前言

上班搬砖的时候突然听大佬A和B讨论起来，这个地方要加一个乐观锁，大佬大佬B说mysql有行锁，没必要加锁。大佬A说不加锁会脏读。一脸懵逼，随后就意识到自己太菜了。趁周末补补课

mysql锁机制(原文：http://blog.****.net/soonfly/article/details/70238902)

MyISAM表锁

MySQL的表级锁有两种模式：表共享读锁（Table Read Lock）和表独占写锁（Table Write Lock）。
对MyISAM表的读操作，不会阻塞其他用户对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求；对 MyISAM表的写操作，则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作；MyISAM表的读操作与写操作之间，以及写操作之间是串行的！根据如表20-2所示的 例子可以知道，当一个线程获得对一个表的写锁后，只有持有锁的线程可以对表进行更新操作。其他线程的读、写操作都会等待，直到锁被释放为止。

MyISAM存储引擎的写锁阻塞读例子：
当一个线程获得对一个表的写锁后，只有持有锁的线程可以对表进行更新操作。其他线程的读、写操作都会等待，直到锁被释放为止。
MyISAM存储引擎的读锁阻塞写例子:
一个session使用LOCK TABLE命令给表film_text加了读锁，这个session可以查询锁定表中的记录，但更新或访问其他表都会提示错误；同时，另外一个session可以查询表中的记录，但更新就会出现锁等待。
并发插入：即使线程1已经对mysql加上锁了，线程2依然可以对表做尾插操作。

InnoDB锁

InnoDB与MyISAM的最大不同有两点：一是支持事务（TRANSACTION）；二是采用了行级锁。行级锁与表级锁本来就有许多不同之处，另外，事务的引入也带来了一些新问题。

1、事务（Transaction）及其ACID属性
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有4属性，通常称为事务的ACID属性。

原子性（Actomicity）：事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。
一致性（Consistent）：在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以操持完整性；事务结束时，所有的内部数据结构（如B树索引或双向链表）也都必须是正确的。
隔离性（Isolation）：数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的，反之亦然。
持久性（Durable）：事务完成之后，它对于数据的修改是永久性的，即使出现系统故障也能够保持。
2、并发事务带来的问题
相对于串行处理来说，并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率，提高数据库系统的事务吞吐量，从而可以支持可以支持更多的用户。但并发事务处理也会带来一些问题，主要包括以下几种情况。

更新丢失（Lost Update）：当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生丢失更新问题——最后的更新覆盖了其他事务所做的更新。例如，两个编辑人员制作了同一文档的电子副本。每个编辑人员独立地更改其副本，然后保存更改后的副本，这样就覆盖了原始文档。最后保存其更改保存其更改副本的编辑人员覆盖另一个编辑人员所做的修改。如果在一个编辑人员完成并提交事务之前，另一个编辑人员不能访问同一文件，则可避免此问题。
脏读（Dirty Reads）：一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务并提交前，这条记录的数据就处于不一致状态；这时，另一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，第二个事务读取了这些“脏”的数据，并据此做进一步的处理，就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象地叫做“脏读”。
不可重复读（Non-Repeatable Reads）：一个事务在读取某些数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了！这种现象叫做“不可重复读”。
幻读（Phantom Reads）：一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象就称为“幻读”。
3、事务隔离级别
在并发事务处理带来的问题中，“更新丢失”通常应该是完全避免的。但防止更新丢失，并不能单靠数据库事务控制器来解决，需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决，因此，防止更新丢失应该是应用的责任。

“脏读”、“不可重复读”和“幻读”，其实都是数据库读一致性问题，必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决。数据库实现事务隔离的方式，基本可以分为以下两种。

一种是在读取数据前，对其加锁，阻止其他事务对数据进行修改。
另一种是不用加任何锁，通过一定机制生成一个数据请求时间点的一致性数据快照（Snapshot），并用这个快照来提供一定级别（语句级或事务级）的一致性读取。从用户的角度，好像是数据库可以提供同一数据的多个版本，因此，这种技术叫做数据多版本并发控制（ＭultiVersion Concurrency Control，简称MVCC或MCC），也经常称为多版本数据库。
在MVCC并发控制中，读操作可以分成两类：快照读 (snapshot read)与当前读 (current read)。快照读，读取的是记录的可见版本 (有可能是历史版本)，不用加锁。当前读，读取的是记录的最新版本，并且，当前读返回的记录，都会加上锁，保证其他事务不会再并发修改这条记录。
在一个支持MVCC并发控制的系统中，哪些读操作是快照读？哪些操作又是当前读呢？以MySQL InnoDB为例：

快照读：简单的select操作，属于快照读，不加锁。(当然，也有例外)
1、select * from table where ?;
当前读：特殊的读操作，插入/更新/删除操作，属于当前读，需要加锁。
下面语句都属于当前读，读取记录的最新版本。并且，读取之后，还需要保证其他并发事务不能修改当前记录，对读取记录加锁。其中，除了第一条语句，对读取记录加S锁 (共享锁)外，其他的操作，都加的是X锁 (排它锁)。
1、select * from table where ? lock in share mode;
2、select * from table where ? for update;
3、insert into table values (…);
4、update table set ? where ?;
5、delete from table where ?;
数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价也就越大，因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上 “串行化”进行，这显然与“并发”是矛盾的。同时，不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的，比如许多应用对“不可重复读”和“幻读”并不敏 感，可能更关心数据并发访问的能力。

InnoDB的行锁模式及加锁方法

InnoDB实现了以下两种类型的行锁

共享锁（s）：又称读锁。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他锁。若事务T对数据对象A加上S锁，则事务T可以读A但不能修改A，其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。这保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。
排他锁（Ｘ）：又称写锁。允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同的数据集共享读锁和排他写锁。若事务T对数据对象A加上X锁，事务T可以读A也可以修改A，其他事务不能再对A加任何锁，直到T释放A上的锁。

对于共享锁大家可能很好理解，就是多个事务只能读数据不能改数据。
对于排他锁大家的理解可能就有些差别，我当初就犯了一个错误，以为排他锁锁住一行数据后，其他事务就不能读取和修改该行数据，其实不是这样的。排他锁指的是一个事务在一行数据加上排他锁后，其他事务不能再在其上加其他的锁。mysql InnoDB引擎默认的修改数据语句：update,delete,insert都会自动给涉及到的数据加上排他锁，select语句默认不会加任何锁类型，如果加排他锁可以使用select …for update语句，加共享锁可以使用select … lock in share mode语句。所以加过排他锁的数据行在其他事务种是不能修改数据的，也不能通过for update和lock in share mode锁的方式查询数据，但可以直接通过select …from…查询数据，因为普通查询没有任何锁机制。
另外，为了允许行锁和表锁共存，实现多粒度锁机制，InnoDB还有两种内部使用的意向锁（Intention Locks），这两种意向锁都是表锁。

意向共享锁（IS）：事务打算给数据行共享锁，事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。
意向排他锁（IX）：事务打算给数据行加排他锁，事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。
InnoDB行锁模式兼容性列表:
这里写图片描述

如果一个事务请求的锁模式与当前的锁兼容，InnoDB就请求的锁授予该事务；反之，如果两者两者不兼容，该事务就要等待锁释放。
意向锁是InnoDB自动加的，不需用户干预。对于UPDATE、DELETE和INSERT语句，InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁（X)；对于普通SELECT语句，InnoDB不会加任何锁。
事务可以通过以下语句显式给记录集加共享锁或排他锁：

共享锁（S）：SELECT * FROM table_name WHERE … LOCK IN SHARE MODE。
排他锁（X）：SELECT * FROM table_name WHERE … FOR UPDATE。
用SELECT … IN SHARE MODE获得共享锁，主要用在需要数据依存关系时来确认某行记录是否存在，并确保没有人对这个记录进行UPDATE或者DELETE操作。但是如果当前事务也需要对该记录进行更新操作，则很有可能造成死锁，对于锁定行记录后需要进行更新操作的应用，应该使用SELECT… FOR UPDATE方式获得排他锁。
InnoDB行锁实现方式
InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，这一点MySQL与Oracle不同，后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的。InnoDB这种行锁实现特点意味着：只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁！
在实际应用中，要特别注意InnoDB行锁的这一特性，不然的话，可能导致大量的锁冲突，从而影响并发性能。下面通过一些实际例子来加以说明。

（1）在不通过索引条件查询的时候，InnoDB确实使用的是表锁，而不是行锁。

在上面的例子中，看起来session_1只给一行加了排他锁，但session_2在请求其他行的排他锁时，却出现了锁等待！原因就是在没有索引的情况下，InnoDB只能使用表锁。当我们给其增加一个索引后，InnoDB就只锁定了符合条件的行，如下例所示：
创建tab_with_index表，id字段有普通索引：
(2）由于MySQL的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，所以虽然是访问不同行的记录，但是如果是使用相同的索引键，是会出现锁冲突的。应用设计的时候要注意这一点。

（3）当表有多个索引的时候，不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行，另外，不论是使用主键索引、唯一索引或普通索引，InnoDB都会使用行锁来对数据加锁。
在下面的例子中，表tab_with_index的id字段有主键索引，name字段有普通索引：

间隙锁（Next-Key锁）

当我们用范围条件而不是相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据记录的 索引项加锁；对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做“间隙（GAP)”，InnoDB也会对这个“间隙”加锁，这种锁机制就是所谓的间隙锁 （Next-Key锁）。
举例来说，假如emp表中只有101条记录，其empid的值分别是 1,2,…,100,101，下面的SQL：

1、Select * from emp where empid > 100 for update;

是一个范围条件的检索，InnoDB不仅会对符合条件的empid值为101的记录加锁，也会对empid大于101（这些记录并不存在）的“间隙”加锁。

InnoDB使用间隙锁的目的，一方面是为了防止幻读，以满足相关隔离级别的要求，对于上面的例子，要是不使 用间隙锁，如果其他事务插入了empid大于100的任何记录，那么本事务如果再次执行上述语句，就会发生幻读；另外一方面，是为了满足其恢复和复制的需 要。有关其恢复和复制对锁机制的影响，以及不同隔离级别下InnoDB使用间隙锁的情况，在后续的章节中会做进一步介绍。

很显然，在使用范围条件检索并锁定记录时，InnoDB这种加锁机制会阻塞符合条件范围内键值的并发插入，这往往会造成严重的锁等待。因此，在实际应用开发中，尤其是并发插入比较多的应用，我们要尽量优化业务逻辑，尽量使用相等条件来访问更新数据，避免使用范围条件。

还要特别说明的是，InnoDB除了通过范围条件加锁时使用间隙锁外，如果使用相等条件请求给一个不存在的记录加锁，InnoDB也会使用间隙锁！下面这个例子假设emp表中只有101条记录，其empid的值分别是1,2,……,100,101。
InnoDB存储引擎的间隙锁阻塞例子

事务隔离级别实现原理（链接：https://www.jianshu.com/p/563612576e6e）

一、ACID特性

持久性，我们就不讲了，易懂。

1、原子性

在同一个事务内部的一组操作必须全部执行成功（或者全部失败）。

为了保证事务操作的原子性，必须实现基于日志的REDO/UNDO机制：将所有对数据的更新操作都写入日志，如果一个事务中的一部分操作已经成功，但以后的操作，由于断电/系统崩溃/其它的软硬件错误而无法继续，则通过回溯日志，将已经执行成功的操作撤销，从而达到“全部操作失败”的目的。

最常见的场景是，数据库系统崩溃后重启，此时数据库处于不一致的状态，必须先执行一个crash recovery的过程：读取日志进行REDO（重演将所有已经执行成功但尚未写入到磁盘的操作，保证持久性），再对所有到崩溃时尚未成功提交的事务进行UNDO（撤销所有执行了一部分但尚未提交的操作，保证原子性）。crash recovery结束后，数据库恢复到一致性状态，可以继续被使用。

某个应用在执行转帐的数据库操作时，必须在同一个事务内部调用对帐户A和帐户B的操作，才能保证数据的一致性。

但是，原子性并不能完全保证一致性。在多个事务并行进行的情况下，即使保证了每一个事务的原子性，仍然可能导致数据不一致的结果。

例如，事务1需要将100元转入帐号A：先读取帐号A的值，然后在这个值上加上100。但是，在这两个操作之间，另一个事务2修改了帐号A的值，为它增加了100元。那么最后的结果应该是A增加了200元。但事实上，事务1最终完成后，帐号A只增加了100元，因为事务2的修改结果被事务1覆盖掉了。

简而言之，就是：原子性仅能够保证单个事务的一致性。就像redis一样，也只能保证单操作的线程安全，并不能保证多操作下的线程安全。

2、一致性

按照我个人的理解，在事务处理的ACID属性中，一致性是最基本的属性，其它的三个属性都为了保证一致性而存在的。

我们举个反例来理解下一致性概念。例如：从帐户A转一笔钱到帐户B上，如果帐户A上的钱减少了，而帐户B上的钱却没有增加，那么我们认为此时数据处于不一致的状态。

为了保证并发情况下的一致性，引入了隔离性，即保证每一个事务能够看到的数据总是一致的，就好象其它并发事务并不存在一样。

3、隔离性

数据库四种隔离级别，以及常见的几种读异常，大家应该都是耳熟能详的，但数据库底层是怎么实现隔离性的呢？都采用了哪些技术呢？

主要有两个技术：MVCC(多版本并发控制)和锁。

（1）MVCC(多版本并发控制)

多版本并发控制，顾名思义，在并发访问的时候，数据存在版本的概念，可以有效地提升数据库并发能力，常见的数据库如MySQL、MS SQL Server、IBM DB2、Hbase、MongoDB等等都在使用。

简单讲，如果没有MVCC，当想要读取的数据被其他事务用排它锁锁住时，只能互斥等待；而这时MVCC可以通过提供历史版本从而实现读取被锁的数据的历史版本，从而避免了互斥等待。

InnoDB采用的MVCC实现方式是：在需要时，通过undo日志构造出历史版本。

（2）锁

1. 锁的分类

Shared Locks(共享锁/S锁)

若事务T对数据对象A加上S锁，则事务T只能读A；其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。这就保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。

Exclusive Locks(排它锁/X锁)

若事务T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其它任何事务都不能再对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。它防止任何其它事务获取资源上的锁，直到在事务的末尾将资源上的原始锁释放为止。在更新操作(INSERT、UPDATE 或 DELETE)过程中始终应用排它锁。

注意：排他锁会阻止其它事务再对其锁定的数据加读或写的锁，但是不加锁的就没办法控制了。

Record Locks(行锁)

行锁，顾名思义，是加在索引行(对！是索引行！不是数据行！)上的锁。比如select * from user where id=1 and id=10 for update，就会在id=1和id=10的索引行上加Record Lock。

Gap Locks(间隙锁)

间隙锁，它会锁住两个索引之间的区域。比如select * from user where id>1 and id<10 for update，就会在id为(1,10)的索引区间上加Gap Lock。

Next-Key Locks(间隙锁)

也叫间隙锁，它是Record Lock + Gap Lock形成的一个闭区间锁。比如select * from user where id>=1 and id<=10 for update，就会在id为[1,10]的索引闭区间上加Next-Key Lock。

这样组合起来就有，行级共享锁，表级共享锁，行级排它锁，表级排它锁。

2. 什么时候会加锁？

在数据库增删改查四种操作中，insert、delete和update都是会加排它锁(Exclusive Locks)的，而select只有显式声明才会加锁:

select: 即最常用的查询，是不加任何锁的

select … lock in share mode: 会加共享锁(Shared Locks)

select … for update: 会加排它锁

3. 四种隔离级别

不同的隔离级别是在数据可靠性和并发性之间的均衡取舍，隔离级别越高，对应的并发性能越差，数据越安全可靠。

READ UNCOMMITTED

顾名思义，事务之间可以读取彼此未提交的数据。机智如你会记得，在前文有说到所有写操作都会加排它锁，那还怎么读未提交呢？

机智如你，前面我们介绍排它锁的时候，有这种说明：

排他锁会阻止其它事务再对其锁定的数据加读或写的锁，但是对不加锁的读就不起作用了。

READ UNCOMMITTED隔离级别下, 读不会加任何锁。而写会加排他锁，并到事务结束之后释放。

实例1：

查-写：查并没有阻止写，表明查肯定并没有加锁，要不写肯定就阻塞了。写很明显，会加排它锁的。

实例2：

写-写：阻塞，表明，写会加排它锁。

READ COMMITTED

顾名思义，事务之间可以读取彼此已提交的数据。

InnoDB在该隔离级别(READ COMMITTED)写数据时，使用排它锁, 读取数据不加锁而是使用了MVCC机制。

因此，在读已提交的级别下，都会通过MVCC获取当前数据的最新快照，不加任何锁，也无视任何锁(因为历史数据是构造出来的，身上不可能有锁)。

但是，该级别下还是遗留了不可重复读和幻读问题：

MVCC版本的生成时机: 是每次select时。这就意味着，如果我们在事务A中执行多次的select，在每次select之间有其他事务更新了我们读取的数据并提交了，那就出现了不可重复读，即：重复读时，会出现数据不一致问题，后面我们会讲解超支现象，就是这种引起的。

REPEATABLE READ

READ COMMITTED级别不同的是MVCC版本的生成时机，即：一次事务中只在第一次select时生成版本，后续的查询都是在这个版本上进行，从而实现了可重复读。

但是因为MVCC的快照只对读操作有效，对写操作无效，举例说明会更清晰一点：

事务A依次执行如下3条sql，事务B在语句1和2之间，插入10条age=20的记录，事务A就幻读了。

1.selectcount(1)fromuserwhereage=20;

–return0:当前没有age=20的

2.updateusersetname=testwhereage=20;

–Affects10rows:因为事务B刚写入10条age=20的记录，而写操作是不受MVCC影响，能看到最新数据的，所以更新成功，而一旦操作成功，这些被操作的数据就会对当前事务可见

3.selectcount(1)fromuserwhereage=20;

–return10:出现幻读

REPEATABLE READ级别，可以防止大部分的幻读，但像前边举例读-写-读的情况，使用不加锁的select依然会幻读。

SERIALISABLE

大杀器，该级别下，会自动将所有普通select转化为select … lock in share mode执行，即针对同一数据的所有读写都变成互斥的了，可靠性大大提高，并发性大大降低。

读-写，写-写均互斥。

4）总结：几类读异常

读-写-读，引起的异常

脏读：读取了脏数据(不存在的数据)。

事务一读

事务二写(未提交)

事务二读(脏数据)

事务二回滚

不可重复读：既可以读取修改的数据，也可以读取新增的数据(幻读)。

事务一读

事务二写(更新已提交)

事务二读(数据不一致，不可重复读)

幻读：仅可以读取新增的数据，但是无法读取修改的数据；

事务一读

事务二写(新增已提交)

事务二读(数据不一致，幻读)

附命令

查看表的加锁情况:select * from information_schema.INNODB_LOCKS;

事务状态select * from information_schema.INNODB_TRX;