MySQL-15.锁
C-15.锁事务的隔离性由本章讲述的锁来实现。
1.概述
锁是计算机和谐多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在程序开发中会存在多线程同步的题目，当多个线程并发访问某个数据的时候，尤其是针对一些敏感的数据(比如订单，金额等)，我们就需要包管这个数据在任何时刻最多只有一个线程在访问，包管数据的完整性和一致性。在开发过程中加锁是为了包管数据的一致性，这个头脑在数据库领域中同样很重要。
在数据库中，除传统的计算资源（如CPU，RAM，I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。为包管数据的一致性，需要对并发操作进行控制，因此产生了锁。同时锁机制也为实现MySQL的各个隔离级别提供了包管。锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。所以锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
2.MySQL并发事务访问雷同记录
事务并发访问雷同记录的情况大致可以分别为3种：
2.1 读-读情况
读-读情况，即并发事务相继读取雷同的记录。读取操作本身不会对记录有任何影响，并不会引起什么题目，所以允许这种情况的发生。
2.2 写-写情况
写-写情况，即并发事务相继对雷同的记录做出改动。注意，这里的写，包罗增删改。
在这种情况下会发生脏写的题目，任何一种隔离级别都不允许这种题目的发生。所以在多个未提交事务相继对一条记录做改动时，需要让它们排队执行，这个排队的过程其实是通过锁来实现的。这个所谓的锁其实是一个内存中的布局，在事务执行前原来是没有锁的，也就是一开始是没有锁布局和记录进行关联的，如图所示：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214507621-449785018.jpg
当一个事务相对这条记录做改动时，起首会看看内存中有没有与这条记录关联的锁布局，当没有的时候就会在内存中天生一个锁布局与之关联。比如，事务T1要对这条记录做改动，就需要天生一个锁布局与之关联：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214517903-761317882.jpg
在锁布局里有很多信息，为了简化明白，只把两个比力重要的属性拿了出来：
[*]trx信息：代表这个锁布局是那个事务天生的。
[*]is_waiting：代表当前事务是否在等候。
当事务T1改动了这条记录后，就天生了一个锁布局与该记录关联，因为之前没有别的事务为这条记录加锁，所以is_waiting属性就是false，我们把这个场景就称之为获取锁成功，或者加锁成功，然后就可以继承执行操作了。
在事务T1提交之前，另一个事务T2也相对该记录做改动，那么先看看有没有锁布局与这条记录关联。发现有一个锁布局与之关联后，然后也天生了一个锁布局与这条记录关联，不过锁布局的is_waiting属性值为true，表示当前事务需要等候，我们把这个场景，就称之为获取锁失败，或者加锁失败，图示：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214531136-632606619.jpg
在事务T1提交之后，就会把该事务天生的锁布局释放掉，然后看看还有没有别的事务在等候获取锁，发现了事务T2还在等候获取锁，所以把事务T2对应的锁布局的is_waiting属性设置为false，然后把该事务对应的线程唤醒，让它继承执行，此时势务T2就算获取到锁了。效果图就是这样：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214542844-1459225600.jpg
小结几种说法：
[*]不加锁：意思就是不需要再内存中天生对应的锁布局，可以直接执行操作。
[*]获取锁成功，或者加锁成功：意思就是在内存中天生了对应的锁布局，而且锁布局的is_waiting属性为false，也就是事务可以继承执行操作。
[*]获取锁失败，或者加锁失败，或者没有获取到锁：意思是在内存中天生了对应的锁布局，不过锁布局的is_waiting属性为true，也就是事务需要等候，不可以继承执行操作。
2.3 读-写或写-读的情况
读-写或写-读，即一个事务进行读取操作，另一个进行改动操作。这种情况下大概发生脏读，不可重复读，幻读的题目。
各个数据库厂商对SQL标准的支持都大概不一样。比如MySQL在REPEATABLE READ隔离级别上就已经解决了幻读题目。
2.4 并发题目的解决方案
怎么解决脏读、不可重复读、幻读这些题目呢？其实有两种可选的解决方案：
[*]方案一：读操作使用多版本并发控制（MVCC，下章讲解），写操作进行加锁。
所谓的MVCC，就是天生了一个ReadView，通过ReadView找到符合条件的记录版本（汗青版本由undo日志构建）。查询语句只能读到在天生ReadView之前已提交事务所做的更改，在天生ReadView之前，未提交的事务或者之后才开启的事务所做的更改是看不到的。而写操作肯定针对的是最新版本的记录，读记录的汗青版本和改动记录的最新版本本身并不冲突，也就是采用MVCC时，读-写操作并不冲突。
平凡的SELECT语句在READ COMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别下会使用到MVCC读取记录。
[*]在READ COMMITTED隔离级别下，一个事务在执行过程中每次执行SELECT操作时都会天生一个ReadView，ReadView的存在本身就包管了事务不可以读取到未提交的事务所做的更改，也就是避免了脏读征象；
[*]在REPEATABLE READ隔离级别下，一个事务在执行过程中只有第一次执行SELECT操作才会天生一个ReadView，之后的SELECT操作都复用这个ReadView，这样也就避免了不可重复读和幻读的题目。
[*]方案二：读、写操作都采用加锁的方式。
假如我们的一些业务场景不允许读取记录的旧版本，而是每次都必须去读取记录的最新版本。比如，在银行存款的事务中，需要先把账户的余额读出来，然后将其加上本次存款的数额，最后再写到数据库中。在将账户余额读取出来后，就不想让别的事务再访问该余额，直到本次存款事务执行完成，其他事务才可以访问账户的余额。这样在读取记录的时候就需要对其进行加锁操作，这样也就意味着读操作和写操作也像写-写操作那样排队执行。
脏读的产生是因为当前事务读取了另一个未提交事务写的一条记录，假如另一个事务在写记录的时候就给这条记录加锁，那么当前事务就无法继承，读取该记录了，所以也就不会由脏读题目的产生了。
不可重复读的产生是因为当前事务先读取一条记录，别的一个事务对该记录做了改动之后并提交之后，当前再次读取时会获取到不同的值，假如在当前事务读取记录时，就给该记录加锁，那么另一个事务就无法修改该记录，天然也不会产生不可重复读了。
幻读题目的产生是因为当前事务读取了一个范围的记录，然后别的的事务向该范围内插入了新纪录，当前事务再次读取该范围的记录时发现了新插入的新记录。采用加锁的方式解决幻读题目就有一些麻烦，因为当前事务在第一次读取记录时，幻影记录并不存在，所以读取时加锁，就很尴尬（未知的记录，无法加锁。因为，只有查出新的记录时，才知道那些记录时幻影记录，但当查出记录时，也就已经出现了幻读题目）。
[*]小结对比发现
[*]采用MVCC方式的话，读-写操作彼此并不冲突，性能更高。
[*]采用加锁方式的话，读-写操作彼此需要排队执行，影响性能。
[*]一样平常情况下我们当然愿意采用MVCC来解决读-写操作并发执行的题目，但是业务在某些特殊情况下，要求必须采用加锁的方式执行。下面讲解MySQL中不同的锁。
3.锁的不同角度分类
锁的分类图，如下：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214601816-1574736714.jpg
3.1 从数据操作的类型分别：读锁、写锁
对于数据库中并发事务的读-读情况并不会引起什么题目。对于写-写、读-写或写-读这些情况大概会引起一些题目，需要使用MVCC或者加锁的方式来解决它们。在使用加锁的方式解决题目时，由于既要允许读-读情况不受影响，又要使写-写、读-写或写-读情况中的操作相互阻塞，所以MySQL实现一个由两种类型的锁组成的锁体系来解决。这两种类型的锁通常被称为共享锁(Shared Lock，S Lock)和排他锁(Exclusive Lock，X Lock)，也叫读锁（read lock）和写锁（write lock）。
[*]读锁：也称为共享锁，英文用S表示。针对同一份数据，多个事务的读操作可以同时进行而不会互相影响，相互不阻塞的。
[*]写锁：也称为排它锁，英文用X表示。当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁。这样就能确保在给定的时间里，只有一个事务能执行写入，并防止其他用户读取正在写入的同一资源。
注意，对于InnoDB引擎来说，读锁和写锁可以加在表上，也可以加在行上。
举例（行级读写锁）：假如以一个事务T1已经获得了某个行r的读锁，那么此时别的的一个事务T2是可以去获得这个行r的读锁的，因为读操作并没有改变行r的数据；但是，假如某个事务T3想获得行r的写锁，则它必须等候事务T1，T2释放掉行r上的读锁才行。
总结：这里的兼容是指对同一张表或记录的锁的兼容性情况。获取写锁，必须得目标数据上的锁，都已经释放掉才可以。
X锁S锁X锁不兼容不兼容S锁不兼容兼容1.锁定读
在采用加锁方式解决脏读、不可重复读、幻读这些题目时，读取一条记录时需要获取该记录的S锁，其实是不严谨的，有时候需要在读取记录时就获取记录的X锁，来禁止别的事务读写该记录，为此MySQL提出了两种比力特殊的SELECT语句格式：
[*]对读取的记录加S锁：
SELECT ... LOCK IN SHARE MODE;
#或
SELECT ... FOR SHARE;#(8.0新增语法)在平凡的SELECT语句后边加LOCK IN SHARE MODE，假如当前事务执行了该语句，那么它会为读取到的记录加S锁，这样允许别的事务继承获取这些记录的S锁（比如，别的事务也使用SELECT ... LOCK IN SHARE MODE语句来读取这些记录），但是不能获取这些记录的X锁（比如，使用SELECT ...FOR UPDATE语句来读取这些记录，或者直接修改这些记录）。假如别的事务想要获取这些记录的X锁，那么它们会阻塞，直到当前事务提交之后将这些记录上的S锁是否掉。
[*]对读取的记录加X锁：
SELECT ... FOR UPDATE;在平凡的SELECT语句后边加FOR UPADTE，假如当前事务执行了该语句，那么它会为读取到的记录加X锁，这样既不允许别的事务获取这些记录的S锁（比分说别的事务使用SELECT ... LOCK IN SHARE MODE语句来读取这些记录），也不允许获取这些记录的X锁（比如使用SELECT ... FOR UPDATE语句来读取这些记录，或者直接修改这些记录）。假如别的事务想要获取这些记录的S锁或者X锁，那么它们会阻塞，直到当前事务提交之后将这些记录上的X锁释放掉。
MySQL8.0新特性：
在5.7及之前的版本，SELECT ... FOR UPDATE，假如获取不到锁，会一直等候，直到innodb_lock_await_timeout超时。在8.0版本中，SELECT ... FOR UPDATE，SELECT ... FOR SHARE添加NOWAIT、SKIP LOCKED语句，跳过锁等候，或者跳过锁定。
[*]通过添加NOWAIT，SKIP LOCKED语法，能够立即返回。假如查询的行已经加锁：
[*]那么NOWAIT会立即报错返回。
[*]而SKIP LOCKED也会立即返回，只是返回的效果中不包罗被锁定(有share锁，也算被锁定)的行。
注意，使用了NOWAIT和SKIP LOCKED关键字，也会为目标语句加锁，见例1，例2。
这里，有个小点需要注意，在同一个事务里，即使别的事务已经提交了，也就是释放了同一张表的某些行数据的锁，但是执行雷同的查询语句(包罗SKIP LOCKED)时，也会得到雷同的效果，这不是错误，而是MySQL默认的事务隔离级别，可重复读(REPEATABLE-READ)，决定的。见例3
#完整的表记录
mysql> select * from a;
+------+------+
| f1 | f2 |
+------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
| 6 | 6 |
+------+------+
6 rows in set (0.00 sec)例1
#session1
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from a where f1 = 6 for share;
+------+------+
| f1 | f2 |
+------+------+
| 6 | 6 |
+------+------+
1 row in set (0.00 sec)
#session2
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from a for update nowait;
ERROR 3572 (HY000): Statement aborted because lock(s) could not be acquired immediately and NOWAIT is set.
#session3
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from a for update skip locked;
Empty set (0.00 sec)
mysql> select * from a for update skip locked; #该条语句是在session2提交之后执行的结果
+------+------+
| f1 | f2 |
+------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
+------+------+
5 rows in set (0.00 sec)
#从上述，两条语句结果可以看出，for update nowait，虽然会执行报错，但是也会为目标数据加上X锁例2
#session1
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from a where f1 = 6 for share;
+------+------+
| f1 | f2 |
+------+------+
| 6 | 6 |
+------+------+
1 row in set (0.00 sec)
#session2
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from a for update skip locked;
+------+------+
| f1 | f2 |
+------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
+------+------+
5 rows in set (0.00 sec)
#session3
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from a for update skip locked;
Empty set (0.00 sec)
#从该语句执行结果看，for update skip locked也会为目标语句加X锁例3
#session1
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from a where f1 = 6 for share;
+------+------+
| f1 | f2 |
+------+------+
| 6 | 6 |
+------+------+
1 row in set (0.00 sec)
#session2
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from a for update skip locked;
+------+------+
| f1 | f2 |
+------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
+------+------+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from a for update skip locked; #该语句在session1 commit后执行
+------+------+
| f1 | f2 |
+------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
+------+------+
5 rows in set (0.01 sec)2.写操作
平常所用到的写操作无非是DELETE、UPDATE、INSERT这三种：
[*]DELETE:
对一条记录做DELETE操作的过程其实是先在B+树中定位到这条记录的位置，然后获取这条记录的X锁，再执行delete mark操作。也可以把这个，定位删除记录在B+树中位置的过程，看成是一个获取X锁的锁定读。我的明白，就是当去表中设置delete mark为1的行记录时，需要先进行查询，但是此查询过程，不允许别的事务，再来读取这些行数据了，也就是排他了，所以叫一个获取X锁的锁定读。
[*]UPDATE：在对一条记录做修改操作时分为三种情况：
①情况1：未修改该记录的键值(主键值)，并且被更新的列占用的空间在修改前后未发生变化。
则先在B+树中定位到该记录的位置，然后再获取一下记录的X锁，最后在原记录的位置进行修改操作。我们也可以把这个定位待修改记录在B+树中位置的过程看成是一个获取X锁的锁定读。
②情况2：未修改该记录的键值，并且至少有一个被更新的列占用的空间在修改前后发生变化。
则先在B+树中定位到这条记录的位置，然后获取一下记录的X锁，将该记录彻底删除掉（就是把记录彻底移入垃圾链表），最后再插入一条新的记录。这个定位待修改记录在B+树中位置的过程看成是一个获取X锁的锁定读，新插入的记录由INSERT操作提供的隐式锁进行保护。
③情况3：修改了该记录的键值，则相当于再原记录上做DELETE操作之后再来一次INSERT操作，加锁操作，就需要按照DELETE和INSERT的规则进行了。
[*]INSERT:
一样平常情况下，新插入一条记录的操作并不加锁，通过一种称之为隐式锁的布局来保护这条新插入的记录在本事务提交前不被别的事务访问。
3.2 从数据操作的粒度分别：表级锁，页级锁，行锁
为了尽大概提高数据库的并发度，每次锁定的数据范围越小越好，理论上每次只锁定操作的数据的方案会得到最大的并发度，但是管理锁是很耗资源的事情（涉及获取、检查、释放锁等动作）。因此数据库体系需要在高并发相应和体系性能两方面进行平衡，这样就产生了“锁粒度（Lock granularity）”的概念。
对一条记录加锁影响的也只是这条记录而已，我们就说这个锁的粒度比力细；其实一个事务也可以在表级别进行加锁，天然就被称之为表级锁或者表锁，对一个表加锁影响整个表中的记录，我们就说这个锁的粒度比力粗。锁的粒度重要分为表级锁、页级锁和行锁。
1.表锁(Table Lock)
该锁会锁定整张表，它是MySQL中最基本的锁战略，并不依赖于存储引擎（不管你是MySQL的什么存储引擎，对于表锁的战略都是一样的），并且表锁是体系开销最小的战略（因为粒度比力大）。由于表级锁一次会将整个表锁定，所以可以很好的避免死锁题目。当然，锁的粒度大所带来最大的负面影响就是出现锁资源争用的概率也会最高，导致并发率大打折扣。
①表级别的S锁、X锁
在对某个表执行SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE语句时，InnoDB存储引擎是不会为这个表添加表级别的S锁或者X锁的。在对某个表执行一些诸如ALTER TABLE、DROP TABLE这类的DDL语句时，其他事务对这个表并发执行诸如SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE的语句会发生阻塞。同理，某个事务中对某个表执行SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE语句时，在其他会话中对这个表执行DDL语句也会发生阻塞。这个过程其实是通过在server层使用一种称之为元数据锁 (英文名: Metadata Locks，简称MDL）布局来实现的。
一样平常情况下，不会使用InnoDB存储引擎提供的姜级别的S锁和X锁。只会在一些特殊情况下，比方说瓦解恢复过程中用到。比如，在体系变量autocommit=0，innodb_table_locks = 1时，手动获取InnoDB存储引擎提供的表t的S锁或者X锁可以这么写:
[*]LOCK TABLES t READ：InnoDB存储引擎会对表t加表级别的S锁。
[*]LOCK TABLES t WRITE：InnoDB存储引擎会对表t加表级别的X锁。
不过尽量避免在使用InnoDB存储引擎的表上使用LOCK TABLES这样的手动锁表语句，它们并不会提供什么额外的保护，只是会低落并发能力而已。InnoDB的锋利之处还是实现了更细粒度的行锁，关于InnoDB表级别的S锁和X锁大家了解一下就可以了。
举例：**下面讲解MyISAM引擎下的表锁。
步骤1：创建表并添加数据
CREATE TABLE mylock(
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(20)
)ENGINE MYISAM;
INSERT INTO mylock(NAME) VALUES('a');
SELECT * FROM mylock;步骤2：查看表上加过的锁
SHOW OPEN TABLES;
#或者
SHOW OPEN TABLES where In_use > 0;mysql> SHOW OPEN TABLES;
+--------------------+------------------------------------------------------+--------+-------------+
| Database | Table | In_use | Name_locked |
+--------------------+------------------------------------------------------+--------+-------------+
| atguigudb3 | mylock | 0 | 0 |
| sys | x$wait_classes_global_by_avg_latency | 0 | 0 |
| sys | x$user_summary_by_statement_type | 0 | 0 |
....
| performance_schema | events_waits_summary_global_by_event_name | 0 | 0 |
+--------------------+------------------------------------------------------+--------+-------------+
362 rows in set (0.00 sec)
mysql> lock tables mylock read;#给mylock表加读锁
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> SHOW OPEN TABLES where In_use > 0;
+------------+--------+--------+-------------+
| Database | Table| In_use | Name_locked |
+------------+--------+--------+-------------+
| atguigudb3 | mylock | 1 | 0 |
+------------+--------+--------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> unlock tables;#解锁
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> SHOW OPEN TABLES where In_use > 0;
Empty set (0.00 sec)
mysql> lock tables mylock write;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> SHOW OPEN TABLES where In_use > 0;
+------------+--------+--------+-------------+
| Database | Table| In_use | Name_locked |
+------------+--------+--------+-------------+
| atguigudb3 | mylock | 1 | 0 |
+------------+--------+--------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> unlock tables;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> SHOW OPEN TABLES where In_use > 0;
Empty set (0.00 sec)步骤3：测试表级别，读锁和写锁的关系
#session1
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> lock tables mylock read;#对表加读锁
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from mylock;#当前事务可读
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|1 | a |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> update mylock sete name = 'a1' where id = 1;#当前事务不可修改
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'name = 'a1' where id = 1' at line 1
mysql> select * from user1;#当前事务不可读别的表
ERROR 1100 (HY000): Table 'user1' was not locked with LOCK TABLES
mysql> show open tables where in_use > 0;
+------------+--------+--------+-------------+
| Database | Table| In_use | Name_locked |
+------------+--------+--------+-------------+
| atguigudb3 | mylock | 1 | 0 |
+------------+--------+--------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> unlock tables;#执行后，session2的mylock表的修改语句才能执行
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> rollback;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
#session2
mysql> show tables;
+----------------------+
| Tables_in_atguigudb3 |
+----------------------+
| a |
| b |
| book |
| class |
| mylock |
| student |
| t1 |
| t2 |
| type |
| user1 |
+----------------------+
10 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from mylock;#别的事务可读
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|1 | a |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> update mylock set name = 'a2' where id = 1;#别的事务不可修改，被阻塞，等待表级锁释放后，才能修改
Query OK, 1 row affected (59.44 sec)
Rows matched: 1Changed: 1Warnings: 0#session1
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> lock table mylock write;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from mylock;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|1 | a2 |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> update mylock set name = 'a3' where id= 1;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1Changed: 1Warnings: 0
mysql> select * from user1;
ERROR 1100 (HY000): Table 'user1' was not locked with LOCK TABLES
mysql> unlock tables;#1
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql> lock tables mylock write;#加锁
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> unlock tables;#2
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from mylock;#出现了不可重复读问题，注意这是在myisam存储引擎的表上
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|1 | a4 |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
#session2
mysql> select * from mylock;#被阻塞，直到session1中的unlock tables(1)执行完成后，才执行
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|1 | a3 |
+----+------+
1 row in set (6.97 sec)
mysql> update mylock set name = 'a4' where id = 1;#被阻塞，直到session1中的unlock tables(2)执行完成后，才执行
Query OK, 1 row affected (3.23 sec)
Rows matched: 1Changed: 1Warnings: 0总结：
MyISAM在执行查询语句(SELECT）前，会给涉及的所有表加读锁，在执行增删改操作前，会给涉及的表加写锁。InnoDB存储引擎是不会为这个表添加表级别的读锁或者写锁的。
MySQL的表级锁有两种模式：(以MylSAM表进行操作的演示)
[*]表共享读锁(Table Read Lock)
[*]表独占写锁(Table Write Lock)
锁类型自己可读自己可写自己可操作其他表他人可读他人可写读锁是否否是否，等写锁是是否否，等否，等②意向锁（intention lock）
InnoDB支持多粒度锁(multiple granularity locking)，它允许行级锁与表级锁共存，而意向锁就是其中的一种表锁。
1、意向锁的存在是为了和谐行锁和表锁的关系，支持多粒度（表锁与行锁)的锁并存。
2、意向锁是一种不与行级锁冲突的表级锁，这一点非常重要。
3、表明“某个事务正在某些行持有了锁或该事务准备去持有锁”。
意向锁分为两种:
[*]意向共享锁（intention shared lock，IS）：事务有意向对表中的某些行加共享锁（S锁）
-- 事务要获取某些行的S锁，必须先获得表的IS锁
SELECT column FROM table ... LOCK IN SHARE MODE;
#或
SELECT column FROM table ... FOR SHARE;//8.0之后
[*]意向排他锁（intention exclusive lock，IX）：事务有意向对表中的某些行加排他锁（X锁）
-- 事务要获取某些行的X锁，必须先获得表的IX锁
SELECT column FROM table ... FOR UPDATE;即：意向锁是由存储引擎自己维护的，用户无法手动操作意向锁，在为数据行加共享/排他锁之前，lnooDB会先获取该数据行所在数据表的对应意向锁。
1.意向锁要解决的题目
现在有两个事务，分别是T1和T2，其中T2试图在该表级别上应用共享或排它锁，假如没有意向锁存在，那么T2就需要去检查各个页或行是否存在锁;假如存在意向锁，那么此时就会受到由T1控制的表级别意向锁的阻塞。T2在锁定该表前不必检查各个页或行锁，而只需检查表上的意向锁。简单来说就是给更大一级别的空间示意里面是否已经上过锁。
在数据表的场景中，假如我们给某一行数据加上了排它锁，数据库会自动给更大一级的空间，比如数据页或数据表加上意向锁，告诉其他人这个数据页或数据表已经有人上过排它锁了，这样当其他人想要获取数据表排它锁的时候，只需要了解是否有人已经获取了这个数据表的意向排他锁即可。
[*]假如事务想要获得数据表中某些记录的共享锁，就需要在数据表上添加意向共享锁。
[*]假如事务想要获得数据表中某些记录的排他锁，就需要在数据表上添加意向排他锁。
这时，意向锁会告诉其他事务已经有人锁定了表中的某些记录。
举例：创建表teacher，插入6条数据，事务的隔离级别默认为Repeatable-Read，如下所示。
CREATE TABLE `teacher`(
`id` int NOT NULL,
`name` varchar(255) NOT NULL,
primary key(`id`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
INSERT INTO `teacher` VALUES(1,'zhangsan'),(2,'lisi'),(3,'wangwu'),(4,'zhaoliu'),(5,'wind'),(6,'breeze');mysql> select @@global.transaction_isolation;
+--------------------------------+
| @@global.transaction_isolation |
+--------------------------------+
| REPEATABLE-READ |
+--------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)假设事务A获取了某一行的排他锁，并未提交，语句如下所示。
begin;
SELECT * FROM teacher WHERE id = 6 FOR UPDATE;事务B想要获取teacher表的表读锁，语句如下。
begin;
LOCK TABLES teacher READ;因为共享锁与排他锁互斥，所以事务B在试图对teacher表加共享锁的时候，必须包管两个条件。
(1）当前没有其他事务持有teacher 表的排他锁。
(2）当前没有其他事务持有teacher表中任意一行的排他锁。
为了检测是否满足第二个条件，事务B必须在确保teacher表不存在任何排他锁的前提下，去检测表中的每一行是否存在排他锁。很显着这是一个效率很差的做法，但是有了意向锁之后，情况就不一样了。
意向锁是怎么解决这个题目的呢?起首，我们需要知道意向锁之间的兼容互斥性，如下所示。
意向共享锁（IS）意向排他锁（IX）意向共享锁（IS）兼容兼容意向排他锁（IX）兼容兼容即意向锁之间是互相兼容的，虽然意向锁和自家兄弟互相兼容，但是它会与平凡的排他/共享锁互斥。
意向共享锁（IS）意向排他锁（IX）共享锁（S）兼容互斥排他锁（X）互斥互斥注意，这里的排他 / 共享锁，指的是表锁，意向锁不会与行级的共享 / 排他锁互斥。回到刚才teacher表的例子。
事务A获取了某一行的排他锁，并未提交：
begin;
SELECT * FROM teacher WHERE id = 6 FOR UPDATE;此时teacher表存在两把锁，teacher表上的意向排他锁与id为6的数据行上的排他锁。事务B想要获取teacher表的共享锁。
begin;
LOCK TABLES teacher READ;此时势务B检测事务A持有teacher表的意向排他锁，就可以得知事务A必然持有该表中某些数据行的排他锁，那么事务B对teacher表的加锁请求就会被排斥〈阻塞)，而无需去检测表中的每一行数据是否存在排他锁。
意向锁的并发性
意向锁不会与行级的共享/排他锁互斥! 正因为云云，意向锁并不会影响到多个事务对不同数据行加排他锁时的并发性。(否则我们直接用平凡的表锁就行了)。
我们扩展一下上面teacher表的例子来概括一下意向锁的作用（一条数据从被锁定到被释放的过程中，大概存在多种不同锁，但是这里我们只侧重表现意向锁)。
事务A先获取了某一行的排他锁，并未提交:
BEGIN;
SELECT * FROM teacher WHERE id = 6 FOR UPDATE;事务A获取了teacher表上的意向排他锁，事务A获取了id为6的数据行上的排他锁。之后事务B想要获取teacher表的共享锁。
begin;
LOCK TABLES teacher READ;事务B检测到事务A持有teacher表的意向排他锁。事务B对teacher表的加锁请求被阻塞（排斥)。最后事务C也想获取teacher表中某一行的排他锁。
BEGIN;
SELECT * FROM teacher WHERE id = 5 FOR UPDATE;事务C申请teacher表的意向排他锁。事务C检测到事务A持有teacher表的意向排他锁。因为意向锁之间并不互斥，所以事务C获取到了teacher表的意向排他锁。因为id为5的数据行上不存在任何排他锁，最终事务C成功获取到了该数据行上的排他锁。
从上面的案例可以得到如下结论：
[*]InnoDB支持多粒度锁，特定场景下，行级锁可以与表级锁共存。
[*]意向锁之间互不排斥，但除了IS与S兼容外，意向锁会与 共享锁 / 排他锁 互斥。
[*]IX，IS是表级锁，不会和行级的X，S锁发生冲突。只会和表级的X，S发生冲突。
[*]意向锁在包管并发性的前提下，实现了行锁和表锁共存且满足事务隔离性的要求。
③自增锁（AUTO-INC锁）了解
在使用MySQL过程中，我们可以为表的某个列添加AUTO_INCREMENT属性。举例
CRAETE TABLE `teacher`(
`id` int not null AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) not null,
primary key(`id`)
)engine=innodb default charset=utf8mb4 collate = utf8mb4_0900_ai_ci;由于这个表的id字段声明了AUTO_INCREMENT，意味着在书写插入语句时不需要为其赋值，SQL语句修改如下所示
INSERT INTO `teacher` (name) VALUES ('zhangsan'), ('lisi');上边的插入语句并没有为id列显式赋值，所以体系会自动为它赋上递增的值，效果如下所示。
mysql> select * from teacher;
+----+----------+
| id | name |
+----+----------+
|1 | zhangsan |
|2 | lisi |
+----+----------+
2 rows in set (0.00 sec)现在我们看到的上面插入数据只是一种简单的插入模式，所有插入数据的方式总共分为三类，分别是“Simple inserts”，“Bulk inserts”和“Mixed-mode inserts”。
1. “Simple inserts” （简单插入）
可以预先确定要插入的行数（当语句被初始处置惩罚时）的语句。包罗没有嵌套子查询的单行和多行INSERT...VALUES()和REPLACE语句。比如我们上面举的例子就属于该类插入，已经确定要插入的行数。
2. “Bulk inserts” （批量插入）
事先不知道要插入的行数（和所需自动递增值的数量）的语句。比如INSERT ... SELECT，REPLACE... SELECT和LOAD DATA语句，但不包罗纯INSERT。 InnoDB在每处置惩罚一行，为AUTO_INCREMENT列分配一个新值。
3. “Mixed-mode inserts” （混淆模式插入）
这些是“Simple inserts”语句但是指定部门新行的自动递增值。例如INSERT INTO teacher (id,name) VALUES (1,'a'), (NULL,'b'), (5,'c'), (NULL,'d');只是指定了部门id的值。另一种类型的“混淆模式插入”是INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE。
对于上面数据插入的案例，MySQL中采用了自增锁的方式来实现，AUTO-INC锁是当向使用含有AUTO_INCREMENT列的表中插入数据时需要获取的一种特殊的表级锁，在执行插入语句时就在表级别加一个AUTO-INC锁，然后为每条待插入记录的AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值，在该语句执行结束后，再把AUTO-INC锁释放掉。一个事务在持有AUTO-INC锁的过程中，其他事务的插入语句都要被阻塞，可以包管一个语句中分配的递增值是连续的。也正因为此，其并发性显然并不高，当我们向一个有AUTO_INCREMENT关键字的主键插入值的时候，每条语句都要对这个表锁进行竞争，这样的并发潜力其实是很低下的，所以innodb通过innodb_autoinc_lock_mode的不同取值来提供不同的锁定机制，来显著提高sQL语句的可伸缩性和性能。
innodb_autoinc_lock_mode有三种取值，分别对应与不同锁定模式：
（1）innodb_autoinc_lock_mode = 0(“传统”锁定模式)在此锁定模式下，所有类型的insert语句都会获得一个特殊的表级AUTO-INC锁，用于插入具有AUTO_INCREMENT列的表。这种模式其实就如我们上面的例子，即每当执行insert的时候，都会得到一个表级锁(AUTO-INC锁)，使得语句中天生的auto_increment为顺序，且在binlog中重放的时候，可以包管master与slave中数据的auto_increment是雷同的。因为是表级锁，当在同一时间多个事务中执行insert的时候，对于AUTO-INC锁的争夺会限定并发能力。
（2）innodb_autoinc_lock_mode = 1(“连续”锁定模式)在 MySQL 8.0 之前，连续锁定模式是默认的。
在这个模式下，“bulk inserts”仍然使用AUTO-INC表级锁，并保持到语句结束。这实用于所有INSERT ...SELECT，REPLACE ... SELECT和LOAD DATA语句。同一时刻只有一个语句可以持有AUTO-INC锁。
对于“Simple inserts”（要插入的行数事先已知），则通过在mutex（轻量锁）的控制下获得所需数量的自动递增值来避免表级AUTO-INC锁， 它只在分配过程的持续时间内保持，而不是直到语句完成。不使用表级AUTO-INC锁，除非AUTO-INC锁由另一个事务保持。假如另一个事务保持AUTO-INC锁，则“Simpleinserts”等候AUTO-INC锁，犹如它是一个“bulk inserts”。
（3）innodb_autoinc_lock_mode = 2(“交错”锁定模式)从 MySQL 8.0 开始，交错锁模式是 默认 设置。
在这种锁定模式下，所有类INSERT语句都不会使用表级AUTO-INC锁，并且可以同时执行多个语句。这是最快和最可扩展的锁定模式，但是当使用基于语句的复制或恢复方案时，从二进制日志重播SQL语句时，这是不安全的。
在此锁定模式下，自动递增值包管在所有并发执行的所有类型的insert语句中是唯一且单调递增的。但是，由于多个语句可以同时天生数字（即，跨语句交叉编号)，为任何给定语句插入的行天生的值大概不是连续的。
假如执行的语句是“simple inserts”，其中要插入的行数已提前知道，为单个语句天生的数字不会有间隙。然而，当执行"bulk inserts"，或者"Mixed-mode inserts "时，在由任何给定语句分配的自动递增值中大概存在间隙。
④元数据锁（MDL锁）
MySQL5.5引入了meta data lock，简称MDL锁，属于表锁范畴。MDL的作用是，包管读写的正确性。比如，假如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布局做变更，增加了一列，那么查询线程拿到的效果跟表布局对不上，肯定是不行的。
因此，当对一个表做增删改查操作的时候，加MDL读锁; 当要对表做布局变更操作的时候，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包管变更表布局操作的安全性，解决了DML和DDL操作之间的一致性题目。不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上。
举例：元数据锁的使用场景模拟
会话A：从表中查询数据
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select count(*) from teacher;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 2 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)会话B：改变表布局
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> alter table teacher add age int after name;#阻塞
mysql> alter table teacher add age int after name;#会话A，提交后结果
Query OK, 0 rows affected (3 min 5.93 sec)
Records: 0Duplicates: 0Warnings: 0会话C：查看当前MySQL的进程，从下图中看到阻塞缘故原由，metedata lock
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214653602-1876328643.jpg
通过会话C可以看出会话B被阻塞，这是由于会话A拿到了teacher表的元数据读锁，会话B想申请teacher表的元数据写锁，由于读写锁互斥，会话B需要等候会话A释放元数据锁才能执行。
元数据锁大概带来的题目
SessionASessionBSessionCbegin;select * from teacher;alter table teacher add age int;select * from teacher;我们可以看到 session A会对表teacher加一个MDL读锁，之后session B要加MDL写锁会被 blocked，因为session A的MDL读锁还没有释放，而session C要在表teacher上新申请MDL读锁的请求也会被session B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，就都被阻塞，即是这个表现在完全不可读写了。
2.InnoDB中的行锁
行锁（Row Lock)也称为记录锁，顾名思义，就是锁住某一行（某条记录row)。需要的注意的是，MySQL服务器层并没有实现行锁机制，行级锁只在存储引擎层实现。
长处：锁定力度小，发生锁冲突概率低，可以实现的并发度高。
缺点：对于锁的开销比力大，加锁会比力慢，轻易出现死锁情况。
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。
起首我们创建表如下：
CREATE TABLE student1(
id INT,
`name` VARCHAR(20),
class VARCHAR(10),
PRIMARY KEY(id)
)ENGINE=INNODB CHARSET utf8;向这个表里插入几条记录：
INSERT INTO student1
VALUES( 1,'张三','一班'),
( 3,'李四','一班'),
( 8,'王五','二班'),
( 15,'赵六','二班'),
(20,'钱七','三班');mysql> select * from student1;
+----+--------+--------+
| id | name | class|
+----+--------+--------+
|1 | 张三 | 一班 |
|3 | 李四 | 一班 |
|8 | 王五 | 二班 |
| 15 | 赵六 | 二班 |
| 20 | 钱七 | 三班 |
+----+--------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)student1表中的聚簇索引的简图如下所示。
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214704774-1710538553.jpg
这里把B+树的索引布局做了一个超级简化，只把索引中的记录给拿了出来，下面看看都有哪些常用的行锁类型。
①记录锁（Record Locks）
记录锁也就是仅仅把一条记录锁上，官方的类型名称为: LOCK_REC_NOT_GAP。比如我们把id值为8的那条记录加一个记录锁的示意图如图所示。仅仅是锁住了id值为8的记录，对周围的数据没有影响。
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214714538-1416316114.jpg
记录锁是有S锁和X锁之分的，称之为S型记录锁和X型记录锁。
[*]当一个事务获取了一条记录的S型记录锁后，其他事务也可以继承获取该记录的S型记录锁，但不可以继承获取X型记录锁;
[*]当一个事务获取了一条记录的X型记录锁后，其他事务既不可以继承获取该记录的S型记录锁，也不可以继承获取X型记录锁。
和之前表级别的S锁和X锁雷同，只是锁的粒度变为了一行记录，或者多行记录，不再进行举例。
②间隙锁（Gap Locks）
MySQL在REPEATABLE READ隔离级别下是可以解决幻读题目的，解决方案有两种，可以使用MVCC方案解决，也可以采用加锁方案解决。但是在使用加锁方案解决时有个大题目，就是事务在第一次执行读取操作时，那些幻影记录尚不存在，我们无法给这些幻影记录加上记录锁。InnoDB提出了一种称之为Gap Locks的锁，官方的类型名称为: LOCK_GAP，我们可以简称为gap锁。比如，把id值为s的那条记录加一个gap锁的示意图如下。
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214727730-1539072551.jpg
图中id值为8的记录加了gap锁，意味着不允许别的事务在id值为8的记录前边的间隙插入新记录，其实就是id列的值(3,8)这个区间的新记录是不允许立即插入的。比如，有别的一个事务再想插入一条id值为4的新记录，它定位到该条新记录的下一条记录的id值为8，而这条记录上又有一个gap锁，所以就会阻塞插入操作，直到拥有这个gap锁的事务提交了之后，id列的值在区间(3,8)中的新记录才可以被插入。
gap锁的提出仅仅是为了防止插入幻影记录而提出的。虽然有共享gap锁和独占gap锁这样的说法，但是它们起到的作用是雷同的。而且假如对一条记录加了gap锁（岂论是共享gap锁还是独占gap锁)，并不会限定其他事务对这条记录加记录锁或者继承加gap锁。
举例：
Session1Session2select * from student1 where id = 5 for share;select * from student1 where id=5 for update;这里session 2并不会被阻塞。因为表里并没有id=5这个记录，因此session 1 加的是间隙锁(3,8)。而session 2也是在这个间隙加的间隙锁。它们有共同的目标，即:保护这个间隙，不允许插入值。但，它们之间是不冲突的。
注意，给一条记录加了gap锁只是不允许其他事务往这条记录前边的间隙插入新记录，那对于最后一条记录之后的间隙，也就是student 表中id值为20的记录之后的间隙该咋办呢？也就是说给哪条记录加gap锁才能阻止其他事务插入id值在(20，+oo)这个区间的新记录呢?这时候我们在讲数据页时介绍的两条伪记录派上用场了:
[*]Infimum记录，表示该页面中最小的记录。
[*]Supremum记录，表示该页面中最大的记录。
为了实现阻止其他事务插入id值在(20, +oo)这个区间的新记录，我们可以给索引中的最后一条记录，也就是id值为2o的那条记录所在页面的Supremum记录加上一个gap锁，如图所示。
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214739409-554423930.jpg
mysql> select * from student1 where id>20 for share;#这样就可以阻止其他事务插入id值在(20,+co)这个区间的新记录。
Empty set (0.00 sec)检测
mysql> select * from performance_schema.data_locks\G
*************************** 1. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 139685974654544:1114:139685892562304
ENGINE_TRANSACTION_ID: 26227
THREAD_ID: 58
EVENT_ID: 30
OBJECT_SCHEMA: atguigudb3
OBJECT_NAME: student1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139685892562304
LOCK_TYPE: TABLE
LOCK_MODE: IX
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: NULL
*************************** 2. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 139685974653688:1114:139685892556112
ENGINE_TRANSACTION_ID: 26221
THREAD_ID: 56
EVENT_ID: 40
OBJECT_SCHEMA: atguigudb3
OBJECT_NAME: student1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139685892556112
LOCK_TYPE: TABLE
LOCK_MODE: IS
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: NULL
*************************** 3. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 139685974653688:55:4:3:139685892553120
ENGINE_TRANSACTION_ID: 26221
THREAD_ID: 56
EVENT_ID: 40
OBJECT_SCHEMA: atguigudb3
OBJECT_NAME: student1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: PRIMARY
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139685892553120
LOCK_TYPE: RECORD
LOCK_MODE: S,GAP
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: 3
*************************** 4. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 139685974653688:55:4:3:139685892553464
ENGINE_TRANSACTION_ID: 26221
THREAD_ID: 56
EVENT_ID: 41
OBJECT_SCHEMA: atguigudb3
OBJECT_NAME: student1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: PRIMARY
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139685892553464
LOCK_TYPE: RECORD
LOCK_MODE: S,REC_NOT_GAP
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: 3
*************************** 5. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 139685974652832:1114:139685892549840
ENGINE_TRANSACTION_ID: 421160951363488
THREAD_ID: 55
EVENT_ID: 91
OBJECT_SCHEMA: atguigudb3
OBJECT_NAME: student1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139685892549840
LOCK_TYPE: TABLE
LOCK_MODE: IS
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: NULL
*************************** 6. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 139685974652832:55:4:1:139685892546736
ENGINE_TRANSACTION_ID: 421160951363488
THREAD_ID: 55
EVENT_ID: 91
OBJECT_SCHEMA: atguigudb3
OBJECT_NAME: student1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: PRIMARY
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139685892546736
LOCK_TYPE: RECORD
LOCK_MODE: S
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: supremum pseudo-record #supermum记录
6 rows in set (0.01 sec) 间隙锁的引入，大概会导致同样的语句锁住更大的范围，这其实是影响了并发度的。下面的例子会产生死锁。
#session1
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from student1 where id = 5 for share;#id=5记录不存在，在(3,8)这个区间加上间隙锁
Empty set (0.00 sec)
mysql> insert into student1 values(6,'jerry','一班');#执行这个后，会发生死锁，后面有解释
ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
#session2
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from student1 where id = 5 for share;#id=5记录不存在，在(3,8)这个区间加上间隙锁
Empty set (0.00 sec)
mysql> insert into student1 values(4,'tom','二班');#先执行这个，会阻塞
Query OK, 1 row affected (27.89 sec)③临键锁（Next-Key Locks）
有时候我们既想锁住某条记录，又想阻止其他事务在该记录前边的间隙插入新记录，所以InnoDB就提出了一种称之为Next-Key Locks的锁，官方的类型名称为：LOCK_ORDINARY，我们也可以简称为next-key锁。Next-KeyLocks是在存储引擎innodb、事务级别在可重复读的情况下使用的数据库锁,innodb默认的锁就是Next-Key locks。比如，我们把id值为8的那条记录加一个next-key锁的示意图如下:
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214810766-963789363.jpg
next-key锁的本质就是一个记录锁和一个gap锁的合体，它既能保护该条记录，又能阻止别的事务将新记录插入被保护记录前边的间隙。
#session1
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from student1;
+----+---------+--------+
| id | name | class|
+----+---------+--------+
|1 | 张三1 | 一班 |
|3 | 李四 | 一班 |
|8 | 王五 | 二班 |
| 15 | 赵六 | 二班 |
| 20 | 钱七 | 三班 |
+----+---------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from student1 where id <= 8 and id > 3 for update;
+----+--------+--------+
| id | name | class|
+----+--------+--------+
|8 | 王五 | 二班 |
+----+--------+--------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
#session2
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from student1 where id = 8 for share;#被阻塞
^C^C -- query aborted
ERROR 1317 (70100): Query execution was interrupted
mysql> insert into student1 values(7,'wind','三班');#被阻塞
^C^C -- query aborted
ERROR 1317 (70100): Query execution was interrupted
mysql> rollback;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)④插入意向锁（Insert Intention Locks）
我们说一个事务在插入一条记录时需要判断一下插入位置是不是被别的事务加了gap锁(next-key锁也包罗gap锁），假如有的话，插入操作需要等候，直到拥有gap锁的那个事务提交。但是InnoDB规定事务在等候的时候也需要在内存中天生一个锁布局，表明有事务想在某个间隙中插入新记录，但是现在在等候。InnoDB就把这种类型的锁定名为Insert Intention Locks，官方的类型名称为：LOCK_INSERT_INTENTION，称为插入意向锁。插入意向锁是一种Gap锁，不是意向锁，在insert操作时产生。
插入意向锁是在插入一条记录行前，由INSERT操作产生的一种间隙锁。该锁用以表示插入意向，当多个事务在同一区间（gap）插入位置不同的多条数据时，事务之间不需要互相称候。假设存在两条值分别为4和7的记录，两个不同的事务分别试图插入值为5和6的两条记录，每个事务在获取插入行上独占的（排他）锁前，都会获取(4，7)之间的间隙锁，但是因为数据行之间并不冲突，所以两个事务之间并不会产生冲突（阻塞等候)。总结来说，插入意向锁的特性可以分成两部门:
(1）插入意向锁是一种特殊的间隙锁—―间隙锁可以锁定开区间内的部门记录。
(2）插入意向锁之间互不排斥，所以即使多个事务在同一区间插入多条记录，只要记录本身（主键、唯一索引）不冲突，那么事务之间就不会出现冲突等候。
注意，虽然插入意向锁中含有意向锁三个字，但是它并不属于意向锁而属于间隙锁，因为意向锁是表锁而插入意向锁是行锁。
比如，把id值为8的那条记录加一个插入意向锁的示意图如下：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214822900-1127680959.jpg
比如，现在T1为id值为8的记录加了一个gap锁，然后T2和T3分别想向student表中插入id值分别为4，5的两条记录，所以现在为id值为8的记录加的锁的示意图就如下所示:
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214832991-329532667.jpg
从图中可以看到，由于T1持有gap锁，所以T2和T3需要天生一个插入意向锁的锁布局并且处于等候状态。当T1提交后会把它获取到的锁都释放掉，这样T2和T3就能获取到对应的插入意向锁了（本质上就是把插入意向锁对应锁布局的is_waiting属性改为false)，T2和T3之间也并不会相互阻塞，它们可以同时获取到id值为s的插入意向锁，然后执行插入操作。事实上插入意向锁并不会阻止别的事务继承获取该记录上任何类型的锁。
3.页锁
页锁就是在页的粒度上进行锁定，锁定的数据资源比行锁要多，因为一个页中可以有多个行记录。当我们使用页锁的时候，会出现数据浪费的征象，但这样的浪费最多也就是一个页上的数据行。页锁的开销介于表锁和行锁之间，会出现死锁。锁定粒度介于表锁和行锁之间，并发度一样平常。
每个层级的锁数量是有限定的，因为锁会占用内存空间，锁空间的大小是有限的。当某个层级的锁数量超过了这个层级的阈值时，就会进行锁升级。锁升级就是用更大粒度的锁替换多个更小粒度的锁，比如InnoDB中行锁升级为表锁，这样做的好处是占用的锁空间低落了，但同时数据的并发度也降落了。
3.3 从对待锁的态度分别：乐观锁、悲观锁
从对待锁的态度来看锁的话，可以将锁分成乐观锁和悲观锁，从名字中也可以看出这两种锁是两种看待数据并发的思维方式。需要注意的是，乐观锁和悲观锁并不是锁，而是锁的设计头脑。
1.悲观锁（Pessimistic Locking）
悲观锁是一种头脑，顾名思义，就是很悲观，对数据被其他事务的修改持保守态度，会通过数据库自身的锁机制来实现，从而包管数据操作的排它性。
悲观锁总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程)。比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁，当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁头脑的实现。
秒杀案例1
商品秒杀过程中，库存数量的减少，避免出现超卖的情况。比如，商品表中有一个字段为quantity表示当前该商品的库存量。假设商品为华为mate40，id为1001，quantity=100个。假如不使用锁的情况下，操作方法如下所示
#第1步:查出商品库存
select quantity from items where id = 1001 ;
#第2步:如果库存大于0，则根据商品信息生产订单
insert into orders (item_id)values( 1001) ;
#第3步:修改商品的库存，num表示购买数量
update items set quantity = quantity-num where id = 1001;这样写的话，在并发量小的公司没有大的题目，但是假如在高并发环境下大概出现以下题目
线程A线程B1step1（查询还有100部）step1（查询还有100部）2step2（天生订单）3step2（天生订单）4step3（减库存1）5step3（减库存2）其中线程B此时已经下单并且减完库存，这个时候线程A依然去执行step3，就造成了超卖。
我们使用悲观锁可以解决这个题目，商品信息从查询出来到修改，中间有一个天生订单的过程，使用悲观锁的原理就是，当我们在查询items信息后就把当前的数据锁定，直到我们修改完毕后再解锁。那么整个过程中，因为数据被锁定了，就不会出现有圈外人来对其进行修改了。而这样做的前提是需要将要执行的SQL语句放在同一个事务中，否则达不到锁定数据行的目的。
修改如下：
#第1步:查出商品库存
select quantity from items where id = 1001 for update;
#第2步:如果库存大于0，则根据商品信息生产订单
insert into orders (item_id) values (1001);
#第3步:修改商品的库存，num表示购买数量
update items set quantity = quantity-num where id = 1001;select .... for update是MySQL中悲观锁。此时在items表中，id为1001的那条数据就被我们锁定了，其他的要执行select quantity from items where id = 1001 for update;语句的事务必须等本次事务提交之后才能执行。这样我们可以包管当前的数据不会被其它事务修改。
注意，当执行select quantity from items where id = 1001 for update;语句之后，假如在其他事务中执行select quantity from items where id = 1001;语句（因为该语句没有加锁，只是查询数据，所以不会阻塞），并不会受第一个事务的影响，仍然可以正常查询出数据.
注意: select .. for update语句执行过程中所有扫描的行都会被锁上，因此在MySQL中用悲观锁必须确定使用了索引，而不是全表扫描，否则将会把整个表锁住。
悲观锁不实用的场景较多，它存在一些不敷，因为悲观锁大多数情况下依赖数据库的锁机制来实现，以包管程序的并发访问性，同时这样对数据库性能开销影响也很大，特别是长事务而言，这样的开销往往无法承受，这时就需要乐观锁。
2.乐观锁（Optimistic Locking）
乐观锁认为对同一数据的并发操作不会总发生，属于小概率变乱，不用每次都对数据上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，也就是不采用数据库自身的锁机制，而是通过程序来实现。在程序上，我们可以采用版本号机制或者CAS机制实现。乐观锁实用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。在Java中java.util.concurrent.atomic包下的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式:CAS实现的。
1.乐观锁的版本号机制
在表中设计一个版本字段 version，第一次读的时候，会获取version字段的取值。然后对数据进行更新或删除操作时，会执行UPDATE ... SET version=version+1 WHERE version = version。此时假如已经有事务对这条数据进行了更改，修改就不会成功。
这种方式雷同我们认识的SVN、CVS版本管理体系，当我们修改了代码进行提交时，起首会检查当前版本号与服务器上的版本号是否一致，假如一致就可以直接提交，假如不一致就需要更新服务器上的最新代码然后再进行提交。
2.乐观锁的时间戳机制
时间戳和版本号机制一样，也是在更新提交的时候，将当前数据的时间戳和更新之前取得的时间戳进行比力，假如两者一致则更新成功，否则就是版本冲突。
你能看到乐观锁就是程序员自己控制数据并发操作的权限，基本是通过给数据行增加一个戳（版本号或者时间戳)，从而证明当前拿到的数据是否最新。
秒杀案例2
#第1步:查出商品库存
select quantity,version from items where id = 1001;
#第2步:如果库存大于0，则根据商品信息生产订单
insert into orders (item_id) values (1001);
#第3步:修改商品的库存，num表示购买数量
update items set quantity = quantity-num,version = version + 1 where id = 1001 and version = #{version};
-- version值，是第一步查出的注意，假如数据表是读写分离的表,当matser表中写入的数据没有及时同步到slave表中时，会造成更新一直失财的题目。此时需要强制读取master表中的数据〈即将select语句放到事务中即可，这时候查询的就是master主库了。)
假如我们对同一条数据进行频繁的修改的话，那么就会出现这么一种场景，每次修改都只有一个事务能更新成功，在业务感知上面就有大量的失败操作。我们把代码修改如下:
#第1步:查出商品库存
select quantity,version from items where id = 1001;
#第2步:如果库存大于0，则根据商品信息生产订单
insert into orders (item_id) values (1001);
#第3步:修改商品的库存，num表示购买数量
update items set quantity = quantity-num where id = 1001 and quantity-num > 0;
-- version值，是第一步查出的这样就会每次修改都能成功，而且不会出现超卖的征象。
3.两种锁的实用场景
从这两种锁的设计头脑中，我们总结一下乐观锁和悲观锁的实用场景：
1.乐观锁适合读操作多的场景，相对来说写的操作比力少。它的长处在于 程序实现，不存在死锁题目，不过实用场景也会相对乐观，因为它阻止不了除了程序以外的数据库操作。
2.悲观锁适合写操作多的场景，因为写的操作具有排它性。采用悲观锁的方式，可以在数据库层面阻止其他事务对该数据的操作权限，防止读 - 写和写 - 写的冲突。
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214851069-2104150318.jpg
3.4 按加锁的方式分别：表现锁，隐式锁
1.隐式锁
一个事务在执行INSERT操作时，假如即将插入的间隙已经被其他事务加了gap锁，那么本次INSERT操作会阻塞，并且当前事务会在该间隙上加一个插入意向锁，否则一样平常情况下INSERT操作是不加锁的。那假如一个事务起首插入了一条记录（此时并没有在内存生产与该记录关联的锁布局)，然后另一个事务:
[*]立即使用SELECT ... LOCK IN SHARE MODE语句读取这条记录，也就是要获取这条记录的S锁，或者使用SELECT ... FOR UPDATE语句读取这条记录，也就是要获取这条记录的X锁，怎么办？假如允许这种情况的发生，那么大概产生脏读题目。
[*]立即修改这条记录，也就是要获取这条记录的X锁，怎么办？假如允许这种情况的发生，那么大概产生脏写题目。
这时候我们前边提过的事务id又要起作用了。我们把聚簇索引和二级索引中的记录分开看一下:
[*]情景一：对于聚簇索引记录来说，有一个trx_id隐藏列，该隐藏列记录着最后改动该记录的事务id。那么假如在当前事务中新插入一条聚簇索引记录后，该记录的trx_id隐藏列代表的的就是当前事务的事务id，假如其他事务此时想对该记录添加S锁或者X锁时，起首会看一下该记录的trx_id隐藏列代表的事务是否是当前的活跃事务，假如是的话，那么就资助当前（trx_id代表的）事务创建一个X锁（也就是为当前事务创建一个锁布局，is_waiting属性是false )，然后自己进入等候状态（也就是为自己也创建一个锁布局，is_waiting属性是true)。
[*]情景二：对于二级索引记录来说，本身并没有trx_id隐藏列，但是在二级索引页面的Page Header部门有一个PAGE_MAX_TRX_ID属性，该属性代表对该页面做改动的最大的事务id，假如PAGE_MAX_TRX_ID属性值小于当前最小的活跃事务id，那么说明对该页面做修改的事务都已经提交了，否则就需要在页面中定位到对应的二级索引记录，然后回表找到它对应的聚簇索引记录，然后再重复情景一的做法。
即:一个事务对新插入的记录可以不显式的加锁（天生一个锁布局)，但是由于事务id的存在，相当于加了一个隐式锁。别的事务在对这条记录加S锁或者X锁时，由于隐式锁的存在，会先资助当前事务天生一个锁布局，然后自己再天生一个锁布局后进入等候状态。隐式锁是一种耽误加锁的机制，从而来减少加锁的数量。
隐式锁在现实内存对象中并不含有这个锁信息。只有当产生锁等候时,隐式锁转化为显式锁。
InnoDB的 insert操作，对插入的记录不加锁，但是此时假如另一个线程进行当前读，雷同以下的用例，session 2会锁等候session 1，那么这是如何实现的呢?
#session1
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from student1;
+----+---------+--------+
| id | name | class|
+----+---------+--------+
|1 | 张三1 | 一班 |
|3 | 李四 | 一班 |
|8 | 王五 | 二班 |
| 15 | 赵六 | 二班 |
| 20 | 钱七 | 三班 |
+----+---------+--------+
5 rows in set (0.01 sec)
mysql> insert into student1 values(2,'tom','一班');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
#session2
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from student1 for share;#被阻塞
^C^C -- query aborted
ERROR 1317 (70100): Query execution was interrupted
#session3
mysql> SELECT * FROM performance_schema.data_lock_waits\G;#隐式锁现身
*************************** 1. row ***************************
ENGINE: INNODB
REQUESTING_ENGINE_LOCK_ID: 140190716117232:55:4:9:140190618301032
REQUESTING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 421665692827888
REQUESTING_THREAD_ID: 48
REQUESTING_EVENT_ID: 45
REQUESTING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140190618301032
BLOCKING_ENGINE_LOCK_ID: 140190716116376:55:4:9:140190618294872
BLOCKING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 26655
BLOCKING_THREAD_ID: 48
BLOCKING_EVENT_ID: 45
BLOCKING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140190618294872
1 row in set (0.00 sec)
ERROR:
No query specified隐式锁的逻辑过程如下:
A. InnoDB的每条记录中都一个隐含的trx_id字段，这个字段存在于聚簇索引的B+Tree中。
B.在操作一条记录前，起首根据记录中的trx_id检查该事务是否是活动的事务(未提交或回滚)。假如是活动的事务，起首将隐式锁转换为显式锁(就是为该事务添加一个锁)。
c.检查是否有锁冲突，假如有冲突，创建锁，并设置为waiting状态。假如没有冲突不加锁，跳到E。
D.等候加锁成功，被唤醒，或者超时。
E.写数据，并将自己的trx_id写入trx_id字段。
2.表现锁
通过特定的语句进行加锁，我们一样平常称之为表现加锁，例如：
表现加共享锁：
select .... lock in share mode;表现加排它锁：
select .... for update;3.5 其它锁之：全局锁
全局锁就是对全部的数据库实例加锁。当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以实用这个下令，之后其他线程的一下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包罗建表，修改表布局等）和更新事务的提交语句。全局锁的典型使用场景是：做全库逻辑备份。
全局锁的下令：
#注意该指令锁的粒度是当前MySQL服务中的所有数据库实例，粒度超大，谨慎使用！！
FLUSH TABLES WITH read LOCK;
#解除指令
unlock tables;3.6 其他锁之：死锁
1.概念
两个事务都持有对方需要的锁，并且在等候对方释放，并且两边都不会释放自己持有的锁。
举例1：
事务1事务21begin;
update account set money=100 where id =1;begin;2update account set money=100 where id =2;3update account set money=200 where id =1;4update account set money=200 where id =1;举例2：
用户A给用户B转账100，在此同时，用户B也给用户A转载100。这个过程，大概导致死锁。
#事务1
update account set balance = balance - 100 where name = 'A';#操作1
update account set balance = balance + 100 where name = 'B';#操作3
#事务2
update account set balance = balance - 100 where name = 'B';#操作2
update account set balance = balance + 100 where name = 'A';#操作4https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214918255-564204134.jpg
2.产生死锁的须要条件
1.两个或者两个以上事务。
2.每个事务都已经持有锁并且申请新的锁。
3.锁资源同时只能被同一个事务持有且不兼容。
4.事务之间因为持有锁和申请锁导致彼此循环等候。
死锁的关键在于：两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。
3.如何处置惩罚死锁
方式1：等候，直到超时( innodb_lock_wait_timeout=50s) 。
即当两个事务互相称候时，当一个事务等候时间超过设置的阈值时，就将其回滚，别的事务继承进行。这种方法简单有效，在innodb中，参数innodb_lock_wait_timeout用来设置超时时间。
缺点:对于在线服务来说，这个等候时间往往是无法接受的。
那将此值修改短一些，比如1s，0.1s是否合适？不合适，轻易误伤到平凡的锁等候。
方式2：使用死锁检测进行死锁处置惩罚
方式1检测死锁太过被动，innodb还提供了wait-for graph算法来自动进行死锁检测，每当加锁请求无法立即满足需要并进入等候时，wait-for graph算法都会被触发。
这是一种较为自动的死锁检测机制，要求数据库生存锁的信息链表和事务等候链表两部门信息。
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214927917-134463203.jpg
基于这两个信息，可以绘制wait-for graph （等候图)
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702214938133-519011655.jpg
死锁检测的原理是构建一个以事务为极点、锁为边的有向图，判断有向图是否存在环，存在即有死锁。
一旦检测到回路、有死锁，这时候InnoDB存储引擎会选择回滚undo量最小的事务，让其他事务继承执行(innodb_deadlock_detect=on表示开启这个逻辑)。
缺点:每个新的被阻塞的线程，都要判断是不是由于自己的加入导致了死锁，这个操作时间复杂度是o(n)。假如100个并发线程同时更新同一行，意味着要检测100*100= 1万次，1万个线程就会有1千万次检测。
如何解决？
[*]方式1：关闭死锁检测，但意味着大概会出现大量的超时，会导致业务有损。
[*]方式2：控制并发访问的数量。比如在中间件中实现对于雷同行的更新，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。
进一步的思绪：
可以思量通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。比如，连锁超市账户总额的记录，可以思量放到多条记录上。账户总额即是这多个记录的值的总和。
4.如何避免死锁
[*]合理设计索引，使业务SQL尽大概通过索引定位更少的行，减少锁竞争。
[*]调整业务逻辑SQL执行顺序，避免 update/delete 长时间持有锁的SQL在事务前面。
[*]避免大事务，尽量将大事务拆成多个小事务来处置惩罚，小事务缩短锁定资源的时间，发生锁冲突的几率也更小。
[*]在并发比力高的体系中，不要显式加锁,特别是是在事务里显式加锁。如 select ... for update 语句，假如是在事务里运行了start transaction或设置了autocommit即是0，那么就会锁定所查找到的记录。
[*]低落隔离级别。假如业务允许，将隔离级别调低也是较好的选择，比如将隔离级别从RR调整为RC可以避免掉很多因为gap锁造成的死锁。
4.锁的内存布局
对一条记录加锁的本质就是在内存中创建一个锁布局与之关联，那么是不是一个事务对多条记录加锁，就要创建多个锁布局呢？比如：
#事务T1
SELECT * FROM user FOR SHARE;# MySQL8.0之后的写法，之前LOCK IN SHARE MODE;理论上创建多个锁布局没题目，但是假如一个事务要获取10000条记录的锁，天生10000个锁布局也太瓦解了!所以决定在对不同记录加锁时，假如符合下边这些条件的记录会放到一个锁布局中。
[*]在同一个事务中进行加锁操作
[*]被加锁的记录在同一个页面中
[*]加锁的类型是一样的
[*]等候状态是一样的
InnoDB存储引擎中的锁布局如下:
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702215002171-159319310.jpg
布局剖析：
1.锁所在的事务信息：
岂论是表锁还是行锁，都是在事务执行过程中天生的，哪个事务天生了这个锁布局，这里就记录这个事务的信息。此锁所在的事务信息在内存布局中只是一个指针，通过指针可以找到内存中关于该事务的更多信息，比方说事务id等。
2.索引信息：
对于行锁来说，需要记录一下加锁的记录是属于哪个索引的。这里也是一个指针。
3.表锁／行锁信息：
表锁布局和行锁布局在这个位置的内容是不同的：
[*]表锁：
记载着是对哪个表加的锁，还有其他的一些信息。
[*]行锁：
记载了三个重要的信息：
[*]Space ID：记录所在表空间。
[*]Page Number：记录所在页号。
[*]n_bits：对于行锁来说，一条记录就对应着一个比特位，一个页面中包罗很多记录，用不同的比特位来区分到底是哪一条记录加了锁。为此在行锁布局的末了放置了一堆比特位，这个n_bits属性代表使用了多少比特位。
n_bits的值一样平常都比页面中记录条数多一些。重要是为了之后在页面中插入了新记录后也不至于重新分配锁布局
4.type_mode
这是一个32位的数，被分成了lock_mode、lock_type和rec_lock_type三个部门，如图所示：
https://img2024.cnblogs.com/blog/2883613/202407/2883613-20240702215016287-1827818447.jpg
[*]锁的模式（lock_mode），占用低4位，可选的值如下：
[*]LOCK_IS（十进制的0）：表示共享意向锁，也就是IS锁。
[*]LOCK_IX（十进制的1）：表示独占意向锁，也就是IX锁。
[*]LOCK_S（十进制的2）：表示共享锁，也就是S锁。
[*]LOCK_X（十进制的3）：表示独占锁，也就是X锁。
[*]LOCK_AUTO_INC（十进制的4）：表示AUTO-INC锁。
在InnoDB存储引擎中，LOCK_IS，LOCK_IX，LOCK_AUTO_INC都算是表级锁的模式，LOCK_S和LOCK_X既可以算是表级锁的模式，也可以是行级锁的模式。
[*]锁的类型（lock_type），占用第5～8位，不过现阶段只有第5位和第6位被使用：
[*]LOCK_TABLE十进制的16），也就是当第5个比特位置为1时，表示表级锁。
[*]LOCK_REC （十进制的32），也就是当第6个比特位置为1时，表示行级锁。
[*]行锁的具体类型（rec_lock_type），使用其余的位来表示。只有在lock_type的值为LOCK_REC时，也就是只有在该锁为行级锁时，才会被细分为更多的类型：
[*]LOCK_ORDINARY（十进制的0）：表示next-key锁。
[*]LOCK_GAP（十进制的512）：也就是当第10个比特位置为1时，表示gap锁。
[*]LOCK_REC_NOT_GAP（十进制的1024）：也就是当第11个比特位置为1时，表示正经记录锁。
[*]LOCK_INSERT_INTENTION（十进制的2048）：也就是当第12个比特位置为1时，表示插入意向锁。其他的类型：还有一些不常用的类型我们就不多说了。
[*]is_waiting属性呢？基于内存空间的节省，所以把is_waiting属性放到了type_mode这个32位的数字中：
[*]LOCK_WAIT（十进制的256） ：当第9个比特位置为1时，表示is_waiting为true，也就是当前事务尚未获取到锁，处在等候状态；当这个比特位为0时，表示is_waiting为false，也就是当前事务获取锁成功。
5.其他信息：
为了更好的管理体系运行过程中天生的各种锁布局而设计了各种哈希表和链表。
6.一堆比特位：
假如是行锁布局的话，在该布局末了还放置了一堆比特位，比特位的数量是由上边提到的n_bits属性表示的。InnoDB数据页中的每条记录在记录头信息中都包罗一个heap_no属性，伪记录Infimum的heap_no值为0，Supremum的heap_no值为1，之后每插入一条记录，heap_no值就增1。锁布局最后的一堆比特位就对应着一个页面中的记录，一个比特位映射一个heap_no，即一个比特位映射到页内的一条记录。
5.锁监控
关于MySQL锁的监控，我们一样平常可以通过检查 InnoDB_row_lock 等状态变量来分析体系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 (0.01 sec)对各个状态量的说明如下：
[*]Innodb_row_lock_current_waits：当前正在等候锁定的数量；
[*]Innodb_row_lock_time：从体系启动到现在锁定总时间长度；（等候总时长）
[*]Innodb_row_lock_time_avg：每次等候所花平均时间；（等候平均时长）
[*]Innodb_row_lock_time_max：从体系启动到现在等候最常的一次所花的时间；
[*]Innodb_row_lock_waits：体系启动后到现在总共等候的次数；（等候总次数）
对于这5个状态变量，比力重要的3个见上面（橙色）。
其他监控方法：
MySQL把事务和锁的信息记录在了information_schema库中，涉及到的三张表分别是INNODB_TRX、INNODB_LOCKS和 INNODB_LOCK_WAITS。
MySQL5.7及之前，可以通过information_schema.INNODB_LOCKS查看事务的锁情况，但只能看到阻塞事务的锁；假如事务并未被阻塞，则在该表中看不到该事务的锁情况。
MySQL8.0删除了information_schema.INNODB_LOCKS，添加了performance_schema.data_locks，可以通过performance_schema.data_locks查看事务的锁情况，和MySQL5.7及之前不同，performance_schema.data_locks不光可以看到阻塞该事务的锁，还可以看到该事务所持有的锁。同时，information_schema.INNODB_LOCK_WAITS也被 performance_schema.data_lock_waits所代替。
我们模拟一个锁等候的场景，以下是从这三张表收集的信息
锁等候场景，我们依然使用记录锁中的案例，当事务2进行等候时，查询情况如下：
（1）查询正在被锁阻塞的sql语句。
SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX\G;（2）查询锁等候情况
mysql> SELECT * FROM performance_schema.data_lock_waits\G;
*************************** 1. row ***************************
ENGINE: INNODB
REQUESTING_ENGINE_LOCK_ID: 140443984842992:55:4:7:140443887153424
REQUESTING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 27179 #被阻塞事务id
REQUESTING_THREAD_ID: 48
REQUESTING_EVENT_ID: 100
REQUESTING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140443887153424
BLOCKING_ENGINE_LOCK_ID: 140443984842136:55:4:7:140443887147264
BLOCKING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 27178 #正在执行事务id 阻塞了27179
BLOCKING_THREAD_ID: 47
BLOCKING_EVENT_ID: 34
BLOCKING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140443887147264
1 row in set (0.00 sec)（3）查询锁的情况
mysql> SELECT * FROM performance_schema.data_locks\G;
*************************** 1. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 140443984842992:1114:140443887156528
ENGINE_TRANSACTION_ID: 27179
THREAD_ID: 48
EVENT_ID: 100
OBJECT_SCHEMA: atguigudb3
OBJECT_NAME: student1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140443887156528
LOCK_TYPE: TABLE
LOCK_MODE: IX
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: NULL
*************************** 2. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 140443984842136:1114:140443887150368
ENGINE_TRANSACTION_ID: 27178
THREAD_ID: 47
EVENT_ID: 34
OBJECT_SCHEMA: atguigudb3
OBJECT_NAME: student1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140443887150368
LOCK_TYPE: TABLE
LOCK_MODE: IX
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: NULL
*************************** 3. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 140443984842136:55:4:1:140443887147264
ENGINE_TRANSACTION_ID: 27178
THREAD_ID: 47
EVENT_ID: 34
OBJECT_SCHEMA: atguigudb3
OBJECT_NAME: student1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: PRIMARY
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140443887147264
LOCK_TYPE: RECORD
LOCK_MODE: X
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: supremum pseudo-record
*************************** 4. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 140443984842136:55:4:3:140443887147264
ENGINE_TRANSACTION_ID: 27178
THREAD_ID: 47
EVENT_ID: 34
OBJECT_SCHEMA: atguigudb3
OBJECT_NAME: student1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: PRIMARY
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140443887147264
LOCK_TYPE: RECORD
LOCK_MODE: X
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: 3
ERROR:
No query specified从锁的情况可以看出来，两个事务分别获取了IX锁，我们从意向锁章节可以知道，IX锁互相时兼容的。所以这里不会等候，但是事务1同样持有X锁，此时势务2也要去同一行记录获取X锁，他们之间不兼容，导致等候的情况发生。
6.附录（略）
只是为了记录自己的学习历程，且本人水平有限，不对之处，请指正。
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