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。下面我们先介绍一点背景知识，然后详细讨论InnoDB的锁问题。
背景知识
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，事务具有以下4个属性，通常简称为事务的ACID属性。
- 原子性（Atomicity）：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，以保持数据的完整性；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。
银行转帐就是事务的一个典型例子。
并发事务处理带来的问题
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 新覆盖了由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。最后保存其更改副本的编辑人员覆盖另一个编辑人员所做的更改。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，在这个事务完成并提交前，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”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后的某个时间，再次读取以前读过的数据，却发现其读出的数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了！这种现象就叫做“不可重复读”。
幻读（Phantom Reads）：是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象发生了幻觉一样。
例如：目前工资为5000的员工有10人，事务A读取所有工资为5000的人数为10人。此时，事务B插入一条工资也为5000的记录。这时，事务A再次读取工资为5000的员工，记录为11人。此时产生了幻读。
提醒
不可重复读的重点是修改： 同样的条件，你读取过的数据，再次读取出来发现值不一样了。幻读的重点在于新增或者删：同样的条件，第 1 次和第 2 次读出来的记录数不一样
事务隔离级别
在上面讲到的并发事务处理带来的问题中，“更新丢失”通常是应该完全避免的。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，基本上可分为以下两种。
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。从用户的角度来看，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。
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。
为了解决“隔离”与“并发”的矛盾，ISO/ANSI SQL92定义了4个事务隔离级别，每个级别的隔离程度不同，允许出现的副作用也不同，应用可以根据自己的业务逻辑要求，通过选择不同的隔离级别来平衡 “隔离”与“并发”的矛盾。表20-5很好地概括了这4个隔离级别的特性。
表20-5 4种隔离级别比较
| 读数据一致性及允许的并发副作用 隔离级别 | 读数据一致性 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
| 未提交读（Read uncommitted） | 最低级别，只能保证不读取物理上损坏的数据 | 是 | 是 | 是 |
| 已提交度（Read committed） | 语句级 | 否 | 是 | 是 |
| 可重复读（Repeatable read） | 事务级 | 否 | 否 | 是 |
| 可序列化（Serializable） | 最高级别，事务级 | 否 | 否 | 否 |
最后要说明的是：各具体数据库并不一定完全实现了上述4个隔离级别，例如，Oracle只提供Read committed和Serializable两个标准隔离级别，另外还提供自己定义的Read only隔离级别；SQL Server除支持上述ISO/ANSI SQL92定义的4个隔离级别外，还支持一个叫做“快照”的隔离级别，但严格来说它是一个用MVCC实现的Serializable隔离级别。MySQL 支持全部4个隔离级别，但在具体实现时，有一些特点，比如在一些隔离级别下是采用MVCC一致性读，但某些情况下又不是，这些内容在后面的章节中将会做进 一步介绍。
获取InnoDB行锁争用情况
可以通过检查InnoDB_row_lock状态变量来分析系统上的行锁的争夺情况：
mysql> show status like 'innodb_row_lock%';
+-------------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-------------------------------+-------+
| Innodb_row_lock_current_waits | 0 |
| Innodb_row_lock_time | 0 |
| Innodb_row_lock_time_avg | 0 |
| Innodb_row_lock_time_max | 0 |
| Innodb_row_lock_waits | 0 |
+-------------------------------+-------+
5 rows in set
如果发现锁争用比较严重，如InnoDB_row_lock_waits和InnoDB_row_lock_time_avg的值比较高，还可以通过设置InnoDB Monitors来进一步观察发生锁冲突的表、数据行等，并分析锁争用的原因。
可以用下面的语句来进行查看：
mysql> Show engine innodb status\G;
*************************** 1. row ***************************
Type: InnoDB
Name:
Status:
…
…
------------
TRANSACTIONS
------------
Trx id counter 0 117472192
Purge done for trx's n:o < 0 117472190 undo n:o < 0 0
History list length 17
在SHOW INNODB STATUS的显示内容中，会有详细的当前锁等待的信息，包括表名、锁类型、锁定记录的情况等，便于进行进一步的分析和问题的确定。打开监视器以后，默认 情况下每15秒会向日志中记录监控的内容，如果长时间打开会导致.err文件变得非常的巨大，所以用户在确认问题原因之后，要记得删除监控表以关闭监视 器，或者通过使用"--console"选项来启动服务器以关闭写日志文件。
InnoDB的行锁模式及加锁方法
在 Mysql 中，行级锁并不是直接锁记录，而是锁索引。索引分为主键索引和非主键索引两种，如果一条sql 语句操作了主键索引，Mysql 就会锁定这条主键索引；如果一条语句操作了非主键索引，MySQL会先锁定该非主键索引，再锁定相关的主键索引。
InnoDB 行锁是通过给索引项加锁实现的，如果没有索引，InnoDB 会通过隐藏的聚簇索引来对记录加锁。也就是说：如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中所有数据加锁，实际效果跟表锁一样。因为没有了索引，找到某一条记录就得扫描全表，要扫描全表，就得锁定表。
InnoDB实现了以下两种类型的行锁。
共享锁（S）：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。
排他锁（X)：允许获得排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同数据集的共享读锁和排他写锁。
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）：事务打算给数据行加行共享锁，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行排他锁，事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。
表20-6 InnoDB行锁模式兼容性列表
| 请求锁模式 是否兼容 当前锁模式 | X | IX | S | IS |
| X | 冲突 | 冲突 | 冲突 | 冲突 |
| IX | 冲突 | 兼容 | 冲突 | 兼容 |
| S | 冲突 | 冲突 | 兼容 | 兼容 |
| IS | 冲突 | 兼容 | 兼容 | 兼容 |
如果一个事务请求的锁模式与当前的锁兼容，InnoDB就将请求的锁授予该事务；反之，如果两者不兼容，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示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。
在如表20-7所示的例子中，使用了SELECT ... IN SHARE MODE加锁后再更新记录，看看会出现什么情况，其中actor表的actor_id字段为主键。
表20-7 InnoDB存储引擎的共享锁例子
| session_1 | session_2 |
| mysql> set autocommit = 0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178; +----------+------------+-----------+ | actor_id | first_name | last_name | +----------+------------+-----------+ | 178 | LISA | MONROE | +----------+------------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) | mysql> set autocommit = 0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178; +----------+------------+-----------+ | actor_id | first_name | last_name | +----------+------------+-----------+ | 178 | LISA | MONROE | +----------+------------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) |
| 当前session对actor_id=178的记录加share mode 的共享锁： mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178lock in share mode; +----------+------------+-----------+ | actor_id | first_name | last_name | +----------+------------+-----------+ | 178 | LISA | MONROE | +----------+------------+-----------+ 1 row in set (0.01 sec) | |
| 其他session仍然可以查询记录，并也可以对该记录加share mode的共享锁： mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178lock in share mode; +----------+------------+-----------+ | actor_id | first_name | last_name | +----------+------------+-----------+ | 178 | LISA | MONROE | +----------+------------+-----------+ 1 row in set (0.01 sec) | |
| 当前session对锁定的记录进行更新操作，等待锁： mysql> update actor set last_name = 'MONROE T' where actor_id = 178; 等待 | |
| 其他session也对该记录进行更新操作，则会导致死锁退出： mysql> update actor set last_name = 'MONROE T' where actor_id = 178; ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction | |
| 获得锁后，可以成功更新： mysql> update actor set last_name = 'MONROE T' where actor_id = 178; Query OK, 1 row affected (17.67 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 |
当使用SELECT...FOR UPDATE加锁后再更新记录，出现如表20-8所示的情况。
表20-8 InnoDB存储引擎的排他锁例子
| session_1 | session_2 |
| mysql> set autocommit = 0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178; +----------+------------+-----------+ | actor_id | first_name | last_name | +----------+------------+-----------+ | 178 | LISA | MONROE | +----------+------------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) | mysql> set autocommit = 0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178; +----------+------------+-----------+ | actor_id | first_name | last_name | +----------+------------+-----------+ | 178 | LISA | MONROE | +----------+------------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) |
| 当前session对actor_id=178的记录加for update的排它锁： mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178 for update; +----------+------------+-----------+ | actor_id | first_name | last_name | +----------+------------+-----------+ | 178 | LISA | MONROE | +----------+------------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) | |
| 其他session可以查询该记录，但是不能对该记录加共享锁，会等待获得锁： mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178; +----------+------------+-----------+ | actor_id | first_name | last_name | +----------+------------+-----------+ | 178 | LISA | MONROE | +----------+------------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178 for update; 等待 | |
| 当前session可以对锁定的记录进行更新操作，更新后释放锁： mysql> update actor set last_name = 'MONROE T' where actor_id = 178; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> commit; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) | |
| 其他session获得锁，得到其他session提交的记录： mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178 for update; +----------+------------+-----------+ | actor_id | first_name | last_name | +----------+------------+-----------+ | 178 | LISA | MONROE T | +----------+------------+-----------+ 1 row in set (9.59 sec) |
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。
在如表20-9所示的例子中，开始tab_no_index表没有索引：
mysql> create table tab_no_index(
id int,name varchar(10)
) engine=innodb;
Query OK, 0 rows affected (0.15 sec)
mysql> insert into tab_no_index
values(1,'1'),(2,'2'),(3,'3'),(4,'4');
Query OK, 4 rows affected (0.00 sec)
表20-9 InnoDB存储引擎的表在不使用索引时使用表锁例子
| session_1 | session_2 |
| mysql> set autocommit=0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from tab_no_index where id = 1 ; +------+------+ | id | name | +------+------+ | 1 | 1 | +------+------+ 1 row in set (0.00 sec) | mysql> set autocommit=0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from tab_no_index where id = 2 ; +------+------+ | id | name | +------+------+ | 2 | 2 | +------+------+ 1 row in set (0.00 sec) |
| mysql> select * from tab_no_index where id = 1 for update; +------+------+ | id | name | +------+------+ | 1 | 1 | +------+------+ 1 row in set (0.00 sec) | |
| mysql> select * from tab_no_index where id = 2 for update; 等待 |
在如表20 -9所示的例子中，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。
表20-10 InnoDB存储引擎的表在使用索引时使用行锁例子
| session_1 | session_2 |
| mysql> set autocommit=0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from tab_with_index where id = 1 ; +------+------+ | id | name | +------+------+ | 1 | 1 | +------+------+ 1 row in set (0.00 sec) | mysql> set autocommit=0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from tab_with_index where id = 2 ; +------+------+ | id | name | +------+------+ | 2 | 2 | +------+------+ 1 row in set (0.00 sec) |
| mysql> select * from tab_with_index where id = 1 for update; +------+------+ | id | name | +------+------+ | 1 | 1 | +------+------+ 1 row in set (0.00 sec) | |
| mysql> select * from tab_with_index where id = 2 for update; +------+------+ | id | name | +------+------+ | 2 | 2 | +------+------+ 1 row in set (0.00 sec) |
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。
在如表20-11所示的例子中，表tab_with_index的id字段有索引，name字段没有索引：
表20-11 InnoDB存储引擎使用相同索引键的阻塞例子
| session_1 | session_2 |
| mysql> set autocommit=0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) | mysql> set autocommit=0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) |
| mysql> select * from tab_with_index where id = 1 and name = '1' for update; +------+------+ | id | name | +------+------+ | 1 | 1 | +------+------+ 1 row in set (0.00 sec) | |
| 虽然session_2访问的是和session_1不同的记录，但是因为使用了相同的索引，所以需要等待锁： mysql> select * from tab_with_index where id = 1 and name = '4' for update; 等待 |
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。
在如表20-12所示的例子中，表tab_with_index的id字段有主键索引，name字段有普通索引：
表20-12 InnoDB存储引擎的表使用不同索引的阻塞例子
| session_1 | session_2 |
| mysql> set autocommit=0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) | mysql> set autocommit=0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) |
| mysql> select * from tab_with_index where id = 1 for update; +------+------+ | id | name | +------+------+ | 1 | 1 | | 1 | 4 | +------+------+ 2 rows in set (0.00 sec) | |
| Session_2使用name的索引访问记录，因为记录没有被索引，所以可以获得锁： mysql> select * from tab_with_index where name = '2' for update; +------+------+ | id | name | +------+------+ | 2 | 2 | +------+------+ 1 row in set (0.00 sec) | |
| 由于访问的记录已经被session_1锁定，所以等待获得锁。： mysql> select * from tab_with_index where name = '4' for update; |
4） 即便在条件中使用了索引字段，但是否使用索引来检索数据是由MySQL通过判断不同执行计划的代价来决定的，如果MySQL认为全表扫描效率更高，比 如对一些很小的表，它就不会使用索引，这种情况下InnoDB将使用表锁，而不是行锁。因此，在分析锁冲突时，别忘了检查SQL的执行计划，以确认是否真 正使用了索引。关于MySQL在什么情况下不使用索引的详细讨论，参见本章“索引问题”一节的介绍。
在下面的例子中，检索值的数据类型与索引字段不同，虽然MySQL能够进行数据类型转换，但却不会使用索引，从而导致InnoDB使用表锁。通过用explain检查两条SQL的执行计划，我们可以清楚地看到了这一点。
例子中tab_with_index表的name字段有索引，但是name字段是varchar类型的，如果where条件中不是和varchar类型进行比较，则会对name进行类型转换，而执行的全表扫描。
mysql> explain select * from tab_with_index where name = 1 \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tab_with_index
type: ALL
possible_keys: name
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 4
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from tab_with_index where name = '1' \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tab_with_index
type: ref
possible_keys: name
key: name
key_len: 23
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
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：
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！
在如表20-13所示的例子中，假如emp表中只有101条记录，其empid的值分别是1,2,......,100,101。
表20-13 InnoDB存储引擎的间隙锁阻塞例子
| session_1 | session_2 |
| mysql> select @@tx_isolation; +-----------------+ | @@tx_isolation | +-----------------+ | REPEATABLE-READ | +-----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> set autocommit = 0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) | mysql> select @@tx_isolation; +-----------------+ | @@tx_isolation | +-----------------+ | REPEATABLE-READ | +-----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> set autocommit = 0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) |
| 当前session对不存在的记录加for update的锁： mysql> select * from emp where empid = 102 for update; Empty set (0.00 sec) | |
| 这时，如果其他session插入empid为201的记录（注意：这条记录并不存在），也会出现锁等待： mysql>insert into emp(empid,...) values(201,...); 阻塞等待 | |
| Session_1 执行rollback： mysql> rollback; Query OK, 0 rows affected (13.04 sec) | |
| 由于其他session_1回退后释放了Next-Key锁，当前session可以获得锁并成功插入记录： mysql>insert into emp(empid,...) values(201,...); Query OK, 1 row affected (13.35 sec) |
恢复和复制的需要，对InnoDB锁机制的影响
MySQL通过BINLOG录执行成功的INSERT、UPDATE、DELETE等更新数据的SQL语句，并由此实现MySQL数据库的恢复和主从复 制 （可以参见本书“管理篇”的介绍）。MySQL的恢复机制（复制其实就是在Slave Mysql不断做基于BINLOG的恢复）有以下特点。
一是MySQL的恢复是SQL语句级的，也就是重新执行BINLOG中的SQL语句。这与Oracle数据库不同，Oracle是基于数据库文件块的。
二是MySQL的Binlog是按照事务提交的先后顺序记录的，恢复也是按这个顺序进行的。这点也与Oralce不同，Oracle是按照系统更新号 （System Change Number，SCN）来恢复数据的，每个事务开始时，Oracle都会分配一个全局唯一的SCN，SCN的顺序与事务开始的时间顺序是一致的。
从上面两点可知，MySQL的恢复机制要求：在一个事务未提交前，其他并发事务不能插入满足其锁定条件的任何记录，也就是不允许出现幻读，这已经超过了 ISO/ANSI SQL92“可重复读”隔离级别的要求，实际上是要求事务要串行化。这也是许多情况下，InnoDB要用到间隙锁的原因，比如在用范围条件更新记录时，无 论在Read Commited或是Repeatable Read隔离级别下，InnoDB都要使用间隙锁，但这并不是隔离级别要求的，有关InnoDB在不同隔离级别下加锁的差异在下一小节还会介绍。
另外，对于“insert into target_tab select * from source_tab where ...”和“create table new_tab ...select ... From source_tab where ...(CTAS)”这种SQL语句，用户并没有对source_tab做任何更新操作，但MySQL对这种SQL语句做了特别处理。先来看如表 20-14的例子。
表20-14 CTAS操作给原表加锁例子
| session_1 | session_2 |
| mysql> set autocommit = 0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from target_tab; Empty set (0.00 sec) mysql> select * from source_tab where name = '1'; +----+------+----+ | d1 | name | d2 | +----+------+----+ | 4 | 1 | 1 | | 5 | 1 | 1 | | 6 | 1 | 1 | | 7 | 1 | 1 | | 8 | 1 | 1 | +----+------+----+ 5 rows in set (0.00 sec) | mysql> set autocommit = 0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from target_tab; Empty set (0.00 sec) mysql> select * from source_tab where name = '1'; +----+------+----+ | d1 | name | d2 | +----+------+----+ | 4 | 1 | 1 | | 5 | 1 | 1 | | 6 | 1 | 1 | | 7 | 1 | 1 | | 8 | 1 | 1 | +----+------+----+ 5 rows in set (0.00 sec) |
| mysql> insert into target_tab select d1,name from source_tab where name = '1'; Query OK, 5 rows affected (0.00 sec) Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0 | |
| mysql> update source_tab set name = '1' where name = '8'; 等待 | |
| commit; | |
| 返回结果 commit; |
在上面的例子中，只是简单地读 source_tab表的数据，相当于执行一个普通的SELECT语句，用一致性读就可以了。ORACLE正是这么做的，它通过MVCC技术实现的多版本 数据来实现一致性读，不需要给source_tab加任何锁。我们知道InnoDB也实现了多版本数据，对普通的SELECT一致性读，也不需要加任何 锁；但这里InnoDB却给source_tab加了共享锁，并没有使用多版本数据一致性读技术！
MySQL 为什么要这么做呢？其原因还是为了保证恢复和复制的正确性。因为不加锁的话，如果在上述语句执行过程中，其他事务对source_tab做了更新操作，就 可能导致数据恢复的结果错误。为了演示这一点，我们再重复一下前面的例子，不同的是在session_1执行事务前，先将系统变量 innodb_locks_unsafe_for_binlog的值设置为“on”（其默认值为off），具体结果如表20-15所示。
表20-15 CTAS操作不给原表加锁带来的安全问题例子
| session_1 | session_2 |
| mysql> set autocommit = 0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql>set innodb_locks_unsafe_for_binlog='on' Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from target_tab; Empty set (0.00 sec) mysql> select * from source_tab where name = '1'; +----+------+----+ | d1 | name | d2 | +----+------+----+ | 4 | 1 | 1 | | 5 | 1 | 1 | | 6 | 1 | 1 | | 7 | 1 | 1 | | 8 | 1 | 1 | +----+------+----+ 5 rows in set (0.00 sec) | mysql> set autocommit = 0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from target_tab; Empty set (0.00 sec) mysql> select * from source_tab where name = '1'; +----+------+----+ | d1 | name | d2 | +----+------+----+ | 4 | 1 | 1 | | 5 | 1 | 1 | | 6 | 1 | 1 | | 7 | 1 | 1 | | 8 | 1 | 1 | +----+------+----+ 5 rows in set (0.00 sec) |
| mysql> insert into target_tab select d1,name from source_tab where name = '1'; Query OK, 5 rows affected (0.00 sec) Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0 | |
| session_1未提交，可以对session_1的select的记录进行更新操作。 mysql> update source_tab set name = '8' where name = '1'; Query OK, 5 rows affected (0.00 sec) Rows matched: 5 Changed: 5 Warnings: 0 mysql> select * from source_tab where name = '8'; +----+------+----+ | d1 | name | d2 | +----+------+----+ | 4 | 8 | 1 | | 5 | 8 | 1 | | 6 | 8 | 1 | | 7 | 8 | 1 | | 8 | 8 | 1 | +----+------+----+ 5 rows in set (0.00 sec) | |
| 更新操作先提交 mysql> commit; Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) | |
| 插入操作后提交 mysql> commit; Query OK, 0 rows affected (0.07 sec) | |
| 此时查看数据，target_tab中可以插入source_tab更新前的结果，这符合应用逻辑： mysql> select * from source_tab where name = '8'; +----+------+----+ | d1 | name | d2 | +----+------+----+ | 4 | 8 | 1 | | 5 | 8 | 1 | | 6 | 8 | 1 | | 7 | 8 | 1 | | 8 | 8 | 1 | +----+------+----+ 5 rows in set (0.00 sec) mysql> select * from target_tab; +------+------+ | id | name | +------+------+ | 4 | 1.00 | | 5 | 1.00 | | 6 | 1.00 | | 7 | 1.00 | | 8 | 1.00 | +------+------+ 5 rows in set (0.00 sec) | mysql> select * from tt1 where name = '1'; Empty set (0.00 sec) mysql> select * from source_tab where name = '8'; +----+------+----+ | d1 | name | d2 | +----+------+----+ | 4 | 8 | 1 | | 5 | 8 | 1 | | 6 | 8 | 1 | | 7 | 8 | 1 | | 8 | 8 | 1 | +----+------+----+ 5 rows in set (0.00 sec) mysql> select * from target_tab; +------+------+ | id | name | +------+------+ | 4 | 1.00 | | 5 | 1.00 | | 6 | 1.00 | | 7 | 1.00 | | 8 | 1.00 | +------+------+ 5 rows in set (0.00 sec) |
从上可见，设置系统变量innodb_locks_unsafe_for_binlog的值为“on”后，InnoDB不再对source_tab加锁，结果也符合应用逻辑，但是如果分析BINLOG的内容：
......
SET TIMESTAMP=1169175130;
BEGIN;
# at 274
#070119 10:51:57 server id 1 end_log_pos 105 Query thread_id=1 exec_time=0 error_code=0
SET TIMESTAMP=1169175117;
update source_tab set name = '8' where name = '1';
# at 379
#070119 10:52:10 server id 1 end_log_pos 406 Xid = 5
COMMIT;
# at 406
#070119 10:52:14 server id 1 end_log_pos 474 Query thread_id=2 exec_time=0 error_code=0
SET TIMESTAMP=1169175134;
BEGIN;
# at 474
#070119 10:51:29 server id 1 end_log_pos 119 Query thread_id=2 exec_time=0 error_code=0
SET TIMESTAMP=1169175089;
insert into target_tab select d1,name from source_tab where name = '1';
# at 593
#070119 10:52:14 server id 1 end_log_pos 620 Xid = 7
COMMIT;
......
可以发现，在BINLOG中，更新操作的位置在INSERT...SELECT之前，如果使用这个BINLOG进行数据库恢复，恢复的结果与实际的应用逻辑不符；如果进行复制，就会导致主从数据库不一致！
通 过上面的例子，我们就不难理解为什么MySQL在处理“Insert into target_tab select * from source_tab where ...”和“create table new_tab ...select ... From source_tab where ...”时要给source_tab加锁，而不是使用对并发影响最小的多版本数据来实现一致性读。还要特别说明的是，如果上述语句的SELECT是范围条 件，InnoDB还会给源表加间隙锁（Next-Lock）。
因 此，INSERT...SELECT...和 CREATE TABLE...SELECT...语句，可能会阻止对源表的并发更新，造成对源表锁的等待。如果查询比较复杂的话，会造成严重的性能问题，我们在应用中 应尽量避免使用。实际上，MySQL将这种SQL叫作不确定（non-deterministic）的SQL，不推荐使用。
如果应用中一定要用这种SQL来实现业务逻辑，又不希望对源表的并发更新产生影响，可以采取以下两种措施：
一是采取上面示例中的做法，将innodb_locks_unsafe_for_binlog的值设置为“on”，强制MySQL使用多版本数据一致性读。但付出的代价是可能无法用binlog正确地恢复或复制数据，因此，不推荐使用这种方式。
二是通过使用“select * from source_tab ... Into outfile”和“load data infile ...”语句组合来间接实现，采用这种方式MySQL不会给source_tab加锁。
InnoDB在不同隔离级别下的一致性读及锁的差异
前面讲过，锁和多版本数据是InnoDB实现一致性读和ISO/ANSI SQL92隔离级别的手段，因此，在不同的隔离级别下，InnoDB处理SQL时采用的一致性读策略和需要的锁是不同的。同时，数据恢复和复制机制的特 点，也对一些SQL的一致性读策略和锁策略有很大影响。将这些特性归纳成如表20-16所示的内容，以便读者查阅。
表20-16 InnoDB存储引擎中不同SQL在不同隔离级别下锁比较
| 隔离级别 一致性读和锁 SQL | Read Uncommited | Read Commited | Repeatable Read | Serializable | |
| SQL | 条件 | ||||
| select | 相等 | None locks | Consisten read/None lock | Consisten read/None lock | Share locks |
| 范围 | None locks | Consisten read/None lock | Consisten read/None lock | Share Next-Key | |
| update | 相等 | exclusive locks | exclusive locks | exclusive locks | Exclusive locks |
| 范围 | exclusive next-key | exclusive next-key | exclusive next-key | exclusive next-key | |
| Insert | N/A | exclusive locks | exclusive locks | exclusive locks | exclusive locks |
| replace | 无键冲突 | exclusive locks | exclusive locks | exclusive locks | exclusive locks |
| 键冲突 | exclusive next-key | exclusive next-key | exclusive next-key | exclusive next-key | |
| delete | 相等 | exclusive locks | exclusive locks | exclusive locks | exclusive locks |
| 范围 | exclusive next-key | exclusive next-key | exclusive next-key | exclusive next-key | |
| Select ... from ... Lock in share mode | 相等 | Share locks | Share locks | Share locks | Share locks |
| 范围 | Share locks | Share locks | Share Next-Key | Share Next-Key | |
| Select * from ... For update | 相等 | exclusive locks | exclusive locks | exclusive locks | exclusive locks |
| 范围 | exclusive locks | Share locks | exclusive next-key | exclusive next-key | |
| Insert into ... Select ... （指源表锁） | innodb_locks_unsafe_for_binlog=off | Share Next-Key | Share Next-Key | Share Next-Key | Share Next-Key |
| innodb_locks_unsafe_for_binlog=on | None locks | Consisten read/None lock | Consisten read/None lock | Share Next-Key | |
| create table ... Select ... （指源表锁） | innodb_locks_unsafe_for_binlog=off | Share Next-Key | Share Next-Key | Share Next-Key | Share Next-Key |
| innodb_locks_unsafe_for_binlog=on | None locks | Consisten read/None lock | Consisten read/None lock | Share Next-Key | |
从表20-16可以看出：对于许多SQL，隔离级别越高，InnoDB给记录集加的锁就越严格（尤其是使用范围条件的时候），产生锁冲突的可能 性也就越 高，从而对并发性事务处理性能的影响也就越大。因此，我们在应用中，应该尽量使用较低的隔离级别，以减少锁争用的机率。实际上，通过优化事务逻辑，大部分 应用使用Read Commited隔离级别就足够了。对于一些确实需要更高隔离级别的事务，可以通过在程序中执行SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ或SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE动态改变隔离级别的方式满足需求。
什么时候使用表锁
对于InnoDB表，在绝大部分情况下都应该使用行级锁，因为事务和行锁往往是我们之所以选择InnoDB表的理由。但在个别特殊事务中，也可以考虑使用表级锁。
第一种情况是：事务需要更新大部分或全部数据，表又比较大，如果使用默认的行锁，不仅这个事务执行效率低，而且可能造成其他事务长时间锁等待和锁冲突，这种情况下可以考虑使用表锁来提高该事务的执行速度。
第二种情况是：事务涉及多个表，比较复杂，很可能引起死锁，造成大量事务回滚。这种情况也可以考虑一次性锁定事务涉及的表，从而避免死锁、减少数据库因事务回滚带来的开销。
当然，应用中这两种事务不能太多，否则，就应该考虑使用MyISAM表了。
在InnoDB下，使用表锁要注意以下两点。
（1） 使用LOCK TABLES虽然可以给InnoDB加表级锁，但必须说明的是，表锁不是由InnoDB存储引擎层管理的，而是由其上一层──MySQL Server负责的，仅当autocommit=0、innodb_table_locks=1（默认设置）时，InnoDB层才能知道MySQL加的表 锁，MySQL Server也才能感知InnoDB加的行锁，这种情况下，InnoDB才能自动识别涉及表级锁的死锁；否则，InnoDB将无法自动检测并处理这种死 锁。有关死锁，下一小节还会继续讨论。
（2）在用 LOCK TABLES对InnoDB表加锁时要注意，要将AUTOCOMMIT设为0，否则MySQL不会给表加锁；事务结束前，不要用UNLOCK TABLES释放表锁，因为UNLOCK TABLES会隐含地提交事务；COMMIT或ROLLBACK并不能释放用LOCK TABLES加的表级锁，必须用UNLOCK TABLES释放表锁。正确的方式见如下语句：
例如，如果需要写表t1并从表t读，可以按如下做：
SET AUTOCOMMIT=0;
LOCK TABLES t1 WRITE, t2 READ, ...;
[do something with tables t1 and t2 here];
COMMIT;
UNLOCK TABLES;
关于死锁
上文讲过，MyISAM表锁是deadlock free的，这是因为MyISAM总是一次获得所需的全部锁，要么全部满足，要么等待，因此不会出现死锁。但在InnoDB中，除单个SQL组成的事务外，锁是逐步获得的，这就决定了在InnoDB中发生死锁是可能的。
发生死锁后，InnoDB一般都能自动检测到，并使一个事务释放锁并回退，另一个事务获得锁，继续完成事务。但在涉及外部锁，或涉及表锁的情况下，InnoDB并不能完全自动检测到死锁，这需要通过设置锁等待超时参数 innodb_lock_wait_timeout来解决。需要说明的是，这个参数并不是只用来解决死锁问题，在并发访问比较高的情况下，如果大量事务因无法立即获得所需的锁而挂起，会占用大量计算机资源，造成严重性能问题，甚至拖跨数据库。我们通过设置合适的锁等待超时阈值，可以避免这种情况发生。
通常来说，死锁都是应用设计的问题，通过调整业务流程、数据库对象设计、事务大小，以及访问数据库的SQL语句，绝大部分死锁都可以避免。下面就通过实例来介绍几种避免死锁的常用方法。
（1）在应用中，如果不同的程序会并发存取多个表，应尽量约定以相同的顺序来访问表，这样可以大大降低产生死锁的机会。在下面的例子中，由于两个session访问两个表的顺序不同，发生死锁的机会就非常高！但如果以相同的顺序来访问，死锁就可以避免。
（2）在程序以批量方式处理数据的时候，如果事先对数据排序，保证每个线程按固定的顺序来处理记录，也可以大大降低出现死锁的可能。
（3）在事务中，如果要更新记录，应该直接申请足够级别的锁，即排他锁，而不应先申请共享锁，更新时再申请排他锁，因为当用户申请排他锁时，其他事务可能又已经获得了相同记录的共享锁，从而造成锁冲突，甚至死锁。
尽管通过上面介绍的设计和SQL优化等措施，可以大大减少死锁，但死锁很难完全避免。因此，在程序设计中总是捕获并处理死锁异常是一个很好的编程习惯。
如果出现死锁，可以用SHOW INNODB STATUS命令来确定最后一个死锁产生的原因。返回结果中包括死锁相关事务的详细信息，如引发死锁的SQL语句，事务已经获得的锁，正在等待什么锁，以及被回滚的事务等。据此可以分析死锁产生的原因和改进措施。
转自：https://www.cnblogs.com/aipiaoborensheng/p/5767459.html
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/localhost01/article/details/78720727
Mysql共享锁、排他锁、悲观锁、乐观锁及其使用场景
一、相关名词
|--表级锁（锁定整个表）
|--页级锁（锁定一页）
|--行级锁（锁定一行）
|--共享锁（S锁，MyISAM 叫做读锁）
|--排他锁（X锁，MyISAM 叫做写锁）
|--悲观锁（抽象性，不真实存在这个锁）
|--乐观锁（抽象性，不真实存在这个锁）
二、InnoDB与MyISAM
Mysql 在5.5之前默认使用 MyISAM 存储引擎，之后使用 InnoDB 。查看当前存储引擎：
show variables like '%storage_engine%';
MyISAM 操作数据都是使用的表锁，你更新一条记录就要锁整个表，导致性能较低，并发不高。当然同时它也不会存在死锁问题。
而 InnoDB 与 MyISAM 的最大不同有两点：一是 InnoDB 支持事务；二是 InnoDB 采用了行级锁。也就是你需要修改哪行，就可以只锁定哪行。
在 Mysql 中，行级锁并不是直接锁记录，而是锁索引。索引分为主键索引和非主键索引两种，如果一条sql 语句操作了主键索引，Mysql 就会锁定这条主键索引；如果一条语句操作了非主键索引，MySQL会先锁定该非主键索引，再锁定相关的主键索引。
InnoDB 行锁是通过给索引项加锁实现的，如果没有索引，InnoDB 会通过隐藏的聚簇索引来对记录加锁。也就是说：如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中所有数据加锁，实际效果跟表锁一样。因为没有了索引，找到某一条记录就得扫描全表，要扫描全表，就得锁定表。
三、共享锁与排他锁
1.首先说明：数据库的增删改操作默认都会加排他锁，而查询不会加任何锁。
|--共享锁：对某一资源加共享锁，自身可以读该资源，其他人也可以读该资源（也可以再继续加共享锁，即 共享锁可多个共存），但无法修改。要想修改就必须等所有共享锁都释放完之后。语法为：
select * from table lock in share mode
|--排他锁：对某一资源加排他锁，自身可以进行增删改查，其他人无法进行任何操作。语法为：
select * from table for update
2.下面援引例子说明（援自：http://blog.youkuaiyun.com/samjustin1/article/details/52210125）：
这里用T1代表一个数据库执行请求，T2代表另一个请求，也可以理解为T1为一个线程，T2 为另一个线程。
例1：-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
T1:select * from table lock in share mode（假设查询会花很长时间，下面的例子也都这么假设）
T2:update table set column1='hello'
过程：
T1运行（并加共享锁)
T2运行
If T1还没执行完
T2等......
else 锁被释放
T2执行
end if
T2 之所以要等，是因为 T2 在执行 update 前，试图对 table 表加一个排他锁，而数据库规定同一资源上不能同时共存共享锁和排他锁。所以 T2 必须等 T1 执行完，释放了共享锁，才能加上排他锁，然后才能开始执行 update 语句。
例2：-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
T1:select * from table lock in share mode
T2:select * from table lock in share mode
这里T2不用等待T1执行完，而是可以马上执行。
分析：
T1运行，则 table 被加锁，比如叫lockA，T2运行，再对 table 加一个共享锁，比如叫lockB，两个锁是可以同时存在于同一资源上的（比如同一个表上）。这被称为共享锁与共享锁兼容。这意味着共享锁不阻止其它人同时读资源，但阻止其它人修改资源。
例3：-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
T1:select * from table lock in share mode
T2:select * from table lock in share mode
T3:update table set column1='hello'
T2 不用等 T1 运行完就能运行，T3 却要等 T1 和 T2 都运行完才能运行。因为 T3 必须等 T1 和 T2 的共享锁全部释放才能进行加排他锁然后执行 update 操作。
例4：（死锁的发生）-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
T1:begin tran
select * from table lock in share mode
update table set column1='hello'
T2:begin tran
select * from table lock in share mode
update table set column1='world'
假设 T1 和 T2 同时达到 select，T1 对 table 加共享锁，T2 也对 table 加共享锁，当 T1 的 select 执行完，准备执行 update 时，根据锁机制，T1 的共享锁需要升级到排他锁才能执行接下来的 update。在升级排他锁前，必须等 table 上的其它共享锁（T2）释放，同理，T2 也在等 T1 的共享锁释放。于是死锁产生了。
例5：-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
T1:begin tran
update table set column1='hello' where id=10
T2:begin tran
update table set column1='world' where id=20
这种语句虽然最为常见，很多人觉得它有机会产生死锁，但实际上要看情况
|--如果id是主键（默认有主键索引），那么T1会一下子找到该条记录(id=10的记录），然后对该条记录加排他锁，T2，同样，一下子通过索引定位到记录，然后对id=20的记录加排他锁，这样T1和T2各更新各的，互不影响。T2也不需要等。
|--如果id是普通的一列，没有索引。那么当T1对id=10这一行加排他锁后，T2为了找到id=20，需要对全表扫描。但因为T1已经为一条记录加了排他锁，导致T2的全表扫描进行不下去（其实是因为T1加了排他锁，数据库默认会为该表加意向锁，T2要扫描全表，就得等该意向锁释放，也就是T1执行完成），就导致T2等待。
死锁怎么解决呢？一种办法是，如下：
例6：-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
T1:begin tran
select * from table for update
update table set column1='hello'
T2:begin tran
select * from table for update
update table set column1='world'
这样，当 T1 的 select 执行时，直接对表加上了排他锁，T2 在执行 select 时，就需要等 T1 事物完全执行完才能执行。排除了死锁发生。但当第三个 user 过来想执行一个查询语句时，也因为排他锁的存在而不得不等待，第四个、第五个 user 也会因此而等待。在大并发情况下，让大家等待显得性能就太友好了。
所以，有些数据库这里引入了更新锁（如Mssql，注意：Mysql不存在更新锁）。
例7：-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
T1:begin tran
select * from table [加更新锁操作]
update table set column1='hello'
T2:begin tran
select * from table [加更新锁操作]
update table set column1='world'
更新锁其实就可以看成排他锁的一种变形，只是它也允许其他人读（并且还允许加共享锁）。但不允许其他操作，除非我释放了更新锁。T1 执行 select，加更新锁。T2 运行，准备加更新锁，但发现已经有一个更新锁在那儿了，只好等。当后来有 user3、user4...需要查询 table 表中的数据时，并不会因为 T1 的 select 在执行就被阻塞，照样能查询，相比起例6，这提高了效率。
后面还有意向锁和计划锁：
计划锁，和程序员关系不大，就没去了解。
意向锁（innodb特有）分意向共享锁和意向排他锁。
意向共享锁：表示事务获取行共享锁时，必须先得获取该表的意向共享锁；
意向排他锁：表示事务获取行排他锁时，必须先得获取该表的意向排他锁；
我们知道，如果要对整个表加锁，需保证该表内目前不存在任何锁。
因此，如果需要对整个表加锁，那么就可以根据：检查意向锁是否被占用，来知道表内目前是否存在共享锁或排他锁了。而不需要再一行行地去检查每一行是否被加锁。
四、乐观锁与悲观锁
首先说明，乐观锁和悲观锁都是针对读（select）来说的。
案例：
某商品，用户购买后库存数应-1，而某两个或多个用户同时购买，此时三个执行程序均同时读得库存为“n”，之后进行了一些操作，最后将均执行update table set 库存数=n-1，那么，很显然这是错误的。
解决：
使用悲观锁（其实说白了也就是排他锁）
|-- 程序A在查询库存数时使用排他锁（select * from table where id=10 for update）
|-- 然后进行后续的操作，包括更新库存数，最后提交事务。
|-- 程序B在查询库存数时，如果A还未释放排他锁，它将等待……
|-- 程序C同B……
使用乐观锁（靠表设计和代码来实现）
|-- 一般是在该商品表添加version版本字段或者timestamp时间戳字段
|-- 程序A查询后，执行更新变成了：
update table set num=num-1 where id=10 and version=23
这样，保证了修改的数据是和它查询出来的数据是一致的（其他执行程序肯定未进行修改）。当然，如果更新失败，表示在更新操作之前，有其他执行程序已经更新了该库存数，那么就可以尝试重试来保证更新成功。为了尽可能避免更新失败，可以合理调整重试次数（阿里巴巴开发手册规定重试次数不低于三次）。
总结：对于以上，可以看得出来乐观锁和悲观锁的区别：
悲观锁实际使用了排他锁来实现（select **** for update）。文章开头说到，innodb加行锁的前提是：必须是通过索引条件来检索数据，否则会切换为表锁。
因此，悲观锁在未通过索引条件检索数据时，会锁定整张表。导致其他程序不允许“加锁的查询操作”，影响吞吐。故如果在查询居多的情况下，推荐使用乐观锁。
“加锁的查询操作”：加过排他锁的数据行在其他事务中是不能修改的，也不能通过for update或lock in share mode的加锁方式查询，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。
乐观锁更新有可能会失败，甚至是更新几次都失败，这是有风险的。所以如果写入居多，对吞吐要求不高，可使用悲观锁。
也就是一句话：读用乐观锁，写用悲观锁。
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