,
storing_amount int not null,
version int not null
);
当需要更新销售中的商品数量（selling_amount）时，使用如下的SQL语句：
update product_amount set selling_amount = #{selling_amount}, version = #{new_version} where id=#{id} and version = #{old_version};
若该语句返回1，则表示更新成功；若返回0，则表示前后的version不一致，产生冲突，更新失败
对于更新仓库中的商品数据（storing_amount）时，也是同理
不过，这样为每行记录都统一设置一个version字段的乐观锁方式，存在一个问题：上例中，如果同时需要单独对selling_amount及storing_amount进行update（两条SQL语句分别单独执行），那么后执行的一条会因为先执行的一条更新了version字段而失败，而这种失败显然是没有必要的，白白浪费了开销
一种比较好的方式是为每个需要乐观锁的字段单独设置版本号，例如对上例的改造：
create table product_amount (
id int not null primary key auto_increment,
product_name varchar(64) not null,
selling_amount int not null,
selling_version int not null,
storing_amount int not null,
storing_version int not null
);
selling_amount和storing_amount分别拥有自己的乐观锁版本号（selling_version和storing_version），更新时分别只关注自己的版本号，这样就不会因为版本号被其它字段修改而失败，提高了并发性
关于mysql中的乐观锁和悲观锁面试的时候被问到的概率还是比较大的。
mysql的悲观锁：
其实理解起来非常简单，当数据被外界修改持保守态度，包括自身系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制，但是也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在自身系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据。
来点实际的，当我们使用悲观锁的时候我们首先必须关闭mysql数据库的自动提交属性，因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。
关闭命令为：set autocommit=0;
悲观锁可以使用select…for update实现，在执行的时候会锁定数据，虽然会锁定数据，但是不影响其他事务的普通查询使用。此处说普通查询就是平时我们用的：select * from table 语句。在我们使用悲观锁的时候事务中的语句例如：
//开始事务
begin;/begin work;/start transaction; (三选一)
//查询信息
select * from order where id=1 for update;
//修改信息
update order set name='names';
//提交事务
commit;/commit work;(二选一)
此处的查询语句for update关键字，在事务中只有SELECT ... FOR UPDATE 或LOCK IN SHARE MODE 同一条数据时会等待其它事务结束后才执行，一般的SELECT查询则不受影响。
执行事务时关键字select…for update会锁定数据，防止其他事务更改数据。但是锁定数据也是有规则的。
查询条件与锁定范围：
1、具体的主键值为查询条件
比如查询条件为主键ID=1等等，如果此条数据存在，则锁定当前行数据，如果不存在，则不锁定。
2、不具体的主键值为查询条件
比如查询条件为主键ID1等等，此时会锁定整张数据表。
3、查询条件中无主键
会锁定整张数据表。
4、如果查询条件中使用了索引为查询条件
明确指定索引并且查到，则锁定整条数据。如果找不到指定索引数据，则不加锁。
悲观锁的确保了数据的安全性，在数据被操作的时候锁定数据不被访问，但是这样会带来很大的性能问题。因此悲观锁在实际开发中使用是相对比较少的。
mysql的乐观锁：
相对悲观锁而言，乐观锁假设数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。
一般来说，实现乐观锁的方法是在数据表中增加一个version字段，每当数据更新的时候这个字段执行加1操作。这样当数据更改的时候，另外一个事务访问此条数据进行更改的话就会操作失败，从而避免了并发操作错误。当然，还可以将version字段改为时间戳，不过原理都是一样的。
例如有表student，字段：
id,name,version
1 a 1
当事务一进行更新操作：update student set name='ygz' where id = #{id} and version = #{version};
此时操作完后数据会变为id = 1,name = ygz,version = 2，当另外一个事务二同样执行更新操作的时候，却发现version != 1，此时事务二就会操作失败，从而保证了数据的正确性。
悲观锁和乐观锁都是要根据具体业务来选择使用，本文仅作简单介绍。
