1. 什么是阻塞与等待？
在数据库系统中，阻塞与等待是不可避免的问题。阻塞指的是某个进程因为需要等待另一个进程的完成而停止运行，等待就是表示进程需要等待某些操作完成后才能继续执行。这种情况可能会导致资源的滥用，特别是在高并发的情况下，严重影响系统性能，这也是数据库系统的一个隐形杀手。
2. 阻塞与等待的表现
阻塞与等待主要表现在数据库的锁机制上。锁是用于控制数据库并发的机制，主要分为共享锁和排他锁。共享锁和排他锁不能同时存在于同一个资源上，如果一个进程持有一个共享锁，其他进程也只能获取该资源的共享锁，而不能取得排他锁。如果一个进程持有排他锁，其它进程就不能获得同一资源的任何锁。这种机制可以保证数据的完整性和一致性。
但是，获取锁会占用系统资源，如果一个进程一直持有锁，并且不释放，其它进程要访问相同的资源时就会被阻塞，这就是表现为阻塞和等待的情况。
3. 阻塞与等待的解决方法
3.1 悲观锁与乐观锁
解决阻塞与等待的方法有很多种，其中之一就是采用悲观锁或乐观锁，并发控制是其中一个核心问题。悲观锁和乐观锁是两种不同的并发控制策略。
悲观锁：假定系统中大多数的操作都会导致冲突，因此在每个事务操作数据前，先取得该数据的排他锁，从而防止其它事务访问该数据，直到本次操作完成后再释放该锁。悲观锁的缺点是容易发生死锁、性能较低，但它比较简单、容易实现。
乐观锁：假定系统中大多数的操作都不会导致冲突，所以允许事务访问数据的时候不加锁。在提交事务的时候通过比较操作前后的数据版本号来判断该操作是否被其它事务更新过。如果没有，提交事务，否则，回滚本次操作，重新读取数据并重试该操作。
悲观锁和乐观锁的使用取决于应用的具体情况。一般来说，乐观锁性能比悲观锁好，但在高并发下容易出现更新冲突，同时乐观锁一般需要在表中增加版本号之类的字段来支持。
3.2 分布式锁
分布式锁是一类比较高级的锁机制，其主要思想是通过使用分布式算法来保证多个进程同时访问临界区的正确性。常见的分布式锁实现有基于数据库实现的分布式锁、Zookeeper实现的分布式锁等。
基于数据库实现的分布式锁：通过在数据库中创建一张表，每个进程在访问临界区前，向这张表中插入一行记录，如果插入成功，说明该进程获得了锁；否则，说明其他进程持有锁，当前进程就需要等待。这种方法容易实现，并且有一些数据库本身提供了该功能的内置函数来支持，但是该方法在高并发下定时扫描数据库加锁情况的性能较低。
Zookeeper实现的分布式锁：利用了zookeeper中znode的特性来实现锁机制。znode的创建和修改操作是原子性的，因此多个进程同时创建某个znode节点时，只有一个创建成功，其他会失败。这个方法性能较好，但是需要运行zookeeper集群，并依赖于zookeeper服务。
3.3 索引优化
数据库索引的作用是加速查询，但是如果索引不当，也可能会导致阻塞与等待的情况。索引优化是数据库优化的关键环节之一。对于数据增删改频繁的表，尽量减少索引的数量和大小，并对表进行水平分割或垂直分割，以减少操作冲突。同时，索引的选择也很重要，应该根据实际情况选择合适的索引类型、字段等来优化查询速度。
3.4 大事务拆分成小事务
如果业务上允许，可以将大事务拆分成小事务。一个长时间的事务，可能会一直占用数据库连接，导致其它事务阻塞。因此，将事务拆分成许多小的子事务，减少每个事务占用时间，可以降低系统阻塞的风险。
4. 总结
阻塞和等待是数据库系统的一个隐形杀手，对于高并发的系统尤为明显。我们可以通过合理地使用锁机制、采用分布式锁、优化索引、拆分大事务等手段来避免这种情况的发生，提高系统性能。