MySQL：锁

标签：语句事务记录插入意向锁 MySQL id

锁的概述

事务的 隔离性 数据库 锁 来实现。

锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。

锁冲突 也是影响数据库 并发访问性能 的一个重要因素。所以锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。

MySQL并发事务访问相同记录

并发事务访问相同记录的情况大致可以划分为3种：

1.读-读情况:

读-读 情况，即并发事务相继 读取相同的记录 。读取操作本身不会对记录有任何影响，并不会引起什么问题，所以允许这种情况的发生。

2.写-写情况:

写-写 情况，即并发事务相继对相同的记录做出改动。

在这种情况下会发生 脏写 的问题，任何一种隔离级别都不允许这种问题的发生。所以在多个未提交事务相继对一条记录做改动时，需要让它们 排队执行 ，这个排队的过程其实是通过 锁 来实现的。这个所谓的锁其实是一个 内存中的结构 ，在事务执行前本来是没有锁的，也就是说一开始是没有 锁结构 和记录进行关联的，如图所示：

当一个事务想对这条记录做改动时，首先会看看内存中有没有与这条记录关联的 锁结构 ，当没有的时候就会在内存中生成一个 锁结构 与之关联。比如，事务 T1 要对这条记录做改动，就需要生成一个 锁结构 与之关联:

小结几种说法：

不加锁，意思就是不需要在内存中生成对应的 锁结构 ，可以直接执行操作。
获取锁成功，或者加锁成功，意思就是在内存中生成了对应的 锁结构 ，而且锁结构的 is_waiting 属性为 false ，也就是事务可以继续执行操作。
获取锁失败，或者加锁失败，或者没有获取到锁，意思就是在内存中生成了对应的 锁结构 ，不过锁结构的 is_waiting 属性为 true ，也就是事务需要等待，不可以继续执行操作。

3.读-写或写-读情况:

读-写 或 写-读 ，即一个事务进行读取操作，另一个进行改动操作。这种情况下可能发生 脏读 、 不可重复读 、 幻读 的问题。

各个数据库厂商对 SQL标准 的支持都可能不一样。比如MySQL在 REPEATABLE READ 隔离级别上就已经解决了 幻读 问题。

并发问题的解决方案

怎么解决 脏读 、 不可重复读 、 幻读 这些问题呢？其实有两种可选的解决方案：

方案一：读操作利用多版本并发控制（ MVCC ），写操作进行加锁。
普通的SELECT语句在READ COMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别下会使用到MVCC读取记录。
- 在 READ COMMITTED 隔离级别下，一个事务在执行过程中每次执行SELECT操作时都会生成一个ReadView，ReadView的存在本身就保证了事务不可以读取到未提交的事务所做的更改 ，也就是避免了脏读现象；
- 在 REPEATABLE READ 隔离级别下，一个事务在执行过程中只有第一次执行SELECT操作 才会 生成一个ReadView，之后的SELECT操作都 复用 这个ReadView，这样也就避免了不可重复读和幻读的问题。
方案二：读、写操作都采用 加锁 的方式。

采用 MVCC 方式的话， 读-写 操作彼此并不冲突，性能更高。

采用 加锁 方式的话， 读-写 操作彼此需要 排队执行 ，影响性能。

一般情况下我们当然愿意采用 MVCC 来解决 读-写 操作并发执行的问题，但是业务在某些特殊情况下，要求必须采用 加锁的方式执行。

锁的不同角度分类

锁的分类图，如下:

读锁、写锁

读锁 ：也称为 共享锁(Shared Lock) 、英文用 S 表示。针对同一份数据，多个事务的读操作可以同时进行而不会互相影响，相互不阻塞的。
写锁 ：也称为 排他锁(Exclusive Lock) 、英文用 X 表示。当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁。这样就能确保在给定的时间里，只有一个事务能执行写入，并防止其他用户读取正在写入的同一资源。
需要注意的是对于 InnoDB 引擎来说，读锁和写锁可以加在表上，也可以加在行上

X锁和S锁的兼容情况：

锁定读：

对读取记录加S锁：

SELECT ... LOCK IN SHARE MODE;
#或者
SELECT ... FOR SHARE; #MYSQL8.0新增语法

对读取的记录加X锁：

SELECT ... FOR UPDATE;

在mysql5.7及之前的版本，SELECT ... FOR UPDATE 如果获取不到锁，就会一直等待，直到innodb_lock_wait_timeout超时。

在mysql8.0的版本中，SELECT ... FOR UPDATE,SELECT ... FOR SHARE添加NOWAIT、SKIP LOCKED语法，跳过锁等待，或者跳过锁定。

通过添加NOWAIT、SKIP LOCKED能够立即返回，如果查询的行已经加锁：
- NOWAIT会立即报错返回
- SKIP LOCKED也会立即返回，只是返回的结果中不包含被锁定的行

写操作：

平常所用到的写操作无非是DELETE、UPDATE、INSERT三种情况：

DELETE：
对一条记录做DELETE操作的过程草是先在B+树中定位到这条记录的位置，然后获取这条记录的X锁，再执行delete mark操作。我们也可以把这个定位待删己录在B+树中位置的过程看成是一个获取X锁的锁定读。
UPDATE：在对一条记录做UPDATE操作时分为三种情况：
- 情况1：未改该记录的键值，并且被更新的列占用的存储空间在修改前后未发生变化。则先在B+树中定位到这条记录的位置，然后再获取一下记录的X锁，最后在原记录的位置进行修改操作。我们也可以把这个定位待修改记录在B+树中位置的过程看成是一个获取X锁的锁定读。
- 情况2：未修改该记录的键值并目至少有一个被更新的列占用的存储空间在修改前后发生变化，则先在B+树中定位到这条记录的位置，然后获取一下记录的X锁，将该记录彻底删除掉（就是把记录彻底移入垃圾链表），最后再插入一条新记录。这个定位待修改记录在B+树中位置的过程看成是一个获取X锁的锁定读，新插入的记录由INSERT操作提供的隐式锁进行保护。
- 情况3：修改了该记录建值，则相当于在原记录上做DELETE操作之后再来一次INSERT操作，加锁操作就需要按照DELETE和INSERT的规则进行了。
INSERT：
一般情况下，新插入一条记录的操作并不加锁，通过一种称之为隐式锁的结构来保护这条新插入的记录在本事务提交前不被的事务访问。

表级锁、页级锁、行锁

表级锁（Table Lock）

该锁会锁定整张表，它是 MySQL 中最基本的锁策略，并不依赖于存储引擎（不管你是 MySQL 的什么存储引擎，对于表锁的策略都是一样的），并且表锁是 开销最小 的策略（因为粒度比较大）。由于表级锁一次会将整

个表锁定，所以可以很好的 避免死锁 问题。当然，锁的粒度大所带来最大的负面影响就是出现锁资源争用的概率也会最高，导致 并发率大打折扣。

表级别的S锁、X锁:

在对某个表执行SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE语句时，InnoDB存储引擎是不会为这个表添加表级别的 S锁 或者 X锁 的。在对某个表执行一些诸如 ALTER TABLE 、 DROP TABLE 这类的 DDL 语句时，其他事务对这个表并发执行诸如SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE的语句会发生阻塞。同理，某个事务中对某个表执行SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE语句时，在其他会话中对这个表执行 DDL 语句也会发生阻塞。这个过程其实是通过在 server层 使用一种称之为 元数据锁 （英文名： Metadata Locks ，简称 MDL，后面会介绍）结构来实现的。

一般情况下，不会使用InnoDB存储引擎提供的表级别的 S锁 和 X锁 。只会在一些特殊情况下，比方说 崩溃恢复 过程中用到。比如，在系统变量 autocommit=0，innodb_table_locks = 1 时， 手动 获取 InnoDB存储引擎提供的表t 的 S锁 或者 X锁 可以这么写：

LOCK TABLES t READ ：InnoDB存储引擎会对表t加表级别的 S锁 。
LOCK TABLES t WRITE ：InnoDB存储引擎会对表t加表级别的 X锁 。
解锁命令：UNLOCK TABLES

不过尽量避免在使用InnoDB存储引擎的表上使用 LOCK TABLES 这样的手动锁表语句，它们并不会提供什么额外的保护，只是会降低并发能力而已。InnoDB的厉害之处还是实现了更细粒度的 行锁 。

MySQL的表级锁有两种模式：

表共享读锁（Table Read Lock）
表独占写锁（Table Write Lock）

意向锁（intention lock）：

InnoDB 支持 多粒度锁（multiple granularity locking） ，它允许 行级锁 与 表级锁 共存，而意向锁就是其中的一种 表锁 。

1、意向锁的存在是为了协调行锁和表锁的关系,支持多粒度(表锁与行锁)的锁并存。

2、意向锁是一种不与行级锁冲突表级锁，这一点非常重要。

3、表明“某个事务正在某些行持有了锁或该事务准备去持有锁"。

意向锁分为两种：

意向共享锁（intention shared lock, IS）：事务有意向对表中的某些行加共享锁（S锁）

-- 事务要获取某些行的 S 锁，必须先获得表的 IS 锁。
SELECT column FROM table ... LOCK IN SHARE MODE;

意向排他锁（intention exclusive lock, IX）：事务有意向对表中的某些行加排他锁（X锁)
```
-- 事务要获取某些行的 X 锁，必须先获得表的 IX 锁。
SELECT column FROM table ... FOR UPDATE;
```
即：意向锁是由存储引擎 自己维护的 ，用户无法手动操作意向锁，在为数据行加共享 / 排他锁之前， InooDB 会先获取该数据行 所在数据表的对应意向锁 。

意向锁要解决的问题：

现在有两个事务，分别是T1和T2，其中T2试图在该表级别上应用共享或排它锁，如果没有意向锁存在，那么T2就需要去检查各个页或行是否存在锁；如果存在意向锁，那么此时就会受到由T1控制的 表级别意向锁的阻塞。T2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。简单来说就是给更大一级别的空间示意里面是否已经上过锁。

在数据表的场景中，如果我们给某一行数据加上了排它锁，数据库会自动给更大一级的空间，比如数据页或数据表加上意向锁，告诉其他人这个数据页或数据表已经有人上过排它锁了，这样当其他人想要获取数据表排它锁的时候，只需要了解是否有人已经获取了这个数据表的意向排他锁即可。

如果事务想要获得数据表中某些记录的共享锁，就需要在数据表上 添加意向共享锁。

如果事务想要获得数据表中某些记录的排他锁，就需要在数据表上 添加意向排他锁

这时，意向锁会告诉其他事务已经有人锁定了表中的某些记录。

意向锁的并发性:

意向锁不会与行级的共享 / 排他锁互斥！正因为如此，意向锁并不会影响到多个事务对不同数据行加排他锁时的并发性。（不然我们直接用普通的表锁就行了）.

总结：

InnoDB 支持 多粒度锁 ，特定场景下，行级锁可以与表级锁共存。

意向锁之间互不排斥，但除了 IS 与 S 兼容外， 意向锁会与共享锁 / 排他锁互斥 。

IX，IS是表级锁，不会和行级的X，S锁发生冲突。只会和表级的X，S发生冲突。

意向锁在保证并发性的前提下，实现了 行锁和表锁共存 且 满足事务隔离性 的要求。

自增锁（AUTO-INC lock）：

在使用MySQL过程中，我们可以为表的某个列添加 AUTO_INCREMENT 属性。举例：

CREATE TABLE `teacher` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

由于这个表的id字段声明了AUTO_INCREMENT，意味着在书写插入语句时不需要为其赋值，SQL语句修改如下所示。

INSERT INTO `teacher` (name) VALUES ('zhangsan'), ('lisi');

上边的插入语句并没有为id列显式赋值，所以系统会自动为它赋上递增的值。

现在我们看到的上面插入数据只是一种简单的插入模式，所有插入数据的方式总共分为三类，分别是 “ Simple inserts ”，“ Bulk inserts ”和“ Mixed-mode inserts ”。

“Simple inserts”（简单插入）:

可以预先确定要插入的行数（当语句被初始处理时）的语句。包括没有嵌套子查询的单行和多行 INSERT...VALUES() 和 REPLACE 语句。比如我们上面举的例子就属于该类插入，已经确定要插入的行数。

“Bulk inserts” （批量插入）:

事先不知道要插入的行数 （和所需自动递增值的数量）的语句。比如 INSERT ... SELECT ， REPLACE ... SELECT 和 LOAD DATA 语句，但不包括纯INSERT。 InnoDB在每处理一行，为AUTO_INCREMENT列分配一个新值。

“Mixed-mode inserts” （混合模式插入）:

这些是“Simple inserts”语句但是指定部分新行的自动递增值。例如 INSERT INTO teacher (id,name) VALUES (1,'a'), (NULL,'b'), (5,'c'), (NULL,'d'); 只是指定了部分id的值。另一种类型的“混合模式插入”是 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 。

自增锁：

对于上面数据插入的案例，MySQL中采用了 自增锁 的方式来实现，AUTO-INC锁是当向使用含有AUTO_INCREMENT 列的表中插入数据时需要获取的一种特殊的表级锁，在执行插入语句时就在表级别加一个AUTO-INC

锁，然后为每条待插入记录的AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值，在该语句执行结束后，再把AUTO-INC锁释放掉。一个事务在持有AUTO-INC锁的过程中，其他事务的插入语句都要被阻塞，可以保证一个语句

中分配的递增值是连续的。也正因为此，其并发性显然并不高，当我们向一个有AUTO_INCREMENT关键字的主键插入值的时候,每条语句都要对这个表锁进行竞争，这样的并发潜力其实是很低下的，所以innodb通过

innodb_autoinc_lock_mode的不同取值来提供不同的锁定机制,来显著提高SQL语句的可伸缩性和性能。

innodb_autoinc_lock_mode有三种取值，分别对应与不同锁定模式：

（1）innodb_autoinc_lock_mode = 0(“传统”锁定模式）

在此锁定模式下，所有类型的insert语句都会获得一个特殊的表级AUTO-INC锁，用于插入具有 AUTO_INCREMENT列的表。这种模式其实就如我们上面的例子，即每当执行insert的时候，都会得到一个表级锁(AUTO-INC锁)，使得语句中生成的auto_increment为顺序，且在binlog中重放的时候，可以保证 master与slave中数据的auto_increment是相同的。因为是表级锁，当在同一时间多个事务中执行insert的时候，对于AUTO-INC锁的争夺会 限制并发 能力。

（2）innodb_autoinc_lock_mode = 1(“连续”锁定模式）

在 MySQL 8.0 之前，连续锁定模式是 默认 的。

在这个模式下，“bulk inserts”仍然使用AUTO-INC表级锁，并保持到语句结束。这适用于所有INSERT ... SELECT，REPLACE ... SELECT和LOAD DATA语句。同一时刻只有一个语句可以持有AUTO-INC锁。

对于“Simple inserts”（要插入的行数事先已知），则通过在 mutex（轻量锁） 的控制下获得所需数量的自动递增值来避免表级AUTO-INC锁，它只在分配过程的持续时间内保持，而不是直到语句完成。不使用表级AUTO-INC锁，除非AUTO-INC锁由另一个事务保持。如果另一个事务保持AUTO-INC锁，则“Simple inserts”等待AUTO-INC锁，如同它是一个“bulk inserts”。

（3）innodb_autoinc_lock_mode = 2(“交错”锁定模式）

从 MySQL 8.0 开始，交错锁模式是 默认 设置。

在这种锁定模式下，所有类INSERT语句都不会使用表级AUTO-INC 锁，并且可以同时执行多个语句。这是最快和最可扩展的锁定模式，但是当使用基于语句的复制或恢复方案时，从二进制日志重播SQL语句时，这是不安全的。

在此锁定模式下，自动递增值 保证 在所有并发执行的所有类型的insert语句中是 唯一 且 单调递增 的。但是，由于多个语句可以同时生成数字（即，跨语句交叉编号），为任何给定语句插入的行生成的值可能不是连续的。

如果执行的语句是“simple inserts”，其中要插入的行数已提前知道，除了“Mixed-mode inserts”之外，为单个语句生成的数字不会有间隙。然而，当执行“bulk inserts”时，在由任何给定语句分配的自动递增值中可能存在间隙。

元数据锁（MDL锁）：

MySQL5.5引入了meta data lock，简称MDL锁，属于表锁范畴。MDL 的作用是，保证读写的正确性。比如，如果一个查询正在遍历一个表中的数据，而执行期间另一个线程对这个 表结构做变更 ，增加了一列，那么查

询线程拿到的结果跟表结构对不上，肯定是不行的。

因此，当对一个表做增删改查操作的时候，加 MDL读锁；当要对表做结构变更操作的时候，加 MDL 写锁。

读锁之间不互斥，因此你可以有多个线程同时对一张表增删改查。读写锁之间、写锁之间是互斥的，用来保证变更表结构操作的安全性，解决了DML和DDL操作之间的一致性问题。不需要显式使用，在访问一个表的时候

会被自动加上。

InnoDB中的行锁

行锁（Row Lock）也称为记录锁，顾名思义，就是锁住某一行（某条记录 row）。需要的注意的是，MySQL 服务器层并没有实现行锁机制，行级锁只在存储引擎层实现。

优点：锁定力度小，发生 锁冲突概率低，可以实现的 并发度高。

缺点：对于锁的开销比较大，加锁会比较慢，容易出现死锁情况。

InnoDB与MyISAM的最大不同有两点:一是支持事务（TRANSACTION) ;二是采用了行级锁。

记录锁（Record Locks）：

记录锁也就是仅仅把一条记录锁上，官方的类型名称为： LOCK_REC_NOT_GAP 。比如我们把id值为8的那条记录加一个记录锁的示意图如图所示。仅仅是锁住了id值为8的记录，对周围的数据没有影响。

举例如下：

记录锁是有S锁和X锁之分的，称之为 S型记录锁 和 X型记录锁 。

当一个事务获取了一条记录的S型记录锁后，其他事务也可以继续获取该记录的S型记录锁，但不可以继续获取X型记录锁；
当一个事务获取了一条记录的X型记录锁后，其他事务既不可以继续获取该记录的S型记录锁，也不可以继续获取X型记录锁。

间隙锁（Gap Locks）：

MySQL 在 REPEATABLE READ 隔离级别下是可以解决幻读问题的，解决方案有两种，可以使用 MVCC 方案解决，也可以采用 加锁 方案解决。但是在使用加锁方案解决时有个大问题，就是事务在第一次执行读取操作时，那些幻影记录尚不存在，我们无法给这些 幻影记录 加上 记录锁 。InnoDB提出了一种称之为 Gap Locks 的锁，官方的类型名称为： LOCK_GAP ，我们可以简称为 gap锁。比如，把id值为8的那条记录加一个gap锁的示意图如下:

图中id值为8的记录加了gap锁，意味着 不允许别的事务在id值为8的记录前边的间隙插入新记录 ，其实就是 id列的值(3, 8)这个区间的新记录是不允许立即插入的。比如，有另外一个事务再想插入一条id值为4的新记录，它定位到该条新记录的下一条记录的id值为8，而这条记录上又有一个gap锁，所以就会阻塞插入操作，直到拥有这个gap锁的事务提交了之后，id列的值在区间(3, 8)中的新记录才可以被插入。

gap锁的提出仅仅是为了防止插入幻影记录而提出的。虽然有共享gap锁和独占gap锁这样的说法,但是它们起到的作用是相同的。而且如果对一条记录加了gap锁(不论是共享gap锁还是独占gap锁),并不会限制其他事务对这条记录加记录锁或者继续加gap锁。

举例：

这里 session 2 并不会被堵住。因为表里并没有 id=5 这个记录，因此 session 1 加的是间隙锁（3,8）。而 session 2也是在这个间隙加的间隙锁。它们有共同的目标，即：保护这个间隙，不允许插入值。但，它们之间是不冲突的。

注意，给一条记录加了 gap锁 只是 不允许 其他事务往这条记录前边的间隙 插入新记录，那对于最后一条记录之后的间隙,也就是student 表中id值为20的记录之后的间隙该咋办呢?也就是说给哪条记录加 gap锁才能阻止其他事务插入 id 值在（20， +∞）这个区间的新记录呢?这时候数据页的两条伪记录派上用场了：

Infimum 记录，表示该页面中最小的记录。
Supremum 记录，表示该页面中最大的记录。

为了实现阻止其他事务插入id值在(20, +00)这个区间的新记录，我们可以给索引中的最后一条记录，也就是id值为20的那条记录所在页面的Supremum记录加上一个gap锁，如图所示:

临键锁（Next-Key Locks）：

有时候我们既想 锁住某条记录 ，又想 阻止 其他事务在该记录前边的 间隙插入新记录 ，所以InnoDB就提出了一种称之为 Next-Key Locks 的锁，官方的类型名称为： LOCK_ORDINARY ，我们也可以简称为 next-key锁 。Next-Key Locks是在存储引擎 innodb 、事务级别在 可重复读 的情况下使用的数据库锁， innodb默认的锁就是Next-Key locks。比如我们把id位8的那条记录加一个next-key锁的示意图如下：

next-key锁 的本质就是一个 记录锁 和一个 gap锁 的合体，它既能保护该条记录，又能阻止别的事务将新记录插入被保护记录前边的 间隙。

举例：

begin;
select * from student where id <=8 and id > 3 for update;

插入意向锁（Insert Intention Locks）：

我们说一个事务在 插入 一条记录时需要判断一下插入位置是不是被别的事务加了 gap锁 （ next-key锁 也包含 gap锁 ），如果有的话，插入操作需要等待，直到拥有 gap锁 的那个事务提交。但是InnoDB规定事务在等待的时候也需要在内存中生成一个锁结构，表明有事务想在某个 间隙 中 插入 新记录，但是现在在等待。InnoDB就把这种类型的锁命名为 Insert Intention Locks ，官方的类型名称为： LOCK_INSERT_INTENTION ，我们称为 插入意向锁 。插入意向锁是一种 Gap锁 ，不是意向锁，在insert 操作时产生。

插入意向锁是在插入一条记录行前，由 INSERT 操作产生的一种间隙锁。该锁用以表示插入意向，当多个事务在同一区间(gap)插入位置不同的多条数据时,事务之间不需要互相等待。假设存在两条值分别为4和7的记录,两个不同的事务分别试图插入值为5和6的两条记录,每个事务在获取插入行上独占的(排他)锁前,都会获取（4, 7）之间的间隙锁,但是因为数据行之间并不冲突,所以两个事务之间并不会产生冲突（阻塞等待）。总结来说，插入意向锁的特性可以分成两部分：

(1）插入意向锁是一种 特殊的间隙锁 ——间隙锁可以锁定开区间内的部分记录。

(2)插入意向锁之间互不排斥，所以即使多个事务在同一区间插入多条记录,只要记录本身(主键、唯一索引）不冲突，那么事务之间就不会出现冲突等待。

注意，虽然插入意向锁中含有意向锁三个字，但是它并不属于意向锁而属于间隙锁，因为意向锁是表锁而插入意向锁是 行锁。

比如，现在T1为id值为8的记录加了一个gap锁,然后T2和T3分别想向student表中插入id值分别为4、5的两条记录，所以现在为id值为8的记录加的锁的示意图就如下所示:

从图中可以看到,由于T1持有gap锁,所以T2和T3需要生成一个插入意向锁的锁结构并且处于等待状态。当T1提交后会把它获取到的锁都释放掉,这样T2和T3就能获取到对应的插入意向锁了（本质上就是把插入意向锁对应锁结构的is_waiting属性改为false），T2和T3之间也并不会相互阻塞，它们可以同时获取到id值为8的插入意向锁，然后执行插入操作。事实上插入意向锁并不会阻止别的事务继续获取该记录上任何类型的锁。

页锁

页锁就是在 页的粒度 上进行锁定，锁定的数据资源比行锁要多，因为一个页中可以有多个行记录。当我们使用页锁的时候，会出现数据浪费的现象，但这样的浪费最多也就是一个页上的数据行。页锁的开销介于表锁和行锁之间，会出现死锁。锁定粒度介于表锁和行锁之间，并发度一般。

每个层级的锁数量是有限制的，因为锁会占用内存空间， 锁空间的大小是有限的 。当某个层级的锁数量超过了这个层级的阈值时，就会进行 锁升级 。锁升级就是用更大粒度的锁替代多个更小粒度的锁，比如 InnoDB 中行锁升级为表锁，这样做的好处是占用的锁空间降低了，但同时数据的并发度也下降了。

从对待锁的态度划分:乐观锁、悲观锁

从对待锁的态度来看锁的话，可以将锁分成乐观锁和悲观锁，从名字中也可以看出这两种锁是两种看待 数据并发的思维方式 。需要注意的是，乐观锁和悲观锁并不是锁，而是锁的 设计思想 。

悲观锁（Pessimistic Locking）

悲观锁是一种思想，顾名思义，就是很悲观，对数据被其他事务的修改持保守态度，会通过数据库自身的锁机制来实现，从而保证数据操作的排它性。

悲观锁总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会 阻塞 直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁，当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。Java中 synchronized 和 ReentrantLock 等独占锁就是悲观锁思想的实现。

select ... for update是Mysql中的悲观锁，该语句执行过程中所有扫描的行都会被锁上，因此MySQL中用悲观锁必须确定使用了索引，而不是全表扫描，否则将会把整个表锁住。

乐观锁（Optimistic Locking）

乐观锁认为对同一数据的并发操作不会总发生，属于小概率事件，不用每次都对数据上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，也就是不采用数据库自身的锁机制，而是通过程序来实现。在程序上，我们可以采用 版本号机制 或者 CAS机制 实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。在Java中 java.util.concurrent.atomic 包下的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式：CAS实现的。

1.乐观锁的版本号机制:

在表中设计一个 版本字段 version ，第一次读的时候，会获取 version 字段的取值。然后对数据进行更新或删除操作时，会执行 UPDATE ... SET version=version+1 WHERE version=version 。此时如果已经有事务对这条数据进行了更改，修改就不会成功。

2.乐观锁的时间戳机制:

时间戳和版本号机制一样，也是在更新提交的时候，将当前数据的时间戳和更新之前取得的时间戳进行比较，如果两者一致则更新成功，否则就是版本冲突。

你能看到乐观锁就是程序员自己控制数据并发操作的权限，基本是通过给数据行增加一个戳（版本号或者时间戳），从而证明当前拿到的数据是否最新。

两种锁的适用场景

从这两种锁的设计思想中，我们总结一下乐观锁和悲观锁的适用场景：

1.乐观锁 适合 读操作多 的场景，相对来说写的操作比较少。它的优点在于 程序实现 ， 不存在死锁 问题，不过适用场景也会相对乐观，因为它阻止不了除了程序以外的数据库操作。

2.悲观锁 适合 写操作多 的场景，因为写的操作具有 `排它性。采用悲观锁的方式，可以在数据库层面阻止其他事务对该数据的操作权限，防止读 - 写和写 - 写的冲突。

按加锁的方式划分：显式锁、隐式锁

隐式锁

情景一：对于聚簇索引记录来说，有一个 trx_id 隐藏列，该隐藏列记录着最后改动该记录的 事务 id 。那么如果在当前事务中新插入一条聚簇索引记录后，该记录的 trx_id 隐藏列代表的的就是当前事务的 事务id ，如果其他事务此时想对该记录添加 S锁 或者 X锁 时，首先会看一下该记录的 trx_id 隐藏列代表的事务是否是当前的活跃事务，如果是的话，那么就帮助当前事务创建一个 X 锁 （也就是为当前事务创建一个锁结构， is_waiting 属性是 false ），然后自己进入等待状态（也就是为自己也创建一个锁结构， is_waiting 属性是 true ）。
情景二：对于二级索引记录来说，本身并没有 trx_id 隐藏列，但是在二级索引页面的 Page Header 部分有一个 PAGE_MAX_TRX_ID 属性，该属性代表对该页面做改动的最大的 事务id ，如果 PAGE_MAX_TRX_ID 属性值小于当前最小的活跃 事务id ，那么说明对该页面做修改的事务都已经提交了，否则就需要在页面中定位到对应的二级索引记录，然后回表找到它对应的聚簇索引记录，然后再重复 情景一 的做法。

即：一个事务对新插入的记录可以不显式的加锁（生成一个锁结构）,但是由于事务id的存在,相当于加了一个隐式锁。别的事务在对这条记录加 S锁 或者 X锁时,由于隐式锁的存在,会先帮助当前事务生成一个锁结构，然后自己再生成一个锁结构后进入等待状态。隐式锁是一种 延迟加锁 的机制，从而来减少加锁的数量。

session 1:

mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> insert INTO student VALUES(34,"周八","二班");
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

session 2:

mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from student lock in share mode; #执行完，当前事务被阻塞

执行下述语句，输出结果：

mysql> SELECT * FROM performance_schema.data_lock_waits\G;
*************************** 1. row ***************************
ENGINE: INNODB
REQUESTING_ENGINE_LOCK_ID: 140562531358232:7:4:9:140562535668584
REQUESTING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 422037508068888
REQUESTING_THREAD_ID: 64
REQUESTING_EVENT_ID: 6
REQUESTING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140562535668584
BLOCKING_ENGINE_LOCK_ID: 140562531351768:7:4:9:140562535619104
BLOCKING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 15902
BLOCKING_THREAD_ID: 64
BLOCKING_EVENT_ID: 6
BLOCKING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140562535619104
1 row in set (0.00 sec)

隐式锁的逻辑过程如下：

InnoDB的每条记录中都一个隐含的trx_id字段，这个字段存在于聚簇索引的B+Tree中。
在操作一条记录前，首先根据记录中的trx_id检查该事务是否是活动的事务(未提交或回滚)。如果是活动的事务，首先将 隐式锁 转换为 显式锁 (就是为该事务添加一个锁)。
检查是否有锁冲突，如果有冲突，创建锁，并设置为waiting状态。如果没有冲突不加锁，跳到5。
等待加锁成功，被唤醒，或者超时。
写数据，并将自己的trx_id写入trx_id字段。

显式锁

通过特定的语句进行加锁，我们一般称之为显示加锁，例如：

显示加共享锁：

select .... lock in share mode

显示加排它锁：

select .... for update

其它锁之：全局锁

全局锁就是对 整个数据库实例 加锁。当你需要让整个库处于 只读状态 的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。全局锁的典型使用 场景 是：做 全库逻辑备份 。

全局锁的命令：

Flush tables with read lock

死锁

死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方占用的资源，从而导致恶性循环。

死锁示例：

这时候，事务1在等待事务2释放id=2的行锁，而事务2在等待事务1释放id=1的行锁。事务1和事务2在互相等待对方的资源释放，就是进入了死锁状态。当出现死锁以后，有 两种策略 ：

一种策略是，直接进入等待，直到超时。这个超时时间可以通过参数 innodb_lock_wait_timeout 来设置。innodb中默认值是50s。
另一种策略是，发起死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务（将持有最少行级排他锁的事务进行回滚），让其他事务得以继续执行。将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on ，表示开启这个逻辑。

正常情况下，我们采用第二种策略，此外，该参数默认就是on。

锁监控

关于MySQL锁的监控，我们一般可以通过检查 InnoDB_row_lock 等状态变量来分析系统上的行锁的争夺情况

show status like 'innodb_row_lock%';

对各个状态量的说明如下：

Innodb_row_lock_current_waits：当前正在等待锁定的数量；
Innodb_row_lock_time ：从系统启动到现在锁定总时间长度；（等待总时长）
Innodb_row_lock_time_avg ：每次等待所花平均时间；（等待平均时长）
Innodb_row_lock_time_max：从系统启动到现在等待最常的一次所花的时间；
Innodb_row_lock_waits ：系统启动后到现在总共等待的次数；（等待总次数）

（1）查询正在被锁阻塞的sql语句:

SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX\G;

（2）查询锁等待情况

SELECT * FROM data_lock_waits\G;

（3）查询锁的情况

SELECT * from performance_schema.data_locks\G;

标签：语句,事务,记录,插入,意向锁,MySQL,id
From： https://www.cnblogs.com/wwjj4811/p/17089894.html