一、全局锁
全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法，命令是
#全局锁 Flush tables with read lock
当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。也就是把整库每个表都select出来存成文本
但是让整个库都只读，可能出现以下问题：
如果在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆
如果在从库上备份，那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的binlog，会导致主从延迟
在可重复读隔离级别下开启一个事务能够拿到一致性视图
官方自带的逻辑备份工具是mysqldump。当mysqldump使用参数–single-transaction的时候，导数据之前就会启动一个事务，来确保拿到一致性视图。而由于MVCC的支持，这个过程中数据是可以正常更新的。single-transaction只适用于所有的表使用事务引擎的库
1.既然要全库只读，为什么不使用set global readonly=true的方式？
在有些系统中，readonly的值会被用来做其他逻辑，比如用来判断一个库是主库还是备库。因此修改global变量的方式影响面更大
在异常处理机制上有差异。如果执行Flush tables with read lock命令之后由于客户端发生异常断开，那么MySQL会自动释放这个全局锁，整个库回到可以正常更新的状态。而将整个库设置为readonly之后，如果客户端发生异常，则数据库会一直保持readonly状态，这样会导致整个库长时间处于不可写状态，风险较高
二、表锁
MySQL里面表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（meta data lock，MDL）
表锁的语法是lock tables … read/write。可以用unlock tables主动释放锁，也可以在客户端断开的时候自动释放。lock tables语法除了会限制别的线程的读写外，也限定了本线程接下来的操作对象
如果在某个线程A中执行lock tables t1 read,t2 wirte;这个语句，则其他线程写t1、读写t2的语句都会被阻塞。同时，线程A在执行unlock tables之前，也只能执行读t1、读写t2的操作。连写t1都不允许
另一类表级的锁是MDL。MDL不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上。MDL的作用是，保证读写的正确性。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了变更，删了一列，那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上，肯定不行
在MySQL5.5版本引入了MDL，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。因此，如果有两个线程要同时给一个表加字段，其中一个要等另一个执行完才能开始执行
给一个表加字段，或者修改字段，或者加索引，需要扫描全表的数据。在对大表操作的时候，需要特别小心，以免对线上服务造成影响
session A先启动，这时候会对表t加一个MDL读锁。由于session B需要的也是MDL读锁，因此可以正常执行。之后sesession C会被blocked，是因为session A的MDL读锁还没有释放，而session C需要MDL写锁，因此只能被阻塞。如果只有session C自己被阻塞还没什么关系，但是之后所有要在表t上新申请MDL读锁的请求也会被session C阻塞。所有对表的增删改查操作都需要先申请MDL读锁，就都被锁住，等于这个表现在完全不可读写了
事务中的MDL锁，在语句执行开始时申请，但是语句结束后并不会马上释放，而会等到整个事务提交后再释放
1.如果安全地给小表加字段？
首先要解决长事务，事务不提交，就会一直占着DML锁。在MySQL的information_schema库的innodb_trx表中，可以查到当前执行的事务。如果要做DDL变更的表刚好有长事务在执行，要考虑先暂停DDL，或者kill掉这个长事务
2.如果要变更的表是一个热点表，虽然数据量不大，但是上面的请求很频繁，而又不得不加个字段，该怎么做？
在alter table语句里面设定等待时间，如果在这个指定的等待时间里面能够拿到MDL写锁最好，拿不到也不要阻塞后面的业务语句，先放弃。之后再通过重试命令重复这个过程
三、行级锁
MySQL的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但不是所有的引擎都支持行锁，比如MyISAM引擎就不支持行锁
行锁就是针对数据表中行记录的锁。比如事务A更新了一行，而这时候事务B也要更新同一行，则必须等事务A的操作完成后才能进行更新
1、两阶段锁协议
事务A持有的两个记录的行锁都是在commit的时候才释放的，事务B的update语句会被阻塞，直到事务A执行commit之后，事务B才能继续执行
在InnoDB事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议
如果事务中需要锁多个行，要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁尽量往后放
假设要实现一个电影票在线交易业务，顾客A要在影院B购买电影票。业务需要涉及到以下操作：
1.从顾客A账户余额中扣除电影票价
2.给影院B的账户余额增加这张电影票价
3.记录一条交易日志
为了保证交易的原子性，要把这三个操作放在一个事务中。如何安排这三个语句在事务中的顺序呢？
如果同时有另外一个顾客C要在影院B买票，那么这两个事务冲突的部分就是语句2了。因为它们要更新同一个影院账户的余额，需要修改同一行数据。根据两阶段锁协议，所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的。所以，如果把语句2安排在最后，比如按照3、1、2这样的顺序，那么影院账户余额这一行的锁时间就最少。这就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度
2、死锁和死锁检测
在并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁
事务A在等待事务B释放id=2的行锁，而事务B在等待事务A释放id=1的行锁。事务A和事务B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
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，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
在InnoDB中，innodb_lock_wait_timeout的默认值是50s，意味着如果采用第一个策略，当出现死锁以后，第一个被锁住的线程要过50s才会超时退出，然后其他线程才有可能继续执行。对于在线服务来说，这个等待时间往往是无法接受的
正常情况下还是要采用主动死锁检查策略，而且innodb_deadlock_detect的默认值本身就是on。主动死锁监测在发生死锁的时候，是能够快速发现并进行处理的，但是它有额外负担的。每当一个事务被锁的时候，就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁
如果所有事务都要更新同一行的场景，每个新来的被堵住的线程都要判断会不会由于自己的加入导致死锁，这是一个时间复杂度是O(n)的操作
怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题？
1.如果确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉
2.控制并发度
3.将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。以影院账户为例，可以考虑放在多条记录上，比如10个记录，影院的账户总额等于这10个记录的值的总和。这样每次要给影院账户加金额的时候，随机选其中一条记录来加。这样每次冲突概率变成员原来的1/10，可以减少锁等待个数，也就减少了死锁检测的CPU消耗
四、悲观锁
当我们要对数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发的发生。
为什么叫做悲观锁呢？因为这是一种对数据的修改抱有悲观态度的并发控制方式。我们一般认为数据被并发修改的概率比较大，所以需要在修改之前先加锁。
数据库中的行锁，表锁，读锁，写锁，以及 syncronized 实现的锁均为悲观锁。
五、乐观锁
乐观锁是对于数据冲突保持一种乐观态度，操作数据时不会对操作的数据进行加锁，只有到数据提交的时候才通过一种机制来验证数据是否存在冲突。
乐观锁通常是通过在表中增加一个版本(version)或时间戳(timestamp)来实现，其中，版本最为常用。
乐观锁每次在执行数据的修改操作时，都会带上一个版本号，一旦版本号和数据的版本号一致就可以执行修改操作并对版本号执行 +1 操作，否则就执行失败。
六、适用场景
乐观锁适用于读多写少的场景，可以省去频繁加锁、释放锁的开销，提高吞吐量
在写比较多的场景下，乐观锁会因为版本不一致，不断重试更新，产生大量自旋，消耗 CPU，影响性能。这种情况下，适合悲观锁
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