范围

全局锁，表锁，行锁

全局锁

全局锁就是对整个数据库实例加锁。
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。

全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份。也就是把整库每个表都select出来存成文本。

表级锁

MySQL里面表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（meta data lock，MDL)。

表锁

表锁的语法是 lock tables … read/write。可以用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的读写外，也限定了本线程接下来的操作对象。

举个例子, 如果在某个线程A中执行lock tables t1 read, t2 write; 这个语句，则其他线程写t1、读写t2的语句都会被阻塞。
同时，线程A在执行unlock tables之前，也只能执行读t1、读写t2的操作。连写t1都不允许，自然也不能访问其他表。
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

另一类表级的锁是MDL（metadata lock)。
MDL不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上。
MDL的作用是，保证读写的正确性。
你可以想象一下，如果一个查询正在遍历一个表中的数据，而执行期间另一个线程对这个表结构做变更，删了一列，那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上，肯定是不行的。
所以在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；当要对表结构变更操作的时候，加MDL写锁。

  • 读锁之间不互斥，因此你可以有多个线程同时对一张表增删改查。
  • 读写锁之间、写锁之间是互斥的，用来保证变更表结构操作的安全性。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。

虽然MDL锁是系统默认会加的，但却是你不能忽略的一个机制。比如下面这个例子，我经常看到有人掉到这个坑里：给一个小表加个字段，导致整个库挂了。

  • 给一个表加字段，或者修改字段，或者加索引，需要扫描全表的数据。
  • 锁 - 图1
    • session A先启动，这时候会对表t加一个MDL读锁。
    • 由于session B需要的也是MDL读锁，因此可以正常执行。
    • session C会被blocked，是因为session A的MDL读锁还没有释放，而session C需要MDL写锁，因此只能被阻塞。
    • 之后所有要在表t上新申请MDL读锁的请求也会被session C阻塞。
      • 所有对表的增删改查操作都需要先申请MDL读锁，就都被锁住，等于这个表现在完全不可读写了。
  • 事务中的MDL锁，在语句执行开始时申请，但是语句结束后并不会马上释放，而会等到整个事务提交后再释放。


行级锁

行锁就是针对数据表中行记录的锁。
比如事务A更新了一行，而这时候事务B也要更新同一行，则必须等事务A的操作完成后才能进行更新。

事务B的update语句执行时会是什么现象呢？
锁 - 图2
事务B的update语句会被阻塞，直到事务A执行commit之后，事务B才能继续执行。
所以：事务A持有的两个记录的行锁，都是在commit的时候才释放的。

InnoDB中：

  1. 行锁是在需要的时候才加上的
  2. 事务结束时才释放

**
启发：如果你的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。

假设你负责实现一个电影票在线交易业务，顾客A要在影院B购买电影票。我们简化一点，这个业务需要涉及到以下操作：

  1. 从顾客A账户余额中扣除电影票价；
  2. 给影院B的账户余额增加这张电影票价；
  3. 记录一条交易日志。

也就是说，要完成这个交易，我们需要update两条记录，并insert一条记录。当然，为了保证交易的原子性，我们要把这三个操作放在一个事务中。那么，你会怎样安排这三个语句在事务中的顺序呢？ 试想如果同时有另外一个顾客C要在影院B买票，那么这两个事务冲突的部分就是语句2了。因为它们要更新同一个影院账户的余额，需要修改同一行数据。 根据两阶段锁协议，不论你怎样安排语句顺序，所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的。所以，如果你把语句2安排在最后，比如按照3、1、2这样的顺序，那么影院账户余额这一行的锁时间就最少。这就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度。

死锁

锁 - 图3

事务A在等待事务B释放id=2的行锁，而事务B在等待事务A释放id=1的行锁。 事务A和事务B在互相等待对方的资源释放，就是进入了死锁状态。当出现死锁以后，有两种策略：

解决死锁

  1. 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。
    1. 在InnoDB中，innodb_lock_wait_timeout的默认值是50s，意味着如果采用第一个策略，当出现死锁以后，第一个被锁住的线程要过50s才会超时退出，然后其他线程才有可能继续执行。对于在线服务来说，这个等待时间往往是无法接受的。
    2. 但是，我们又不可能直接把这个时间设置成一个很小的值，比如1s。这样当出现死锁的时候，确实很快就可以解开，但如果不是死锁，而是简单的锁等待呢？所以，超时时间设置太短的话，会出现很多误伤。
  2. 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。
    1. 正常情况下我们还是要采用第二种策略
    2. 能够快速发现并进行处理的，但是它也是有额外负担的
    3. 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，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁
    4. 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。
      1. 关于死锁检测innodb_deadlock_detect我想请教一下，是每条事务执行前都会进行检测吗？如果是这样，即使简单的更新单个表的语句，当每秒的并发量达到上千的话，岂不是也会消耗大量资源用于死锁检测吗？
        1. 如果他要加锁访问的行上有锁，他才要检测。
          1. 一致性读不会加锁，就不需要做死锁检测
          2. 并不是每次死锁检测都都要扫所有事务。比如某个时刻，事务等待状态是这样的：B在等A，D在等C，现在来了一个E，发现E需要等D，那么E就判断跟D、C是否会形成死锁，这个检测不用管B和A


改善检测死锁效率问题

  1. 一种头痛医头的方法，就是如果你能确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉。
  2. 控制并发度。
    1. 如果你有中间件，可以考虑在中间件实现；如果你的团队有能修改MySQL源码的人，也可以做在MySQL里面。基本思路就是，对于相同行的更新，在进入引擎之前排队。
    2. 可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。
      1. 还是以影院账户为例，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。
      2. 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。
      3. 这个方案看上去是无损的，但其实这类方案需要根据业务逻辑做详细设计。如果账户余额可能会减少，比如退票逻辑，那么这时候就需要考虑当一部分行记录变成0的时候，代码要有特殊处理。