锁的概念

之前我们学习过多线程，多线程当中如果想保证数据的准确性是如何实现的呢？没错，通过同步实现。同步就相当于是加锁。加了锁以后有什么好处呢？当一个线程真正在操作数据的时候，其他线程只能等待。当一个线程执行完毕后，释放锁。其他线程才能进行操作！

那么我们的MySQL数据库中的锁的功能也是类似的。在我们学习事务的时候，讲解过事务的隔离性，可能会出现脏读、不可重复读、幻读的问题，当时我们的解决方式是通过修改事务的隔离级别来控制，但是数据库的隔离级别呢我们并不推荐修改。所以，锁的作用也可以解决掉之前的问题！

锁机制 : 数据库为了保证数据的一致性，而使用各种共享的资源在被并发访问时变得有序所设计的一种规则。

举例，在电商网站购买商品时，商品表中只存有1个商品，而此时又有两个人同时购买，那么谁能买到就是一个关键的问题。

这里会用到事务进行一系列的操作：

• 先从商品表中取出物品的数据
• 然后插入订单
• 付款后，再插入付款表信息
• 更新商品表中商品的数量

以上过程中，使用锁可以对商品数量数据信息进行保护，实现隔离，即只允许第一位用户完成整套购买流程，而其他用户只能等待，这样就解决了并发中的矛盾问题。

在数据库中，数据是一种供许多用户共享访问的资源，如何保证数据并发访问的一致性、有效性，是所有数据库必须解决的一个问题，MySQL由于自身架构的特点，在不同的存储引擎中，都设计了面对特定场景的锁定机制，所以引擎的差别，导致锁机制也是有很大差别的。

表锁和行锁

我们首先来了解一下表锁和行锁：表锁是指对一整张表加锁，一般是 DDL 处理时使用；而行锁则是锁定某一行或者某几行，或者行与行之间的间隙。

表锁由 MySQL Server 实现，行锁则是存储引擎实现，不同的引擎实现的不同。在 MySQL 的常用引擎中 InnoDB 支持行锁，而 MyISAM 则只能使用 MySQL Server 提供的表锁。

表锁

表锁由 MySQL Server 实现，一般在执行 DDL 语句时会对整个表进行加锁，比如说 ALTER TABLE 等操作。在执行 SQL 语句时，也可以明确指定对某个表进行加锁。

mysql> lock table user read(write); # 分为读锁和写锁Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select * from user where id = 100; # 成功mysql> select * from role where id = 100; # 失败，未提前获取该 role的读表锁mysql> update user  set name = 'Tom' where id = 100; # 失败，未提前获得user的写表锁mysql> unlock tables; # 显示释放表锁Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

表锁使用的是一次性锁技术，也就是说，在会话开始的地方使用 lock 命令将后续需要用到的表都加上锁，在表释放前，只能访问这些加锁的表，不能访问其他表，直到最后通过 unlock tables 释放所有表锁。

除了使用 unlock tables 显示释放锁之外，会话持有其他表锁时执行lock table 语句会释放会话之前持有的锁；会话持有其他表锁时执行 start transaction 或者 begin 开启事务时，也会释放之前持有的锁。

行锁

不同存储引擎的行锁实现不同，后续没有特别说明，则行锁特指 InnoDB 实现的行锁。

在了解 InnoDB 的加锁原理前，需要对其存储结构有一定的了解。InnoDB 是聚簇索引，也就是 B+树的叶节点既存储了主键索引也存储了数据行。而 InnoDB 的二级索引的叶节点存储的则是主键值，所以通过二级索引查询数据时，还需要拿对应的主键去聚簇索引中再次进行查询。

下面以两条 SQL 的执行为例，讲解一下 InnoDB 对于单行数据的加锁原理。

update user set age = 10 where id = 49;update user set age = 10 where name = 'Tom';

第一条 SQL 使用主键索引来查询，则只需要在 id = 49 这个主键索引上加上写锁；第二条 SQL 则使用二级索引来查询，则首先在 name = Tom 这个索引上加写锁，然后由于使用 InnoDB 二级索引还需再次根据主键索引查询，所以还需要在 id = 49 这个主键索引上加写锁，如上图所示。

也就是说使用主键索引需要加一把锁，使用二级索引需要在二级索引和主键索引上各加一把锁。

根据索引对单行数据进行更新的加锁原理了解了，那如果更新操作涉及多个行呢，比如下面 SQL 的执行场景。

update user set age = 10 where id > 49;

上述 SQL 的执行过程如下图所示。MySQL Server 会根据 WHERE 条件读取第一条满足条件的记录，然后 InnoDB 引擎会将第一条记录返回并加锁，接着 MySQL Server 发起更新改行记录的 UPDATE 请求，更新这条记录。一条记录操作完成，再读取下一条记录，直至没有匹配的记录为止。

这种场景下的锁的释放较为复杂，有多种的优化方式，我对这块暂时还没有了解，还请知道的小伙伴在下方留言解释。

下面主要依次介绍 InnoDB 中锁的模式和类型，锁的类型是指锁的粒度或者锁具体加在什么地方；而锁模式描述的是锁的兼容性，也就是加的是什么锁，比如写锁或者读锁。

内容基本来自于 MySQL 的技术文档 innodb-lock 一章，感兴趣的同学可以直接去阅读原文，原文地址为见文章末尾。

行锁的模式

锁的模式有：读意向锁，写意向锁，读锁，写锁和自增锁(auto_inc)，下面我们依次来看。

读写锁

读锁，又称共享锁（Share locks，简称 S 锁），加了读锁的记录，所有的事务都可以读取，但是不能修改，并且可同时有多个事务对记录加读锁。

写锁，又称排他锁（Exclusive locks，简称 X 锁），或独占锁，对记录加了排他锁之后，只有拥有该锁的事务可以读取和修改，其他事务都不可以读取和修改，并且同一时间只能有一个事务加写锁。

读写意向锁

由于表锁和行锁虽然锁定范围不同，但是会相互冲突。所以当你要加表锁时，势必要先遍历该表的所有记录，判断是否加有排他锁。这种遍历检查的方式显然是一种低效的方式，MySQL 引入了意向锁，来检测表锁和行锁的冲突。

意向锁也是表级锁，也可分为读意向锁（IS 锁）和写意向锁（IX 锁）。当事务要在记录上加上读锁或写锁时，要首先在表上加上意向锁。这样判断表中是否有记录加锁就很简单了，只要看下表上是否有意向锁就行了。

意向锁之间是不会产生冲突的，也不和 AUTO_INC 表锁冲突，它只会阻塞表级读锁或表级写锁，另外，意向锁也不会和行锁冲突，行锁只会和行锁冲突。

自增锁

AUTOINC 锁又叫自增锁（一般简写成 AI 锁），是一种表锁，当表中有自增列（AUTOINCREMENT）时出现。当插入表中有自增列时，数据库需要自动生成自增值，它会先为该表加 AUTOINC 表锁，阻塞其他事务的插入操作，这样保证生成的自增值肯定是唯一的。AUTOINC 锁具有如下特点：

• AUTO_INC 锁互不兼容，也就是说同一张表同时只允许有一个自增锁；
• 自增值一旦分配了就会 +1，如果事务回滚，自增值也不会减回去，所以自增值可能会出现中断的情况。

显然，AUTOINC 表锁会导致并发插入的效率降低，为了提高插入的并发性，MySQL 从 5.1.22 版本开始，引入了一种可选的轻量级锁（mutex）机制来代替 AUTOINC 锁，可以通过参数 innodbautoinclockmode 来灵活控制分配自增值时的并发策略。具体可以参考 MySQL 的 AUTOINCREMENT Handling in InnoDB 一文，链接在文末。

不同模式锁的兼容矩阵

下面是各个表锁之间的兼容矩阵。

总结起来有下面几点：

• 意向锁之间互不冲突；
• S 锁只和 S/IS 锁兼容，和其他锁都冲突；
• X 锁和其他所有锁都冲突；
• AI 锁只和意向锁兼容；

行锁的类型

根据锁的粒度可以把锁细分为表锁和行锁，行锁根据场景的不同又可以进一步细分，依次为 Next-Key Lock，Gap Lock 间隙锁，Record Lock 记录锁和插入意向 GAP 锁。

不同的锁锁定的位置是不同的，比如说记录锁只锁住对应的记录，而间隙锁锁住记录和记录之间的间隔，Next-Key Lock 则所属记录和记录之前的间隙。不同类型锁的锁定范围大致如下图所示。

下面我们来依次了解一下不同的类型的锁。

记录锁

记录锁是最简单的行锁，并没有什么好说的。上边描述 InnoDB 加锁原理中的锁就是记录锁，只锁住 id = 49 或者 name = 'Tom' 这一条记录。

当 SQL 语句无法使用索引时，会进行全表扫描，这个时候 MySQL 会给整张表的所有数据行加记录锁，再由 MySQL Server 层进行过滤。但是，在 MySQL Server 层进行过滤的时候，如果发现不满足 WHERE 条件，会释放对应记录的锁。这样做，保证了最后只会持有满足条件记录上的锁，但是每条记录的加锁操作还是不能省略的。

所以更新操作必须要根据索引进行操作，没有索引时，不仅会消耗大量的锁资源，增加数据库的开销，还会极大的降低了数据库的并发性能。

间隙锁

还是最开始更新用户年龄的例子，如果 id = 49 这条记录不存在，这个 SQL 语句还会加锁吗？答案是可能有，这取决于数据库的隔离级别。这种情况下，在 RC 隔离级别不会加任何锁，在 RR 隔离级别会在 id = 49 前后两个索引之间加上间隙锁。

间隙锁是一种加在两个索引之间的锁，或者加在第一个索引之前，或最后一个索引之后的间隙。这个间隙可以跨一个索引记录，多个索引记录，甚至是空的。使用间隙锁可以防止其他事务在这个范围内插入或修改记录，保证两次读取这个范围内的记录不会变，从而不会出现幻读现象。

值得注意的是，间隙锁和间隙锁之间是互不冲突的，间隙锁唯一的作用就是为了防止其他事务的插入，所以加间隙 S 锁和加间隙 X 锁没有任何区别。

Next-Key 锁

Next-key锁是记录锁和间隙锁的组合，它指的是加在某条记录以及这条记录前面间隙上的锁。假设一个索引包含 15、18、20 ，30，49，50 这几个值，可能的 Next-key 锁如下：

(-∞, 15]，(15, 18]，(18, 20]，(20, 30]，(30, 49]，(49, 50]，(50, +∞)

通常我们都用这种左开右闭区间来表示 Next-key 锁，其中，圆括号表示不包含该记录，方括号表示包含该记录。前面四个都是 Next-key 锁，最后一个为间隙锁。和间隙锁一样，在 RC 隔离级别下没有 Next-key 锁，只有 RR 隔离级别才有。还是之前的例子，如果 id 不是主键，而是二级索引，且不是唯一索引，那么这个 SQL 在 RR 隔离级别下就会加如下的 Next-key 锁 (30, 49](49, 50)

此时如果插入一条 id = 31 的记录将会阻塞住。之所以要把 id = 49 前后的间隙都锁住，仍然是为了解决幻读问题，因为 id 是非唯一索引，所以 id = 49 可能会有多条记录，为了防止再插入一条 id = 49 的记录。

插入意向锁

插入意向锁是一种特殊的间隙锁（简写成 II GAP）表示插入的意向，只有在 INSERT 的时候才会有这个锁。注意，这个锁虽然也叫意向锁，但是和上面介绍的表级意向锁是两个完全不同的概念，不要搞混了。

插入意向锁和插入意向锁之间互不冲突，所以可以在同一个间隙中有多个事务同时插入不同索引的记录。譬如在上面的例子中，id = 30 和 id = 49 之间如果有两个事务要同时分别插入 id = 32 和 id = 33 是没问题的，虽然两个事务都会在 id = 30 和 id = 50 之间加上插入意向锁，但是不会冲突。

插入意向锁只会和间隙锁或 Next-key 锁冲突，正如上面所说，间隙锁唯一的作用就是防止其他事务插入记录造成幻读，正是由于在执行 INSERT 语句时需要加插入意向锁，而插入意向锁和间隙锁冲突，从而阻止了插入操作的执行。

不同类型锁的兼容矩阵

不同类型锁的兼容下如下图所示。

其中，第一行表示已有的锁，第一列表示要加的锁。插入意向锁较为特殊，所以我们先对插入意向锁做个总结，如下：

• 插入意向锁不影响其他事务加其他任何锁。也就是说，一个事务已经获取了插入意向锁，对其他事务是没有任何影响的；
• 插入意向锁与间隙锁和 Next-key 锁冲突。也就是说，一个事务想要获取插入意向锁，如果有其他事务已经加了间隙锁或 Next-key 锁，则会阻塞。

其他类型的锁的规则较为简单：

• 间隙锁不和其他锁（不包括插入意向锁）冲突；
• 记录锁和记录锁冲突，Next-key 锁和 Next-key 锁冲突，记录锁和 Next-key 锁冲突；

常见加锁场景分析

今天我们就从原理走向实战，分析常见 SQL 语句的加锁场景。了解了这几种场景，相信小伙伴们也能举一反三，灵活地分析真实开发过程中遇到的加锁问题。

如下图所示，数据库的隔离等级，SQL 语句和当前数据库数据会共同影响该条 SQL 执行时数据库生成的锁模式，锁类型和锁数量。

下面，我们会首先讲解一下隔离等级、不同 SQL 语句 和 当前数据库数据对生成锁影响的基本规则，然后再依次具体 SQL 的加锁场景。

隔离等级对加锁的影响

MySQL 的隔离等级对加锁有影响，所以在分析具体加锁场景时，首先要确定当前的隔离等级。

• 读未提交（Read Uncommitted 后续简称 RU）：可以读到未提交的读，基本上不会使用该隔离等级，所以暂时忽略。
• 读已提交（Read Committed 后续简称 RC）：存在幻读问题，对当前读获取的数据加记录锁。
• 可重复读（Repeatable Read 后续简称 RR）：不存在幻读问题，对当前读获取的数据加记录锁，同时对涉及的范围加间隙锁，防止新的数据插入，导致幻读。
• 序列化（Serializable）：从 MVCC 并发控制退化到基于锁的并发控制，不存在快照读，都是当前读，并发效率急剧下降，不建议使用。

这里说明一下，RC 总是读取记录的最新版本，而 RR 是读取该记录事务开始时的那个版本，虽然这两种读取的版本不同，但是都是快照数据，并不会被写操作阻塞，所以这种读操作称为 快照读（Snapshot Read）

MySQL 还提供了另一种读取方式叫当前读（Current Read），它读的不再是数据的快照版本，而是数据的最新版本，并会对数据加锁，根据语句和加锁的不同，又分成三种情况：

• SELECT ... LOCK IN SHARE MODE：加共享(S)锁
• SELECT ... FOR UPDATE：加排他(X)锁
• INSERT / UPDATE / DELETE：加排他(X)锁

当前读在 RR 和 RC 两种隔离级别下的实现也是不一样的：RC 只加记录锁，RR 除了加记录锁，还会加间隙锁，用于解决幻读问题。

不同 SQL 语句对加锁的影响

不同的 SQL 语句当然会加不同的锁，总结起来主要分为五种情况：

• SELECT ... 语句正常情况下为快照读，不加锁；
• SELECT ... LOCK IN SHARE MODE 语句为当前读，加 S 锁；
• SELECT ... FOR UPDATE 语句为当前读，加 X 锁；
• 常见的 DML 语句（如 INSERT、DELETE、UPDATE）为当前读，加 X 锁；
• 常见的 DDL 语句（如 ALTER、CREATE 等）加表级锁，且这些语句为隐式提交，不能回滚。

其中，当前读的 SQL 语句的 where 从句的不同也会影响加锁，包括是否使用索引，索引是否是唯一索引等等。

当前数据对加锁的影响

SQL 语句执行时数据库中的数据也会对加锁产生影响。

比如一条最简单的根据主键进行更新的 SQL 语句，如果主键存在，则只需要对其加记录锁，如果不存在，则需要在加间隙锁。

至于其他非唯一性索引更新或者插入时的加锁也都不同程度的受到现存数据的影响，后续我们会一一说明。

具体场景分析

具体 SQL 场景分析主要借鉴何登成前辈的《MySQL 加锁处理分析》文章和 aneasystone 的系列文章，在他们的基础上进行了总结和整理。

我们使用下面这张 book 表作为实例，其中 id 为主键，ISBN（书号）为二级唯一索引，Author（作者）为二级非唯一索引，score（评分）无索引。

UPDATE 语句加锁分析

下面，我们先来分析 UPDATE 相关 SQL 在使用较为简单 where 从句情况下加锁情况。其中的分析原则也适用于 UPDATE,DELETE 和 SELECT ... FOR UPDATE等当前读的语句。

聚簇索引，查询命中

聚簇索引就是 InnoDB 存储引擎下的主键索引，具体可参考《MySQL索引》。

下图展示了使用 UPDATE book SET score = 9.2 WHERE ID = 10 语句命中的情况下在 RC 和 RR 隔离等级下的加锁，两种隔离等级下没有任何区别，都是对 ID = 10 这个索引加排他记录锁。

聚簇索引，查询未命中

下图展示了 UPDATE book SET score = 9.2 WHERE ID = 16 语句未命中时 RR 隔离级别下的加锁情况。

在 RC 隔离等级下，不需要加锁；而在 RR 隔离级别会在 ID = 16 前后两个索引之间加上间隙锁。

值得注意的是，间隙锁和间隙锁之间是互不冲突的，间隙锁唯一的作用就是为了防止其他事务的插入新行，导致幻读，所以加间隙 S 锁和加间隙 X 锁没有任何区别。

二级唯一索引，查询命中

下图展示了 UPDATE book SET score = 9.2 WHERE ISBN = 'N0003' 在 RC 和 RR 隔离等级下命中时的加锁情况。

在 InnoDB 存储引擎中，二级索引的叶子节点保存着主键索引的值，然后再拿主键索引去获取真正的数据行，所以在这种情况下，二级索引和主键索引都会加排他记录锁。

二级唯一索引，查询未命中

下图展示了 UPDATE book SET score = 9.2 WHERE ISBN = 'N0008' 语句在 RR 隔离等级下未命中时的加锁情况，RC 隔离等级下该语句未命中不会加锁。

因为 N0008 大于 N0007，所以要锁住 (N0007,正无穷)这段区间，而 InnoDB 的索引一般都使用 Suprenum Record 和 Infimum Record 来分别表示记录的上下边界。Infimum 是比该页中任何记录都要小的值，而 Supremum 比该页中最大的记录值还要大，这两条记录在创建页的时候就有了，并且不会删除。

所以，在 N0007 和 Suprenum Record 之间加了间隙锁。

为什么不在主键上也加 GAP 锁呢？欢迎留言说出你的想法。

二级非唯一索引，查询命中

下图展示了 UPDATE book SET score = 9.2 WHERE Author = 'Tom' 语句在 RC 隔离等级下命中时的加锁情况。

我们可以看到，在 RC 等级下，二级唯一索引和二级非唯一索引的加锁情况是一致的，都是在涉及的二级索引和对应的主键索引上加上排他记录锁。

但是在 RR 隔离等级下，加锁的情况产生了变化，它不仅对涉及的二级索引和主键索引加了排他记录锁，还在非唯一二级索引上加了三个间隙锁，锁住了两个 Tom 索引值相关的三个范围。

那为什么唯一索引不需要加间隙锁呢？间隙锁的作用是为了解决幻读，防止其他事务插入相同索引值的记录，而唯一索引和主键约束都已经保证了该索引值肯定只有一条记录，所以无需加间隙锁。

需要注意的是，上图虽然画着 4 个记录锁，三个间隙锁，但是实际上间隙锁和它右侧的记录锁会合并成 Next-Key 锁。

所以实际情况有两个 Next-Key 锁，一个间隙锁(Tom60,正无穷)和两个记录锁。

二级非唯一索引，查询未命中

下图展示了 UPDATE book SET score = 9.2 WHERE Author = 'Sarah' 在 RR 隔离等级下未命中的加锁情况，它会在二级索引 Rose 和 Tom 之间加间隙锁。而 RC 隔离等级下不需要加锁。

无索引

当 Where 从句的条件并不使用索引时，则会对全表进行扫描，在 RC 隔离等级下对所有的数据加排他记录锁。在RR 隔离等级下，除了给记录加锁，还会对记录和记录之间加间隙锁。和上边一样，间隙锁会和左侧的记录锁合并成 Next-Key 锁。

下图就是 UPDATE book SET score = 9.2 WHERE score = 22 语句在两种隔离等级下的加锁情况。

聚簇索引，范围查询

上面介绍的场景都是 where 从句的等值查询，而范围查询的加锁又是怎么样的呢？我们慢慢来看。

下图是 UPDATE book SET score = 9.2 WHERE ID <= 25 在 RC 和 RR 隔离等级下的加锁情况。

RC 场景下与等值查询类似，只会在涉及的 ID = 10，ID = 18 和 ID = 25 索引上加排他记录锁。

而在 RR 隔离等级下则有所不同，它会加上间隙锁，和对应的记录锁合并称为 Next-Key 锁。除此之外，它还会在(25, 30] 上分别加 Next-Key 锁。这一点是十分特殊的，具体原因还需要再探究。

二级索引，范围查询

下图展示了 UPDATE book SET ISBN = N0001 WHERE score <= 7.9 在 RR 级别下的加锁情况。

修改索引值

UPDATE 语句修改索引值的情况可以分开分析，首先 Where 从句的加锁分析如上文所述，多了一步 Set 部分的加锁。

下图展示了 UPDATE book SET Author = 'John' WHERE ID = 10 在 RC 和 RR 隔离等级下的加锁情况。除了在主键 ID 上进行加锁，还会对二级索引上的 Bob(就值) 和 John(新值) 上进行加锁。

DELETE 语句加锁分析

一般来说，DELETE 的加锁和 SELECT FOR UPDATE 或 UPDATE 并没有太大的差异。

因为，在 MySQL 数据库中，执行 DELETE 语句其实并没有直接删除记录，而是在记录上打上一个删除标记，然后通过后台的一个叫做 purge 的线程来清理。从这一点来看，DELETE 和 UPDATE 确实是非常相像。事实上，DELETE 和 UPDATE 的加锁也几乎是一样的。

INSERT 语句加锁分析

接下来，我们来看一下 Insert 语句的加锁情况。

Insert 语句在两种情况下会加锁：

• 为了防止幻读，如果记录之间加有间隙锁，此时不能 Insert；
• 如果 Insert 的记录和已有记录造成唯一键冲突，此时不能 Insert；

除了上述情况，Insert 语句的锁都是隐式锁。隐式锁是 InnoDB 实现的一种延迟加锁的机制来减少加锁的数量。

隐式锁的特点是只有在可能发生冲突时才加锁，减少了锁的数量。另外，隐式锁是针对被修改的 B+Tree 记录，因此都是记录类型的锁，不可能是间隙锁或 Next-Key 类型。

具体 Insert 语句的加锁流程如下：

• 首先对插入的间隙加插入意向锁（Insert Intension Locks）如果该间隙已被加上了间隙锁或 Next-Key 锁，则加锁失败进入等待；如果没有，则加锁成功，表示可以插入；
• 然后判断插入记录是否有唯一键，如果有，则进行唯一性约束检查如果不存在相同键值，则完成插入如果存在相同键值，则判断该键值是否加锁如果没有锁， 判断该记录是否被标记为删除如果标记为删除，说明事务已经提交，还没来得及 purge，这时加 S 锁等待；如果没有标记删除，则报 duplicate key 错误；如果有锁，说明该记录正在处理（新增、删除或更新），且事务还未提交，加 S 锁等待；
• 插入记录并对记录加 X 记录锁；

演示InnoDB锁

• 数据准备

-- 创建db13数据库
CREATE DATABASE db13;

-- 使用db13数据库
USE db13;

-- 创建student表
CREATE TABLE student(
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    NAME VARCHAR(10),
    age INT,
    score INT
);
-- 添加数据
INSERT INTO student VALUES (NULL,'张三',23,99),(NULL,'李四',24,95),
(NULL,'王五',25,98),(NULL,'赵六',26,97);

• 共享锁

-- 标准语法
SELECT语句 LOCK IN SHARE MODE;

-- 窗口1
/*
    共享锁：数据可以被多个事务查询，但是不能修改
*/
-- 开启事务
START TRANSACTION;

-- 查询id为1的数据记录。加入共享锁
SELECT * FROM student WHERE id=1 LOCK IN SHARE MODE;

-- 查询分数为99分的数据记录。加入共享锁
SELECT * FROM student WHERE score=99 LOCK IN SHARE MODE;

-- 提交事务
COMMIT;

-- 窗口2
-- 开启事务
START TRANSACTION;

-- 查询id为1的数据记录(普通查询，可以查询)
SELECT * FROM student WHERE id=1;

-- 查询id为1的数据记录，并加入共享锁(可以查询。共享锁和共享锁兼容)
SELECT * FROM student WHERE id=1 LOCK IN SHARE MODE;

-- 修改id为1的姓名为张三三(不能修改，会出现锁的情况。只有窗口1提交事务后，才能修改成功)
UPDATE student SET NAME='张三三' WHERE id = 1;

-- 修改id为2的姓名为李四四(修改成功，InnoDB引擎默认是行锁)
UPDATE student SET NAME='李四四' WHERE id = 2;

-- 修改id为3的姓名为王五五(注意：InnoDB引擎如果不采用带索引的列。则会提升为表锁)
UPDATE student SET NAME='王五五' WHERE id = 3;

-- 提交事务
COMMIT;

• 排他锁

-- 标准语法
SELECT语句 FOR UPDATE;

-- 窗口1
/*
    排他锁：加锁的数据，不能被其他事务加锁查询或修改
*/
-- 开启事务
START TRANSACTION;

-- 查询id为1的数据记录，并加入排他锁
SELECT * FROM student WHERE id=1 FOR UPDATE;

-- 提交事务
COMMIT;

-- 窗口2
-- 开启事务
START TRANSACTION;

-- 查询id为1的数据记录(普通查询没问题)
SELECT * FROM student WHERE id=1;

-- 查询id为1的数据记录，并加入共享锁(不能查询。因为排他锁不能和其他锁共存)
SELECT * FROM student WHERE id=1 LOCK IN SHARE MODE;

-- 查询id为1的数据记录，并加入排他锁(不能查询。因为排他锁不能和其他锁共存)
SELECT * FROM student WHERE id=1 FOR UPDATE;

-- 修改id为1的姓名为张三(不能修改，会出现锁的情况。只有窗口1提交事务后，才能修改成功)
UPDATE student SET NAME='张三' WHERE id=1;

-- 提交事务
COMMIT;

注意：锁的兼容性

• 共享锁和共享锁 兼容
• 共享锁和排他锁 冲突
• 排他锁和排他锁 冲突
• 排他锁和共享锁 冲突

演示MyISAM锁

• 数据准备

-- 创建product表
CREATE TABLE product(
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    NAME VARCHAR(20),
    price INT
)ENGINE = MYISAM;  -- 指定存储引擎为MyISAM

-- 添加数据
INSERT INTO product VALUES (NULL,'华为手机',4999),(NULL,'小米手机',2999),
(NULL,'苹果',8999),(NULL,'中兴',1999);

• 读锁

-- 标准语法
-- 加锁
LOCK TABLE 表名 READ;

-- 解锁(将当前会话所有的表进行解锁)
UNLOCK TABLES;

-- 窗口1
/*
    读锁：所有连接只能读取数据，不能修改
*/
-- 为product表加入读锁
LOCK TABLE product READ;

-- 查询product表(查询成功)
SELECT * FROM product;

-- 修改华为手机的价格为5999(修改失败)
UPDATE product SET price=5999 WHERE id=1;

-- 解锁
UNLOCK TABLES;

-- 窗口2
-- 查询product表(查询成功)
SELECT * FROM product;

-- 修改华为手机的价格为5999(不能修改，窗口1解锁后才能修改成功)
UPDATE product SET price=5999 WHERE id=1;

• 写锁

-- 标准语法
-- 加锁
LOCK TABLE 表名 WRITE;

-- 解锁(将当前会话所有的表进行解锁)
UNLOCK TABLES;

-- 窗口1
/*
    写锁：其他连接不能查询和修改数据
*/
-- 为product表添加写锁
LOCK TABLE product WRITE;

-- 查询product表(查询成功)
SELECT * FROM product;

-- 修改小米手机的金额为3999(修改成功)
UPDATE product SET price=3999 WHERE id=2;

-- 解锁
UNLOCK TABLES;

-- 窗口2
-- 查询product表(不能查询。只有窗口1解锁后才能查询成功)
SELECT * FROM product;

-- 修改小米手机的金额为2999(不能修改。只有窗口1解锁后才能修改成功)
UPDATE product SET price=2999 WHERE id=2;

演示悲观锁和乐观锁

悲观锁的概念

• 就是很悲观，它对于数据被外界修改的操作持保守态度，认为数据随时会修改。
• 整个数据处理中需要将数据加锁。悲观锁一般都是依靠关系型数据库提供的锁机制。
• 我们之前所学的行锁，表锁不论是读写锁都是悲观锁。

乐观锁的概念

• 就是很乐观，每次自己操作数据的时候认为没有人会来修改它，所以不去加锁。
• 但是在更新的时候会去判断在此期间数据有没有被修改。
• 需要用户自己去实现，不会发生并发抢占资源，只有在提交操作的时候检查是否违反数据完整性。

悲观锁和乐观锁使用前提

• 对于读的操作远多于写的操作的时候，这时候一个更新操作加锁会阻塞所有的读取操作，降低了吞吐量。最后还要释放锁，锁是需要一些开销的，这时候可以选择乐观锁。
• 如果是读写比例差距不是非常大或者系统没有响应不及时，吞吐量瓶颈的问题，那就不要去使用乐观锁，它增加了复杂度，也带来了业务额外的风险。这时候可以选择悲观锁。

乐观锁的实现方式

版本号

• 给数据表中添加一个version列，每次更新后都将这个列的值加1。
• 读取数据时，将版本号读取出来，在执行更新的时候，比较版本号。
• 如果相同则执行更新，如果不相同，说明此条数据已经发生了变化。
• 用户自行根据这个通知来决定怎么处理，比如重新开始一遍，或者放弃本次更新。

-- 创建city表
CREATE TABLE city(
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,  -- 城市id
    NAME VARCHAR(20),                   -- 城市名称
    VERSION INT                         -- 版本号
);

-- 添加数据
INSERT INTO city VALUES (NULL,'北京',1),(NULL,'上海',1),(NULL,'广州',1),(NULL,'深圳',1);

-- 修改北京为北京市
-- 1.查询北京的version
SELECT VERSION FROM city WHERE NAME='北京';
-- 2.修改北京为北京市，版本号+1。并对比版本号
UPDATE city SET NAME='北京市',VERSION=VERSION+1 WHERE NAME='北京' AND VERSION=1;

时间戳

• 和版本号方式基本一样，给数据表中添加一个列，名称无所谓，数据类型需要是timestamp
• 每次更新后都将最新时间插入到此列。
• 读取数据时，将时间读取出来，在执行更新的时候，比较时间。
• 如果相同则执行更新，如果不相同，说明此条数据已经发生了变化。

锁的总结

表锁和行锁

• 行锁：锁的粒度更细，加行锁的性能损耗较大。并发处理能力较高。InnoDB引擎默认支持！
• 表锁：锁的粒度较粗，加表锁的性能损耗较小。并发处理能力较低。InnoDB、MyISAM引擎支持！

InnoDB锁优化建议

• 尽量通过带索引的列来完成数据查询，从而避免InnoDB无法加行锁而升级为表锁。
• 合理设计索引，索引要尽可能准确，尽可能的缩小锁定范围，避免造成不必要的锁定。
• 尽可能减少基于范围的数据检索过滤条件。
• 尽量控制事务的大小，减少锁定的资源量和锁定时间长度。
• 在同一个事务中，尽可能做到一次锁定所需要的所有资源，减少死锁产生概率。
• 对于非常容易产生死锁的业务部分，可以尝试使用升级锁定颗粒度，通过表级锁定来减少死锁的产生。