（八）MySQL锁机制：高并发场景下该如何保证数据读写的安全性？

引言

锁！这个词汇在编程中出现的次数尤为频繁，几乎主流的编程语言都会具备完善的锁机制，在数据库中也并不例外，为什么呢？这里牵扯到一个关键词：高并发，由于现在的计算机领域几乎都是多核机器，因此再编写单线程的应用自然无法将机器性能发挥到最大，想要让程序的并发性越高，多线程技术自然就呼之欲出，多线程技术一方面能充分压榨CPU资源，另一方面也能提升程序的并发支持性。

多线程技术虽然能带来一系列的优势，但也因此引发了一个致命问题：线程安全问题，为了解决多线程并发执行造成的这个问题，从而又引出了锁机制，通过加锁执行的方式解决这类问题。

多线程、线程安全问题、锁机制，这都是咱们的老朋友了，相信之前曾认真读过《并发编程系列》相关文章的小伙伴都并不陌生，而本章则主要讲解MySQL中提供的锁机制。

一、MySQL锁的由来与分类

客户端发往MySQL的一条条SQL语句，实际上都可以理解成一个个单独的事务，而在前面的《MySQL事务篇》中提到过：事务是基于数据库连接的，而每个数据库连接在MySQL中，又会用一条工作线程来维护，也意味着一个事务的执行，本质上就是一条工作线程在执行，当出现多个事务同时执行时，这种情况则被称之为并发事务，所谓的并发事务也就是指多条线程并发执行。

多线程并发执行自然就会出问题，也就是《事务篇-并发事务问题》中聊到的脏写、脏读、不可重复读以及幻读问题，而对于这些问题又可以通过调整事务的隔离级别来避免，那为什么调整事务的隔离级别后能避免这些问题产生呢？这是因为不同的隔离级别中，工作线程执行SQL语句时，用的锁粒度、类型不同。

也就是说，数据库的锁机制本身是为了解决并发事务带来的问题而诞生的，主要是确保数据库中，多条工作线程并行执行时的数据安全性。

但要先弄明白一点，所谓的并发事务肯定是基于同一个数据而言的，例如事务A目前在操作X表，事务B在操作Y表，这是一个并发事务吗？答案显然并不是，因为两者操作的都不是同一个数据，没有共享资源自然也不会造成并发问题。多个事务共同操作一张表、多个事务一起操作同一行数据等这类情景，这才是所谓的并发事务。

1.1、MySQL锁机制的分类

MySQL的锁机制与索引机制类似，都是由存储引擎负责实现的，这也就意味着不同的存储引擎，支持的锁也并不同，这里是指不同的引擎实现的锁粒度不同。但除开从锁粒度来划分锁之外，其实锁也可以从其他的维度来划分，因此也会造出很多关于锁的名词，下面先简单梳理一下MySQL的锁体系：

• 以锁粒度的维度划分：
  • ①表锁：
    • 全局锁：加上全局锁之后，整个数据库只能允许读，不允许做任何写操作。
    • 元数据锁 / MDL锁：基于表的元数据加锁，加锁后整张表不允许其他事务操作。
    • 意向锁：这个是InnoDB中为了支持多粒度的锁，为了兼容行锁、表锁而设计的。
    • 自增锁 / AUTO-INC锁：这个是为了提升自增ID的并发插入性能而设计的。
  • ②页面锁
  • ③行锁：
    • 记录锁 / Record锁：也就是行锁，一条记录和一行数据是同一个意思。
    • 间隙锁 / Gap锁：InnoDB中解决幻读问题的一种锁机制。
    • 临建锁 / Next-Key锁：间隙锁的升级版，同时具备记录锁+间隙锁的功能。
• 以互斥性的维度划分：
  • 共享锁 / S锁：不同事务之间不会相互排斥、可以同时获取的锁。
  • 排他锁 / X锁：不同事务之间会相互排斥、同时只能允许一个事务获取的锁。
  • 共享排他锁 / SX锁：MySQL5.7版本中新引入的锁，主要是解决SMO带来的问题。
• 以操作类型的维度划分：
  • 读锁：查询数据时使用的锁。
  • 写锁：执行插入、删除、修改、DDL语句时使用的锁。
• 以加锁方式的维度划分：
  • 显示锁：编写SQL语句时，手动指定加锁的粒度。
  • 隐式锁：执行SQL语句时，根据隔离级别自动为SQL操作加锁。
• 以思想的维度划分：
  • 乐观锁：每次执行前认为自己会成功，因此先尝试执行，失败时再获取锁。
  • 悲观锁：每次执行前都认为自己无法成功，因此会先获取锁，然后再执行。

放眼望下来，是不是看着还蛮多的，但总归说来说去其实就共享锁、排他锁两种，只是加的方式不同，加的地方不同，因此就演化出了这么多锁的称呼。

二、共享锁与排他锁

共享锁又被称之为S锁，它是Shared Lock的简称，这点很容易理解，而排他锁又被称之为X锁，对于这点我则不太理解，因为排他锁的英文是Exclusive Lock，竟然不叫E锁，反而叫X锁，到底是红杏出了墙还是.....，打住，回归话题本身来聊一聊这两种锁。

其实有些地方也将共享锁称之为读锁，排他锁称之为写锁，这乍一听并没啥问题，毕竟对同一数据做读操作是可以共享的，写则是不允许。但这个说法并不完全正确，因为读操作也可以是排他锁，即读操作发生时也不允许其他线程操作，而MySQL中也的的确确有这类场景，比如：\
一条线程在读数据时加了一把锁（读锁），此时当另外一条线程来尝试对相同数据做写操作时，这条线程会陷入阻塞，因为MySQL中一条线程在读时不允许其他线程改。\
在上述这个案例中，读锁明显也会存在排斥写操作，因此前面说法并不正确，共享锁就是共享锁，排他锁就是排他锁，不能与读锁、写锁混为一谈。

2.1、共享锁

共享锁的意思很简单，也就是不同事务之间不会排斥，可以同时获取锁并执行，这就类似于之前聊过的《AQS-共享模式》，但这里所谓的不会排斥，仅仅只是指不会排斥其他事务来读数据，但其他事务尝试写数据时，就会出现排斥性，举个例子理解：

事务T1对ID=88的数据加了一个共享锁，此时事务T2、T3也来读取ID=88的这条数据，这时T2、T3是可以获取共享锁执行的，但此刻又来了一个事务T4，它则是想对ID=88的这条数据执行修改操作，此时共享锁会出现排斥行为，不允许T4获取锁执行。

在MySQL中，我们可以在SQL语句后加上相关的关键字来使用共享锁，语法如下：

SELECT ... LOCK IN SHARE MODE;
-- MySQL8.0之后也优化了写法，如下：
SELECT ... FOR SHARE;

这种通过在SQL后添加关键字的加锁形式，被称为显式锁，而实际上为数据库设置了不同的事务隔离级别后，MySQL也会对SQL自动加锁，这种形式则被称之为隐式锁。

此时来做个关于共享锁的小实验，先打开两个cmd窗口并与MySQL建立连接：

-- 窗口1：
-- 开启一个事务
begin;
-- 获取共享锁并查询 ID=1 的数据
select * from `zz_users` where user_id = 1 lock in share mode;

-- 窗口2：
-- 开启一个事务
begin;
-- 获取共享锁并查询 ID=1 的数据
select * from `zz_users` where user_id = 1 lock in share mode;

此时两个事务都是执行查询的操作，因此可以正常执行，如下：

紧接着再在窗口2中，尝试修改ID=1的数据：

-- 修改 ID=1 的姓名为 猫熊
update `zz_users` set `user_name` = "猫熊" where `user_id` = 1;

此时执行后会发现，窗口2没了反应，这条写SQL显然并未执行成功，如下：

显然当另一个事务尝试对具备共享锁的数据进行写操作时，会被共享锁排斥，因此从这个实验中可以得知：共享锁也具备排他性，会排斥其他尝试写的线程，当有线程尝试修改同一数据时会陷入阻塞，直至持有共享锁的事务结束才能继续执行，如下：

当第一个持有共享锁的事务提交后，此时第二个事务的写操作才能继续往下执行，从上述截图中可明显得知：第二个事务/线程被阻塞24.74s后才执行成功，这是由于第一个事务迟迟未结束导致的。

2.2、排他锁

上面简单的了解了共享锁之后，紧着来看看排他锁，排他锁也被称之为独占锁，也就是类似于之前所讲到的《AQS-独占模式》，当一个线程获取到独占锁后，会排斥其他线程，如若其他线程也想对共享资源/同一数据进行操作，必须等到当前线程释放锁并竞争到锁资源才行。

值得注意的一点是：排他锁并不是只能用于写操作，对于一个读操作，咱们也可以手动的指定为获取排他锁，当一个事务在读数据时，获取了排他锁，那当其他事务来读、写同一数据时，都会被排斥，比如事务T1对ID=88的这条数据加了一个排他锁，此时T2来加排他锁读取这条数据，T3来修改这条数据，都会被T1排斥。

在MySQL中，可以通过如下方式显式获取独占锁：

SELECT ... FOR UPTATE;

也简单的做个小实验，如下：

当两个事务同时获取排他锁，尝试读取一条相同的数据时，其中一个事务就会陷入阻塞，直至另一个事务结束才能继续往下执行，但是下述这种情况则不会被阻塞：

也就是另一个事务不获取排他锁读数据，而是以普通的方式读数据，这种方式则可以立刻执行，Why？是因为读操作默认加共享锁吗？也并不是，因为你尝试加共享锁读这条数据时依旧会被排斥，如下：

可以明显看到，第二个事务中尝试通过加共享锁的方式读取这条数据，依旧会陷入阻塞状态，那前面究竟是因为啥原因才导致的能读到数据呢？其实这跟另一种并发控制技术有关，即MVCC机制（下篇再深入剖析）。

2.3、MySQL锁的释放

等等，似乎在咱们前面的实验中，每次都仅获取了锁，但好像从未释放过锁呀？其实MySQL中释放锁的动作都是隐式的，毕竟如果交给咱们来释放，很容易由于操作不当造成死锁问题发生。因此对于锁的释放工作，MySQL自己来干，就类似于JVM中的GC机制一样，把内存释放的工作留给了自己完成。

但对于锁的释放时机，在不同的隔离级别中也并不相同，比如在“读未提交”级别中，是SQL执行完成后就立马释放锁；而在“可重复读”级别中，是在事务结束后才会释放。

PS：如果完全按照数据库规范来实现RC隔离级别，为了保证其他事务可以读到未提交的数据，那就必须得在SQL执行完成后，立马释放掉锁，这时另一个事务才能读到SQL对应写的数据，但在InnoDB引擎中，它基于MVCC机制实现了该效果，为此，InnoDB的RC级别中，SQL执行结束后并不会释放锁。

OK~，接下来一起来聊一聊MySQL中不同粒度的锁，即表锁、行锁、页锁等。

三、MySQL表锁

表锁应该是听的最多的一种锁，因为实现起来比较简单，同时应用范围也比较广泛，几乎所有的存储引擎都会支持这个粒度的锁，比如常用的MyISAM、InnoDB、Memory等各大引擎都实现了表锁。

但要注意，不同引擎的表锁也在实现上以及加锁方式上有些许不同，但归根结底，表锁的意思也就以表作为锁的基础，将锁加在表上，一张表只能存在一个同一类型的表锁。

上面这段话中提到过，不同的存储引擎的表锁在使用方式上也有些不同，比如InnoDB是一个支持多粒度锁的存储引擎，它的锁机制是基于聚簇索引实现的，当SQL执行时，如果能在聚簇索引命中数据，则加的是行锁，如无法命中聚簇索引的数据则加的是表锁，比如：

select * from `zz_users` for update;

这条SQL就无法命中聚簇索引，此时自然加的就是表级别的排他锁，但是这个表级锁，并不是真正意义上的表锁，是一个“伪表锁”，但作用是相同的，锁了整张表。

而反观MyISAM引擎，由于它并不支持聚簇索引，所以无法再以InnoDB的这种形式去对表上锁，因此如若要在MyISAM引擎中使用表锁，又需要使用额外的语法，如下：

-- MyISAM引擎中获取读锁（具备读-读可共享特性）
LOCK TABLES `table_name` READ;

-- MyISAM引擎中获取写锁（具备写-读、写-写排他特性）
LOCK TABLES `table_name` WRITE;

-- 查看目前库中创建过的表锁（in_use>0表示目前正在使用的表锁）
SHOW OPEN TABLES WHERE in_use > 0;

-- 释放已获取到的锁
UNLOCK TABLES;

如上便是MyISAM引擎中，获取表级别的共享锁和排他锁的方式，但这里的关键词其实叫做READ、WEITE，翻译过来也就是读、写的意思，因此关于共享锁就是读锁、排他锁就是写锁的说法，估计就是因此而来的。

不过MyISAM引擎中，获取了锁还需要自己手动释放锁，否则会造成死锁现象出现，因为如果不手动释放锁，就算事务结束也不会自动释放，除非当前的数据库连接中断时才会释放。

此时来观察一个小实验，代码和步骤就不贴了，重点看图，如下：

如若你自己有兴趣，也可以按照上图中的序号一步步实验，从这个实验结果中，显然能佐证咱们前面抛出的观点，MyISAM表锁显式获取后，必须要自己主动释放，否则结合数据库连接池，由于数据库连接是长存的，就会导致表锁一直被占用。

这里还漏了一个小实验，也就是当你加了read读锁后，再尝试加write写锁，就会发现无法获取锁，当前线程会陷入阻塞，反过来也是同理，但我就不再重新再弄了，毕竟这个图再搞一次就有点累~

OK~，到这里就对InnoDB、MyISAM引擎中的表锁做了简单介绍，但实际上除开最基本的表锁外，还有其他几种表锁，即元数据锁、意向锁、自增锁、全局锁，接下来一起来聊一聊这些特殊的锁。

3.1、元数据锁（Meta Data Lock）

Meta Data Lock元数据锁，也被简称为MDL锁，这是基于表的元数据加锁，什么意思呢？咱们到目前为止已经模模糊糊懂得一个概念：表锁是基于整张表加锁，行锁是基于一条数据加锁，那这个表的元数据是什么东东呢？在《索引原理篇》中聊索引的实现时，曾提到过一点：所有存储引擎的表都会存在一个.frm文件，这个文件中主要存储表的结构（DDL语句），而MDL锁就是基于.frm文件中的元数据加锁的。

对于这种锁是在MySQL5.5版本后再开始支持的，一般来说咱们用不上，因此也无需手动获取锁，这个锁主要是用于：更改表结构时使用，比如你要向一张表创建/删除一个索引、修改一个字段的名称/数据类型、增加/删除一个表字段等这类情况。

因为毕竟当你的表结构正在发生更改，假设此时有其他事务来对表做CRUD操作，自然就会出现问题，比如我刚删了一个表字段，结果另一个事务中又按原本的表结构插入了一条数据，这显然会存在风险，因此MDL锁在加锁后，整张表不允许其他事务做任何操作。

3.2、意向锁（Intention Lock）

前面提到过，InnoDB引擎是一种支持多粒度锁的引擎，而意向锁则是InnoDB中为了支持多粒度的锁，为了兼容行锁、表锁而设计的，怎么理解这句话呢？先来看一个例子：

假设一张表中有一千万条数据，现在事务T1对ID=8888888的这条数据加了一个行锁，此时来了一个事务T2，想要获取这张表的表级别写锁，经过前面的一系列讲解，大家应该知道写锁必须为排他锁，也就是在同一时刻内，只允许当前事务操作，如果表中存在其他事务已经获取了锁，目前事务就无法满足“独占性”，因此不能获取锁。

那思考一下，由于T1是对ID=8888888的数据加了行锁，那T2获取表锁时，是不是得先判断一下表中是否存在其他事务在操作？但因为InnoDB中有行锁的概念，所以表中任何一行数据上都有可能存在事务加锁操作，为了能精准的知道答案，MySQL就得将整张表的1000W条数据全部遍历一次，然后逐条查看是否有锁存在，那这个效率自然会非常的低。

有人可能会说，慢就慢点怎么了，能接受！但实际上不仅仅存在这个问题，还有另外一个致命问题，比如现在MySQL已经判断到了第567W行数据，发现前面的数据上都没有锁存在，正在继续往下遍历。

要记住MySQL是支持并发事务的，也就是MySQL正在扫描后面的每行数据是否存在锁时，万一又来了一个事务在扫描过的数据行上加了个锁怎么办？比如在第123W条数据上加了一个行锁。那难道又重新扫描一遍嘛？这就陷入了死循环，行锁和表锁之间出现了兼容问题。

也正是由于行锁和表锁之间存在兼容性问题，所以意向锁它来了！意向锁实际上也是一种特殊的表锁，意向锁其实是一种“挂牌告知”的思想，好比日常生活中的出租车，一般都会有一个牌子，表示它目前是“空车”还是“载客”状态，而意向锁也是这个思想。

比如当事务T1打算对ID=8888888这条数据加一个行锁之前，就会先加一个表级别的意向锁，比如目前T1要加一个行级别的读锁，就会先添加一个表级别的意向共享锁，如果T1要加行级别的写锁，亦是同理。

此时当事务T2尝试获取一个表级锁时，就会先看一下表上是否有意向锁，如果有的话再判断一下与自身是否冲突，比如表上存在一个意向共享锁，目前T2要获取的是表级别的读锁，那自然不冲突可以获取。但反之，如果T2要获取一个表记的写锁时，就会出现冲突，T2事务则会陷入阻塞，直至T1释放了锁（事务结束）为止。

3.3、自增锁（AUTO-INC Lock）

自增锁，这个是专门为了提升自增ID的并发插入性能而设计的，通常情况下咱们在建表时，都会对一张表的主键设置自增特性，如下：

CREATE TABLE `table_name` (
    `xx_id` NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    .....
) ENGINE = InnoDB;

当对一个字段设置AUTO_INCREMENT自增后，意味着后续插入数据时无需为其赋值，系统会自动赋上顺序自增的值。但想一想，比如目前表中最大的ID=88，如果两个并发事务一起对表执行插入语句，由于是并发执行的原因，所以有可能会导致插入两条ID=89的数据。因此这里必须要加上一个排他锁，确保并发插入时的安全性，但也由于锁的原因，插入的效率也就因此降低了，毕竟将所有写操作串行化了。

为了改善插入数据时的性能，自增锁诞生了，自增锁也是一种特殊的表锁，但它仅为具备AUTO_INCREMENT自增字段的表服务，同时自增锁也分成了不同的级别，可以通过innodb_autoinc_lock_mode参数控制。

• innodb_autoinc_lock_mode = 0：传统模式。
• innodb_autoinc_lock_mode = 1：连续模式（MySQL8.0以前的默认模式）。
• innodb_autoinc_lock_mode = 2：交错模式（MySQL8.0之后的默认模式）。

当然，这三种模式又是什么含义呢？想要彻底搞清楚，那就得先弄明白MySQL中可能出现的三种插入类型：

• 普通插入：指通过INSERT INTO table_name(...) VALUES(...)这种方式插入。
• 批量插入：指通过INSERT ... SELECT ...这种方式批量插入查询出的数据。
• 混合插入：指通过INSERT INTO table_name(id,...) VALUES(1,...),(NULL,...),(3,...)这种方式插入，其中一部分指定ID，一部分不指定。

简单了解上述三种插入模式后，再用一句话来概述自增锁的作用：自增锁主要负责维护并发事务下自增列的顺序，也就是说，每当一个事务想向表中插入数据时，都要先获取自增锁先分配一个自增的顺序值，但不同模式下的自增锁也会有些许不同。

传统模式：事务T1获取自增锁插入数据，事务T2也要插入数据，此时事务T2只能阻塞等待，也就是传统模式下的自增锁，同时只允许一条线程执行，这种形式显然性能较低。

连续模式：这个模式主要是由于传统模式存在性能短板而研发的，在这种模式中，对于能够提前确定数量的插入语句，则不会再获取自增锁，啥意思呢？也就是对于“普通插入类型”的语句，因为在插入之前就已经确定了要插入多少条数据，因为会直接分配范围自增值。

好比目前事务T1要通过INSERT INTO...语句插入十条数据，目前表中存在的最大ID=88，那在连续模式下，MySQL会直接将89~98这十个自增值分配给T1，因此T1无需再获取自增锁，但不获取自增锁不代表不获取锁了，而是改为使用一种轻量级锁Mutex-Lock来防止自增值重复分配。

对于普通插入类型的操作，由于可以提前确定插入的数据量，因此可以采用“预分配”思想，但如若对于批量插入类型的操作，因为批量插入的数据是基于SELECT语句查询出来的，所以在执行之前也无法确定究竟要插入多少条，所以依旧会获取自增锁执行。也包括对于混合插入类型的操作，有一部分指定了自增值，但有一部分需要MySQL分配，因此“预分配”的思想也用不上，因此也要获取自增锁执行。

交错模式：在交错插入模式中，对于INSERT、REPLACE、INSERT…SELECT、REPLACE…SELECT、LOAD DATA等一系列插入语句，都不会再使用表级别的自增锁，而是全都使用Mutex-Lock来确保安全性，为什么在这个模式中，批量插入也可以不获取自增锁呢？这跟它的名字有关，目前这个模式叫做交错插入模式，也就是不同事务之间插入数据时，自增列的值是交错插入的，举个例子理解。

好比事务T1、T2都要执行批量插入的操作，因为不确定各自要插入多少条数据，所以之前那种“连续预分配”的思想用不了了，但虽然无法做“连续的预分配”，那能不能交错预分配呢？好比给T1分配{1、3、5、7、9....}，给T2分配{2、4、6、8、10.....}，然后两个事务交错插入，这样岂不是做到了自增值即不重复，也能支持并发批量插入？答案是Yes，但由于两个事务执行的都是批量插入的操作，因此事先不确定插入行数，所以有可能导致“交错预分配”的顺序值，有可能不会使用，比如T1只插入了四条数据，只用了1、3、5、7，T2插入了五条数据，因此表中的自增值有可能出现空隙，即{1、2、3、4、5、6、8、10}，其中9就并未使用。

虽然我没看过自增锁这块的源码，但交错插入模式底层应该是我推测的这种方式实现的，也就是利用自增列的步长机制实现，不过由于插入可能会出现空隙，因此对后续的主从复制也有一定影响（以后再细聊）。

不过相对来说影响也不大，虽然无法保证自增值的连续性，但至少能确保递增性，因此对索引的维护不会造成额外开销。

3.4、全局锁

全局锁其实是一种尤为特殊的表锁，其实将它称之为库锁也许更合适，因为全局锁是基于整个数据库来加锁的，加上全局锁之后，整个数据库只能允许读，不允许做任何写操作，一般全局锁是在对整库做数据备份时使用。

-- 获取全局锁的命令
FLUSH TABLES WITH READ LOCK;

-- 释放全局锁的命令
UNLOCK TABLES;

从上述的命令也可以看出，为何将其归纳到表锁范围，因为获取锁以及释放锁的命令都是表锁的命令。

四、MySQL行锁

通常而言，为了尽可能提升数据库的整体性能，所以每次在加锁时，锁的范围自然是越小越好，举个例子：

假设此时有1000个请求，要操作zz_users表中的数据，如果以表粒度来加锁，假设第一个请求获取到的是排他锁，也就意味着其他999个请求都需要阻塞等待，其效率可想而知....

仔细一思考：虽然此时有1000个请求操作zz_users表，但这些请求中至少90%以上，要操作的都是表中不同的行数据，因此如若每个请求都获取表级锁，显然太影响效率了，而InnoDB引擎中也考虑到了这个问题，所以实现了更细粒度的锁，即行锁。

4.1、表锁与行锁之间的关系

表锁与行锁之间的关系，举个生活中的例子来快速理解一下，一张表就类似于一个生活中的酒店，每个事务/请求就类似于一个个旅客，旅客住宿为了确保夜晚安全，通常都会锁门保护自己。而表锁呢，就类似于一个旅客住进酒店之后，直接把酒店大门给锁了，其他旅客就只能等第一位旅客住完出来之后才能一个个进去，每个旅客进酒店之后的第一件事情就是锁大门，防止其他旅客威胁自己的安全问题。

但假设酒店门口来了一百位旅客，其中大部分旅客都是不同的房间（情侣除外），因此直接锁酒店大门显然并不合理。

而行锁呢，就类似于房间的锁，门口的100位旅客可以一起进酒店，每位旅客住进自己的房间之后，将房门反锁，这显然也能保障各自的人身安全问题，同时也能让一个酒店在同一时间内接纳更多的旅客，“性能”更高。

4.2、InnoDB的行锁实现

放眼望去，在MySQL诸多的存储引擎中，仅有InnoDB引擎支持行锁（不考虑那些闭源自研的），这是由于什么原因导致的呢？因为InnoDB支持聚簇索引，在之前简单聊到过，InnoDB中如果能够命中索引数据，就会加行锁，无法命中则会加表锁。

在《索引原理篇-InnoDB索引实现》中提到过，InnoDB会将表数据存储在聚簇索引中，每条行数据都会存储在树中的叶子节点上，因此行数据是“分开的”，所以可以对每一条数据上锁，但其他引擎大部分都不支持聚簇索引，表数据都是一起存储在一块的，所以只能基于整个表数据上锁，这也是为什么其他引擎不支持行锁的原因。

4.3、记录锁（Record Lock）

Record Lock记录锁，实际上就是行锁，一行表数据、一条表记录本身就是同一个含义，因此行锁也被称为记录锁，两个称呼最终指向的是同一类型的锁，那如何使用行锁呢？

-- 获取行级别的 共享锁
select * from `zz_users` where user_id = 1 lock in share mode;

-- 获取行级别的 排他锁
select * from `zz_users` where user_id = 1 for update;

是的，你没看错，想要使用InnoDB的行锁就是这样写的，如果你的SQL能命中索引数据，那也就自然加的就是行锁，反之则是表锁。但网上很多资料都流传着一个说法：InnoDB引擎的表锁没啥用，其实这句话会存在些许误导性，因为意向锁、自增锁、MDL锁都是表锁，也包括InnoDB的行锁是基于索引实现的，例如在update语句修改数据时，假设where后面的条件无法命中索引，那咋加行锁呢？此时没办法就必须得加表锁了，因此InnoDB的表锁是有用的。

4.4、间隙锁（Gap Lock）

间隙锁是对行锁的一种补充，主要是用来解决幻读问题的，但想要理解它，咱们首先来理解啥叫间隙：

SELECT * FROM `zz_users`;
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
| user_id | user_name | user_sex | password | register_time       |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+
|       1 | 熊猫      | 女       | 6666     | 2022-08-14 15:22:01 |
|       2 | 竹子      | 男       | 1234     | 2022-09-14 16:17:44 |
|       3 | 子竹      | 男       | 4321     | 2022-09-16 07:42:21 |
|       4 | 猫熊      | 女       | 8888     | 2022-09-27 17:22:59 |
|       9 | 黑竹      | 男       | 9999     | 2022-09-28 22:31:44 |
+---------+-----------+----------+----------+---------------------+

上述这张表最后两条数据，ID字段之间从4跳到了9，那么4~9两者之间的范围则被称为“间隙”，而间隙锁则主要锁定的是这块范围。

那为何又说间隙锁是用来解决幻读问题的呢？因为幻读的概念是：一个事务在执行时，另一个事务插入了一条数据，从而导致第一个事务操作完成之后发现结果与预想的不一致，跟产生了幻觉一样。\
好比拿上述表举例子，现在要将ID>3的用户密码重置为1234，因此事务T1先查到了ID>3的4、9两条数据并上锁了，然后开始更改用户密码，但此时事务T2过来又插入了一条ID=6、password=7777的数据并提交，等T1修改完了4、9两条数据后，此时再次查询ID>3的数据时，结果发现了ID=6的这条数据并未被重置密码。

在上述这个例子中，T2因为新增并提交了事务，所以T1再次查询时也能看到ID=6的这条数据，就跟产生了幻觉似的，对于这种新增数据，专业的叫法称之为幻影数据。

为了防止出现安全问题，所以T1在操作之前会对目标数据加锁，但在T1事务执行时，这条幻影数据还不存在，因此就会出现一个新的问题：不知道把锁加在哪儿，毕竟想要对ID=6的数据加锁，就是加了个寂寞。

那难道不加锁了吗？肯定得加锁，但怎么加呢？普通的行锁就已经无法解决这个问题了，总不能加表锁吧，那也太影响性能了，所以间隙锁应运而生！间隙锁的功能与它的名字一样，主要是对间隙区域加锁，举个例子：

select * from `zz_users` where user_id = 6 lock in share mode;

这条加锁的SQL看起来似乎不是那么合理对吧？毕竟ID=6的数据在表中还没有呀，咋加锁呢？其实这个就是间隙锁，此时会锁定{4~9}之间、但不包含4、9的区域，因为间隙锁是遵循左右开区间的原则，简单演示一下案例：

上述案例的过程参考图中注释即可，不再反复赘述，简单说一下结论：当对一个不存在的数据加锁后，默认就是锁定前后两条数据之间的区间，当其他事务再尝试向该区间插入数据时，就会陷入阻塞，只有当持有间隙锁的事务结束后，才能继续执行插入操作。

不过间隙锁加在不同的位置，锁定的范围也并不相同，如果加在两条数据之间，那么锁定的区域就是两条数据之间的间隙。如果加在上表ID=1的数据上，锁定的区域则是{1~1}，即只锁定ID=1的这一行数据，毕竟间隙锁的作用是为了保护可能插入的行，而不是已有的行，因此在这里不会锁定其他不存在的行。

PS：InnoDB默认的行锁算法为临键锁，所以实际情况下，对ID=1的数据加锁时，锁定的区域就是{-∞ ~ 1}，即无穷小到1之间的区域。如果加在ID=9之后，锁定的区域就是{9 ~ +∞}，即9之后到无穷大的区域。

4.5、临键锁（Next-Key Lock）

临键锁是间隙锁的Plus版本，或者可以说成是一种由记录锁+间隙锁组成的锁：

• 记录锁：锁定的范围是表中具体的一条行数据。
• 间隙锁：锁定的范围是左右开区间，但不包含当前这一条真实数据，只锁间隙区域。

而临键锁则是两者的结合体，加锁后，即锁定左开右闭的区间，也会锁定当前行数据，还是以上述表为例，做个简单的小实验，如下：

这回和间隙锁的实验类似，但也并不相同，这回是基于表中ID=9的这条数据加锁的，此时来看结果，除开锁定了4~9这个区间外，对于ID=9这条数据也锁定了，因为在事务T2中尝试对ID=9的数据修改时，也会让事务陷入阻塞。

临键锁的注意点：当原本持有锁的T1事务结束后，T2会执行插入操作，这时锁会被T2获取，当你再尝试开启一个新的事务T3，再次获取相同的临键锁时，是无法获取的，只能等T2结束后才能获取（因为临建锁包含了记录锁，虽然间隙锁可以同时由多个事务持有，但排他类型的记录锁只允许一个事务持有）。

实际上在InnoDB中，除开一些特殊情况外，当尝试对一条数据加锁时，默认加的是临键锁，而并非记录锁、间隙锁。

也就是说，在前面举例幻读问题中，当T1要对ID>3的用户做密码重置，锁定4、9这两条行数据时，默认会加的是临键锁，也就是当事务T2尝试插入ID=6的数据时，因为有临建锁存在，因此无法再插入这条“幻影数据”，也就至少保障了T1事务执行过程中，不会碰到幻读问题。

4.6、插入意向锁（Insert Intention Lock）

插入意向锁，听起来似乎跟前面的表级别意向锁有些类似，但实际上插入意向锁是一种间隙锁，这种锁是一种隐式锁，也就是咱们无法手动的获取这种锁。通常在MySQL中插入数据时，是并不会产生锁的，但在插入前会先简单的判断一下，当前事务要插入的位置有没有存在间隙锁或临键锁，如果存在的话，当前插入数据的事务则需阻塞等待，直到拥有临键锁的事务提交。

当事务执行插入语句阻塞时，就会生成一个插入意向锁，表示当前事务想对一个区间插入数据（目前的事务处于等待插入意向锁的状态）。

当持有原本持有临建锁的事务提交后，当前事务即可以获取插入意向锁，然后执行插入操作，当此时如若又来一个新的事务，也要在该区间中插入数据，那新的事务会阻塞吗？答案是不会，可以直接执行插入操作，Why？

因为在之前的《SQL执行篇-写入SQL执行流程》中曾说到过，对于写入SQL都会做一次唯一性检测，如果要插入的数据，与表中已有的数据，存在唯一性冲突时会直接抛出异常并返回。这也就意味着：如果没抛出异常，就代表着当前要插入的数据与表中数据不存在唯一性冲突，或表中压根不存在唯一性字段，可以允许插入重复的数据。

简单来说就是：能够真正执行的插入语句，绝对是通过了唯一检测的，因此插入时可以让多事务并发执行，同时如果设置了自增ID，也会获取自增锁确保安全性，所以当多个事务要向一个区间插入数据时，插入意向锁是不会排斥其他事务的，从这种角度而言，插入意向锁也是一种共享锁。

4.7、行锁的粒度粗化

有一点要值得注意：行锁并不是一成不变的，行锁会在某些特殊情况下发生粗化，主要有两种情况：

• 在内存中专门分配了一块空间存储锁对象，当该区域满了后，就会将行锁粗化为表锁。
• 当做范围性写操作时，由于要加的行锁较多，此时行锁开销会较大，也会粗化成表锁。

当然，这两种情况其实很少见，因此只需要知道有锁粗化这回事即可，这种锁粗化的现象其实在SQLServer数据库中更常见，因为SQLServer中的锁机制是基于行记录实现的，而MySQL中的锁机制则是基于事务实现的（后续《事务与锁原理篇》详细剖析）。

五、页面锁、乐观锁与悲观锁

上述对MySQL两种较为常见的锁粒度进行了阐述，接着再来看看页面锁、乐观锁与悲观锁。

5.1、页面锁

页面锁是Berkeley DB存储引擎支持的一种锁粒度，当然，由于BDB引擎被Oracle收购的原因，因此MySQL5.1以后不再直接性的支持该引擎（需自己整合），因此页锁见的也比较少，大家稍微了解即可。

• 表锁：以表为粒度，锁住的是整个表数据。
• 行锁：以行为粒度，锁住的是一条数据。
• 页锁：以页为粒度，锁住的是一页数据。

唯一有些许疑惑的地方，就是一页数据到底是多少呢？其实我也不大清楚，毕竟没用过BDB引擎，但我估计就是只一个索引页的大小，即16KB左右。

简单了解后页锁后，接着来看一看从思想维度划分的两种锁，即乐观锁与悲观锁。

5.2、乐观锁

乐观锁即是无锁思想，对于这点在之前聊《并发编程系列-Unsafe与原子包》时曾详细讲到过，但悲观锁也好，乐观锁也罢，实际上仅是一种锁的思想，如下：

• 乐观锁：每次执行都认为只会有自身一条线程操作，因此无需拿锁直接执行。
• 悲观锁：每次执行都认为会有其他线程一起来操作，因此每次都需要先拿锁再执行。

乐观锁与悲观锁也对应着咱们日常生活中，处理一件事情的态度，一个人性格很乐观时，做一件事情时都会把结果往好处想，而一个人性格很悲观时，处理一件事情都会做好最坏的打算。

OK~，编程中的无锁技术，或者说乐观锁机制，一般都是基于CAS思想实现的，而在MySQL中则可以通过version版本号+CAS的形式实现乐观锁，也就是在表中多设计一个version字段，然后在SQL修改时以如下形式操作：

UPDATE ... SET version = version + 1 ... WHERE ... AND version = version;

也就是每条修改的SQL都在修改后，对version字段加一，比如T1、T2两个事务一起并发执行时，当T2事务执行成功提交后，就会对version+1，因此事务T1的version=version这个条件就无法成立，最终会放弃执行，因为已经被其他事务修改过了。

当然，一般的乐观锁都会配合轮询重试机制，比如上述T1执行失败后，再次执行相同语句，直到成功为止。

从上述过程中不难看出，这个过程中确实未曾添加锁，因此也做到了乐观锁/无锁的概念落地，但这种形式却并不适合所有情况，比如写操作的并发较高时，就容易导致一个事务长时间一直在重试执行，从而导致客户端的响应尤为缓慢。

因此乐观锁更加适用于读大于写的业务场景，频繁写库的业务则并不适合加乐观锁。

5.3、悲观锁

悲观锁的思想咱们上面已经提到了，即每次执行时都会加锁再执行，咱们之前分析的《synchronized关键字》、《AQS-ReetrantLock》都属于悲观锁类型，也就是在每次执行前必须获取到锁，然后才能继续往下执行，而数据库中的排他锁，就是一种典型的悲观锁类型。

在数据库中想要使用悲观锁，那也就是对一个事务加排他锁for update即可，不再重复赘述。

五、MySQL锁机制总结

看到这里，相信大家对MySQL中提供的锁机制有了全面的认识，但以目前情况而言，虽对每种锁类型有了基本认知，但本篇的内容更像一个个的点，很难和《MySQL事务篇》连成线，而对于这块的具体内容，则会放在后续的《事务与锁机制的实现原理篇》中详细讲解，在后续的原理篇中再将这一个个知识点串联起来，因为想要真正弄懂MySQL事务隔离机制的实现，还缺少了一块至关重要的点没讲到：即MVCC机制。

因此会先讲明白数据库的MVCC多版本并发控制技术的实现后，再去剖析事务隔离机制的实现。

最后再来简单的总结一下本篇所聊到的不同锁，它们之间的冲突与兼容关系：

PS：表中横向（行）表示已经持有锁的事务，纵向（列）表示正在请求锁的事务。

行级锁对比	共享临键锁	排他临键锁	间隙锁	插入意向锁
共享临键锁	兼容	冲突	兼容	冲突
排他临键锁	冲突	冲突	兼容	冲突
间隙锁	兼容	兼容	兼容	冲突
插入意向锁	冲突	冲突	冲突	兼容

由于临建锁也会锁定相应的行数据，因此上表中也不再重复赘述记录锁，临建锁兼容的 记录锁都兼容，同理，冲突的记录锁也会冲突，再来看看标记别的锁对比：

表级锁对比	共享意向锁	排他意向锁	元数据锁	自增锁	全局锁
共享意向锁	兼容	兼容	冲突	兼容	冲突
排他意向锁	兼容	兼容	冲突	兼容	冲突
元数据锁	冲突	冲突	冲突	冲突	冲突
自增锁	冲突	冲突	冲突	冲突	冲突
全局锁	兼容	冲突	冲突	冲突	冲突

放眼望下来，其实会发现表级别的锁，会有很多很多冲突，因为锁的粒度比较大，因此很多时候都会出现冲突，但对于表级锁，咱们只需要关注共享意向锁和共享排他锁即可，其他的大多数为MySQL的隐式锁（在这里，共享意向锁和排他意向锁，也可以理解为MyISAM中的表读锁和表写锁）。

最后再简单的说一下，表中的冲突和兼容究竟是啥意思？冲突的意思是当一个事务T1持有某个锁时，另一个事务T2来请求相同的锁，T2会由于锁排斥会陷入阻塞等待状态。反之同理，兼容的意思是指允许多个事务一同获取同一个锁。

MySQL5.7版本中新增的共享排他锁

对于这条是最后补齐的，之前漏写了这种锁类型，在MySQL5.7之前的版本中，数据库中仅存在两种类型的锁，即共享锁与排他锁，但是在MySQL5.7.2版本中引入了一种新的锁，被称之为(SX)共享排他锁，这种锁是共享锁与排他锁的杂交类型，至于为何引入这种锁呢？聊它之前需要先理解SMO问题：

在SQL执行期间一旦更新操作触发B+Tree叶子节点分裂，那么就会对整棵B+Tree加排它锁，这不但阻塞了后续这张表上的所有的更新操作，同时也阻止了所有试图在B+Tree上的读操作，也就是会导致所有的读写操作都被阻塞，其影响巨大。因此，这种大粒度的排它锁成为了InnoDB支持高并发访问的主要瓶颈，而这也是MySQL 5.7版本中引入SX锁要解决的问题。

那想一下该如何解决这个问题呢？最简单的方式就是减小SMO问题发生时，锁定的B+Tree粒度，当发生SMO问题时，就只锁定B+Tree的某个分支，而并不是锁定整颗B+树，从而做到不影响其他分支上的读写操作。

那MySQL5.7中引入共享排他锁后，究竟是如何实现的这点呢？首先要弄清楚SX锁的特性，它不会阻塞S锁，但是会阻塞X、SX锁，下面展开来聊一聊。

在聊之前首先得搞清楚SQL执行时的几个概念：

• 读取操作：基于B+Tree去读取某条或多条行记录。
• 乐观写入：不会改变B+Tree的索引键，仅会更改索引值，比如主键索引树中不修改主键字段，只修改其他字段的数据，不会引起节点分裂。
• 悲观写入：会改变B+Tree的结构，也就是会造成节点分裂，比如无序插入、修改索引键的字段值。

在MySQL5.6版本中，一旦有操作导致了树结构发生变化，就会对整棵树加上排他锁，阻塞所有的读写操作，而MySQL5.7版本中，为了解决该问题，对于不同的SQL执行，流程就做了调整。

MySQL5.7中读操作的执行流程

• ①读取数据之前首先会对B+Tree加一个共享锁。
• ②在基于树检索数据的过程中，对于所有走过的叶节点会加一个共享锁。
• ③找到需要读取的目标叶子节点后，先加一个共享锁，释放步骤②上加的所有共享锁。
• ④读取最终的目标叶子节点中的数据，读取完成后释放对应叶子节点上的共享锁。

MySQL5.7中乐观写入的执行流程

• ①乐观写入之前首先会对B+Tree加一个共享锁。
• ②在基于树检索修改位置的过程中，对于所有走过的叶节点会加一个共享锁。
• ③找到需要写入数据的目标叶子节点后，先加一个排他锁，释放步骤②上加的所有共享锁。
• ④修改目标叶子节点中的数据后，释放对应叶子节点上的排他锁。

MySQL5.7中悲观写入的执行流程

• ①悲观更新之前首先会对B+Tree加一个共享排他锁。
• ②由于①上已经加了SX锁，因此当前事务执行过程中会阻塞其他尝试更改树结构的事务。
• ③遍历查找需要写入数据的目标叶子节点，找到后对其分支加上排他锁，释放①中加的SX锁。
• ④执行SMO操作，也就是执行悲观写入操作，完成后释放步骤③中在分支上加的排他锁。

如果需要修改多个数据时，会在遍历查找的过程中，记录下所有要修改的目标节点。

MySQL5.7中并发事务冲突分析

观察上述讲到的三种执行情况，对于读操作、乐观写入操作而言，并不会加SX锁，共享排他锁仅针对于悲观写入操作会加，由于读操作、乐观写入执行前对整颗树加的是S锁，因此悲观写入时加的SX锁并不会阻塞乐观写入和读操作，但当另一个事务尝试执行SMO操作变更树结构时，也需要先对树加上一个SX锁，这时两个悲观写入的并发事务就会出现冲突，新来的事务会被阻塞。

但是要注意：当第一个事务寻找到要修改的节点后，会对其分支加上X锁，紧接着会释放B+Tree上的SX锁，这时另外一个执行SMO操作的事务就能获取SX锁啦！

其实从上述中可能得知一点：MySQL5.7版本引入共享排他锁之后，解决了5.6版本发生SMO操作时阻塞一切读写操作的问题，这样能够在一定程度上提升了InnoDB表的并发性能。

最后要注意：虽然一个执行悲观写入的事务，找到了要更新/插入数据的节点后会释放SX锁，但是会对其上级的叶节点（叶分支）加上排他锁，因此正在发生SMO操作的叶分支，依旧是会阻塞所有的读写行为！

上面这句话啥意思呢？也就是当一个要读取的数据，位于正在执行SMO操作的叶分支中时，依旧会被阻塞。