mysql中的锁机制（行锁、表锁和全局锁）

1、概述

相对其他数据库而言，MySQL的锁机制比较简单，其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。比如，MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。

（1）表级锁
开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。

（2）行级锁
开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

（3）页面锁
开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。

（4）全局锁
全局锁就是对整个数据库实例加锁。

本文主要介绍InnoDB存储引擎中行级锁、表级锁和全局锁。

2、行级锁

MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁，比如 MyISAM 引擎就不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行，这就会影响到业务并发度。InnoDB 是支持行锁 的，这也是 MyISAM 被 InnoDB 替代的重要原因之一。

2.1 共享锁和排他锁

InnoDB实现了两种类型的行锁，分别是共享锁（S，也称读锁）和排他锁（X，也称写锁）。
（1）共享锁（S，也称读锁）
允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。若事务T对数据对象A加上S锁，则事务T可以读A但不能修改A，其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。这保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。

简而言之，在共享锁情况下，多个事务只能读数据不能改数据。

（2）排他锁（X，也称写锁）
允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同的数据集共享读锁和排他写锁。若事务T对数据对象A加上X锁，事务T可以读A也可以修改A，其他事务不能再对A加任何锁，直到T释放A上的锁。

对于排他锁大家的理解可能就有些差别，一般认为排他锁锁住一行数据后，其他事务就不能读取和修改该行数据，其实不是这样的。

排他锁指的是一个事务在一行数据加上排他锁后，其他事务不能再在其上加其他的锁，注意只是不能加锁。mysql InnoDB引擎默认的修改数据语句：update,delete,insert都会自动给涉及到的数据加上排他锁，select语句默认不会加任何锁类型，如果加排他锁可以使用select …for update语句，加共享锁可以使用select … lock in share mode语句。所以加过排他锁的数据行在其他事务中是不能修改数据的，也不能通过for update和lock in share mode锁的方式查询数据，但可以直接通过select …from…查询数据，因为普通查询没有任何锁机制。

2.2 意向共享锁和意向排他锁

InnoDB的行级锁定同样分为两种类型，共享锁和排他锁，而在锁定机制的实现过程中为了让行级锁定和表级锁定共存，InnoDB也同样使用了意向锁（表级锁定）的概念，也就有了意向共享锁和意向排他锁这两种。

由2.1节可知当一个事务需要给自己需要的某个资源加锁的时候，如果遇到一个共享锁正锁定着自己需要的资源的时候，自己可以再加一个共享锁，不过不能加排他锁。但是，如果遇到自己需要锁定的资源已经被一个排他锁占有之后，则只能等待该锁定释放资源之后自己才能获取锁定资源并添加自己的锁定。

而意向锁的作用就是当一个事务在需要获取资源锁定的时候，如果遇到自己需要的资源已经被排他锁占用的时候，该事务可以需要锁定行的表上面添加一个合适的意向锁。如果自己需要一个共享锁，那么就在表上面添加一个意向共享锁。而如果自己需要的是某行（或者某些行）上面添加一个排他锁的话，则先在表上面添加一个意向排他锁。意向共享锁可以同时并存多个，但是意向排他锁同时只能有一个存在。所以，可以说InnoDB的锁定模式实际上可以分为四种：共享锁（S），排他锁（X），意向共享锁（IS）和意向排他锁（IX），我们可以通过以下表格来总结上面这四种所的共存逻辑关系：

如果一个事务请求的锁模式与当前的锁兼容，InnoDB就将请求的锁授予该事务；反之，如果两者不兼容，该事务就要等待锁释放。

意向锁是InnoDB自动加的，不需用户干预。对于UPDATE、DELETE和INSERT语句，InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁（X)；对于普通SELECT语句，InnoDB不会加任何锁；

2.3 间隙锁（Next-Key锁）

当我们用范围条件而不是相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁；对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做“间隙（GAP)”，InnoDB也会对这个“间隙”加锁，这种锁机制就是所谓的间隙锁 （Next-Key锁）。

InnoDB使用间隙锁的目的，一方面是为了防止幻读，以满足相关隔离级别的要求，对于上面的例子，要是不使 用间隙锁，如果其他事务插入了empid大于100的任何记录，那么本事务如果再次执行上述语句，就会发生幻读（两次读的数据数目不一样）；另外一方面，是为了满足其恢复和复制的需要。

• 注意事项：
  （1）在不通过索引条件查询的时候，InnoDB使用的是表锁，而不是行锁;
  （2）两个事务不能锁同一个索引；
  （3）由于MySQL的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，所以虽然是访问不同行的记录，但是如果是使用相同的索引键，是会出现锁冲突的；
  （4）当表有多个索引的时候，不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行，另外，不论是使用主键索引、唯一索引或普通索引，InnoDB都会使用行锁来对数据加锁；
  （5）即便在条件中使用了索引字段，但是否使用索引来检索数据是由MySQL通过判断不同执行计划的代价来决定的，如果MySQL认为全表扫描效率更高，比如对一些很小的表，它就不会使用索引，这种情况下InnoDB将使用表锁，而不是行锁。因此，在分析锁冲突时，别忘了检查SQL的执行计划，以确认是否真正使用了索引。

2.4 举例

在下面的操作序列中，事务 B 的 update 语句执行时会是什么现象呢?假设字段 id 是表 t 的主键。

实际上事务 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。

事务 A 持有的两个记录的行锁，都是在 commit 的时候才释放的。
也就是说，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。

知道了这个设定，对我们使用事务有什么帮助呢？那就是，如果你的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。

假设你负责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。我们简化一点，这个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。

也就是说，要完成这个交易，我们需要 update 两条记录，并 insert 一条记录。当然，为了保证交易的原子性，我们要把这三个操作放在一个事务中。那么，你会怎样安排这三个语句在事务中的顺序呢?

试想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，不论你怎样安排语句顺序，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，如果你把语句 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。

好了，现在由于你的正确设计，影院余额这一行的行锁在一个事务中不会停留很长时间。但是，这并没有完全解决你的困扰。

如果这个影院做活动，可以低价预售一年内所有的电影票，而且这个活动只做一天。于是在活动 时间开始的时候，你的 MySQL 就挂了。你登上服务器一看，CPU 消耗接近 100%，但整个数据库每秒就执行不到 100 个事务。这是什么原因呢?

这就是死锁和死锁检测了。

2.5 死锁和死锁检测

当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。这里我用数据库中的行锁举个例子。

这时候，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:

1. 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。
2. 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。

但是，我们又不可能直接把这个时间设置成一个很小的值，比如 1s。这样当出现死锁的时候， 确实很快就可以解开，但如果不是死锁，而是简单的锁等待呢?所以，超时时间设置太短的话， 会出现很多误伤。

所以，正常情况下我们还是要采用第二种策略，即:主动死锁检测，而且 innodb_deadlock_detect 的默认值本身就是 on。主动死锁检测在发生死锁的时候，是能够快速发现并进行处理的，但是它也是有额外负担的。

你可以想象一下这个过程: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。

那如果是我们上面说到的所有事务都要更新同一行的场景呢?

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了死锁，这是一个时间复杂度是 O(n) 的操作。假设有 1000 个并发线程要同时更新同一行，那么死锁检测操作就是 100 万这个 量级的。虽然最终检测的结果是没有死锁，但是这期间要消耗大量的 CPU 资源。因此，你就会看到 CPU 利用率很高，但是每秒却执行不了几个事务。

根据上面的分析，我们来讨论一下，怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢?问题的症结 在于，死锁检测要耗费大量的 CPU 资源。

一种头痛医头的方法，就是如果你能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。但是这种操作本身带有一定的风险，因为业务设计的时候一般不会把死锁当做一个严重错 误，毕竟出现死锁了，就回滚，然后通过业务重试一般就没问题了，这是业务无损的。而关掉死 锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是业务有损的。

另一个思路是控制并发度。根据上面的分析，你会发现如果并发能够控制住，比如同一行同时最多只有 10 个线程在更新，那么死锁检测的成本很低，就不会出现这个问题。一个直接的想法就是，在客户端做并发控制。但是，你会很快发现这个方法不太可行，因为客户端很多。我见过一个应用，有 600 个客户端，这样即使每个客户端控制到只有 5 个并发线程，汇总到数据库服务端以后，峰值并发数也可能要达到 3000。

因此，这个并发控制要做在数据库服务端。如果你有中间件，可以考虑在中间件实现;如果你的 团队有能修改 MySQL 源码的人，也可以做在 MySQL 里面。基本思路就是，对于相同行的更 新，在进入引擎之前排队。这样在 InnoDB 内部就不会有大量的死锁检测工作了。

可能你会问，如果团队里暂时没有数据库方面的专家，不能实现这样的方案，能不能从设计上优化这个问题呢?

你可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。还是以影院账户为例，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。

这个方案看上去是无损的，但其实这类方案需要根据业务逻辑做详细设计。如果账户余额可能会 减少，比如退票逻辑，那么这时候就需要考虑当一部分行记录变成 0 的时候，代码要有特殊处 理。

3、表级锁

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)。

3.1 表锁

对于InnoDB表，在绝大部分情况下都应该使用行级锁，因为事务和行锁往往是我们之所以选择InnoDB表的理由。但在个另特殊事务中，也可以考虑使用表级锁。

（1）事务需要更新大部分或全部数据，表又比较大，如果使用默认的行锁，不仅这个事务执行效率低，而且可能造成其他事务长时间锁等待和锁冲突，这种情况下可以考虑使用表锁来提高该事务的执行速度。

（2）事务涉及多个表，比较复杂，很可能引起死锁，造成大量事务回滚。这种情况也可以考虑一次性锁定事务涉及的表，从而避免死锁、减少数据库因事务回滚带来的开销。

当然，应用中这两种事务不能太多，否则，就应该考虑使用ＭyISAＭ表。

在InnoDB下 ，使用表锁要注意以下两点。

（１）使用LOCK TALBES虽然可以给InnoDB加表级锁，但必须说明的是，表锁不是由InnoDB存储引擎层管理的，而是由其上一层ＭySQL Server负责的，仅当autocommit=0（当前session禁用自动提交事物，每个SQL语句或者语句块所在的事务都需要显示"commit"才能提交事务。）、innodb_table_lock=1（默认设置）时，InnoDB层才能知道MySQL加的表锁，ＭySQL Server才能感知InnoDB加的行锁，这种情况下，InnoDB才能自动识别涉及表级锁的死锁；否则，InnoDB将无法自动检测并处理这种死锁。

（２）在用LOCAK TABLES对InnoDB锁时要注意，要将AUTOCOMMIT设为0，否则ＭySQL不会给表加锁；事务结束前，不要用UNLOCAK TABLES释放表锁，因为UNLOCK TABLES会隐含地提交事务；COMMIT或ROLLBACK产不能释放用LOCAK TABLES加的表级锁，必须用UNLOCK TABLES释放表锁，正确的方式见如下语句。

SET AUTOCOMMIT=0;

LOCAK TABLES t1 READ, t2 WRITE, ...;

[do something with tables t1 and here];

COMMIT;

UNLOCK TABLES;

如果在某个线程 A 中执行 lock tables t1 read, t2 write; 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、 写 t2 的操作。连读 t2 都不允许，自然也不能访问其他表。

在还没有出现更细粒度的锁的时候，表锁是最常用的处理并发的方式。而对于 InnoDB 这种支 持行锁的引擎，一般不使用 lock tables 命令来控制并发，毕竟锁住整个表的影响面还是太大。

3.2 元数据锁(meta data lock，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。你可以想象一下，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，删了一列，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，在 MySQL 5.5 版本中引入了 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。

虽然 MDL 锁是系统默认会加的，但却是你不能忽略的一个机制。比如下面这个例子，经常看到有人掉到这个坑里:给一个小表加个字段，导致整个库挂了。

你肯定知道，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，你肯定会特别小心，以免对线上服务造成影响。而实际上，即使是小表，操作不慎也会出问题。我们来看一下下面的操作序列，假设表 t 是一个小表。

我们可以看到 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 session 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。前面我们说了，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。

如果某个表上的查询语句频繁，而且客户端有重试机制，也就是说超时后会再起一个新 session 再请求的话，这个库的线程很快就会爆满。

你现在应该知道了，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。

基于上面的分析，我们来讨论一个问题，如何安全地给小表加字段?
首先我们要解决长事务，事务不提交，就会一直占着 MDL 锁。在 MySQL 的 information_schema 库的 innodb_trx 表中，你可以查到当前执行中的事务。如果你要做 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。

但考虑一下这个场景。如果你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，而你不得不加个字段，你该怎么做呢?

这时候 kill 可能未必管用，因为新的请求马上就来了。比较理想的机制是，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。之后开发人员或者 DBA 再通过重试命令重复这个过程。

4、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 Flush tables with read lock (FTWRL)。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。**也就是把整库每个表都 select 出来存成文本。

以前有一种做法，是通过 FTWRL 确保不会有其他线程对数据库做更新，然后对整个库做备份。注意，在备份过程中整个库完全处于只读状态。

但是让整库都只读，听上去就很危险:

• 如果你在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆;
• 如果你在从库上备份，那么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。

看来加全局锁不太好。但是细想一下，备份为什么要加锁呢?我们来看一下不加锁会有什么问题。

假设你现在要维护某个在线课程的购买系统，关注的是用户账户余额表和用户课程表。

现在发起一个逻辑备份。假设备份期间，有一个用户，他购买了一门课程，业务逻辑里就要扣掉他的余额，然后往已购课程里面加上一门课。

如果时间顺序上是先备份账户余额表 (u_account)，然后用户购买，然后备份用户课程表 (u_course)，会怎么样呢?你可以看一下这个图:

作为用户可别觉得这样可真好啊，你可以试想一下:如果备份表的顺序反过来，先备份用户课程表再备份账户余额表，又可能会出现什么结果?

也就是说，不加锁的话，备份系统备份的得到的库不是一个逻辑时间点，这个视图是逻辑不一致的。

说到视图你肯定想起来了，我们在前面讲事务隔离的时候，其实是有一个方法能够拿到一致性视图的，在可重复读的隔离级别下开启一个事务。

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。

你一定在疑惑，有了这个功能，为什么还需要 FTWRL 呢?一致性读是好，但前提是引擎要支持 这个隔离级别。比如，对于 MyISAM 这种不支持事务的引擎，如果备份过程中有更新，总是只 能取到最新的数据，那么就破坏了备份的一致性。这时，我们就需要使用 FTWRL 命令了。

所以，single-transaction 方法只适用于所有的表使用事务引擎的库。如果有的表使用了不支 持事务的引擎，那么备份就只能通过 FTWRL 方法。这往往是 DBA 要求业务开发人员使用 InnoDB 替代 MyISAM 的原因之一。

你也许会问，既然要全库只读，为什么不使用 set global readonly=true 的方式呢?确实 readonly 方式也可以让全库进入只读状态，但我还是会建议你用 FTWRL 方式，主要有两个原因:
（1）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，我不建议你使用。

（2）在异常处理机制上有差异。如果执行 FTWRL 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，则数据库就会一直保持 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。

业务的更新不只是增删改数据(DML)，还有可能是加字段等修改表结构的操作(DDL)。不论是哪种方法，一个库被全局锁上以后，你要对里面任何一个表做加字段操作，都是会被锁住的。

但是，即使没有被全局锁住，加字段也不是就能一帆风顺的，因为你还会碰到表级锁。

5、面试题

5.1 全局锁相关

当备库用–single-transaction 做逻辑备份的时候，如果从主库的 binlog 传来一个 DDL 语句会怎么样?

假设这个 DDL 是针对表 t1 的， 这里我把备份过程中几个关键的语句列出来:

Q1:SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ; Q2:START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT;
/* other tables */
Q3:SAVEPOINT sp;
/* 时刻 1 */
Q4:show create table `t1`; 7 /* 时刻 2 */
Q5:SELECT * FROM `t1`;
/* 时刻 3 */
Q6:ROLLBACK TO SAVEPOINT sp; 11 /* 时刻 4 */
/* other tables */

在备份开始的时候，为了确保 RR(可重复读)隔离级别，再设置一次 RR 隔离级别 (Q1);

启动事务，这里用 WITH CONSISTENT SNAPSHOT 确保这个语句执行完就可以得到一个一致性视图(Q2);

设置一个保存点，这个很重要(Q3);

show create 是为了拿到表结构 (Q4)，然后正式导数据 (Q5)，回滚到 SAVEPOINT sp，在 这里的作用是释放 t1 的 MDL 锁 。

DDL 从主库传过来的时间按照效果不同，我打了四个时刻。题目设定为小表，我们假定到达后，如果开始执行，则很快能够执行完成。

参考答案如下:

1. 如果在 Q4 语句执行之前到达，现象:没有影响，备份拿到的是 DDL 后的表结构。
2. 如果在“时刻 2”到达，则表结构被改过，Q5 执行的时候，报 Table definition has changed, please retry transaction，现象:mysqldump 终止;
3. 如果在“时刻 2”和“时刻 3”之间到达，mysqldump 占着 t1 的 MDL 读锁，binlog 被 阻塞，现象:主从延迟，直到 Q6 执行完成。
4. 从“时刻 4”开始，mysqldump 释放了 MDL 读锁，现象:没有影响，备份拿到的是 DDL 前的表结构。

5.2 行锁相关

如果你要删除一个表里面的前 10000 行数据，有以下三种方法可以做到:

• 第一种，直接执行 delete from T limit 10000;
• 第二种，在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500;
• 第三种，在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500。

第一种方式(即:直接执行 delete from T limit 10000)里面，单个语句占用时间长，锁的时间也比较长;而且大事务还会导致主从延迟。
第二种方式：分成多次占用锁，串行执行，不占有锁的间隙其他客户端可以工作，类似于现
在多任务操作系统的时间分片调度，大家分片使用资源，不直接影响使用。（比较好）
第三种方式(即:在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500)，会人为造成锁冲突。