1.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（
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。
2.全局锁
2.1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。
2.2语法
加全局锁
flush tables with read lock ;
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
.
释放锁
unlock tables ;2.3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.
3.表级锁
3.1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
3.2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。
3.3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：
演示：
当执行
SELECT
、
INSERT
、
UPDATE
、
DELETE
等语句时，添加的是元数据共
（
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。
3.4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
4.行级锁
4.1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。
4.2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。
4.3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
)
。