MySQL锁
概述
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。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、 RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。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，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个 角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
MySQL中的锁，按照锁的粒度分，分为以下三类：
全局锁：锁定数据库中的所有表。
表级锁：每次操作锁住整张表。
行级锁：每次操作锁住对应的行数据。
全局锁
介绍
全局锁就是对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML的写语句，DDL语 句，已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞。
其典型的使用场景是做全库的逻辑备份，对所有的表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整 性。
为什么全库逻辑备份，就需要加全就锁呢？
A. 我们一起先来分析一下不加全局锁，可能存在的问题。 假设在数据库中存在这样三张表: tb_stock 库存表，tb_order 订单表，tb_orderlog 订单日 志表。
在进行数据备份时，先备份了tb_stock库存表。
然后接下来，在业务系统中，执行了下单操作，扣减库存，生成订单（更新tb_stock表，插入 tb_order表）。
然后再执行备份 tb_order表的逻辑。
业务中执行插入订单日志操作。
最后，又备份了tb_orderlog表。
此时备份出来的数据，是存在问题的。因为备份出来的数据，tb_stock表与tb_order表的数据不一 致(有最新操作的订单信息,但是库存数没减)。
那如何来规避这种问题呢? 此时就可以借助于MySQL的全局锁来解决。
B. 再来分析一下加了全局锁后的情况
对数据库进行进行逻辑备份之前，先对整个数据库加上全局锁，一旦加了全局锁之后，其他的DDL、 DML全部都处于阻塞状态，但是可以执行DQL语句，也就是处于只读状态，而数据备份就是查询操作。 那么数据在进行逻辑备份的过程中，数据库中的数据就是不会发生变化的，这样就保证了数据的一致性 和完整性
语法
1). 加全局锁
flush tables with read lock ;2). 数据备份
mysqldump -uroot –p1234 itcast > itcast.sql
数据备份的相关指令, 在后面MySQL管理章节, 还会详细讲解.
3). 释放锁
unlock tables ;特点
数据库中加全局锁，是一个比较重的操作，存在以下问题：
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二进制日志（binlog），会导 致主从延迟。
在InnoDB引擎中，我们可以在备份时加上参数 --single-transaction 参数来完成不加锁的一致 性数据备份。
mysqldump --single-transaction -uroot –p123456 itcast > itcast.sql
表级锁
介绍
表级锁，每次操作锁住整张表。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。应用在MyISAM、 InnoDB、BDB等存储引擎中。
对于表级锁，主要分为以下三类：
表锁
元数据锁（meta data lock，MDL）
意向锁
表锁
对于表锁，分为两类：
表共享读锁（read lock）
表独占写锁（write lock）
语法：
加锁：lock tables 表名... read/write。
释放锁：unlock tables / 客户端断开连接 。
特点:
A. 读锁
左侧为客户端一，对指定表加了读锁，不会影响右侧客户端二的读，但是会阻塞右侧客户端的写。
测试:
B. 写锁
左侧为客户端一，对指定表加了写锁，会阻塞右侧客户端的读和写。
测试:
结论: 读锁不会阻塞其他客户端的读，但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读，又会阻塞 其他客户端的写。
元数据锁
meta data lock , 元数据锁，简写MDL。
MDL加锁过程是系统自动控制，无需显式使用，在访问一张表的时候会自动加上。MDL锁主要作用是维 护表元数据的数据一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作。为了避免DML与 DDL冲突，保证读写的正确性。
这里的元数据，大家可以简单理解为就是一张表的表结构。 也就是说，某一张表涉及到未提交的事务 时，是不能够修改这张表的表结构的。
在MySQL5.5中引入了MDL，当对一张表进行增删改查的时候，加MDL读锁(共享)；当对表结构进行变 更操作的时候，加MDL写锁(排他)。
常见的SQL操作时，所添加的元数据锁：
| 对应SQL | 锁类型 | 说明 |
| lock tables xxx read / write | SHARED_READ_ONLY / SHARED_NO_READ_WRITE | |
| select 、select ... lock in share mode | SHARED_READ | 与SHARED_READ、 SHARED_WRITE兼容，与 EXCLUSIVE互斥 |
| insert 、update、 delete、select ... for update | SHARED_WRITE | 与SHARED_READ、 SHARED_WRITE兼容，与 EXCLUSIVE互斥 |
| alter table ... | EXCLUSIVE | 与其他的MDL都互斥 |
演示：
当执行SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等语句时，添加的是元数据共享锁（SHARED_READ / SHARED_WRITE），之间是兼容的。
当执行SELECT语句时，添加的是元数据共享锁（SHARED_READ），会阻塞元数据排他锁 （EXCLUSIVE），之间是互斥的。
我们可以通过下面的SQL，来查看数据库中的元数据锁的情况：
select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from
performance_schema.metadata_locks ;我们在操作过程中，可以通过上述的SQL语句，来查看元数据锁的加锁情况。
意向锁
1). 介绍
为了避免DML在执行时，加的行锁与表锁的冲突，在InnoDB中引入了意向锁，使得表锁不用检查每行 数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查。
假如没有意向锁，客户端一对表加了行锁后，客户端二如何给表加表锁呢，来通过示意图简单分析一 下：
首先客户端一，开启一个事务，然后执行DML操作，在执行DML语句时，会对涉及到的行加行锁。
当客户端二，想对这张表加表锁时，会检查当前表是否有对应的行锁，如果没有，则添加表锁，此时就 会从第一行数据，检查到最后一行数据，效率较低。
有了意向锁之后 :
客户端一，在执行DML操作时，会对涉及的行加行锁，同时也会对该表加上意向锁。
而其他客户端，在对这张表加表锁的时候，会根据该表上所加的意向锁来判定是否可以成功加表锁，而 不用逐行判断行锁情况了。
2). 分类
意向共享锁(IS): 由语句select ... lock in share mode添加 。 与 表锁共享锁 (read)兼容，与表锁排他锁(write)互斥。
意向排他锁(IX): 由insert、update、delete、select...for update添加 。与表锁共 享锁(read)及排他锁(write)都互斥，意向锁之间不会互斥。
一旦事务提交了，意向共享锁、意向排他锁，都会自动释放。
可以通过以下SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况：
select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from
performance_schema.data_locks;
演示：
A. 意向共享锁与表读锁是兼容的
B. 意向排他锁与表读锁、写锁都是互斥的
行级锁
介绍
行级锁，每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。应用在 InnoDB存储引擎中。
InnoDB的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的 锁。对于行级锁，主要分为以下三类：
行锁（Record Lock）：锁定单个行记录的锁，防止其他事务对此行进行update和delete。在 RC、RR隔离级别下都支持。
间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记录间隙（不含该记录），确保索引记录间隙不变，防止其他事 务在这个间隙进行insert，产生幻读。在RR隔离级别下都支持。
临键锁（Next-Key Lock）：行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap。 在RR隔离级别下支持。\
行锁
1). 介绍
InnoDB实现了以下两种类型的行锁：
共享锁（S）：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它锁。
排他锁（X）：允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他 锁。
两种行锁的兼容情况如下:
常见的SQL语句，在执行时，所加的行锁如下：
2). 演示
默认情况下，InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用 next-key 锁进行搜 索和索引扫描，以防止幻读。
针对唯一索引进行检索时，对已存在的记录进行等值匹配时，将会自动优化为行锁。
InnoDB的行锁是针对于索引加的锁，不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记 录加锁，此时 就会升级为表锁。
可以通过以下SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况：
select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from
performance_schema.data_locks;
示例演示
数据准备:
CREATE TABLE `stu` (
`id` int NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`age` int NOT NULL
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4;
INSERT INTO `stu` VALUES (1, 'tom', 1);
INSERT INTO `stu` VALUES (3, 'cat', 3);
INSERT INTO `stu` VALUES (8, 'rose', 8);
INSERT INTO `stu` VALUES (11, 'jetty', 11);
INSERT INTO `stu` VALUES (19, 'lily', 19);
INSERT INTO `stu` VALUES (25, 'luci', 25);
演示行锁的时候，我们就通过上面这张表来演示一下。
A. 普通的select语句，执行时，不会加锁。
B. select...lock in share mode，加共享锁，共享锁与共享锁之间兼容。
共享锁与排他锁之间互斥。
客户端一获取的是id为1这行的共享锁，客户端二是可以获取id为3这行的排它锁的，因为不是同一行 数据。 而如果客户端二想获取id为1这行的排他锁，会处于阻塞状态，以为共享锁与排他锁之间互 斥。
C. 排它锁与排他锁之间互斥
当客户端一，执行update语句，会为id为1的记录加排他锁； 客户端二，如果也执行update语句更 新id为1的数据，也要为id为1的数据加排他锁，但是客户端二会处于阻塞状态，因为排他锁之间是互 斥的。 直到客户端一，把事务提交了，才会把这一行的行锁释放，此时客户端二，解除阻塞。
D. 无索引行锁升级为表锁
stu表中数据如下:
我们在两个客户端中执行如下操作:
在客户端一中，开启事务，并执行update语句，更新name为Lily的数据，也就是id为19的记录 。 然后在客户端二中更新id为3的记录，却不能直接执行，会处于阻塞状态，为什么呢？
原因就是因为此时，客户端一，根据name字段进行更新时，name字段是没有索引的，如果没有索引， 此时行锁会升级为表锁(因为行锁是对索引项加的锁，而name没有索引)。
接下来，我们再针对name字段建立索引，索引建立之后，再次做一个测试:
此时我们可以看到，客户端一，开启事务，然后依然是根据name进行更新。而客户端二，在更新id为3 的数据时，更新成功，并未进入阻塞状态。 这样就说明，我们根据索引字段进行更新操作，就可以避 免行锁升级为表锁的情况。
间隙锁&临键锁
默认情况下，InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用 next-key 锁进行搜 索和索引扫描，以防止幻读。
索引上的等值查询(唯一索引)，给不存在的记录加锁时, 优化为间隙锁 。
索引上的等值查询(非唯一普通索引)，向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，next-key lock 退化为间隙锁。
索引上的范围查询(唯一索引)--会访问到不满足条件的第一个值为止。
注意：间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会 阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。
示例演示
A. 索引上的等值查询(唯一索引)，给不存在的记录加锁时, 优化为间隙锁 。
B. 索引上的等值查询(非唯一普通索引)，向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，next-key lock 退化为间隙锁。
介绍分析一下：
我们知道InnoDB的B+树索引，叶子节点是有序的双向链表。 假如，我们要根据这个二级索引查询值 为18的数据，并加上共享锁，我们是只锁定18这一行就可以了吗？ 并不是，因为是非唯一索引，这个 结构中可能有多个18的存在，所以，在加锁时会继续往后找，找到一个不满足条件的值（当前案例中也 就是29）。此时会对18加临键锁，并对29之前的间隙加锁。
C. 索引上的范围查询(唯一索引)--会访问到不满足条件的第一个值为止。
查询的条件为id>=19，并添加共享锁。 此时我们可以根据数据库表中现有的数据，将数据分为三个部 分：
[19]
(19,25]
(25,+∞]
所以数据库数据在加锁是，就是将19加了行锁，25的临键锁（包含25及25之前的间隙），正无穷的临 键锁(正无穷及之前的间隙)。