并发控制的必要性
在银行转账的场景中，如果两个人同时从同一个账户取款，系统没有合理机制来协调操作顺序，就可能出现余额算错的问题。这种多个用户或程序同时访问和修改数据库的情况，在现代应用中极为常见。数据库管理中的并发控制，正是为了解决这类冲突而存在的核心机制。
想象一个电商平台的秒杀活动，成千上万的用户几乎在同一时间点击“下单”。如果没有并发控制，库存数量可能被错误地扣减，导致超卖。数据库必须确保每一笔交易都能准确反映真实状态，不会因为“抢”而混乱。
锁机制：最基本的协调方式
最直观的并发控制方法是加锁。就像图书馆里一本书只能被一个人借走一样，数据库中的某条记录在被某个事务使用时，可以被加上锁，防止其他事务随意改动。
常见的有共享锁和排他锁。共享锁允许其他事务读取但不能修改数据，适合查询操作；排他锁则完全独占，写入数据时必须使用。例如，当一个订单正在更新支付状态时，其他操作就得等一等。
START TRANSACTION;
SELECT * FROM products WHERE id = 1001 FOR UPDATE;
-- 加排他锁，防止其他事务修改该商品
UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE id = 1001;
COMMIT;事务隔离级别的选择
数据库提供了不同的隔离级别，用来平衡数据一致性和系统性能。读未提交（Read Uncommitted）效率最高，但也最容易看到“脏数据”——也就是别人还没提交的修改。读已提交（Read Committed）更安全，只读取已确认的数据，大多数Web应用默认使用这个级别。
可重复读（Repeatable Read）能保证事务期间多次读取结果一致，MySQL的InnoDB引擎通过多版本并发控制（MVCC）实现这一点。而串行化（Serializable）最严格，把并发事务变成排队执行，虽然安全，但性能损耗大，一般只在特殊场景使用。
MVCC：提升并发性能的秘密武器
传统的锁机制容易造成阻塞，影响响应速度。MVCC通过保存数据的多个版本，让读操作不用加锁也能获得一致性视图。比如，一个用户在浏览商品列表时，即使后台正在修改价格，他看到的仍是事务开始时的快照。
这种机制在高并发读写场景下优势明显。PostgreSQL和Oracle都深度依赖MVCC来减少锁竞争，提升吞吐量。每个数据行会记录版本信息，数据库根据事务的时间戳决定该返回哪个版本的数据。
并发控制不是为了限制操作，而是为了让多个操作有序、安全地共存。它藏在系统的底层，却直接影响着用户能否顺利下单、付款、查看信息。设计良好的并发策略，能让数据库在高压下依然稳定运行，像交通信号灯一样，默默维持着数据世界的秩序。