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一篇带给你MySQL锁机制
发布时间：2025-11-05 16:01:11 来源：云智核 作者：系统运维
无论什么时候，篇带只要存在多个连接在同一时刻修改数据，锁机都会涉及到并发控制的篇带问题。MySQL实现了两个层面的锁机并发控制：服务层和引擎层。
锁分类
按照使用场景分类
共享锁：共享锁(shared lock)也称为读锁(read lock)。篇带共享锁是锁机共享的，或者说是篇带相互不阻塞的。多个连接在同一时刻可以同时读取同一个资源，锁机而不相互干扰。篇带
排他锁：排他锁(exclusive lock)也称为写锁(write lock)。锁机写锁是篇带排他的，也就是锁机一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁。
按照加锁思想分类
悲观锁：对数据被外界修改保持悲观的篇带态度，在整个数据处理过程中，锁机数据都处于锁定状态。篇带
乐观锁：它认为数据一般情况下不会造成冲突，在数据更新的时候才会对数据的冲突与否进行校验。
按照锁粒度分类
全局锁：对整个数据库实例加锁，它将整个数据库实例处于只读的状态。
表级锁：对整个表进行加锁的云南idc服务商方式。MySQL表级锁分为表锁和元数据锁。
行级锁：行锁可以最大程度的支持并发处理，行锁是存储引擎层实现的，而MySQL服务层并没有实现行锁。InnoDB存储引擎行级锁类型：Record Lock、Gap Lock、Next-key Lock。
读写锁
读锁
共享锁：共享锁(shared lock)也称为读锁(read lock)。共享锁是共享的，或者说是相互不阻塞的。多个连接在同一时刻可以同时读取同一个资源，而不相互干扰。
加锁命令
select ...... lock in share mode;测试
测试时，设置事务手动提交：set autocommit = 0，后续如果没有明确的提示，autocommit都是0。
测试时，大家开启两个窗口，建立两个连接，窗口1和窗口2分别对应事务A和事务B。
窗口1：查询id=6的行数据并添加读锁，正确返回数据。服务器托管 窗口2：依然查询id=6的行数据并添加读锁，正确返回数据。读读不冲突。 窗口1：对id=6的行执行写操作(update语句)，在窗口2的事务提交之前，写操作阻塞，并可能会超时退出。
如果写锁等待时间过长，则会超时退出。
窗口1 mysql> update user set age = 20 where id =6; ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction如果在窗口1中的事务在执行写操作等待期间，窗口2的事务也执行同一行数据的写操作，则会导致死锁错误。
窗口2 mysql> update user set age = 30 where id =6; ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction写锁
排他锁(exclusive lock)也称为写锁(write lock)。写锁是排他的，也就是一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁。
加锁命令
select ...... for update;测试
窗口1：查询id=6的行数据并添加写锁，正确返回数据。 窗口2：依然查询id=6的行数据并添加写锁，阻塞。写写冲突。 窗口1：对id=6的服务器租用行执行写操作(update语句)，写操作未阻塞。 窗口1事务提交之后，窗口2的查询语句返回结果。
悲观锁和乐观锁
不论是乐观锁还是悲观锁都是人们定义的一种概念，并不是一种锁实现，它是一种思想。乐观锁比较适用于读多写少的场景，悲观锁适用于写多读少的场景。
悲观锁
当我们对数据库的某一条数据进行修改操作时，为了避免同时有其他人对同一行数据进行修改，通过对数据进行加锁的方式以防止并发问题。这种借助了数据库的锁机制，在修改数据之前先锁定再修改的方式称为悲观锁(Pessimistic Lock)。
悲观锁具有强烈的独占性和排他性，在整个数据的写操作过程，都将数据处于锁定状态。悲观锁的实现往往需要数据库提供的锁机制。
悲观锁的实现：
数据库的锁机制如行锁、表锁、读锁和写锁都是在操作之前先加锁的操作，都属于悲观锁。 Java中学习的synchronized关键字也是悲观锁。乐观锁
乐观锁是相对于悲观锁的概念，乐观锁是假设数据一般情况下都不会存在并发冲突，在数据进行更新的时候才会对数据的冲突与否进行验证。如果存在冲突，则告诉用户结果，由用户决定下一步该怎么做。
乐观锁是一种宽松的加锁方式，它不需要使用数据库本身的锁机制。
乐观锁的实现：
MVCC，数据库多版本控制利用版本号控制数据更新的并发问题，是乐观锁的实现。 CAS，比较并交换是Java中乐观锁的实现。全局锁
全局锁：对整个数据库实例加锁，它将整个数据库实例处于只读的状态。
加锁命令 (FTWRL)
Flush tables with read lock；应用场景
全局锁常用来对整个数据库实例进行逻辑备份。
全局锁加锁期间，业务的数据更新操作(DML)和 表结构的修改操作(DDL)都是会被锁住的。
此时你是不是有个疑问：开发中备份都是直接使用mysqldump，什么时候使用FTWRL呢?
官方自带的逻辑备份工具mysqldump 使用参数-single -transaction的时候，在导出数据的时候就会启动一个事务，来确保拿到一致性视图，在学习事务隔离的时候我们了解到，基于MVCC的一致性视图，这个过程中的数据是可以正常更新的。但是我们要知道事务是引擎层的实现，并不是每个存储引擎都支持事务。我们在开发中大部分的备份使用的是mysqldump，主要是因为我们的存储引擎大部分情况都是使用的默认的引擎InnoDB。
表级锁
表级锁：即是对整张表进行加锁。表的定义包含两个部分：数据和结构，所以表级锁也分为两类：表锁和元空间锁。
表锁
表锁是MySQL中最基本的锁策略，并且也是开销最小的策略。表锁会锁住整张表，在对表进行写操作(插入、删除、更新等)前，需要先获取写锁，它会阻塞其他用户对该表的所有读写操作。只有没有写锁时，其他读取的用户才能获取读锁。读锁之前互相不会造成阻塞。
写锁的优先级高于读锁，因此一个写锁的请求可能会被插入到读锁队列前面，但是读锁是不能插入到写锁的前面的。
加解锁命令
-- 对表加读锁 lock tables ...... read; -- 对表加写锁 lock tables ...... write; -- 释放锁 unlock tables;测试
表锁读锁测试
窗口1：对user表加读锁。 窗口2：对user表全表读取，正常返回全表数据。 窗口2：修改user表中id=6的数据，阻塞。读写冲突。 窗口1：修改user表中id=6的数据，报错。 窗口1：释放读锁，窗口2的更新数据执行成功。
表锁写锁测试
窗口1：对user表添加写锁。 窗口2：全表查询user表，阻塞。 窗口1：更新user表中的id=6的数据，更新成功。 窗口1：释放锁，窗口2的全表查询返回最新数据。
元空间锁
MySQL5.5版本中引入了元空间锁(matadata lock)，当对一个表做增删改查操作的时候，会添加MDL读锁。当对表结构变更操作的时候，会添加MDL写锁。MDL的作用是防止DDL和DML并发的冲突。
MDL锁是系统默认添加的，不需要显式的添加。
测试
窗口1：查询表中的一条数据，这个时候在执行查询语句，会添加MDL读锁。 窗口2：添加字段，此时执行的是alter语句，会添加MDL写锁。这个时候窗口1的读锁没有释放，所以alter语句会阻塞。 窗口3：查询表中的一条数据，由于窗口2导致的阻塞，在窗口3申请MDL读锁的时候也会造成阻塞。 窗口1：提交事务，窗口3获取了MDL读锁，返回查询结果。 窗口3：提交事务释放了读锁，窗口2获取写锁，添加字段成功。
行级锁
MySQL的行锁是在引擎层由各个存储引擎实现的。并不是所有的存储引擎都支持行锁，比如MyISAM引擎是不支持行锁的。不支持行锁意味着并发控制的时候只能使用表锁，这也意味着同一个时刻同一个表只有一个更新执行，严重影响了并发。InnoDB是支持行锁的，这也是InnoDB能替代MyISM的重要原因之一。
两阶段锁协议
在InnoDB事务，行锁是需要的时候加上的，但并不是不需要了就立刻释放的，而是需要等到事务结束后才会释放锁。这个就是两阶段锁协议。
InnoDB是采用的两阶段锁协议。在事务执行的过程中，随时都可以锁定，锁只有在执行commit或者rollback的时候才会释放，并且所有的锁是在同一个时刻释放的。
事务A执行了两条update语句之后，事务B也执行update语句，但是事务B阻塞直到事务A提交事务。
行锁
我们创建一张简单表t，其中id为主键，a为索引，插入6条数据。
CREATE TABLE `t1` ( `id` int(11) NOT NULL, `a` int(11) DEFAULT NULL, `b` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx` (`a`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into t1 values(0,0,0),(5,5,5),(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);间隙锁(Gap Lock)
间隙锁，锁的是两个值的间隙。
对于表t1，6条数据就产生了7个间隙，如下图所示：
我们看前面学习的写锁的例子：
begin； select * from t1 where b = 5 for update; commit; 加了写锁的select查询是当前读，读取的是最新的数据值。 b字段不是表的索引字段，它会扫描全表将满足条件的行都加上写锁，也会给满足条件的行两边的间隙加上了锁。间隙锁之间并不会冲突，与间隙锁存在冲突关系的是往这个间隙中插入数据的操作。
next-key lock
行锁和间隙锁的合称为next-key lock每个next-key lock都是一个前开后闭的区间。这里不要混淆了，间隙锁是一个开区间，间隙锁加上行锁生成的next-key lock是一个前开后闭的区间。
间隙锁和next-key lock的引入帮助我们解决了幻读的问题。
间隙锁是可重复隔离级别下才生效的，如果我们把隔离级别设置为读提交，那就没有间隙锁了。
测试
前面我们在学习其他锁的时候，为了省事把autocommit设置为了0，现在我们需要把autocommit设置为1;
窗口1：使用显式事务，通过for update加写锁，对满足条件的行和间隙加锁。 窗口2：更新id为0的行，此行没有加锁更新成功。 窗口3：插入数据，满足了(0,5]的next-key lock，阻塞等待。
总结
锁按照锁粒度分为：全局锁、表锁和行锁。
行锁是引擎层的实现，我们文中描述的行锁都是基于InnoDB存储引擎的实现。
InnoDB的行锁采用的两阶段锁协议，锁在需要的时候添加，只有在事务commit或者rollback时才会一次性释放所有锁。
可重复度隔离级别下存在间隙锁，如果设置为其他的隔离级别下就没有间隙锁了。间隙锁即是对行数据的两边间隙进行加锁，间隙锁加上行锁合称为next-key lock，它是一个前开后闭的区间。间隙锁解决了幻读的问题。
大家在学习锁的时候还需多动手实践。
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