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行锁变表锁，是福还是坑？如果你不清楚MySQL加锁的原理，你会被它整的很惨！不知坑在何方？没事，我来给你们标记几个坑。遇到了可别乱踩。通过本章内容，带你学习MySQL的行锁，表锁，两种锁的优缺点，行锁变表锁的原因，以及开发中需要注意的事项。还在等啥？经验等你来拿！

MySQL的存储引擎是从MyISAM到InnoDB，锁从表锁到行锁。后者的出现从某种程度上是弥补前者的不足。比如：MyISAM不支持事务，InnoDB支持事务。表锁虽然开销小，锁表快，但高并发下性能低。行锁虽然开销大，锁表慢，但高并发下相比之下性能更高。事务和行锁都是在确保数据准确的基础上提高并发的处理能力。本章重点介绍InnoDB的行锁。

案例分析

目前，MySQL常用的存储引擎是InnoDB，相对于MyISAM而言。InnoDB更适合高并发场景，同时也支持事务处理。我们通过下面这个案例(坑)，来了解行锁和表锁。

业务：因为订单重复导入，需要用脚本将订单状态为"待客服确认"且平台是"xxx"的数据批量修改为"已关闭"。

说明：避免直接修改订单表造成数据异常。这里用innodb_lock 表演示InnoDB的行锁。表中有三个字段：id，k(key值)，v(value值)。表在github上：https://github.com/ITDragonBlog/daydayup/tree/master/MySQL/

步骤：

第一步：连接数据库，这里为了方便区分命名为Transaction-A，设置autocommit为零，表示需手动提交事务。

第二步：Transaction-A，执行update修改id为1的命令。

第三步：新增一个连接，命名为Transaction-B，能正常修改id为2的数据。再执行修改id为1的数据命令时，却发现该命令一直处理阻塞等待中。

第四步：Transaction-A，执行commit命令。Transaction-B，修改id为1的命令自动执行，等待37.51秒。

总结：多个事务操作同一行数据时，后来的事务处于阻塞等待状态。这样可以避免了脏读等数据一致性的问题。后来的事务可以操作其他行数据，解决了表锁高并发性能低的问题。

有了上面的模拟操作，结果和理论又惊奇的一致，似乎可以放心大胆的实战。。。。。。但现实真的很残酷。

现实：当执行批量修改数据脚本的时候，行锁升级为表锁。其他对订单的操作都处于等待中，，，

原因：InnoDB只有在通过索引条件检索数据时使用行级锁，否则使用表锁！而模拟操作正是通过id去作为检索条件，而id又是MySQL自动创建的唯一索引，所以才忽略了行锁变表锁的情况。

步骤：

第一步：还原问题，Transaction-A，通过k=1更新v。Transaction-B，通过k=2更新v，命令处于阻塞等待状态。

第二步：处理问题，给需要作为查询条件的字段添加索引。用完后可以删掉。

总结：InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁。并且该索引不能失效，否则都会从行锁升级为表锁。

从上面的案例看出，行锁变表锁似乎是一个坑，可MySQL没有这么无聊给你挖坑。这是因为MySQL有自己的执行计划。

当你需要更新一张较大表的大部分甚至全表的数据时。而你又傻乎乎地用索引作为检索条件。一不小心开启了行锁(没毛病啊！保证数据的一致性！)。可MySQL却认为大量对一张表使用行锁，会导致事务执行效率低，从而可能造成其他事务长时间锁等待和更多的锁冲突问题，性能严重下降。所以MySQL会将行锁升级为表锁，即实际上并没有使用索引。

我们仔细想想也能理解，既然整张表的大部分数据都要更新数据，一行一行地加锁效率则更低。其实我们可以通过explain命令查看MySQL的执行计划，你会发现key为null。表明MySQL实际上并没有使用索引，行锁升级为表锁也和上面的结论一致。

本章重点介绍InnoDB的行锁及其相关的事务知识。

行锁

行锁的劣势：开销大；加锁慢；会出现死锁

行锁的优势：锁的粒度小，发生锁冲突的概率低；处理并发的能力强

加锁的方式：自动加锁。对于UPDATE、DELETE和INSERT语句，InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁；对于普通SELECT语句，InnoDB不会加任何锁；当然我们也可以显示的加锁：

共享锁：select * from tableName where ... + lock in share more

排他锁：select * from tableName where ... + for update

InnoDB和MyISAM的最大不同点有两个：一，InnoDB支持事务(transaction)；二，默认采用行级锁。加锁可以保证事务的一致性，可谓是有人(锁)的地方，就有江湖(事务)；我们先简单了解一下事务知识。

MySQL 事务属性

事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有ACID属性。

原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作单元。在当时原子是不可分割的最小元素，其对数据的修改，要么全部成功，要么全部都不成功。

一致性（Consistent）：事务开始到结束的时间段内，数据都必须保持一致状态。

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。

持久性（Durable）：事务完成后，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。

事务常见问题

更新丢失（Lost Update）

原因：当多个事务选择同一行操作，并且都是基于最初选定的值，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生更新覆盖的问题。类比github提交冲突。

脏读（Dirty Reads）

原因：事务A读取了事务B已经修改但尚未提交的数据。若事务B回滚数据，事务A的数据存在不一致性的问题。

不可重复读（Non-Repeatable Reads）

原因：事务A第一次读取最初数据，第二次读取事务B已经提交的修改或删除数据。导致两次读取数据不一致。不符合事务的隔离性。

幻读（Phantom Reads）

原因：事务A根据相同条件第二次查询到事务B提交的新增数据，两次数据结果集不一致。不符合事务的隔离性。

幻读和脏读有点类似

脏读是事务B里面修改了数据，

幻读是事务B里面新增了数据。

事务的隔离级别

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。这是因为事务隔离实质上是将事务在一定程度上"串行"进行，这显然与"并发"是矛盾的。根据自己的业务逻辑，权衡能接受的最大副作用。从而平衡了"隔离" 和 "并发"的问题。MySQL默认隔离级别是可重复读。

脏读，不可重复读，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。

查看当前数据库的事务隔离级别：show variables like 'tx_isolation';

间隙锁

当我们用范围条件检索数据，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)。

危害(坑)：若执行的条件是范围过大，则InnoDB会将整个范围内所有的索引键值全部锁定，很容易对性能造成影响。

排他锁

排他锁，也称写锁，独占锁，当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁。

共享锁

共享锁，也称读锁，多用于判断数据是否存在，多个读操作可以同时进行而不会互相影响。当如果事务对读锁进行修改操作，很可能会造成死锁。如下图所示。

分析行锁定

通过检查InnoDB_row_lock 状态变量分析系统上的行锁的争夺情况 show status like 'innodb_row_lock%'

innodb_row_lock_current_waits: 当前正在等待锁定的数量

innodb_row_lock_time: 从系统启动到现在锁定总时间长度；非常重要的参数，

innodb_row_lock_time_avg: 每次等待所花平均时间；非常重要的参数，

innodb_row_lock_time_max: 从系统启动到现在等待最常的一次所花的时间；

innodb_row_lock_waits: 系统启动后到现在总共等待的次数；非常重要的参数。直接决定优化的方向和策略。

行锁优化

1 尽可能让所有数据检索都通过索引来完成，避免无索引行或索引失效导致行锁升级为表锁。

2 尽可能避免间隙锁带来的性能下降，减少或使用合理的检索范围。

3 尽可能减少事务的粒度，比如控制事务大小，而从减少锁定资源量和时间长度，从而减少锁的竞争等，提供性能。

4 尽可能低级别事务隔离，隔离级别越高，并发的处理能力越低。

表锁

表锁的优势：开销小；加锁快；无死锁

表锁的劣势：锁粒度大，发生锁冲突的概率高，并发处理能力低

加锁的方式：自动加锁。查询操作（SELECT），会自动给涉及的所有表加读锁，更新操作（UPDATE、DELETE、INSERT），会自动给涉及的表加写锁。也可以显示加锁：

共享读锁：lock table tableName read;

独占写锁：lock table tableName write;

批量解锁：unlock tables;

共享读锁

对MyISAM表的读操作（加读锁），不会阻塞其他进程对同一表的读操作，但会阻塞对同一表的写操作。只有当读锁释放后，才能执行其他进程的写操作。在锁释放前不能取其他表。

独占写锁

对MyISAM表的写操作（加写锁），会阻塞其他进程对同一表的读和写操作，只有当写锁释放后，才会执行其他进程的读写操作。在锁释放前不能写其他表。

总结：表锁，读锁会阻塞写，不会阻塞读。而写锁则会把读写都阻塞。

查看加锁情况

show open tables; 1表示加锁，0表示未加锁。

分析表锁定

可以通过检查table_locks_waited 和 table_locks_immediate 状态变量分析系统上的表锁定：show status like 'table_locks%'

table_locks_immediate: 表示立即释放表锁数。

table_locks_waited: 表示需要等待的表锁数。此值越高则说明存在着越严重的表级锁争用情况。

此外，MyISAM的读写锁调度是写优先，这也是MyISAM不适合做写为主表的存储引擎。因为写锁后，其他线程不能做任何操作，大量的更新会使查询很难得到锁，从而造成永久阻塞。

什么场景下用表锁

InnoDB默认采用行锁，在未使用索引字段查询时升级为表锁。MySQL这样设计并不是给你挖坑。它有自己的设计目的。

即便你在条件中使用了索引字段，MySQL会根据自身的执行计划，考虑是否使用索引(所以explain命令中会有possible_key 和 key)。如果MySQL认为全表扫描效率更高，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。

第一种情况：全表更新。事务需要更新大部分或全部数据，且表又比较大。若使用行锁，会导致事务执行效率低，从而可能造成其他事务长时间锁等待和更多的锁冲突。

第二种情况：多表级联。事务涉及多个表，比较复杂的关联查询，很可能引起死锁，造成大量事务回滚。这种情况若能一次性锁定事务涉及的表，从而可以避免死锁、减少数据库因事务回滚带来的开销。

页锁

开销和加锁时间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，并发处理能力一般。只需了解一下。

总结

1 InnoDB 支持表锁和行锁，使用索引作为检索条件修改数据时采用行锁，否则采用表锁。

2 InnoDB 自动给修改操作加锁，给查询操作不自动加锁

3 行锁可能因为未使用索引而升级为表锁，所以除了检查索引是否创建的同时，也需要通过explain执行计划查询索引是否被实际使用。

4 行锁相对于表锁来说，优势在于高并发场景下表现更突出，毕竟锁的粒度小。

5 当表的大部分数据需要被修改，或者是多表复杂关联查询时，建议使用表锁优于行锁。

6 为了保证数据的一致完整性，任何一个数据库都存在锁定机制。锁定机制的优劣直接影响到一个数据库的并发处理能力和性能。

到这里，Mysql的表锁和行锁机制就介绍完了，若你不清楚InnoDB的行锁会升级为表锁，那以后会吃大亏的。

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