在一个update和insert操作频繁的表中 少量数据测试的时候运行良好 在实际运营中 因数据量比较大( 万条记录) 会出现死锁现象 用show processlist查看 可以看到一个update语句状态是Locked 一个delete语句状态是Sending data 查看了一下参考手册 把锁定相关的资料整理下来 以便自己记录和追踪该问题的解决情况
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MySQL 支持对MyISAM和MEMORY表进行表级锁定 对BDB表进行页级锁定 对InnoDB 表进行行级锁定 在许多情况下 可以根据培训猜测应用程序使用哪类锁定类型最好 但一般很难说出某个给出的锁类型就比另一个好 一切取决于应用程序 应用程序的不同部分可能需要不同的锁类型 为了确定是否想要使用行级锁定的存储引擎 应看看应用程序做什么并且混合使用什么样的选择和更新语句 例如 大多数Web应用程序执行许多选择 而很少进行删除 只对关键字的值进行更新 并且只插入少量具体的表 基本MySQL MyISAM设置已经调节得很好
在MySQL中对于使用表级锁定的存储引擎 表锁定时不会死锁的 这通过总是在一个查询开始时立即请求所有必要的锁定并且总是以同样的顺序锁定表来管理
对WRITE MySQL使用的表锁定方法原理如下
◆ 如果在表上没有锁 在它上面放一个写锁
◆否则 把锁定请求放在写锁定队列中
对READ MySQL使用的锁定方法原理如下
◆如果在表上没有写锁定 把一个读锁定放在它上面
◆否则 把锁请求放在读锁定队列中
当一个锁定被释放时 锁定可被写锁定队列中的线程得到 然后是读锁定队列中的线程
这意味着 如果你在一个表上有许多更新 SELECT语句将等待直到没有更多的更新
如果INSERT 语句不冲突 可以自由为MyISAM 表混合并行的INSERT 和SELECT 语句而不需要锁定
InnoDB 使用行锁定 BDB 使用页锁定 对于这两种存储引擎 都可能存在死锁 这是因为 在SQL语句处理期间 InnoDB 自动获得行锁定 BDB 获得页锁定 而不是在事务启动时获得
行级锁定的优点
· 当在许多线程中访问不同的行时只存在少量锁定冲突
· 回滚时只有少量的更改
· 可以长时间锁定单一的行
行级锁定的缺点
· 比页级或表级锁定占用更多的内存
· 当在表的大部分中使用时 比页级或表级锁定速度慢 因为你必须获取更多的锁
· 如果你在大部分数据上经常进行 GROUP BY 操作或者必须经常扫描整个表 比其它锁定明显慢很多
· 用高级别锁定 通过支持不同的类型锁定 你也可以很容易地调节应用程序 因为其锁成本小于行级锁定
在以下情况下 表锁定优先于页级或行级锁定
· 表的大部分语句用于读取
· 对严格的关键字进行读取和更新 你可以更新或删除可以用单一的读取的关键字来提取的一行
# ; UPDATE tbl_name SET column = value WHERE unique_key_col = key_value ;
# ; DELETE FROM tbl_name WHERE unique_key_col = key_value ;
· SELECT 结合并行的INSERT 语句 并且只有很少的UPDATE或 DELETE 语句
· 在整个表上有许多扫描或 GROUP BY 操作 没有任何写操作
lishixinzhi/Article/program/MySQL/201311/29594
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。
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。
