加锁是为了保证数据的一致性

一、按照锁粒度进行划分

		缺点	优点
表锁	数据表进行锁定	锁定粒度很大 发生锁冲突的概率也会较高 数据访问的并发度低	对锁的使用开销小，加锁会很快
页锁	数据页的粒度上进行锁定	锁定的数据资源比行锁要多，一个页中可以有多个行记录 会出现数据浪费的现象，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	会出现死锁 并发度一般
行锁	行的粒度对数据进行锁定	锁的开销比较大 加锁会比较慢， 容易出现死锁情况	锁定力度小 发生锁冲突概率低 可以实现的并发度高

• 每个层级的锁数量是有限制的，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代多个更小粒度的锁
• 比如 InnoDB 中行锁升级为表锁，这样做的好处是占用的锁空间降低了，但同时数据的并发度也下降

二、数据库管理的角度对锁进行划分

共享锁	读锁或 S 锁，共享锁锁定的资源可以被其他用户读取，但不能修改 在进行SELECT的时候，会将对象进行共享锁锁定 当数据读取完毕之后，就会释放共享锁，保证数据在读取时不被修改 数据表加上共享锁的时候，该数据表就变成了只读模式	表共享锁：LOCK TABLE 表名 READ; 行共享锁：select语句后面 接上LOCK IN SHARE MODE 解锁：UNLOCK TABLE;
排它锁	独占锁、写锁或 X 锁，排它锁锁定的数据只允许进行锁定操作的事务使用 其他事务无法对已锁定的数据进行查询或修改	表排它锁：LOCK TABLE 表名 WRITE; 行排他锁：select语句后面 接上FOR UPDATE 解锁：UNLOCK TABLE;
意向锁	给更大一级别的空间示意里面是否已经上过锁 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 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	比如加了一把行锁 数据库在表或者页上添加意向锁 当有其他操作需要添加表锁或者页锁时 直接看到意向标示，就不同整表或者整页扫描 来判断能不能上锁

三、共享锁会发生死锁

• 当有多个事务对同一数据获得读锁的时候，可能会出现死锁的情况
• 相互等待相互不释放手上资源

四、程序员的角度对进行划分

乐观锁	认为对同一数据的并发操作不会总发生，属于小概率事件，不用每次都对数据上锁，也就是不采用数据库自身的锁机制 通过程序来实现 可以采用版本号机制或者时间戳机制实现 版本号：UPDATE ... SET version=version+1 WHERE version=version
悲观锁	一种思想，对数据被其他事务的修改持保守态度， 通过数据库自身的锁机制来实现，从而保证数据操作的排它性

 

• 乐观锁适合读操作多的场景，相对来说写的操作比较少。它的优点在于程序实现，不存在死锁问题，不过适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
• 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。

五、MVCC

全称是 Multiversion Concurrency Control，中文翻译过来就是多版本并发控制技术。从名字中也能看出来，MVCC 是通过数据行的多个版本管理来实现数据库的并发控制，简单来说它的思想就是保存数据的历史版本。这样我们就可以通过比较版本号决定数据是否显示出来（具体的规则后面会介绍到），读取数据的时候不需要加锁也可以保证事务的隔离效果

快照读读取的是快照数据，不加锁的简单的 SELECT 都属于快照读

• 读写之间阻塞的问题，通过 MVCC 可以让读写互相不阻塞，即读不阻塞写，写不阻塞读，提升事务并发处理能力
• 降低了死锁的概率。MVCC 采用了乐观锁的方式，读取数据时并不需要加锁，对于写操作，也只锁定必要的行
• 解决一致性读的问题。一致性读也被称为快照读，当查询数据库在某个时间点的快照时，只能看到这个时间点之前事务提交更新的结果，而不能看到这个时间点之后事务提交的更新结果

InnoDB 中的 MVCC 实现

InnoDB 是如何存储记录的多个版本的。多版本对应 MVCC 前两个字母的释义：Multi Version

事务版本号	每开启一个事务，我们都会从数据库中获得一个事务 ID（事务版本号） 事务 ID 是自增长的，通过 ID 大小，我们就可以判断事务的时间顺序
行记录的隐藏列	InnoDB 的叶子段存储了数据页 数据页中保存了行记录，而在行记录中有一些重要的隐藏字段	db_row_id 隐藏的行 ID 用来生成默认聚集索引 如果创建数据表的时候没有指定聚集索引 nnoDB 就会用这个隐藏 ID 来创建聚集索引 采用聚集索引的方式可以提升数据的查找效率 db_trx_id 操作这个数据的事务 ID 最后一个对该数据进行插入或更新的事务 ID db_roll_ptr db_roll_ptr 指向这个记录的 Undo Log 信息
Undo Log	InnoDB 将行记录快照保存在了 Undo Log 里，我们可以在回滚段中找到它们	回滚指针将数据行的所有快照记录都通过链表的结构串联了起来 每个快照的记录都保存了当时的 db_trx_id，那个时间点操作这个数据的事务 ID 如果我们想要找历史快照，就可以通过遍历回滚指针的方式进行查找

Read View 如何工作

• 多个事务对同一个行记录进行更新会产生多个历史快照
• 历史快照保存在 Undo Log 里
• 如果一个事务想要查询这个行记录，需要读取哪个版本的行记录？
• 需要用到 Read View 它帮我们解决了行的可见性问题
• Read View 保存了当前事务开启时所有活跃（还没有提交）的事务列表
• 换个角度你可以理解为 Read View 保存了不应该让这个事务看到的其他的事务 ID 列表

trx_ids	系统当前正在活跃的事务 ID 集合
low_limit_id	活跃的事务中最大的事务 ID
up_limit_id	活跃的事务中最小的事务 ID
creator_trx_id	创建这个 Read View 的事务 ID

trx_ids 为 trx2、trx3、trx5 和 trx8 的集合，活跃的最大事务 ID（low_limit_id）为 trx8，活跃的最小事务 ID（up_limit_id）为 trx2

1. 当前有事务 creator_trx_id 想要读取某个行记录，这个行记录的事务 ID 为 trx_id，那么会出现以下几种情况
2. 如果 trx_id < 活跃的最小事务 ID（up_limit_id），也就是说这个行记录在这些活跃的事务创建之前就已经提交了，那么这个行记录对该事务是可见的
3. 如果 trx_id > 活跃的最大事务 ID（low_limit_id），这说明该行记录在这些活跃的事务创建之后才创建，那么这个行记录对当前事务不可见
4. 如果 up_limit_id < trx_id < low_limit_id，说明该行记录所在的事务 trx_id 在目前 creator_trx_id 这个事务创建的时候，可能还处于活跃的状态
5. 因此需要在 trx_ids 集合中进行遍历，如果 trx_id 存在于 trx_ids 集合中，证明这个事务 trx_id 还处于活跃状态，不可见
6. 否则，如果 trx_id 不存在于 trx_ids 集合中，证明事务 trx_id 已经提交了，该行记录可见

当查询一条记录的时候，系统如何通过多版本并发控制技术找到它

1. 首先获取事务自己的版本号，也就是事务 ID
2. 获取 Read View
3. 查询得到的数据，然后与 Read View 中的事务版本号进行比较
4. 如果不符合 ReadView 规则，就需要从 Undo Log 中获取历史快照
5. 最后返回符合规则的数据

• InnoDB 中，MVCC 是通过 Undo Log + Read View 进行数据读取，Undo Log 保存了历史快照，而 Read View 规则帮我们判断当前版本的数据是否可见

1. 在隔离级别为读已提交（Read Commit）时，一个事务中的每一次 SELECT 查询都会获取一次 Read View
2. 当隔离级别为可重复读的时候，就避免了不可重复读，这是因为一个事务只在第一次 SELECT 的时候会获取一次 Read View，而后面所有的 SELECT 都会复用这个 Read View

InnoDB 如何解决幻读

记录锁	针对单个行记录添加锁
间隙锁（Gap Locking）	可以帮我们锁住一个范围（索引之间的空隙） 不包括记录本身 采用间隙锁的方式可以防止幻读情况的产生
Next-Key 锁	锁住一个范围，同时锁定记录本身，相当于间隙锁 + 记录锁 可以解决幻读的问题