一：锁类型（加锁范围区分类型）
- MySQL里面的锁可以分为：全局锁、表级锁、行级锁。
二：全局锁
- 作用
- 对整个数据库实例加锁。
- 加锁方式
- MySQL提供加全局读锁的方法：Flush tables with read lock(FTWRL)
- 这个命令可以使整个库处于只读状态。
- 使用该命令之后，数据更新语句、数据定义语句和更新类事务的提交语句等操作都会被阻塞。
- 使用场景
- 全库逻辑备份。（加锁的目的是为了在备份时候 保证数据视图的一致性）
- 风险（指的使用全局锁风险）
- 如果在主库备份，在备份期间不能更新，业务暂停。
- 如果在从库备份，备份期间不能执行主库同步的binlog，导致主从延迟。
- 其他方法（可以代替全局锁的方法）
- 官方自带的逻辑备份工具mysqldump
- 当mysqldump使用参数--single-transaction的时候，会启动一个事务，确保拿到一致性视图。
- 而由于MVCC的支持，这个过程中数据是可以正常更新的。
- 一致性读是好，但是前提是引擎要支持这个隔离级别。
- 如果要全库只读，为什么不使用set global readonly=true的方式？
- 在有些系统中，readonly的值会被用来做其他逻辑，比如判断主备库。所以修改global变量的方式影响太大。
- 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：表级锁
- MySQL里面表级锁有两种
- 表锁(lock table)
- 元数据锁(meta data lock,MDL)
- 表锁
- 作用
- 防止 DDL 之间的冲突
- 加锁方式
- lock tables ... read/write
- 可以用unlock tables主动释放锁，也可以在客户端断开的时候自动释放。
- 注意
- lock tables 语法除了会限制别的线程的读写外，也限定了本线程接下来的操作对象。
- 例如：线程 A 执行了 lock tables t1 read, t2 write;
- 则其他线程写 t1、读写 t2 的语句都会被阻塞。
- 同时，线程 A 在执行 unlock tables 之前，也只能执行读 t1、读写 t2 的操作。
- 连写 t1 都不允许，自然也不能访问其他表。
- 元数据锁（MDL）
- 作用
- MDL作用是防止DDL和DML并发的冲突。
- 加锁方式
- 不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上。
- 在对一个表做增删改查操作的时候，加MDL读锁。（可并发读）
- 当要对表做结构变更操作的时候，加MDL写锁。（堵塞读写）
- 可能产生的问题
- 以下面的事务举例子
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- 分析一下上面事务可能产生的问题
- session A 先启动，这时候会对表 t 加一个 MDL 读锁。
- session B 需要的也是 MDL 读锁，因此可以正常执行。
- session C 会被 blocked（阻塞），是因为 session A 的 MDL 读锁还没有释放，而 session C 需要 MDL 写锁，因此只能被阻塞。
- 问题
- 如果只有 session C 自己被阻塞还没什么关系，但是之后所有要在表 t 上新申请 MDL 读锁的请求也会被 session C 阻塞。
- 因为 DML 的特性，所有对表的增删改查操作都需要先申请 MDL 读锁，就都被锁住，等于这个表现在完全不可读写了。
- 如果某个表上的查询语句频繁，而且客户端有重试机制，也就是说超时后会再起一个新 session 再请求的话，这个库的线程很快就会爆满。
- 原因
- 事务中的 MDL 锁，在语句执行开始时申请，但是语句结束后并不会马上释放，而会等到整个事务提交后再释放。
- 解决热点更新表的字段添加问题？（知道 MDL 可能产生的问题，我们要尝试解决在热点表添加字段，同时避免 MDL 锁的问题）
- 应当尽量避免在业务高峰时，执行 DDL 语句
- 解决长事务 （事务不提交，就会一直占着 MDL 锁。）
- 在 MySQL 的 information_schema 库的 innodb_trx 表中，你可以查到当前执行中的事务。
- 如果你要做 DDL 变更的表刚好有长事务在执行，要考虑先暂停 DDL，或者 kill 掉这个长事务。
- 但是如果是热点表，请求频繁，而不得不加字段
- 这时候 kill 可能未必管用，因为新的请求马上就来了。
- 比较理想的机制是，在 alter table 语句里面设定等待时间，如果在这个指定的等待时间里面能够拿到 MDL 写锁最好，拿不到也不要阻塞后面的业务语句，先放弃。
- 之后开发人员或者 DBA 再通过重试命令重复这个过程。
四：行级锁
- 行级锁
- 是在各个 存储引擎里自己实现的。
- 两阶段锁的概念是什么? 对事务使用有什么帮助?
- 概念
- 在 InnoDB 事务中，行锁是在需要的时候才加上的(一段)。
- 但并不是不需要了就立刻释放， 而是要等到事务结束时才释放（二段）。
- 帮助
- 数据视图的一致性，保证隔离性。
- 死锁的概念是什么? 举例说明出现死锁的情况.
- 概念
- 事务 A 和事务 B 在互相等待对方的资源释放，就是进入了死锁状态。
- 死锁（A/B 事务相互等待）
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A 事务 B 事务 update A = 1（A 加锁） update B = 1（B 加锁） update B = 2（等待B事务释放锁） update A = 2（等待A事务释放锁） 死锁
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- 死锁的处理策略？
- 死锁等待
- 当事务遇到死锁时候，会一直等待，直到超时。
- 参数 innodb_lock_wait_timeout 设置死锁等待时间(InnoDB默认是50s)。
- 死锁检测
- 当发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务，让其他事务得以继续执行。
- 将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on，表示开启这个逻辑（默认是开启状态）。
- 等待超时处理死锁的机制什么?有什么局限?
- 机制
- 出现死锁后，事务双方相互等待，直到有一个事务超时，另一个事务获得锁，继续执行。
- 局限
- 业务中出现大量的超时事务，而等待锁的过程中也会导致业务等待。
- 死锁检测处理死锁的机制是什么? 有什么局限?
- 机制
- 每当一个事务被锁的时候。就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁。
- 局限
- 每个新来的被堵住的线程，都要判断会不会由于自己的加入导致了死锁，这是一个时间复杂度是 O(n) 的操作。
- 假设有 1000 个并发线程要同时更新同一行，那么死锁检测操作就是 100 万这个量级的。
- 虽然最终检测的结果是没有死锁，但是这期间要消耗大量的 CPU 资源。因此，你就会看到 CPU 利用率很高，但是每秒却执行不了几个事务。
- 有哪些思路可以解决热点更新导致的并发问题?（知道了死锁的机制处理之后）
- 如果你能确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关闭掉。
- 可能产生大量的超时事务，一般不建议采用
- 控制并发
- 根据上面的分析，你会发现如果并发能够控制住，比如同一行同时最多只有 10 个线程在更新，那么死锁检测的成本很低，就不会出现这个问题。
- 通过中间件或者其他方式，控制并发度，对应相同行的更新，在进入引擎之前排队。这样在InnoDB内部就不会有大量的死锁检测工作了。
- 业务拆分
- 比如把账单的一条数据，拆分成10条，最后求和。更新时候，选择一条进行操作。
- 这样可以减少锁冲突，并发度也会提高，但是业务复杂度可能会大大提高。