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 ) 。
