1. 锁的基本概念
当并发事务同时访问一个资源时，有可能导致数据不一致，因此需要一种机制来将数据访问顺序化，以保证数据库数据的一致性。
锁就是其中的一种机制。
我们可以用商场的试衣间来做个比喻。商场里得每个试衣间都可供多个消费者使用，因此可能出现多个消费者同时试衣服需要使用试衣间。为了避免冲突，试衣间装了锁，某一个试衣服的人在试衣间里把锁锁住了，其他顾客就不能再从外面打开了，只能等待里面的顾客，试完衣服，从里面把锁打开，外面的人才能进去。
- 锁的基本类型
数据库上的操作可以归纳为两种：读和写。
多个事务同时读取一个对象的时候，是不会有冲突的。同时读和写，或者同时写才会产生冲突。因此为了提高数据库的并发性能，通常会定义两种锁：共享锁和排它锁。
2.1 共享锁（Shared Lock，也叫S锁）
共享锁(S)表示对数据进行读操作。因此多个事务可以同时为一个对象加共享锁。（如果试衣间的门还没被锁上，顾客都能够同时进去参观）
产生共享锁的sql：select * from ad_plan lock in share mode;
2.2 排他锁(Exclusive Lock，也叫X锁)
排他锁也叫写锁(X)。
排他锁表示对数据进行写操作。如果一个事务对对象加了排他锁，其他事务就不能再给它加任何锁了。(某个顾客把试衣间从里面反锁了，其他顾客想要使用这个试衣间，就只有等待锁从里面给打开了)
产生排他锁的sql： select * from ad_plan for update;
对于锁，通常会用一个矩阵来描述他们之间的冲突关系。
S X
S + –
X – –
- 代表兼容， - 代表不兼容
- 锁的粒度
就是通常我们所说的锁级别。MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。
相对其他数据库而言，MySQL的锁机制比较简单，其最 显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。
比如，MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。
MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下：
表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。
页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。
数据库引擎通常必须获取多粒度级别上的锁才能完整地保护资源。
读锁定
一个新的客户端请求在申请获取读锁定资源的时候，需要满足两个条件：
1、请求锁定的资源当前没有被写锁定；
2、写锁定等待队列（Pendingwrite-lockqueue）中没有更高优先级的写锁定等待；
如果满足了上面两个条件之后，该请求会被立即通过，并将相关的信息存入Currentread-lockqueue中，而如果上面两个条件中任何一个没有满足，都会被迫进入等待队列Pendingread-lockqueue中等待资源的释放。
写锁定
当客户端请求写锁定的时候，MySQL首先检查在Currentwrite-lockqueue是否已经有锁定相同资源的信息存在。
如果Currentwrite-lockqueue没有，则再检查Pendingwrite-lockqueue，如果在Pendingwrite-lockqueue中找到了，自己也需要进入等待队列并暂停自身线程等待锁定资源。反之，如果Pendingwrite-lockqueue为空，则再检测Currentread-lockqueue，如果有锁定存在，则同样需要进入Pendingwrite-lockqueue等待。当然，也可能遇到以下这两种特殊情况：
- 请求锁定的类型为WRITE_DELAYED;
- 请求锁定的类型为WRITE_CONCURRENT_INSERT或者是TL_WRITE_ALLOW_WRITE，同时Currentreadlock是READ_NO_INSERT的锁定类型。
当遇到这两种特殊情况的时候，写锁定会立即获得而进入Current write-lock queue 中
如果刚开始第一次检测就Currentwrite-lockqueue中已经存在了锁定相同资源的写锁定存在，那么就只能进入等待队列等待相应资源锁定的释放了。
读请求和写等待队列中的写锁请求的优先级规则主要为以下规则决定：
- 除了READ_HIGH_PRIORITY的读锁定之外，Pendingwrite-lockqueue中的WRITE写锁定能够阻塞所有其他的读锁定；
- READ_HIGH_PRIORITY读锁定的请求能够阻塞所有Pendingwrite-lockqueue中的写锁定；
- 除了WRITE写锁定之外，Pendingwrite-lockqueue中的其他任何写锁定都比读锁定的优先级低。
写锁定出现在Currentwrite-lockqueue之后，会阻塞除了以下情况下的所有其他锁定的请求：
- 在某些存储引擎的允许下，可以允许一个WRITE_CONCURRENT_INSERT写锁定请求
- 写锁定为WRITE_ALLOW_WRITE的时候，允许除了WRITE_ONLY之外的所有读和写锁定请求
- 写锁定为WRITE_ALLOW_READ的时候，允许除了READ_NO_INSERT之外的所有读锁定请求
- 写锁定为WRITE_DELAYED的时候，允许除了READ_NO_INSERT之外的所有读锁定请求
- 写锁定为WRITE_CONCURRENT_INSERT的时候，允许除了READ_NO_INSERT之外的所有读锁定请求
Innodb 锁定模式及实现机制
考虑到行级锁定君由各个存储引擎自行实现，而且具体实现也各有差别，而Innodb是目前事务型存储引擎中使用最为广泛的存储引擎，所以这里我们就主要分析一下Innodb的锁定特性。
总的来说，Innodb的锁定机制和Oracle数据库有不少相似之处。Innodb的行级锁定同样分为两种类型，共享锁和排他锁，而在锁定机制的实现过程中为了让行级锁定和表级锁定共存，Innodb也同样使用了意向锁（表级锁定）的概念，也就有了意向共享锁和意向排他锁这两种。
当一个事务需要给自己需要的某个资源加锁的时候，如果遇到一个共享锁正锁定着自己需要的资源的时候，自己可以再加一个共享锁，不过不能加排他锁。但是，如果遇到自己需要锁定的资源已经被一个排他锁占有之后，则只能等待该锁定释放资源之后自己才能获取锁定资源并添加自己的锁定。而意向锁的作用就是当一个事务在需要获取资源锁定的时候，如果遇到自己需要的资源已经被排他锁占用的时候，该事务可以需要锁定行的表上面添加一个合适的意向锁。如果自己需要一个共享锁，那么就在表上面添加一个意向共享锁。而如果自己需要的是某行（或者某些行）上面添加一个排他锁的话，则先在表上面添加一个意向排他锁。意向共享锁可以同时并存多个，但是意向排他锁同时只能有一个存在。所以，可以说Innodb的锁定模式实际上可以分为四种：共享锁（S），排他锁（X），意向共享锁（IS）和意向排他锁（IX），我们可以通过以下表格来总结上面这四种所的共存逻辑关系：
共享锁（S）
排他锁（X）
意向共享锁（IS）
意向排他锁（IX）
共享锁（S）
兼容
冲突
兼容
冲突
排他锁（X）
冲突
冲突
冲突
冲突
意向共享锁（IS）
兼容
冲突
兼容
兼容
意向排他锁（IX）
冲突
冲突
兼容
兼容
虽然Innodb的锁定机制和Oracle有不少相近的地方，但是两者的实现确是截然不同的。总的来说就是Oracle锁定数据是通过需要锁定的某行记录所在的物理block上的事务槽上表级锁定信息，而Innodb的锁定则是通过在指向数据记录的第一个索引键之前和最后一个索引键之后的空域空间上标记锁定信息而实现的。Innodb的这种锁定实现方式被称为“NEXT-KEYlocking”（间隙锁），因为Query执行过程中通过过范围查找的华，他会锁定整个范围内所有的索引键值，即使这个键值并不存在。
间隙锁有一个比较致命的弱点，就是当锁定一个范围键值之后，即使某些不存在的键值也会被无辜的锁定，而造成在锁定的时候无法插入锁定键值范围内的任何数据。在某些场景下这可能会对性能造成很大的危害。而Innodb给出的解释是为了组织幻读的出现，所以他们选择的间隙锁来实现锁定。
除了间隙锁给Innodb带来性能的负面影响之外，通过索引实现锁定的方式还存在其他几个较大的性能隐患：
当Query无法利用索引的时候，Innodb会放弃使用行级别锁定而改用表级别的锁定，造成并发性能的降低；
当Quuery使用的索引并不包含所有过滤条件的时候，数据检索使用到的索引键所只想的数据可能有部分并不属于该Query的结果集的行列，但是也会被锁定，因为间隙锁锁定的是一个范围，而不是具体的索引键；
当Query在使用索引定位数据的时候，如果使用的索引键一样但访问的数据行不同的时候（索引只是过滤条件的一部分），一样会被锁定
Innodb 各事务隔离级别下锁定及死锁
Innodb实现的在ISO／ANSISQL92规范中所定义的ReadUnCommited，ReadCommited，RepeatableRead和Serializable这四种事务隔离级别。同时，为了保证数据在事务中的一致性，实现了多版本数据访问。
之前在第一节中我们已经介绍过，行级锁定肯定会带来死锁问题，Innodb也不可能例外。至于死锁的产生过程我们就不在这里详细描述了，在后面的锁定示例中会通过一个实际的例子为大家爱展示死锁的产生过程。这里我们主要介绍一下，在Innodb中当系检测到死锁产生之后是如何来处理的。
在Innodb的事务管理和锁定机制中，有专门检测死锁的机制，会在系统中产生死锁之后的很短时间内就检测到该死锁的存在。当Innodb检测到系统中产生了死锁之后，Innodb会通过相应的判断来选这产生死锁的两个事务中较小的事务来回滚，而让另外一个较大的事务成功完成。那Innodb是以什么来为标准判定事务的大小的呢？MySQL官方手册中也提到了这个问题，实际上在Innodb发现死锁之后，会计算出两个事务各自插入、更新或者删除的数据量来判定两个事务的大小。也就是说哪个事务所改变的记录条数越多，在死锁中就越不会被回滚掉。但是有一点需要注意的就是，当产生死锁的场景中涉及到不止Innodb存储引擎的时候，Innodb是没办法检测到该死锁的，这时候就只能通过锁定超时限制来解决该死锁了。另外，死锁的产生过程的示例将在本节最后的Innodb锁定示例中演示。
MyISAM 表锁优化建议
对于MyISAM存储引擎，虽然使用表级锁定在锁定实现的过程中比实现行级锁定或者页级锁所带来的附加成本都要小，锁定本身所消耗的资源也是最少。但是由于锁定的颗粒度比较到，所以造成锁定资源的争用情况也会比其他的锁定级别都要多，从而在较大程度上会降低并发处理能力。
所以，在优化MyISAM存储引擎锁定问题的时候，最关键的就是如何让其提高并发度。由于锁定级别是不可能改变的了，所以我们首先需要尽可能让锁定的时间变短，然后就是让可能并发进行的操作尽可能的并发。
1、缩短锁定时间
缩短锁定时间，短短几个字，说起来确实听容易的，但实际做起来恐怕就并不那么简单了。如何让锁定时间尽可能的短呢？唯一的办法就是让我们的Query执行时间尽可能的短。
尽两减少大的复杂Query，将复杂Query分拆成几个小的Query分布进行；
尽可能的建立足够高效的索引，让数据检索更迅速；
尽量让MyISAM存储引擎的表只存放必要的信息，控制字段类型；
利用合适的机会优化MyISAM表数据文件；
2、分离能并行的操作
说到MyISAM的表锁，而且是读写互相阻塞的表锁，可能有些人会认为在MyISAM存储引擎的表上就只能是完全的串行化，没办法再并行了。大家不要忘记了，MyISAM的存储引擎还有一个非常有用的特性，那就是ConcurrentInsert（并发插入）的特性。
MyISAM存储引擎有一个控制是否打开Concurrent Insert功能的参数选项：concurrent_insert，可以设置为0，1或者2。三个值的具体说明如下：
concurrent_insert=2，无论MyISAM存储引擎的表数据文件的中间部分是否存在因为删除数据而留下的空闲空间，都允许在数据文件尾部进行ConcurrentInsert;
concurrent_insert=1，当MyISAM存储引擎表数据文件中间不存在空闲空间的时候，可以从文件尾部进行ConcurrentInsert;
concurrent_insert=0，无论MyISAM存储引擎的表数据文件的中间部分是否存在因为删除数据而留下的空闲空间，都不允许ConcurrentInsert。
3、合理利用读写优先级
在本章各种锁定分析一节中我们了解到了MySQL的表级锁定对于读和写是有不同优先级设定的，默认情况下是写优先级要大于读优先级。所以，如果我们可以根据各自系统环境的差异决定读与写的优先级。如果我们的系统是一个以读为主，而且要优先保证查询性能的话，我们可以通过设置系统参数选项low_priority_updates=1，将写的优先级设置为比读的优先级低，即可让告诉MySQL尽量先处理读请求。当然，如果我们的系统需要有限保证数据写入的性能的话，则可以不用设置low_priority_updates参数了。
这里我们完全可以利用这个特性，将concurrent_insert参数设置为1，甚至如果数据被删除的可能性很小的时候，如果对暂时性的浪费少量空间并不是特别的在乎的话，将concurrent_insert参数设置为2都可以尝试。当然，数据文件中间留有空域空间，在浪费空间的时候，还会造成在查询的时候需要读取更多的数据，所以如果删除量不是很小的话，还是建议将concurrent_insert设置为1更为合适。
Innodb 行锁优化建议
Innodb存储引擎由于实现了行级锁定，虽然在锁定机制的实现方面所带来的性能损耗可能比表级锁定会要更高一些，但是在整体并发处理能力方面要远远优于MyISAM的表级锁定的。当系统并发量较高的时候，Innodb的整体性能和MyISAM相比就会有比较明显的优势了。但是，Innodb的行级锁定同样也有其脆弱的一面，当我们使用不当的时候，可能会让Innodb的整体性能表现不仅不能比MyISAM高，甚至可能会更差。
要想合理利用Innodb的行级锁定，做到扬长避短，我们必须做好以下工作：
尽可能让所有的数据检索都通过索引来完成，从而避免Innodb因为无法通过索引键加锁而升级为表级锁定；
合理设计索引，让Innodb在索引键上面加锁的时候尽可能准确，尽可能的缩小锁定范围，避免造成不必要的锁定而影响其他Query的执行；
尽可能减少基于范围的数据检索过滤条件，避免因为间隙锁带来的负面影响而锁定了不该锁定的记录；
尽量控制事务的大小，减少锁定的资源量和锁定时间长度；
在业务环境允许的情况下，尽量使用较低级别的事务隔离，以减少MySQL因为实现事务隔离级别所带来的附加成本；
由于Innodb的行级锁定和事务性，所以肯定会产生死锁，下面是一些比较常用的减少死锁产生概率
的的小建议，读者朋友可以根据各自的业务特点针对性的尝试：a)类似业务模块中，尽可能按照相同的访问顺序来访问，防止产生死锁；b)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；c)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；
