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背景
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数据库的锁是在多线程高并发的情况下用来保证数据稳定性和一致性的一种机制。MySQL 根据底层存储引擎的不同，锁的支持粒度和实现机制也不同。MyISAM 只支持表锁，InnoDB 支持行锁和表锁。目前 MySQL 默认的存储引擎是 InnoDB，这里主要介绍 InnoDB 的锁。
使用 InnoDB 的两大优点：一是支持事务；二是支持行锁。
在高并发的情况下事务的并发处理会带来几个问题
由于高并发事务带来这几个问题，所以就产生了事务的隔离级别
举个例子
按照上面 1，2，3，4 的顺序执行会发现第 4 步被阻塞了，必须执行完第 5 步后才能插入成功。这里我们会很奇怪明明锁住的是uid=6 的这一行，为什么不能插入 5 呢？原因就是这里采用了 next-key 的算法，锁住的是（3,10）整个区间。感兴趣的可以试一下。
今天给大家分享了一下 MySQL 的 InnoDB 的事务以及锁的一些知识，通过自己的实际上手实践对这块更加熟悉了，希望大家在看的时候也可以动手试试，这样更能体会，理解的更深刻。
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制，在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）争用外，数据也是一种供许多用户共享的资源，如何保证数据并发访问的一致性，有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素，从这个角度来说，锁对数据库而言是尤其重要，也更加复杂。MySQL中的锁，按照锁的粒度分为:1、全局锁，就锁定数据库中的所有表。2、表级锁，每次操作锁住整张表。3、行级锁，每次操作锁住对应的行数据。
全局锁就是对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML的写语句，DDL语句，已经更新操作的事务提交语句都将阻塞。其典型的使用场景就是做全库的逻辑备份，对所有的表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整性。但是对数据库加全局锁是有弊端的，如在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务会受影响，第二如果是在从库上备份，那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志，会导致主从延迟。
解决办法是在innodb引擎中，备份时加上--single-transaction参数来完成不加锁的一致性数据备份。
添加全局锁: flush tables with read lock; 解锁 unlock tables。
表级锁,每次操作会锁住整张表.锁定粒度大,发送锁冲突的概率最高,并发读最低,应用在myisam、innodb、BOB等存储引擎中。表级锁分为: 表锁、元数据锁(meta data lock, MDL)和意向锁。
表锁又分为: 表共享读锁 read lock、表独占写锁write lock
语法: 1、加锁 lock tables 表名 ... read/write
2、释放锁 unlock tables 或者关闭客户端连接
注意: 读锁不会阻塞其它客户端的读，但是会阻塞其它客户端的写，写锁既会阻塞其它客户端的读，又会阻塞其它客户端的写。大家可以拿一张表来测试看看。
元数据锁,在加锁过程中是系统自动控制的，无需显示使用，在访问一张表的时候会自动加上，MDL锁主要作用是维护表元数据的数据一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作。为了避免DML和DDL冲突，保证读写的正确性。
在MySQL5.5中引入了MDL，当对一张表进行增删改查的时候，加MDL读锁(共享)；当对表结构进行变更操作时，加MDL写锁(排他).
查看元数据锁:
select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema_metadata_locks;
意向锁，为了避免DML在执行时，加的行锁与表锁的冲突，在innodb中引入了意向锁，使得表锁不用检查每行数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查。意向锁分为,意向共享锁is由语句select ... lock in share mode添加。意向排他锁ix,由insert，update，delete，select。。。for update 添加。
select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_lock;
行级锁，每次操作锁住对应的行数据，锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最高，并发读最高，应用在innodb存储引擎中。
innodb的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁，对于行级锁，主要分为以下三类:
1、行锁或者叫record lock记录锁，锁定单个行记录的锁，防止其他事物对次行进行update和delete操作，在RC,RR隔离级别下都支持。
2、间隙锁Gap lock,锁定索引记录间隙(不含该记录)，确保索引记录间隙不变，防止其他事物在这个间隙进行insert操作，产生幻读，在RR隔离级别下都支持。
3、临键锁Next-key-lock,行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap,在RR隔离级别下支持。
innodb实现了以下两种类型的行锁
1、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。
2、排他锁 X: 允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。
insert 语句 排他锁 自动添加的
update语句 排他锁 自动添加
delete 语句 排他锁 自动添加
select 正常查询语句 不加锁 。。。
select 。。。lock in share mode 共享锁 需要手动在select 之后加lock in share mode
select 。。。for update 排他锁 需要手动在select之后添加for update
默认情况下，innodb在repeatable read事务隔离级别运行，innodb使用next-key锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。
间隙锁唯一目的是防止其它事务插入间隙，间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用的间隙锁。
mysql 为并发事务同时对一条记录进行读写时，提出了两种解决方案：
1）使用 mvcc 的方法，实现多事务的并发读写，但是这种读只是“快照读”，一般读的是历史版本数据，还有一种是“当前读”，一般加锁实现“当前读”，或者 insert、update、delete 也是当前读。
2）使用加锁的方法，锁分为共享锁（读锁），排他锁（写锁）
快照读：就是select
当前读：特殊的读操作，插入/更新/删除操作，属于当前读，处理的都是当前的数据，需要加锁。
mysql 在 RR 级别怎么处理幻读的呢？一般来说，RR 级别通过 mvcc 机制，保证读到低于后面事务的数据。但是 select for update 不会触发 mvcc，它是当前读。如果后面事务插入数据并提交，那么在 RR 级别就会读到插入的数据。所以，mysql 使用 行锁 + gap 锁（简称 next-key 锁）来防止当前读的时候插入。
Gap Lock在InnoDB的唯一作用就是防止其他事务的插入操作，以此防止幻读的发生。
Innodb自动使用间隙锁的条件：
以前参加过一个库存系统，由于其业务复杂性，搞了很多个应用来支撑。这样的话一份库存数据就有可能同时有多个应用来修改库存数据。
比如说，有定时任务域xx.cron，和SystemA域和SystemB域这几个JAVA应用，可能同时修改同一份库存数据。如果不做协调的话，就会有脏数据出现。
对于跨JAVA进程的线程协调，可以借助外部环境，例如DB或者Redis。下文介绍一下如何使用DB来实现分布式锁。
本文设计的分布式锁的交互方式如下：
在使用synchronized关键字的时候，必须指定一个锁对象。
进程内的线程可以基于obj来实现同步。obj在这里可以理解为一个锁对象。如果线程要进入synchronized代码块里，必须先持有obj对象上的锁。这种锁是JAVA里面的内置锁，创建的过程是线程安全的。那么借助DB，如何保证创建锁的过程是线程安全的呢？
可以利用DB中的UNIQUE KEY特性，一旦出现了重复的key，由于UNIQUE KEY的唯一性，会抛出异常的。在JAVA里面，是 SQLIntegrityConstraintViolationException 异常。
transaction_id是事务Id，比如说，可以用
来组装一个transaction_id，表示某仓库某销售模式下的某个条码资源。不同条码，当然就有不同的transaction_id。如果有两个应用，拿着相同的transaction_id来创建锁资源的时候，只能有一个应用创建成功。
在写操作频繁的业务系统中，通常会进行分库，以降低单数据库写入的压力，并提高写操作的吞吐量。如果使用了分库，那么业务数据自然也都分配到各个数据库上了。
在这种水平切分的多数据库上使用DB分布式锁，可以自定义一个DataSouce列表。并暴露一个 getConnection(String transactionId) 方法，按照transactionId找到对应的Connection。
实现代码如下：
首先编写一个initDataSourceList方法，并利用Spring的PostConstruct注解初始化一个DataSource 列表。相关的DB配置从db.properties读取。
DataSource使用阿里的DruidDataSource。
接着最重要的一个实现getConnection(String transactionId)方法。实现原理很简单，获取transactionId的hashcode，并对DataSource的长度取模即可。
连接池列表设计好后，就可以实现往distributed_lock表插入数据了。
接下来利用DB的 select for update 特性来锁住线程。当多个线程根据相同的transactionId并发同时操作 select for update 的时候，只有一个线程能成功，其他线程都block住，直到 select for update 成功的线程使用commit操作后，block住的所有线程的其中一个线程才能开始干活。
我们在上面的DistributedLock类中创建一个lock方法。
当线程执行完任务后，必须手动的执行解锁操作，之前被锁住的线程才能继续干活。在我们上面的实现中，其实就是获取到当时 select for update 成功的线程对应的Connection，并实行commit操作即可。
那么如何获取到呢？我们可以利用ThreadLocal。首先在DistributedLock类中定义
每次调用lock方法的时候，把Connection放置到ThreadLocal里面。我们修改lock方法。
这样子，当获取到Connection后，将其设置到ThreadLocal中，如果lock方法出现异常，则将其从ThreadLocal中移除掉。
有了这几步后，我们可以来实现解锁操作了。我们在DistributedLock添加一个unlock方法。
毕竟是利用DB来实现分布式锁，对DB还是造成一定的压力。当时考虑使用DB做分布式的一个重要原因是，我们的应用是后端应用，平时流量不大的，反而关键的是要保证库存数据的正确性。对于像前端库存系统，比如添加购物车占用库存等操作，最好别使用DB来实现分布式锁了。
如果想锁住多份数据该怎么实现？比如说，某个库存操作，既要修改物理库存，又要修改虚拟库存，想锁住物理库存的同时，又锁住虚拟库存。其实也不是很难，参考lock方法，写一个multiLock方法，提供多个transactionId的入参，for循环处理就可以了。这个后续有时间再补上。
mysql的最大连接数默认是100, 这个数值对于并发连接很多的数据库应用是远远不够的，当连接请求大于默认连接数后，就会出现无法连接数据库的错误，因此我们需要把它适当调大一些。
调节方法为：
1.linux服务器中：改my.cnf中的值就行了
2.Windows服务器中（我用的）:
在文件“my.ini”中找到段 [mysqld],在其中添加一行
max_connections=200 ### 200可以更改为想设置成的值.
然后重启"mysql"服务。
/mysqladmin所在路径/mysqladmin -uroot -p variables
输入root数据库账号的密码后可看到
| max_connections | 1000 |
锁是需要事务结束后才释放的。
一个是 MVCC，一个是两阶段锁协议。
为什么要并发控制呢？是因为多个用户同时操作 MySQL 的时候，为了提高并发性能并且要求如同多个用户的请求过来之后如同串行执行的一样（为了解决脏读、不可重复读、幻读）
官方定义：
两阶段锁协议是指所有事务必须分两个阶段对数据加锁和解锁，在对任何数据进行读、写操作之前，事务首先要获得对该数据的封锁；在释放一个封锁之后，事务不再申请和获得任何其他封锁。
对应到 MySQL 上分为两个阶段：
但是两阶段锁协议不要求事务必须一次将所有需要使用的数据加锁（innodb在需要的索引列数据才锁行），并且在加锁阶段没有顺序要求，所以这种并发控制方式会形成死锁。
MySQL有两种死锁处理方式：
死锁检测 （默认开启）
死锁检测的原理是构建一个以事务为顶点、锁为边的有向图，判断有向图是否存在环，存在即有死锁。
回滚
检测到死锁之后，选择插入更新或者删除的行数最少的事务回滚，基于 INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX 表中的 trx_weight 字段来判断。
收集死锁信息：
减少死锁：
死锁解决：
