一篇文章讲懂mysql中的锁
事务的隔离性是由锁来实现的。
为什么需要锁
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。在程序开发中会存在多线程同步的问题，当多个线程并发访问某个数据的时候，尤其是针对一些敏感的数据（比如订单、金额等），我们就需要保证这个数据在任何时刻最多只有一个线程在访问，保证数据的完整性和一致性。在开发过程中加锁是为了保证数据的一致性，这个思想在数据库领域中同样很重要。
在数据库中，除传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。为保证数据的一致性，需要对并发操作进行控制，因此产生了锁。同时锁机制也为实现MySQL的各个隔离级别提供了保证。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可以分为3种
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。
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：
在锁结构里有很多信息，为了简化理解，只把两个比较重要的属性拿了出来:
- trx信息:代表这个锁结构是哪个事务生成的。
- is_waiting :代表当前事务是否在等待。
当事务T1改动了这条记录后，就生成了一个锁结构与该记录关联，因为之前没有别的事务为这条记录加锁，所以is_waiting属性就是false，我们把这个场景就称之为获取锁成功，或者加锁成功，然后就可以继续执行操作了。
在事务T1提交之前，另一个事务T2也想对该记录做改动，那么先看看有没有锁结构与这条记录关联，发现有一个锁结构与之关联后，然后也生成了一个锁结构与这条记录关联，不过锁结构的is_waiting属性值为true ,表示当前事务需要等待，我们把这个场景就称之为获取锁失败，或者加锁失败，图示:
在事务T1提交之后，就会把该事务生成的锁结构释放掉，然后看看还有没有别的事务在等待获取锁，发现了事务T2还在等待获取锁，所以把事务T2对应的锁结构的is_waiting属性设置为false，然后把该事务对应的线程唤醒，让它继续执行，此时事务T2就算获取到锁了。效果图就是这样:
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。
解决脏读/不可重复读/幻读方案一
读操作利用多版本并发控制（MVCC），写操作进行加锁
所谓的MVCC，就是生成一个ReadView，通过ReadView找到符合条件的记录版本（历史版本由undo日志构建)。查询语句只能读到在生成ReadView之前已提交事务所做的更改，在生成ReadView之前未提交的事务或者之后才开启的事务所做的更改是看不到的。而写操作肯定针对的是最新版本的记录，读记录的历史版本和改动记录的最新版本本身并不冲突，也就是采用MVCC时，读-写操作并不冲突。
解决脏读/不可重复读/幻读方案二
读、写操作都采用加锁的方式
如果我们的一些业务场景不允许读取记录的旧版本，而是每次都必须去读取记录的最新版本。比如，在银行存款的事务中，你需要先把账户的余额读出来，然后将其加上本次存款的数额最后再写到数据库中。在将账户余额读取出来后，就不想让别的事务再访问该余额，直到本次存款事务执行完成，其他事务才可以访问账户的余额。这样在读取记录的时候就需要对其进行加锁操作，这样也就意味着读操作和写操作也像写-写操作那样排队执行。
脏读的产生是因为当前事务读取了另一个未提交事务写的一条记录，如果另一个事务在写记录的时候就给这条记录加锁，那么当前事务就无法继续读取该记录了，所以也就不会有脏读问题的产生了。
不可重复读的产生是因为当前事务先读取一条记录，另外一个事务对该记录做了改动之后并提交之后，当前事务再次读取时会获得不同的值，如果在当前事务读取记录时就给该记录加锁那么另一个事务就无法修改该记录，自然也不会发生不可重复读了。
幻读问题的产生是因为当前事务读取了一个范围的记录，然后另外的事务向该范围内插入了新记录，当前事务再次读取该范围的记录时发现了新插入的新记录。采用加锁的方式解决幻读问题就有一些麻烦，因为当前事务在第一次读取记录时幻影记录并不存在，所以读取的时候加锁就有点尴尬（因为你并不知道给谁加锁)。
小结对比发现：
- 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。
:::success
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。下面就讲解下MySQL中不同类别的锁。
:::
锁的不同角度分类
从数据操作的类型划分：读锁，写锁
- 读锁：也称为共享锁、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、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。
举例(行级读写锁)∶如果一个事务T1已经获得了某个行r的读锁，那么此时另外的一个事务T2是可以去获得这个行r的读锁的，因为读取操作并没有改变行r的数据;但是，如果某个事务T3想获得行r的写锁，则它必须等待事务T1、T2释放掉行r上的读锁才行。
S锁与X锁的兼容情况：
这里的兼容是指同一张表或者同一记录的锁的兼容情况。
锁定读
在采用加锁方式解决脏读、不可重复读、幻读这些问题时，读取一条记录时需要获取该记录的S锁，其实是不严谨的，有时候需要在读取记录时就获取记录的X锁，来禁止别的事务读/写该记录，为此MySQL提出了两种比较特殊的SELECT语句格式:
- 对读取的记录加S锁
SELECT ... LOCK IN SHARE MODE;
#或
SELECT ... FOR SHARE;#(8.0新增语法)
在普通的SELECT语句后边加lock in share mode，如果当前事务执行了该语句，那么它会为读取到的记录加S锁，这样允许别的事务继续获取这些记录的S锁(比方说别的事务也使用select ... lock in share mode语句来读取这些记录)，但是不能获取这些记录的X锁(比如使用select ... for update语句来读取这些记录，或者直接修改这些记录)。如果别的事务想要获取这些记录的x锁，那么它们会阻塞，直到当前事务提交之后将这些记录上的S锁释放掉。
- 对读取的记录加X锁
select ... for update
在普通的SELECT语句后边加for update，如果当前事务执行了该语句，那么它会为读取到的记录加X锁，这样既不允许别的事务获取这些记录的S锁(比方说别的事务使用select ... lock in share mode语句来读取这些记录)，也不允许获取这些记录的X锁(比如使用select ... for update语句来读取这些记录，或者直接修改这些记录)。如果别的事务想要获取这些记录的s锁或者X锁，那么它们会阻塞，直到当前事务提交之后将这些记录上的X锁释放掉。
写操作
平常所用到的写操作无非是DELETE、UPDATE、INSERT这三种:
- DELETE: 对一条记录做DELETE操作的过程其实是先在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除记录在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: 未修改该记录的键值，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，并且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×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∶修改了该记录的键值，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别的事务访问。
从数据操作的粒度划分：表锁，页锁，行锁
为了尽可能提高数据库的并发度，每次锁定的数据范围越小越好，理论上每次只锁定当前操作的数据的方案会得到最大的并发度，但是管理锁是很耗资源的事情（涉及获取、检查、释放锁等动作)(越小消耗越大)。因此数据库系统需要在高并响应和系统性能两方面进行平衡，这样就产生了“锁粒度(Lock granularity)”的概念。
对一条记录加锁影响的也只是这条记录而已，我们就说这个锁的粒度比较细;其实一个事务也可以在表级别进行加锁，自然就被称之为表级锁或者表锁，对一个表加锁影响整个表中的记录，我们就说这个锁的粒度比较粗。锁的粒度主要分为表级锁、页级锁和行锁。
表锁
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）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 table t read; # innodb对表t加表级别S锁
lock table t write; # innodb对表t加表级别X锁
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，关于InnoDB表级别的S锁和X锁大家了解一下就可以了。
# 查看自动提交
mysql> show variables like '%autocommit%';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| autocommit | OFF |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
# 查看innodb表锁是否打开
mysql> show variables like '%innodb_table%';
+--------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+--------------------+-------+
| innodb_table_locks | ON |
+--------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
# 临时关闭自动提交
mysql> set @@autocommit=0;
show open tables where in_use > 0; # 查看哪些表被锁了
lock tables student read # 加锁读
lock tables student write; # 加写锁
unlock tables; # 表解锁
总结：
MyISAM在执行查询语句（SELECT）前，会给涉及的所有表加读锁，在执行增删改操作前，会给涉及的表加写锁。InnoDB存储引擎是不会为这个表添加表级别的读锁或者写锁的。（有行锁，谁TM用表锁啊）
意向锁
意向锁作用
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(不这么做的话，想上表锁的那个程序，还要遍历有没有行锁)，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。
意向锁的两种形式
- 意向共享锁（IS）
-- 事务要获取某些行的 S 锁，必须先获得表的 IS 锁。
-- 会自动加，不用管
SELECT column FROM table ... LOCK IN SHARE MODE;
- 意向排他锁（IX）
-- 事务要获取某些行的 X 锁，必须先获得表的 IX 锁。
-- 会自动加，不用管
SELECT column FROM table ... FOR UPDATE;
**举例：**创建表teacher，插入6条数据，事务的隔离级别默认为Repeatable-Read
CREATE TABLE `teacher` (
`id` INT NOT NULL,
`name` VARCHAR ( 255 ) NOT NULL,
PRIMARY KEY ( `id` )
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci;
INSERT INTO `teacher` VALUES
( '1', 'zhangsan ' ),
( '2', 'lisi' ) ,
( '3' ,'wangwu' ) ,
( '4', 'zhaoliu' ),
( '5', 'songhongkang' ),
( '6', 'leifengyang' ) ;
begin ;
SELECT * FROM teacher WHERE id = 6 FOR UPDATE;
begin;
LOCK TABLES teacher READ;
因为共享锁与排他锁互斥，所以事务B在试图对teacher表加共享锁的时候，必须保证两个条件。
(1）当前没有其他事务持有teacher 表的排他锁
(2）当前没有其他事务持有teacher表中任意一行的排他锁。
为了检测是否满足第二个条件，事务B必须在确保teacher表不存在任何排他锁的前提下，去检测表中的每一行是否存在排他锁。很明显这是一个效率很差的做法，但是有了意向锁之后，情况就不一样了。
意向锁之间的兼容关系：
意向锁和和普通表锁之间关系
此时事务B检测事务A持有teacher表的意向排他锁，就可以得知事务A必然持有该表中某些数据行的排他锁，那么事务B对teacher表的加锁请求就会被排斥（阻塞)，而无需去检测表中的每一行数据是否存在排他锁。
自增锁
自增锁是当向使用含有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。
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。
举例：
# 事务A
begin;
# 默认加锁mdl读锁
select count(1) from teacher;
# 事务B
begin;
# 修改表结构，需要加mdl写锁
# 这个时候就会阻塞在这里，有其他事务在读数据
alter table teacher add age int;
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: 对于锁的开销比大，加锁会比较慢，容易出现死锁情况。
InnoDB与MylSAM的最大不同有两点:一是支持事务(TRANSACTION);二是采用了行级锁。
首先我们创建表如下:
CREATE TABLE student (
id INT,
name VARCHAR(20) ,
class varchar( 10) ,
PRIMARY KEY ( id)
) Engine=InnoDB CHARSET=utf8;
向这个表里插入几条记录:
INSERT INTO student VALUES
( 1,'张三','一班'),
(3,'李四','一班') ,
( 8,'王五','二班') ,
( 15,'赵六','二班') ,
(20,'钱七','三班');
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：
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
解决幻读方案有两种，可以使用MVCC解决，也可以通过加锁的方式解决。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：
mysql> select * from student;
+----+--------+--------+
| id | name | class |
+----+--------+--------+
| 1 | 张三 | 一班 |
| 3 | 李四 | 一班 |
| 8 | 王五 | 二班 |
| 15 | 赵六 | 二班 |
| 20 | 钱七 | 三班 |
+----+--------+--------+
5 rows in set (0.01 sec)
事务1已经对id为8这条记录加上了S锁，事务2想要对id为8的记录再加上X锁就要阻塞等待
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。
事务2会被阻塞，因为加了间隙锁
邻键锁
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。
begin;
select * from student where id > 3 and id <= 8 for update;
插入意向锁
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。
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。
从对待锁的角度划分：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
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。
乐观锁
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。
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。
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。
两种锁的应用场景
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：
- 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。
- 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：显示锁，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PageHeader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。
# 事务1
begin;
insert into student values(34,'周八', '二班');
# 事务2
begin;
select * from student lock in share mode; # 事务2被阻塞
隐式锁的逻辑过程如下：
A. 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。
B. 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)。
C. 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E。
D. 等待加锁成功，被唤醒，或者超时。
E. 写数据，并将自己的trx_id写入trx_id字段。
显示锁
通过特定语句进行加锁，我们一般称之为显示加锁，例如：
select ... lock in share mode;
select ... for update;
其他锁之：全局锁，死锁
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。
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。 - 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。
基于这两个信息，可以绘制等待图
死锁检测原理是构建一个以事务为顶点，锁为边的有向图，判断有向图是否存在环，存在即有死锁。
锁的内存结构
InnoDB存储引擎的锁结构如下：
结构解析：
- 锁所在的事务信息：不论是表锁还是行锁，都是在事务执行过程中生成的，哪个事务生成了这个锁结构，这里就记录这个事务的信息。此锁所在的事务信息在内存结构中只是一个指针，通过指针可以找到内存中关于该事务的更多信息，比方说事务id等。
- 索引信息：对于行锁来说，需要记录一下加锁的记录是属于哪个索引的。这里也是一个指针。
- 表锁／行锁信息：表锁结构和行锁结构在这个位置的内容是不同的：
- 表锁：记载着是对哪个表加的锁，还有其他的一些信息。
- 行锁：记载了三个重要的信息：
- Space ID：记录所在表空间。
- Page Number：记录所在页号。
- n_bits：对于行锁来说，一条记录就对应着一个比特位，一个页面中包含很多记录，用不同的比特位来区分到底是哪一条记录加了锁。为此在行锁结构的末尾放置了一堆比特位，这个n_bits属性代表使用了多少比特位。
n_bits的值一般都比页面中记录条数多一些。主要是为了之后在页面中插入了新记录后 也不至于重新分配锁结构
- type_mode：
这是一个 32 位的数，被分成了lock_mode、lock_type和rec_lock_type三个部分，如图所示：
- 锁的模式（lock_mode），占用低 4 位，可选的值如下：
- LOCK_IS（十进制的 0 ）：表示共享意向锁，也就是IS锁。
- LOCK_IX（十进制的 1 ）：表示独占意向锁，也就是IX锁。
- LOCK_S（十进制的 2 ）：表示共享锁，也就是S锁。
- LOCK_X（十进制的 3 ）：表示独占锁，也就是X锁。
- LOCK_AUTO_INC（十进制的 4 ）：表示AUTO-INC锁。
- 在InnoDB存储引擎中，LOCK_IS，LOCK_IX，LOCK_AUTO_INC都算是表级锁的模式，LOCK_S和LOCK_X既可以算是表级锁的模式，也可以是行级锁的模式。
- 锁的类型（lock_type），占用第 5 ～ 8 位，不过现阶段只有第 5 位和第 6 位被使用：
- LOCK_TABLE（十进制的 16 ），也就是当第 5 个比特位置为 1 时，表示表级锁。
- LOCK_REC（十进制的 32 ），也就是当第 6 个比特位置为 1 时，表示行级锁。
- 行锁的具体类型（rec_lock_type），使用其余的位来表示。只有在lock_type的值为
- LOCK_REC时，也就是只有在该锁为行级锁时，才会被细分为更多的类型：
- LOCK_ORDINARY（十进制的 0 ）：表示next-key锁。
- LOCK_GAP（十进制的 512 ）：也就是当第 10 个比特位置为 1 时，表示gap锁。
- LOCK_REC_NOT_GAP（十进制的 1024 ）：也就是当第 11 个比特位置为 1 时，表示正经记录锁。
- LOCK_INSERT_INTENTION（十进制的 2048 ）：也就是当第 12 个比特位置为 1 时，表示插入意向锁。其他的类型：还有一些不常用的类型我们就不多说了。
- is_waiting属性呢？基于内存空间的节省，所以把is_waiting属性放到了type_mode这个 32位的数字中：
- LOCK_WAIT（十进制的 256 ） ：当第 9 个比特位置为 1 时，表示is_waiting为true，也就是当前事务尚未获取到锁，处在等待状态；当这个比特位为 0 时，表示is_waiting为false，也就是当前事务获取锁成功。
- 其他信息：为了更好的管理系统运行过程中生成的各种锁结构而设计了各种哈希表和链表。
- 一堆比特位：如果是行锁结构的话，在该结构末尾还放置了一堆比特位，比特位的数量是由上边提到的n_bits属性 表示的。InnoDB数据页中的每条记录在记录头信息中都包含一个heap_no属性，伪记录Infimum的 heap_no值为 0 ，Supremum的heap_no值为 1 ，之后每插入一条记录，heap_no值就增 1 。锁结 构最后的一堆比特位就对应着一个页面中的记录，一个比特位映射一个heap_no，即一个比特位映射 到页内的一条记录。
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
mysql> show status like 'innodb_row_lock%';
+-------------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-------------------------------+-------+
| Innodb_row_lock_current_waits | 0 |
| Innodb_row_lock_time | 0 |
| Innodb_row_lock_time_avg | 0 |
| Innodb_row_lock_time_max | 0 |
| Innodb_row_lock_waits | 0 |
+-------------------------------+-------+
5 rows in set (0.01 sec)
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）