背景 MySQL/InnoDB的加锁分析，一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中，经常会有同事咨询这方面的问题。同时，微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信，让我帮助解决一些死锁的问题。本文，准备就MySQL/InnoDB的加锁问题，展开较为深入的分析与讨论，主要是介绍一种思路，运用此思路，拿到任何一条SQL语句，都能完整的分析出这条语句会加什么锁？会有什么样的使用风险？甚至是分析线上的一个死锁场景，了解死锁产生的原因。 注：MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍，都是基于I
在MySQL中，为了保证数据的一致性和完整性，在对数据进行读写操作时通常会使用锁来保证操作的原子性和独占性。加锁和解锁操作是MySQL中常用的操作之一，下面将详细介绍在MySQL中实现数据的加锁和解锁的方法和技巧。
MySQL 锁机制是数据库管理系统中用于协调多个用户同时访问和修改数据的方式，以确保数据的一致性和完整性。MySQL 锁机制主要包括以下三种类型：记录锁、间隙锁和临键锁。
为了防止在事务中出现表结构操作,导致事务无法保证前后一致性问题,mysql增加了 （meta data lock，MDL) 锁.
一致性读（consistent read）查询模式：基于【某一时刻】的【数据快照】提供读查询结果。无论查询的数据是否被其它事务所改变。这个【某一时刻】在 repeatable-read 隔离级别下为事务中第一次执行查询操作的时间点，read-committed 隔离级别下，数据快照会在每一次执行一致性读操作时进行重置。
那这条语句呢？其实这其中包含太多知识点了。要回答这两个问题，首先需要了解一些知识。
在之前的一次开发需求中使用了 for update 实现悲观锁，最后导致出现了很多的 MySQL 死锁报警，现记录下死锁产生的原因。
为了解决多个进程访问内存或磁盘中的同一份数据造成的冲突，通常有两种解决方案，一种是多版本；另一种就是锁。MySQL作为一种关系型数据库，其实也是通过这两种方式来解决数据访问冲突的。MySQL数据多版本叫MVCC，同时MySQL使用了各种类型的锁来保证数据一致性。
在前一篇文章我讲了下 MySQL 的全局锁、表记锁和行级别锁，其中行级锁只提了概念，并没有具体说。
关于互联网常见层次架构，由于小编还没整理完毕(预计周四推送)，先来一篇数据库的干货，来满足下大家的胃口，关于mysql的行级锁、表级锁、页级锁的分析，这个在行业应用中设计数据库非常常见的场景。 1常见锁有哪些 在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 在 DBMS 中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB 引擎)、表级锁(MYISAM 引擎)和页级锁(BDB 引擎 )。 行级锁 行级锁是 Mysql 中锁定粒度最细的一种锁，表
在多用户并发访问数据库时，为了保证数据的一致性和完整性，必须使用锁机制来控制对共享资源的访问。MySQL数据库也不例外，它提供了多种锁机制来保证数据的正确性和可靠性。本文将详细介绍MySQL的锁机制，包括锁分类、锁级别、锁粒度、锁冲突等方面。
InnoDB与MyISAM有两处不同： 1）InnoDB支持事务； 2）默认采用行级锁（也可以支持表级锁）
当数据库中有多个操作需要修改同一数据时，不可避免的会产生数据的脏读。这时就需要数据库具有良好的并发控制能力，这一切在 MySQL 中都是由服务器和存储引擎来实现的。解决并发问题最有效的方案是引入了锁的机制，锁在功能上分为共享锁 (shared lock) 和排它锁 (exclusive lock) 即通常说的读锁和写锁； 锁的粒度上分行锁和表锁，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)
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第七篇，总结了MySQL是如何解决幻读的。
因为有大量的并发访问，为了预防死锁，一般应用中推荐使用一次封锁法，就是在方法的开始阶段，已经预先知道会用到哪些数据，然后全部锁住，在方法运行之后，再全部解锁。这种方式可以有效的避免循环死锁，但在数据库中却不适用，因为在事务开始阶段，数据库并不知道会用到哪些数据。
我们开的的各式各样系统中，系统运行需要CPU、内存、I/O、磁盘等等资源。但除了硬资源外，还有最为重要的软资源：数据。
InnoDB 行锁是通过对索引数据页上的记录（record）加锁实现的。主要实现算法有 3 种：Record Lock、Gap Lock 和 Next-key Lock。
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行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。有可能会出现死锁的情况。 行级锁按照使用方式分为共享锁和排他锁。
说到数据库事务，大家脑子里一定很容易蹦出一堆事务的相关知识，如事务的ACID特性，隔离级别，解决的问题（脏读，不可重复读，幻读）等等，但是可能很少有人真正的清楚事务的这些特性又是怎么实现的，为什么要有四个隔离级别。
大多数人，都会开两个窗口，分别起两个事务，然后 update 同一条记录，在发起第二次 update 请求时，block，这样就说明这行记录被锁住了：
数据库作为多用户共享的资源中心，总是存在着竞争条件，显然，加锁是最为简单的一种保证竞争条件安全性的措施。 那么，mysql 锁是如何实现的，又有哪些分类？本文将为您详细讲述。
此篇博客主要是讲述MySql(仅限innodb)的两阶段加锁(2PL)协议,而非两阶段提交(2PC)协议,区别如下:
在上一篇文章《锁的类型以及加锁原理》主要总结了 MySQL 锁的类型和模式以及基本的加锁原理，今天我们就从原理走向实战，分析常见 SQL 语句的加锁场景。了解了这几种场景，相信小伙伴们也能举一反三，灵活地分析真实开发过程中遇到的加锁问题。
| 导语：生活中的问题有时“难得糊涂”，但技术问题，一是一二是二，忌讳模糊的似是而非的答案，也忌讳一刀切的简单结论。我们常常听到一些关于MySQL的说法，比如“读不加锁”，比如“单表数据要小于1000万”，比如“DDL会锁表”等，比如“单表的索引数量应该小于X个”，如果不加思考和测试就直接全盘接受，就可能犯错误，而DB上的错误又非常“昂贵”，我们应该尽量避免。所以有了想法写10-20篇文章，来思考下这些常见说法是否正确，或者说在什么条件下是正确的。水平所限，也可能文章中会有错误，欢迎大家一起探讨。第1篇文章首先分析下“读不加锁”这种说法是否正确呢？
加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制，在该事务释放锁之前，其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。
三分钟了解Mysql的表级锁 一分钟深入Mysql的意向锁 mysql锁相关讲解及其应用——《深究mysql锁》
最近在学习查找MySQL中"锁"的相关资料时，发现网上各种言论观点杂乱不堪且版本混乱，很容易让人深陷其中、很是蒙圈。笔者认真研读了MySQL8.0官方指导手册，并广泛搜集各家观点，整理了一份参考性较强的关于MySQL中"锁"机制的知识点合集，以供参考学习。
行锁变表锁，是福还是坑？如果你不清楚MySQL加锁的原理，你会被它整的很惨！不知坑在何方？没事，我来给你们标记几个坑。遇到了可别乱踩。通过本章内容，带你学习MySQL的行锁，表锁，两种锁的优缺点，行锁变表锁的原因，以及开发中需要注意的事项。还在等啥？经验等你来拿！
MyISAM采⽤表级锁(table-level locking)。 InnoDB⽀持⾏级锁(row-level locking)和表级锁,默认为⾏级锁
假设MySQL同时接收到了多个请求，他自然会用多线程处理，那这多线程就可能会同时访问BP，即同时操作里面的缓存页，同时操作一个free链表、flush链表、lru链表。现在多线程来并发的访问这个BP，此时他们都是在访问内存里的一些共享数据结构，如缓存页、各种链表，必要加锁，然后让一个线程先完成一系列操作，比如说加载数据页到缓存页，更新free、lru链表，然后释放锁，接着下个线程再执行操作。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
注：内容有点干，但希望你可以耐心地看完。回头我写一篇实操的文章帮助理解。 开发工作中我们会使用到事务，那你们知道事务又分哪几种吗？ 以及不同事务隔离的加锁实现原理是什么？ 一、首先什么是事务？ 事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。 事务的结束有两种，当事务中的所有步骤全部成功执行时，事务提交。如果其中一个步骤失败，将发生回滚操作，撤消事务开始时的所有操作。 二、事
在数据库中，除传统的计算资源的争用以外，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问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要的因素。
生活中，最常见的案例之一，十字路口没有红绿灯，到了十字路口相互不让，最后，整个马路瘫痪，在我们技术层面称之为死锁。
从字面意思理解，所谓秒杀，就是在极短时间内，大量的请求涌入，处理不当时容易出现服务崩溃或数据不一致等问题的高并发场景。
但事实上，Innodb 引擎实现了行级锁，与只支持表级锁的 MyISAM 相比，这显然能够有效减少锁冲突，这也是 Innodb 最终能够战胜 MyISAM 成为 MySQL 默认存储引擎的一个重要原因。 因此我们在使用中，最为频繁接触到就是行级锁，用好行级锁，减少锁冲突，将有效提升 MySQL 的执行性能，本文我们就来详细介绍一下 Innodb 中的各种行级锁。
表级锁：一次性插入和更新较多数据时，当很多操作都是读表时可以选择。但当select语句时间过长或者update和delete语句短而且次数多时，不适用，会各种锁冲突。 行级锁：在很多线程请求不同记录时减少冲突锁。事务回滚时减少改变数据。使长时间对单独的一行记录加锁成为可能。比页级锁和表级锁消耗更多的内存。当需要频繁对大部分数据做 GROUP BY 操作或者需要频繁扫描整个表时不适合。
如果不是唯一的索引，当向右遍历时，最后一个值不符合等值条件时，next-keylock退化为间隙锁。
最近受废话文学的影响，所以有了今天的这个标题，希望大家能喜欢。大家不喜欢也没关系，反正我喜欢。
疫情期间在家工作时，同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重，但是在测试过程中发生了死锁现象:
之前的一篇文章 《深入理解MySQL的MVCC原理》中总结了一下MySQL中的MVCC，它主要利用隐藏字段、版本链、ReadView来实现，可以用来更好地解决多个事务的并发【读+写】问题，但是如果在多个事务并发【写+写】的情况下，就必须要用到锁了，一般情况下，数据库的锁都是在有数据库操作的过程中自动添加的。
死锁，其实是一个很有意思也很有挑战的技术问题，大概每个DBA和部分开发同学都会在工作过程中遇见 。关于死锁我会持续写一个系列的案例分析，希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助。
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。
MySQL锁系列文章已经鸽了挺久了，最近赶紧挤了挤时间，和大家聊一聊MySQL的锁。
最近总结了一波死锁问题，和大家分享一下，我这也是从网上各种浏览博客得来，希望原作者见谅，参考博客文末下方。
该文源自于和一个DBA 同行 @邱神医 (集数据库技术和医学知识于一身的DBA)的技术讨论。
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