由于最近在做业务数据分析，以及一些相对高频的数据操作逻辑，过程中发现对于一些概念上的东西并不是很清晰，导致在程序上遇到了一些关于数据加锁的相关问题，所以这里针对所查阅的相关资料做一下总结和整理，提供给大家留作参考，也给本人做个笔记，学无止境，欢迎批评指正
MySQL的两个存储引擎中，MyISAM 只支持表级锁，InnerDB支持行级锁
添加了(行级锁/表级锁)锁的数据不能被其它事务再锁定，也不被其它事务修改（修改、删除）
是表级锁时，不管是否查询到记录，都会锁定表
此外，如果A与B都对表id进行查询但查询不到记录，则A与B在查询上不会进行row锁，但A与B都会获取排它锁，此时A再插入一条记录的话则会因为B已经有锁而处于等待中，此时B再插入一条同样的数据则会抛出Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction然后释放锁，此时A就获得了锁而插入成功
Innodb中的行锁与表锁
在Innodb引擎中既支持行锁也支持表锁，那么什么时候会锁住整张表，什么时候或只锁住一行呢？
首先是几个测试的例子：
我们假设有一个 用户表 User ，有id跟name字段，id是主键。
注： FOR UPDATE仅适用于InnoDB，且必须在事务(BEGIN/COMMIT)中才能生效。
例1: (明确指定主键，并且数据存在，row lock)
SELECT * FROM user WHERE id='3' FOR UPDATE;
SELECT * FROM user WHERE id='3' and type=1 FOR UPDATE;
例2: (明确指定主键，若查无此笔资料，无lock)
SELECT * FROM user WHERE id='-1' FOR UPDATE;
例3: (无主键，table lock)
SELECT * FROM user WHERE name='Mouse' FOR UPDATE;
例4: (主键不明确，table lock)
SELECT * FROM user WHERE id<>'3' FOR UPDATE;
例5: (主键不明确，table lock)
SELECT * FROM user WHERE id LIKE '3' FOR UPDATE;
所以相关结论如下：
InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，这一点MySQL与Oracle不同，后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的。InnoDB这种行锁实现特点意味着：只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁！
行级锁都是基于索引的，如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级锁的，会使用表级锁。
行级锁的缺点是：由于需要请求大量的锁资源，所以速度慢，内存消耗大，并且可能导致大量的锁冲突，从而影响并发性能。
Innodb中的行锁与死锁
针对死锁这个话题，MyISAM中是不会产生死锁的，因为MyISAM总是一次性获得所需的全部锁，要么全部满足，要么全部等待。
而在InnoDB中，锁是逐步获得的，就造成了死锁的可能。
在MySQL中，行级锁并不是直接锁记录，而是锁索引。索引分为主键索引和非主键索引两种，如果一条sql语句操作了主键索引，MySQL就会锁定这条主键索引；如果一条语句操作了非主键索引，MySQL会先锁定该非主键索引，再锁定相关的主键索引。 在UPDATE、DELETE操作时，MySQL不仅锁定WHERE条件扫描过的所有索引记录，而且会锁定相邻的键值，即所谓的next-key locking。
当两个事务同时执行，一个锁住了逐渐索引在等待其他相关索引，一个锁定了非主键索引，在等待主键索引。这样就会发生死锁。
发生死锁后，InnoDB一般都可以检测到，并使一个事务释放锁回退，另一个获取锁完成事务。
所以对于避免死锁，这里可以做一下总结，
当然，经验的分享，往往是理论层面的，理论和实践是两回事，仍然是需要在实践中不断的去思考和总结
1、如果不同程序会并发存取多个表，尽量约定以相同的顺序访问表，可以大大降低死锁机会。
2、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；
3、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产生的概率；
4、尽量设计更小的事务，锁定更少的数据，使得事务可以更快提交；
