概述

  根据加锁的范围，MySQL 里面的锁大致可以分成全局锁，表级锁，行锁。

  mysql 锁管理机制

  1、全局锁

  全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL 提供了一个加全局读锁的方法，命令是Flush tables with read lock (FTWRL)。

  当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。

  1.1 全局锁使用场景

  全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份（mysqldump）。重新做主从时候

  也就是把整库每个表都 select 出来存成文本。

  以前有一种做法，是通过 FTWRL 确保不会有其他线程对数据库做更新，然后对整个库做备份。注意，在备份过程中整个库完全处于只读状态。

  数据库只读状态的危险性：

  如果你在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就能停止。如果你在从库上备份，那么备份期间从库不能执行主库同步过来的binlog，会导致主从延迟。

  注：上面逻辑备份，是不加--single-transaction参数

  看来加全局锁不太好。但是细想一下，备份为什么要加锁呢？来看一下不加锁会有什么问题？

  1.2 不加锁产生的问题

  比如手机卡，购买套餐信息

  这里分为两张表 u_acount (用于余额表)，u_pricing (资费套餐表)

  步骤:

  1 . u_account 表中数据 用户A 余额：300

  u_pricing 表中数据 用户A 套餐：空

  2. 发起备份，备份过程中先备份u_account表，备份完了这个表，这个时候u_account 用户余额是300

  3. 这个时候套用户购买了一个资费套餐100，餐购买完成，写入到u_print套餐表购买成功，备份期间的数据。

  4. 备份完成

  可以看到备份的结果是，u_account 表中的数据没有变， u_pricing 表中的数据已经购买了资费套餐100。也就是说，不加锁的话，备份系统备份的得到的库不是一个逻辑时间点，这个数据是逻辑不一致的。

  1.3 为什么需要全局读锁(FTWRL)

  可能有的人在疑惑，官方自带的逻辑备份工具是 mysqldump。当 mysqldump 使用参数--single-transaction的时候，导数据之前就会启动一个事务，来确保拿到一致性快照视图。而由于 MVCC 的支持，这个过程中数据是可以正常更新的。

  为什么还需要 FTWRL 呢？

  一致性读是好，但前提是引擎要支持这个隔离级别。比如，对于 MyISAM 这种不支持事务的引擎，如果备份过程中有更新，总是只能取到最新的数据，那么就破坏了备份的一致性。这时，我们就需要使用FTWRL 命令了。

  所以，single-transaction 方法只适用于所有的表使用事务引擎的库。如果有的表使用了不支持事务的引擎，那么备份就只能通过 FTWRL 方法。这往往是 DBA 要求业务开发人员使用 InnoDB 替代 MyISAM 的原因之一。

  1.4 全局锁两种方法

  一.FLUSH TABLES WRITE READ LOCK

  二.set global readonly=true

  既然要全库只读，为什么不使用 set global readonly=true 的方式呢？确实 readonly 方式也可以让全库进入只读状态，但我还是会建议你用 FTWRL 方式，主要有几个原因：

  一是，在有些系统中，readonly 的值会被用来做其他逻辑，比如用来判断一个库是主库还是备库。因此，修改 global 变量的方式影响面更大，我不建议你使用。

  二是，在异常处理机制上有差异。如果执行FTWRL 命令之后由于客户端发生异常断开，那么 MySQL 会自动释放这个全局锁，整个库回到可以正常更新的状态。而将整个库设置为 readonly 之后，如果客户端发生异常，则数据库就会一直保持 readonly 状态，这样会导致整个库长时间处于不可写状态，风险较高。

  三是，readonly 对super用户权限无效

  注 ：业务的更新不只是增删改数据（DML)，还有可能是加字段等修改表结构的操作（DDL）。不论是哪种方法，一个库被全局锁上以后，你要对里面任何一个表做加字段操作，都是会被锁住的。

  即使没有被全局锁住，加字段也不是就能一帆风顺的，还有表级锁了

  2、表级锁

  MySQL 中表级别锁有两种：一种是普通表锁，一种是元数据锁(metadata lock. MDL)

  表锁的语法是 lock tables xxx read/write 同样使用 unlock tables 来释放锁。通过加读锁我们可以限制其他语句进行写入，但是重复加读锁不受影响。但是当我们加写锁的时候，既不可以读也不可以写。同样在使用 unlock tables 之后可以解除锁定。

  另外一种表级锁是 MDL 锁(metadata lock) MDL 锁不需要显示的使用，在访问一个表的时候自动就被加上了。 MDL 锁是用来保证读写正确性的，当我们对一个表在做 增删改查操作的时候都会被加上 MDL 读锁。当要进行 ddl 的时候需要加 MDL 写锁。

  MDL 读锁与读锁之间不互斥，因此我们可以多个线程进程对一个表进行增删改查。

  MDL 读写锁之间互斥，用来保证表结构变更的安全性。因此如果有两个线程同时要给同一个表加字段，其中一个要等另外一个执行完成之后再开始执行。

  下面我们来看一个比较有代表性的场景 MDL 读锁写锁互斥导致表无法读写被死锁。

  如果该表查询频繁，而且客户端有重试的机制，那么这个数据库的查询线程会很快被打满。

  可能在进行 web 开发的同学会经常遇到类似的情况。比如我在 ipython 里面打开了一个数据库某个表的连接，然后我一直没有 commit 。就可能造成该表在加写锁的时候阻塞后面所有的操作。

  这种事情非常常见。

  那么我们如何安全的给小表加字段，首先我们应该解决长事务或者脚本事务的问题，因为他们会一直挂读锁不结束。在 MySQL 的 information_schema 中的 innodb_trx 中可以查询到执行中的长事务，但是比较麻烦的是这个看不到很短的事务。但是往往进行 sleep 的短事务也可能因为一直没有 commit 而导致上面的情况出现。

  这个时候就需要把对应表的 sleep 进程 kill 掉使其恢复正常。

  3、行级锁

  先来看个描述两阶段锁的例子：

  事务 A 会持有两条记录的行锁，并且只会在 commit 之后才会释放。

  在 InnoDB 事务中，行锁是在需要的时候加上，但是并不是不需要就立刻释放，而是等事务结束之后才会释放。这个就是两阶段锁协议。

  知道了这个设定我们应该在长事务中把影响并发度的锁尽量往后放。下面的这一段的介绍比较复杂，我觉得丁奇讲得还是比较清楚的所以直接引用原文了。

  假设你负责实现一个电影票在线交易业务，顾客 A 要在影院 B 购买电影票。我们简化一点，这个业务需要涉及到以下操作：

  1. 从顾客 A 账户余额中扣除电影票价；

  2. 给影院 B 的账户余额增加这张电影票价；

  3. 记录一条交易日志。

  也就是说，要完成这个交易，我们需要 update 两条记录，并 insert 一条记录。当然，为了保证交易的原子性，我们要把这三个操作放在一个事务中。那么，你会怎样安排这三个语句在事务中的顺序呢？

  试想如果同时有另外一个顾客 C 要在影院 B 买票，那么这两个事务冲突的部分就是语句 2 了。因为它们要更新同一个影院账户的余额，需要修改同一行数据。

  根据两阶段锁协议，不论你怎样安排语句顺序，所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的。所以，如果你把语句 2 安排在最后，比如按照 3、1、2 这样的顺序，那么影院账户余额这一行的锁时间就最少。这就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度。