数据库锁设计初衷是处理并发问题，作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则，而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
- 根据加锁的范围，MySQL里面的锁大致可以分为全局锁、表级锁和行锁三类。
全局锁
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。
使用场景
全库逻辑备份，也就是把整个库每个表都select出来存成文本。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。
也就是说，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FTERL方法；如果所有表使用事务引擎的话，可以使用一个官方自带的逻辑备份工具mysqldump，使用参数-single-transaction，导数据之前就会启动一个事务，来确保拿到一致性视图，由于MVCC支持，这个过程中的数据是可以正常更新的。
表级锁
表锁
表锁的语法是lock tables …read/write，也可以使用unlock tables主动释放锁，也可以在客户端断开的时候自动释放。lock tables语法除了会限制别的线程读写之外，也限定了本线程接下来的操作对象。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。
元数据锁
不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上。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，可以保证读写的正确性。
- 读锁之间不互斥，所以可以有多个线程同时对一张表进行增删改查。
- 读写锁之间、写锁之间是互斥的，用来保证变更结构表操作的安全性。因此，如果有两个线程要同时给一个表加字段，其中一个要等另一个执行完才能开始执行。
事务中的MDL锁，在语句执行开始的时候申请，但是语句结束之后并不会马上释放，而是会等到整个事务提交之后再去释放。
如何安全的给小表加字段
- 首先要解决长事务，事务不提交，就会一直站着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。
MariaDB已经合并了AliSQL的这个功能，所以这两个开源分支目前都支持DDL NOWAIT/WAITn这个语法。
行锁
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。
两阶段锁
在InnoDB事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但是并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束的时候才释放，这个就是两阶段锁协议。
所以，如果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。
死锁和死锁检测
不同线程出现循环资源以来，涉及的线程都在等待别的线程释放资源。然后无限等待。
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，默认是50
- 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.默认是on。也就是说，在发生死锁的时候，可以快速发现并且进行处理，但是这样也是有额外负担的，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，最后按段是否出现了循环等待，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁。
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。
如何解决由这种热点行更新导致的性能问题呢？
- 确保业务不会出现死锁
- 考虑在中间件实现：对于相同行的更新，在进入引擎之前排队，这样在存储引擎内部就不会由大量死锁检测工作了。
- 将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。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。