MySql 锁的现象和简单原理
数据库锁设计的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成全局锁、表级锁和行锁三类。
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
全局锁的使用场景
全局锁的典型使用场景，是做数据库的逻辑备份。 也就是把整库每个表都 select 出来存成文本。注意，在备份过程中整个库完全处于只读状态。 但是让整库都只读，会存在以下问题：
- 如果你在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆；
- 如果你在从库上备份，那么备份期间从库不能执行主库同步过来的 binlog，会导致主从延迟。
因此加全局锁不太好。但是细想一下，备份为什么要加锁呢？我们来看一下不加锁会有什么问题。 假设，数据库里有两张表，账户余额表和用户课程表：
如果在备份的时候，不加上全局锁，考虑如下情况：
- 先备份用户余额表，再备份用户课程表
如图：
在这个备份结果里，数据的状态是用户的余额没有扣除，但是用户课程表里却多了一门课。这显然是不合理的
反过来呢？先备份用户课程表，再备份用户余额表也会产生类似的效果。
也就是说，不加锁的话，备份系统备份的得到的库不是一个逻辑时间点，这个视图是逻辑不一致的。
事实上，在介绍事务隔离的时候，其实是有一个方法能够拿到一致性视图的，就是在可重复读隔离级别下开启一个事务。
官方自带的逻辑备份工具是 mysqldump。当 mysqldump 使用参数 –single-transaction 的时候，导数据之前就会启动一个事务，来确保拿到一致性视图。而由于 MVCC 的支持，这个过程中数据是可以正常更新的。
你一定在疑惑，有了这个功能，为什么还需要 FTWRL 呢？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。 所以，single-transaction 方法只适用于所有的表使用事务引擎的库。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 FTWRL 方法。这往往是 DBA 要求业务开发人员使用 InnoDB 替代 MyISAM 的原因之一。
你也许会问，既然要全库只读，为什么不使用 set global readonly=true 的方式呢？确实 readonly 方式也可以让全库进入只读状态，但我还是会建议你用 FTWRL 方式，主要有两个原因：
- 一是，在有些系统中，readonly 的值会被用来做其他逻辑，比如用来判断一个库是主库还是备库。因此，修改 global 变量的方式影响面更大。
- 二是，在异常处理机制上有差异。如果执行 FTWRL 命令之后由于客户端发生异常断开，那么 MySQL 会自动释放这个全局锁，整个库回到可以正常更新的状态。而将整个库设置为 readonly 之后，如果客户端发生异常，则数据库就会一直保持 readonly 状态，这样会导致整个库长时间处于不可写状态，风险较高。
业务的更新不只是增删改数据（DML)，还有可能是加字段等修改表结构的操作（DDL）。不论是哪种方法，一个库被全局锁上以后，你要对里面任何一个表做加字段操作，都是会被锁住的。
但是，即使没有被全局锁住，加字段也不是就能一帆风顺的，因为你还会碰到接下来我们要介绍的表级锁。
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)。
表锁的语法是 lock tables … read/write。与 FTWRL 类似，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。需要注意，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
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。
另一类表级的锁是 MDL（metadata lock)。
元数据锁是server层的锁，表级锁，主要用于隔离DML（Data Manipulation Language，数据操纵语言，如select）和DDL（Data Definition Language，数据定义语言，如改表头新增一列）操作之间的干扰。每执行一条DML、DDL语句时都会申请MDL锁，DML操作需要MDL读锁，DDL操作需要MDL写锁（MDL加锁过程是系统自动控制，无法直接干预，读读共享，读写互斥，写写互斥）
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。
因此，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；当要对表做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。
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。在对大表操作的时候，你肯定会特别小心，以免对线上服务造成影响。而实际上，即使是小表，操作不慎也会出问题。我们来看一下下面的操作序列，假设表 t 是一个小表。
我们可以看到 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。
之后 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。
如果只有 session C 自己被阻塞还没什么关系，但是之后所有要在表 t 上新申请 MDL 读锁的请求也会被 session C 阻塞。前面我们说了，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。
如果某个表上的查询语句频繁，而且客户端有重试机制，也就是说超时后会再起一个新 session 再请求的话，这个库的线程很快就会爆满。
也就是是说，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。
这里有一个问题，怕大家不清楚，解释一下，那就是为什么C等待拿锁之后，D也会阻塞？其实这里并没有解释清楚。因为如果按并发理解的话，C，D应当是同等级，都有可能拿到锁的。但C读写锁互斥，D读读不互斥，这样的话就跟上图所述相悖了。
申请MDL锁的操作会形成一个队列，队列中写锁获取优先级高于读锁。一旦出现写锁等待，不但当前操作会被阻塞，同时还会阻塞后续该表的所有操作。事务一旦申请到MDL锁后，直到事务执行完才会将锁释放。这样就能解释通为什么session C被阻塞后，session D也运行不了的原因了。
如何安全的给小表加字段？
首先我们要解决长事务，事务不提交，就会一直占着 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。
行级锁
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。
顾名思义，行锁就是针对数据表中行记录的锁。这很好理解，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。
在介绍行级锁之前，先说一下两段锁协议。
两阶段锁协议
如图：事务 B 的 update 语句执行时会是什么现象呢？假设字段 id 是表 t 的主键。
这个问题的结论取决于事务 A 在执行完两条 update 语句后，持有哪些锁，以及在什么时候释放。你可以验证一下：实际上事务 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。
也就是说，在 InnoDB 事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。
知道了这个设定，对我们使用事务有什么帮助呢？那就是，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。
举个例子。
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：
- 从顾客 A 账户余额中扣除电影票价；
- 给影院 B 的账户余额增加这张电影票价；
- 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。
但是即使正确设计，服务器也有可能会出现问题，这里就要说到死锁和死锁检测了。
死锁和死锁检测
当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁。使用数据库的行锁举个例子：
这时候，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：
- 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。
- 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。
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。
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。
所以，正常情况下我们还是要采用第二种策略，即：主动死锁检测，而且 innodb_deadlock_detect 的默认值本身就是 on。主动死锁检测在发生死锁的时候，是能够快速发现并进行处理的，但是它也是有额外负担的。
你可以想象一下这个过程：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。
那如果是我们上面说到的所有事务都要更新同一行的场景呢？
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。
怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢？ 问题的症结在于，死锁检测要耗费大量的 CPU 资源。
- 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。但是这种操作本身带有一定的风险，因为业务设计的时候一般不会把死锁当做一个严重错误，毕竟出现死锁了，就回滚，然后通过业务重试一般就没问题了，这是业务无损的。而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是业务有损的。
- 另一个思路是控制并发度。根据上面的分析，你会发现如果并发能够控制住，比如同一行同时最多只有 10 个线程在更新，那么死锁检测的成本很低，就不会出现这个问题。一个直接的想法就是，在客户端做并发控制。
但是，你会很快发现这个方法不太可行，因为客户端很多。例如有 600 个客户端，这样即使每个客户端控制到只有 5 个并发线程，汇总到数据库服务端以后，峰值并发数也可能要达到 3000。
因此，这个并发控制要做在数据库服务端。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。这样在 InnoDB 内部就不会有大量的死锁检测工作了。
可能你会问，如果团队里暂时没有数据库方面的专家，不能实现这样的方案，能不能从设计上优化这个问题呢？
你可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。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。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。
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。
一个自然而然的问题是：关于死锁检测innodb_deadlock_detect，每条事务执行前都会进行检测吗？
1. 一致性读不会加锁， 读的是视图，是一个历史状态，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。死锁检测其实就是算法：环的检测，不必每次遍历一遍当前事务，只需要判断事务链表中，每加入一个新事物后是否有环的生成，有就形成死锁。
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
另外一个需要考虑的问题是：dml(数据操作语言)时会产生读MDL锁（表锁），也就是update会持有读MDL，读和读不互斥。但是对于行锁来说。两个update同时更新一条数据是互斥的。
这里需要如果有多种锁，必须得“全部不互斥”才能并行，只要有一个互斥，就得等。行锁是InnoDB引擎层的锁，获取锁的顺序是先server层的锁获取成功，然后再获取引擎层的锁，也就是需要逐个关卡通过
另一个类似的问题：在那些不支持行锁的引擎，例如myisam，只能使用表锁，而表锁同一张表在同一时刻只能有一个更新。而MDL读锁不是互斥的，也就是说一张表可以同时有多个dml语句操作吗？
事实上，MDL锁和表锁是两个不同的结构。
比如：
你要在myisam 表上更新一行，那么会加MDL读锁和表的写锁；
然后同时另外一个线程要更新这个表上另外一行，也要加MDL读锁和表写锁。
第二个线程的*MDL读锁是能成功加上*的，但是被表写锁堵住了。从语句现象上看，就是第二个线程要等第一个线程执行完成。
总结
全局锁
- 对整个数据库实例加锁。
- MySQL提供加全局读锁的方法：Flush tables with read lock(FTWRL)
- 这个命令可以使整个库处于只读状态。使用该命令之后，数据更新语句、数据定义语句和更新类事务的提交语句等操作都会被阻塞。
- 使用场景：全库逻辑备份。
风险：
- 如果在主库备份，在备份期间不能更新，业务停摆
- 如果在从库备份，备份期间不能执行主库同步的binlog，导致主从延迟
官方自带的逻辑备份工具mysqldump，当mysqldump使用参数--single-transaction的时候，会启动一个事务，确保拿到一致性视图。而由于MVCC的支持，这个过程中数据是可以正常更新的。
表级锁
MySQL里面表级锁有两种，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。
- 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，锁住整个表的影响面太大。
MDL
- 不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上，作用是保证读写的正确性。
- 在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。
- 读锁之间不互斥。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。
- MDL 会直到事务提交才会释放，在做表结构变更的时候，一定要小心不要导致锁住线上查询和更新。
两阶段锁
在 InnoDB 事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放， 而是要等到事务结束时才释放。
建议：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。
死锁
- 当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态。
解决方案：
- 通过参数 innodb_lock_wait_timeout 根据实际业务场景来设置超时时间，InnoDB引擎默认值是50s。
- 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（默认是开启状态）。
如何解决热点行更新导致的性能问题？
- 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闭掉。一般不建议采用
- 控制并发度，对应相同行的更新，在进入引擎之前排队。这样在InnoDB内部就不会有大量的死锁检测工作了。
- 将热更新的行数据拆分成逻辑上的多行来减少锁冲突，但是业务复杂度可能会大大提高。
