map 解析之 key 的定位核心流程

普通锁

InnoDB 实现了标准行级锁，而行级锁有两种类型：

• 共享锁(shared lock，以下将会简称为 S 锁)：意在共享。也就是允许多个事务共同持有一个记录的共享锁，该锁主要用于读取操作。
• 排他锁(exclusive lock，以下将会简称为 X 锁)：意在排斥。只能允许一个事务持有一个记录的排他锁，该锁主要用于更新和删除操作。

如果你有了解过 Java 中的 JUC 包，那么你就会发现这有点像 JUC 中的读写锁 ReentrantReadWriteLock。它们的目的都是为了提高读取操作的并发性。

如果有一个事务 T1 持有行 r 的 S 锁，并且同时有另一个事务 T2 想要获取行 r 中的锁，T2 获取不同的锁将会有如下的情况发生：

• 假如 T2 想要获取行 r 的 S 锁，那么 T2 将会立刻得到该锁。
• 假如 T2 想要获取行 r 的 X 锁，那么 T2 则会被阻塞，直到 T1 释放了行 r 的 S 锁。

如果有一个事务 T1 持有性 r 的 X 锁，并且同时有另一个事务 T2 想要获取行 r 中的锁，不管 T2 获取什么锁都会被阻塞。

X 锁与 S 锁的兼容性如下图所示：


 

前言

MySQL 作为使用范围最广的开源关系型数据库，是每个后端开发人员都绕不开的一道坎。我在上一篇文章中也写了关于 MySQL 中的 MVCC 的细节及各个隔离级别如何使用 MVCC，有兴趣的可以查看。

这一篇文章则是跟 MySQL 中的锁有关，锁是在并发程序中最经常使用的手段之一，但是锁的滥用也会给程序的性能带来极大的负担。而我们平时使用 MySQL 做增删改查操作的时候，感觉不到我们有在使用锁，实际上是因为 MySQL 已经为我们使用了相关的锁。如果你想知道我们平时使用的 SQL 语句都使用了哪些锁?都是怎么加锁的?这些锁的作用是什么?那么可以继续往下看。


 

(2) 风险评估：一般通过事件发生概率与影响来评估风险值，这也是很多咨询类公司的常见做法，或者套用DREAD模型的计算方式：等级=危害性+复现难度+利用难度+受影响用户+发现难度来进行数据安全风险评估，这些方法的使用无可厚非，其最终能与业务达成一致的风险认知很关键。

(3) 风险识别：在基础工作上利用多维度数据进行风险行为分析，如UEBA。

风险场景识别，除了运营同学深入业务比业务还要了解业务外、还可以将特征数据进行重组或进一步深挖数据，进而发现新风险、另外一个就是内外部情报数据。

在风险管控过程中 逐步建立工具和平台，实现自动化，如建设UEBA平台、安全运营平台(SOAR-安全编排、自动化及响应)。

这里假设来自上级的灵魂拷问：你的地盘还有没有不在视野范围内的数据安全风险?尝试界定数据安全边界并关注核心风险，如数据泄露、人员舞弊，加上资源总是稀缺的，即主要风险应该都在视野内。

(4) 安全治理：两种自上而下的推进方法

单纯的自上而下，本质上利用权力来威慑业务达到安全目的，通常效果有了也隐藏了业务的怨言。

利益共同体式的自上而下(来自我的领导多年经验)，即通过联合作战项目安全牵头发起、业务主导共同推进安全治理并共享成果。这也是自上而下的模式，其实这种是需要更强的组织机制来保障的。

技术上实操上结合数据全生命周期管理过程中涉及到的安全措施，可以联合业务方、或安全自研或采购工具进行治理，如水印服务、数据加密、漏洞扫描、BC端涉敏根服务调用链治理等，通过有序的治理工作，有时候会获得较好的安全回报，如风险收敛、勾搭上业务MM又熟悉业务了。

(5) 业务赋能：数据赋能，对业务输出高质量数据，支持业务决策发展，安全能力赋能业务方，从服务业务方变成业务的安全伙伴，给业务以力量，自己也硬气了。

4. 效果验证

通过数据指标量化验证，数据指标变化应与采取措施的预期一致，我们对某个指标采取了措施，一种情况是观察一段时间后对指标没有影响，很可能是我们没有找到根因，另一种情况可能是采取的多种措施对指标都有正向影响，此时我们需要选择一个性价比最高的措施，考虑ROI。

案例A

（编辑：宜春站长网）

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