两万字图文详解！InnoDB锁专题！

前言

本文将跟大家聊聊 InnoDB 的锁。本文比较长，包括一条 SQL 是如何加锁的，一些加锁规则、如何分析和解决死锁问题等内容，建议耐心读完，肯定对大家有帮助的。

为什么需要加锁呢？
InnoDB 的七种锁介绍
一条 SQL 是如何加锁的
RR 隔离级别下的加锁规则
如何查看事务加锁情况
死锁案例分析
为什么需要加锁？

1.数据库为什么需要加锁呢？

在日常生活中，如果你心情不好。想要一个人静静，不想被比别人打扰，你就可以把自己关进房间里，并且反锁。

同理，对于 MySQL 数据库来说的话，一般的对象都是一个事务一个事务来说的。所以，如果一个事务内，正在写某个 SQL，我们肯定不想它被别的事务影响到嘛？因此，数据库设计大叔，就给被操作的 SQL 加上锁。

专业一点的说法: 如果有多个并发请求存取数据，在数据就可能会产生多个事务同时操作同一行数据。如果并发操作不加控制，不加锁的话，就可能写入了不正确的数据，或者导致读取了不正确的数据，破坏了数据的一致性。因此需要考虑加锁。

1.1 事务并发存在的问题

脏读: 一个事务 A 读取到事务 B 未提交的数据，就是脏读。
不可重复读：事务 A 被事务 B 干扰到了！在事务 A 范围内，两个相同的查询，读取同一条记录，却返回了不同的数据，这就是不可重复读。
幻读：事务 A 查询一个范围的结果集，另一个并发事务 B 往这个范围中插入 / 删除了数据，并静悄悄地提交，然后事务 A 再次查询相同的范围，两次读取得到的结果集不一样了，这就是幻读。

1.2 一个加锁和不加锁对比的例子

我们知道 MySQL 数据库有四大隔离级别读已提交（RC）、可重复读（RR）、串行化、读未提交。如果是读未提交隔离级别，并发情况下，它是不加锁的，因此就会存在脏读、不可重复读、幻读的问题。

为了更通俗易懂一点，还是给大家举个例子吧，虽然东西挺简单的。假设现在有表结构和数据如下：

CREATE TABLE `account` (  `id` int(11) NOT NULL,  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,  `balance` int(11) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`),  UNIQUE KEY `un_name_idx` (`name`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;insert into account(id,name,balance)values (1,'Jay',100);insert into account(id,name,balance)values (2,'Eason',100);insert into account(id,name,balance)values (3,'Lin',100);

在 READ-UNCOMMITTED（读未提交） 隔离级别下，假设现在有两个事务 A、B：

假设现在 Jay 的余额是 100，事务 A 正在准备查询 Jay 的余额
这时候，事务 B 先扣减 Jay 的余额，扣了 10
最后 A 读到的是扣减后的余额

手动验证了一把，流程如下：

由上图可以发现，事务 A、B 交替执行，事务 A 被事务 B 干扰到了，因为事务 A 读取到事务 B 未提交的数据, 这就是脏读。为什么存在脏读问题呢？这是因为在读未提交的隔离级别下执行写操作，并没有对 SQL 加锁，因此产生了脏读这个问题。

我们再来看下，在串行化隔离级别下，同样的 SQL 执行流程，又是怎样的呢？

为啥会阻塞等待超时呢？这是因为串行化隔离级别下，对写的 SQL 加锁啦。我们可以再看下加了什么锁，命令如下：

SET GLOBAL innodb_status_output=ON; -- 开启输出
SET GLOBAL innodb_status_output_locks=ON; -- 开启锁信息输出
SHOW ENGINE INNODB STATUS

锁相关的输出内容如下：

我们可以看到了这么一把锁：lock_mode X locks rec but not gap，它到底是一种什么锁呢？来来来，我们一起来学习下 InnoDB 的七种锁。

2. InnoDB 的七种锁介绍

2.1 共享 / 排他锁

InnoDB 呢实现了两种标准的行级锁：共享锁（简称 S 锁）、排他锁（简称 X 锁）。

共享锁：简称为 S 锁，在事务要读取一条记录时，需要先获取该记录的 S 锁。
排他锁：简称 X 锁，在事务需要改动一条记录时，需要先获取该记录的 X 锁。

如果事务T1持有行 R 的S锁，那么另一个事务T2请求访问这条记录时，会做如下处理：

T2 请求S锁立即被允许，结果 T1和T2都持有 R 行的S锁
T2 请求X锁不能被立即允许, 此操作会阻塞

如果T1持有行 R 的X锁，那么T2请求 R 的X、S锁都不能被立即允许，T2 必须等待T1释放X锁才可以，因为X锁与任何的锁都不兼容。

S锁和X锁的兼容关系如下图表格：

X锁和S锁是对于行记录来说的话，因此可以称它们为行级锁或者行锁。我们认为行锁的粒度就比较细，其实一个事务也可以在表级别下加锁，对应的，我们称之为表锁。给表加的锁，也是可以分为X锁和S锁的哈。

如果一个事务给表已经加了S锁，则：

别的事务可以继续获得该表的S锁，也可以获得该表中某些记录的S锁。
别的事务不可以继续获得该表的X锁，也不可以获得该表中某些记录的X锁。

如果一个事务给表加了X锁，那么

别的事务不可以获得该表的S锁，也不可以获得该表某些记录的S锁。
别的事务不可以获得该表的X锁，也不可以继续获得该表某些记录的X锁。

2.2 意向锁

什么是意向锁呢？意向锁是一种不与行级锁冲突的表级锁。未来的某个时刻，事务可能要加共享或者排它锁时，先提前声明一个意向。注意一下，意向锁，是一个表级别的锁哈。

为什么需要意向锁呢？ 或者换个通俗的说法，为什么要加共享锁或排他锁时的时候，需要提前声明个意向锁呢呢？

因为 InnoDB 是支持表锁和行锁共存的，如果一个事务 A 获取到某一行的排他锁，并未提交，这时候事务 B 请求获取同一个表的表共享锁。因为共享锁和排他锁是互斥的，因此事务 B 想对这个表加共享锁时，需要保证没有其他事务持有这个表的表排他锁，同时还要保证没有其他事务持有表中任意一行的排他锁。

然后问题来了，你要保证没有其他事务持有表中任意一行的排他锁的话，去遍历每一行？这样显然是一个效率很差的做法。为了解决这个问题，InnoDB 的设计大叔提出了意向锁。

意向锁是如何解决这个问题的呢？ 我们来看下

意向锁分为两类：

意向共享锁：简称IS锁，当事务准备在某些记录上加 S 锁时，需要现在表级别加一个IS锁。
意向排他锁：简称IX锁，当事务准备在某条记录上加上 X 锁时，需要现在表级别加一个IX锁。

比如：

select ... lock in share mode，要给表设置IS锁;
select ... for update，要给表设置IX锁;

意向锁又是如何解决这个效率低的问题呢：

如果一个事务 A 获取到某一行的排他锁，并未提交, 这时候表上就有意向排他锁和这一行的排他锁。这时候事务 B 想要获取这个表的共享锁（表锁），此时因为检测到事务 A 持有了表的意向排他锁，因此事务 A 必然持有某些行的排他锁，也就是说事务 B 对表的加锁（表锁）请求需要阻塞等待，不再需要去检测表的每一行数据是否存在排他锁啦。这样效率就高很多啦。

意向锁仅仅表明意向的锁，意向锁之间并不会互斥，是可以并行的，整体兼容性如下图所示：

2.3 记录锁（Record Lock）

记录锁是最简单的行锁，仅仅锁住一行。如：SELECT c1 FROM t WHERE c1 = 10 FOR UPDATE，如果 c1 字段是主键或者是唯一索引的话，这个 SQL 会加一个记录锁（Record Lock）

记录锁永远都是加在索引上的，即使一个表没有索引，InnoDB 也会隐式的创建一个索引，并使用这个索引实施记录锁。它会阻塞其他事务对这行记录的插入、更新、删除。

一般我们看死锁日志时，都是找关键词，比如lock_mode X locks rec but not gap），就表示一个 X 型的记录锁。记录锁的关键词就是 rec but not gap。以下就是一个记录锁的日志：

RECORD LOCKS space id 58 page no 3 n bits 72 index `PRIMARY` of table `test`.`t` trx id 10078 lock_mode X locks rec but not gapRecord lock, heap no 2 PHYSICAL RECORD: n_fields 3; compact format; info bits 0 0: len 4; hex 8000000a; asc     ;; 1: len 6; hex 00000000274f; asc     'O;; 2: len 7; hex b60000019d0110; asc        ;;

2.4 间隙锁（Gap Lock）

为了解决幻读问题，InnoDB 引入了间隙锁(Gap Lock)。间隙锁是一种加在两个索引之间的锁，或者加在第一个索引之前，或最后一个索引之后的间隙。它锁住的是一个区间，而不仅仅是这个区间中的每一条数据。

比如lock_mode X locks gap before rec表示 X 型 gap 锁。以下就是一个间隙锁的日志：

RECORD LOCKS space id 177 page no 4 n bits 80 index idx_name of table `test2`.`account` 
trx id 38049 lock_mode X locks gap before rec
Record lock, heap no 6 PHYSICAL RECORD: n_fields 2; compact format; info bits 0
 0: len 3; hex 576569; asc Wei;;
 1: len 4; hex 80000002; asc     ;;

2.5 临键锁 (Next-Key Lock)

Next-key 锁是记录锁和间隙锁的组合，它指的是加在某条记录以及这条记录前面间隙上的锁。说得更具体一点就是: 临键锁会封锁索引记录本身，以及索引记录之前的区间，即它的锁区间是前开后闭，比如(5,10]。

如果一个会话占有了索引记录 R 的共享 / 排他锁，其他会话不能立刻在 R 之前的区间插入新的索引记录。官网是这么描述的：

If one session has a shared or exclusive lock on record R in an index, another session cannot insert a new index record in the gap immediately before R in the index order.

2.6 插入意向锁

插入意向锁, 是插入一行记录操作之前设置的一种间隙锁。 这个锁释放了一种插入方式的信号。它解决的问题是：多个事务，在同一个索引，同一个范围区间插入记录时，如果插入的位置不冲突，就不会阻塞彼此。

假设有索引值 4、7，几个不同的事务准备插入 5、6，每个锁都在获得插入行的独占锁之前用插入意向锁各自锁住了 4、7 之间的间隙，但是不阻塞对方因为插入行不冲突。以下就是一个插入意向锁的日志：

RECORD LOCKS space id 31 page no 3 n bits 72 index `PRIMARY` of table `test`.`child`trx id 8731 lock_mode X locks gap before rec insert intention waitingRecord lock, heap no 3 PHYSICAL RECORD: n_fields 3; compact format; info bits 0 0: len 4; hex 80000066; asc    f;; 1: len 6; hex 000000002215; asc     " ;; 2: len 7; hex 9000000172011c; asc     r  ;;...

锁模式兼容矩阵（横向是已持有锁，纵向是正在请求的锁）如下：

2.7 自增锁

自增锁是一种特殊的表级别锁。它是专门针对AUTO_INCREMENT类型的列，对于这种列，如果表中新增数据时就会去持有自增锁。简言之，如果一个事务正在往表中插入记录，所有其他事务的插入必须等待，以便第一个事务插入的行，是连续的主键值。

官方文档是这么描述的：

An AUTO-INC lock is a special table-level lock taken by transactions inserting into tables with AUTO_INCREMENT columns. In the simplest case, if one transaction is inserting values into the table, any other transactions must wait to do their own inserts into that table, so that rows inserted by the first transaction receive consecutive primary key values.

假设有表结构以及自增模式是 1，如下：

mysql> create table t0 (id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,name varchar(16),primary key ( id));mysql> show variables like '%innodb_autoinc_lock_mode%';+--------------------------+-------+| Variable_name            | Value |+--------------------------+-------+| innodb_autoinc_lock_mode | 1     |+--------------------------+-------+1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

设置事务 A 和 B 交替执行流程如下：

通过上图我们可以看到，当我们在事务 A 中进行自增列的插入操作时，另外会话事务 B 也进行插入操作，这种情况下会发生 2 个奇怪的现象：

事务 A 会话中的自增列好像直接增加了 2 个值。（如上图中步骤 7、8）
事务 B 会话中的自增列直接从 2 开始增加的。（如上图步骤 5、6）

自增锁是一个表级别锁，那为什么会话 A 事务还没结束，事务会话 B 可以执行插入成功呢？不是应该锁表嘛？

这是因为在参数innodb_autoinc_lock_mode上，这个参数设置为1的时候，相当于将这种auto_inc lock弱化为了一个更轻量级的互斥自增长机制去实现，官方称之为mutex。

innodb_autoinc_lock_mode还可以设置为 0 或者 2，

0：表示传统锁模式，使用表级AUTO_INC锁。一个事务的INSERT-LIKE语句在语句执行结束后释放 AUTO_INC 表级锁，而不是在事务结束后释放。
1: 连续锁模式, 连续锁模式对于Simple inserts不会使用表级锁，而是使用一个轻量级锁来生成自增值，因为 InnoDB 可以提前知道插入多少行数据。自增值生成阶段使用轻量级互斥锁来生成所有的值，而不是一直加锁直到插入完成。对于bulk inserts类语句使用 AUTO_INC 表级锁直到语句完成。
2: 交错锁模式, 所有的INSERT-LIKE语句都不使用表级锁，而是使用轻量级互斥锁。

INSERT-LIKE: 指所有的插入语句，包括：INSERT、REPLACE、INSERT…SELECT、REPLACE…SELECT,LOAD DATA 等。

Simple inserts: 指在插入前就能确定插入行数的语句，包括：INSERT、REPLACE，不包含 INSERT…ON DUPLICATE KEY UPDATE 这类语句。

Bulk inserts: 指在插入钱不能确定行数的语句，包括：INSERT … SELECT/REPLACE … SELECT/LOAD DATA。

3. 一条 SQL 是如何加锁的呢？

介绍完 InnoDB 的七种锁后，我们来看下一条 SQL 是如何加锁的哈，现在可以分 9 种情况进行：

组合一：查询条件是主键，RC 隔离级别
组合二：查询条件是唯一索引，RC 隔离级别
组合三：查询条件是普通索引，RC 隔离级别
组合四：查询条件上没有索引，RC 隔离级别
组合五：查询条件是主键，RR 隔离级别
组合六：查询条件是唯一索引，RR 隔离级别
组合七：查询条件是普通索引，RR 隔离级别
组合八：查询条件上没有索引，RR 隔离级别
组合九：Serializable 隔离级别

3.1 查询条件是主键 + RC 隔离级别

在 RC（读已提交） 的隔离级别下，对查询条件列是主键 id 的话，会加什么锁呢？

我们搞个简单的表，初始化几条数据：

create table t1 (id int,name varchar(16),primary key ( id));
insert into t1 values(1,'a'),(3,'c'),(6,'b'),(9,'a'),(10,'d');

假设给定 SQL：delete from t1 where id = 6;，id 是主键。在 RC 隔离级别下，只需要将主键上id = 6的记录，加上X锁即可。

我们来验证一下吧，先开启事务会话 A，先执行以下操作：

begin;
//删除id=6的这条记录
delete from t1 where id = 6;

接着开启事务会话 B

begin;
update t1 set name='b1' where id =6;
//发现这个阻塞等待，最后超时释放锁了

验证流程图如下：

事务会话 B 对id=6的记录执行更新时，发现阻塞了，打开看下加了什么锁。发现是因为id=6这一行加了一个 X 型的记录锁

如果我们事务 B 不是对id=6执行更新，而是其他记录的话，是可以顺利执行的，如下：

结论就是，在 RC（读已提交） 的隔离级别下，对查询条件是主键 id 的场景，会加一个排他锁（X 锁），或者说加一个 X 型的记录锁。

3.2 查询条件是唯一索引 + RC 隔离级别

如果查询条件 id，只是一个唯一索引呢？那在 RC（读提交隔离级别下），又加了什么锁呢？我们搞个新的表，初始化几条数据：

create table t2 (name varchar(16),id int,primary key (name),unique key(id));
insert into t2 values('a',1),('c',3),('b',6),('d',9);

id 是唯一索引，name 是主键的场景下，我们给定 SQL：delete from t2 where id = 6;。

在 RC 隔离级别下，该 SQL 需要加两个X锁，一个对应于 id 唯一索引上的id = 6的记录，另一把锁对应于聚簇索引上的[name=’b’,id=6]的记录。

为什么主键索引上的记录也要加锁呢？

如果并发的一个 SQL，是通过主键索引来更新：update t2 set id = 666 where name = 'b';此时，如果 delete 语句没有将主键索引上的记录加锁，那么并发的 update 就会感知不到 delete 语句的存在，违背了同一记录上的更新 / 删除需要串行执行的约束。

3.3 查询条件是普通索引 + RC 隔离级别

如果查询条件是普通的二级索引，在 RC（读提交隔离级别下），又加了什么锁呢？

若 id 列是普通索引，那么对应的所有满足 SQL 查询条件的记录，都会加上锁。同时，这些记录对应主键索引，也会上锁。

我们初始化下表结构和数据

create table t3 (name varchar(16),id int,primary key (name),key(id));
insert into t3 values('a',1),('c',3),('b',6),('e',6),('d',9);

加锁示意图如下：

我们来验证一下，先开启事务会话 A，先执行以下操作：

begin;
//删除id=6的这条记录
delete from t3 where id = 6;

接着开启事务会话 B

begin;
update t3 set id=7 where name ='e';
//发现这个阻塞等待，最后超时释放锁了

实践流程如下：

事务会话 B 为什么会阻塞等待超时，是因为事务会话 A 的delete语句确实有加普通索引的 X 锁

3.4 查询条件列无索引 + RC 隔离级别

如果 id 没有加索引，只是一个常规的列，在 RC（读提交隔离级别下），又加了什么锁呢？

若 id 列上没有索引，MySQL 会走聚簇索引进行全表扫描过滤。每条记录都会加上 X 锁。但是，为了效率考虑，MySQL 在这方面进行了改进，在扫描过程中，若记录不满足过滤条件，会进行解锁操作。同时优化违背了 2PL 原则。

初始化下表结构和数据

create table t4 (name varchar(16),id int,primary key (name));
insert into t4 values('a',1),('c',3),('b',6),('e',6),('d',9);

加锁示意图图下：

验证流程如下，先开启事务会话 A，先执行以下操作：

begin;
//删除id=6的这条记录
delete from t4 where id = 6;

接着开启事务会话 B

begin;
//可以执行，MySQL因为效率问题，解锁了
update t4 set name='f' where id=3;
//阻塞等待
update t4 set name='f' where id=6;

验证结果如下：

3.5 查询条件是主键 + RR 隔离级别

给定 SQL：delete from t1 where id = 6;，如果 id 是主键的话，在 RR 隔离级别下，跟 RC 隔离级别，加锁是一样的，也都是在id = 6这条记录上加上X锁。大家感兴趣可以照着 3.1 小节例子，自己验证一下哈。

3.6 查询条件是唯一索引 + RR 隔离级别

给定 SQL：delete from t1 where id = 6;，如果 id 是唯一索引的话，在 RR 隔离级别下，跟 RC 隔离级别，加锁也是一样的哈，加了两个X锁，id 唯一索引满足条件的记录上一个，对应的主键索引上的记录一个。

3.7 查询条件是普通索引 + RR 隔离级别

如果查询条件是普通的二级索引，在 RR（可重复读的隔离级别下），除了会加X锁，还会加间隙Gap锁。Gap 锁的提出，是为了解决幻读问题引入的，它是一种加在两个索引之间的锁。

假设有表结构和初始化数据如下：

CREATE TABLE t5 ( id int(11) NOT NULL, c int(11) DEFAULT NULL, d int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id), KEY c (c)) ENGINE=InnoDB;
insert into t5 values(5,5,5),(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);

如果一条更新语句update t5 set d=d+1 where c = 10，加锁示意图如下：

我们来验证一下吧，先开启事务会话 A，先执行以下操作：

begin;update t5 set d=d+1 where c = 10;

接着开启事务会话 B

begin;
insert into t5 values(12,12,12);
//阻塞等待，最后超时释放锁了

验证流程图如下：

为什么会阻塞呢？因此c=10这个记录更新时，不仅会有两把X锁，还会把区间（10,15）加间隙锁，因此要插入（12,12,12）记录时，会阻塞。

3.8 查询条件列无索引 + RR 隔离级别

如果查询条件列没有索引呢？又是如何加的锁呢？

假设有表结构和数据如下：

CREATE TABLE t5 ( id int(11) NOT NULL, c int(11) DEFAULT NULL, d int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id)) ENGINE=InnoDB;
insert into t5 values(5,5,5),(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);

给定一条更新语句update t5 set d=d+1 where c = 10，因为c列没有索引，加锁示意图如下：

如果查询条件列没有索引，主键索引的所有记录，都将加上X锁，每条记录间也都加上间隙Gap锁。大家可以想象一下，任何加锁并发的 SQL，都是不能执行的，全表都是锁死的状态。如果表的数据量大，那效率就更低。

在这种情况下，MySQL 做了一些优化，即semi-consistent read，对于不满足条件的记录，MySQL 提前释放锁，同时 Gap 锁也会释放。而semi-consistent read是如何触发的呢：要么在Read Committed隔离级别下；要么在Repeatable Read隔离级别下，设置了innodb_locks_unsafe_for_binlog参数。但是semi-consistent read本身也会带来其他的问题，不建议使用。

我们来验证一下哈，先开启事务会话 A，先执行以下操作：

begin;
update t5 set d=d+1 where c = 20;

接着开启事务会话 B

begin;
insert into t5 values(16,16,16);
//插入阻塞等待
update t5 set d=d+1 where c = 16;
//更新阻塞等待

我们去更新一条不存在的c=16的记录，也会被 X 锁阻塞的。验证如下：

3.9 Serializable 串行化

在 Serializable 串行化的隔离级别下，对于写的语句，比如update account set balance= balance-10 where name=‘Jay’;，跟 RC 和 RR 隔离级别是一样的。不一样的地方是，在查询语句，如select balance from account where name = ‘Jay’;，在 RC 和 RR 是不会加锁的，但是在 Serializable 串行化的隔离级别，即会加锁。

如文章开始第一小节的那个例子，就是类似的：

4. RR 隔离级别下，加锁规则到底是怎样的呢？

对于 RC 隔离级别，加的排他锁（X 锁），是比较好理解的，哪里更新就锁哪里嘛。但是 RR 隔离级别，间隙锁是怎么加的呢？我们一起来学习一下。

对 InnoDb 的锁来说，面试的时候问的比较多，就是Record lock、Gap lock、Next-key lock。接下来我们来学习，RR 隔离级别，到底一个锁是怎么加上去的。丁奇的 MySQL45 讲有讲到，RR 隔离级别，是如何加锁的。大家有兴趣可以去订购看下哈，非常不错的课程。

首先 MySQL 的版本，是5.x 系列 <=5.7.24，8.0 系列 <=8.0.13。加锁规则一共包括：两个原则、两个优化和一个bug。

原则 1：加锁的基本单位都是next-key lock。next-key lock（临键锁）是前开后闭区间。
原则 2：查找过程中访问到的对象才会加锁。
优化 1：索引上的等值查询，给唯一索引加锁的时候，next-key lock退化为行锁（Record lock）。
优化 2：索引上的等值查询，向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候，next-key lock退化为间隙锁（Gap lock）。
一个 bug：唯一索引上的范围查询会访问到不满足条件的第一个值为止。

假设有表结构和数据如下：

CREATE TABLE t5 ( id int(11) NOT NULL, c int(11) DEFAULT NULL, d int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id), KEY c (c)) ENGINE=InnoDB;
insert into t5 values(0,0,0),(5,5,5),(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);

分 7 个案例去分析哈：

等值查询间隙锁
非唯一索引等值锁
主键索引范围锁
非唯一索引范围锁
唯一索引范围锁 bug
普通索引上存在 “等值” 的例子
limit 语句减少加锁范围

4.1 案例一：等值查询间隙锁

我们同时开启 A、B、C 三个会话事务，如下：

发现事务 B 会阻塞等待，而 C 可以执行成功。如下：

为什么事务 B 会阻塞呢？

这是因为根据加锁原则 1：加锁基本单位是next-key lock，因此事务会话 A 的加锁范围是（5,10]，这里为什么是区间（5,10]，这是因为更新的记录，所在的表已有数据的区间就是 5-10 哈，又因为next-key lock是左开右闭的，所以加锁范围是（5,10]。
同时根据优化 2，这是一个等值查询 (id=6)，而 id=10 不满足查询条件。所以next-key lock退化成间隙Gap锁，因此最终加锁的范围是(5,10)。
然后事务Session B中，你要插入的是 9,9 在区间 (5,10) 内，而区间 (5,10) 都被锁了。因此事务 B 会阻塞等到。

为什么事务 C 可以正常执行呢？

这是因为锁住的区间是(5,10)，没有包括 10，所以事务 C 可以正常执行。

4.2 案例二：非唯一索引等值锁

按顺序执行事务会话 A、B、C，如下：

发现事务 B 可以执行成功，而 C 阻塞等待。如下：

为什么事务会话 B 没有阻塞，事务会话 C 却阻塞了？

事务会话 A 执行时，会给索引树c=5的这一行加上读共享锁。

根据加锁原则 1，加锁单位是next-key lock，因此会加上next-key lock(0,5]。
因为 c 只是普通索引，所以仅访问c=5这一条记录时不会马上停下来，需要继续向右遍历，查到c=10才结束。根据加锁原则 2，访问到的都要加锁，因此要给(5,10]加next-key lock。
由加锁优化 2：等值判断，向右遍历，最后一个值 10不满足c=5 这个等值条件，因此退化成间隙锁 (5,10)。
根据加锁原则 2 ：只有访问到的对象才会加锁，事务 A 的这个查询使用了覆盖索引，没有回表，并不需要访问主键索引，因此主键索引上没有加任何锁，事务会话 B 是对主键 id 的更新，因此事务会话 B 的update语句不会阻塞。
但是事务会话 C，要插入一个（6,6,6) 的记录时，会被事务会话 A 的间隙锁(5,10)锁住，因此事务会话 C 阻塞了。

4.3 案例三：主键索引范围锁

主键范围查询又是怎么加锁的呢？比如给定 SQL:

select * from t5 where id>=10 and id<11 for update;

按顺序执行事务会话 A、B、C，如下：

执行结果如下：

发现事务会话 B 中，插入 12，即insert into t5 values(12,12,12);时，阻塞了，而插入 6，insert into t5 values(6,6,6);却可以顺利执行。同时事务 C 中，Update t5 set d=d+1 where id =15;也会阻塞，为什么呢？

事务会话 A 执行时，要找到第一个id=10的行：

根据加锁原则 1：加锁单位是next-key lock，因此会加上next-key lock(5,10]。
又因为 id 是主键，也就是唯一值，因此根据优化 1：索引上的等值查询，给唯一索引加锁时，next-key lock退化为行锁（Record lock）。所以只加了id=10这个行锁。
范围查找就往后继续找，找到id=15这一行停下来，因此还需要加next-key lock(10,15]。

事务会话 A 执行完后，加的锁是id=10这个行锁，以及临键锁next-key lock(10,15]。这就是为什么事务 B 插入 6 那个记录可以顺利执行，插入 12 就不行啦。同理，事务 C 那个更新 id=15 的记录，也是会被阻塞的。

4.4 案例四：非唯一索引范围锁

如果是普通索引，范围查询又加什么锁呢？按顺序执行事务会话 A、B、C，如下：

执行结果如下：

发现事务会话 B 和事务会话 C 的执行 SQL 都被阻塞了。

这是因为，事务会话 A 执行时，要找到第一个c=10的行：

根据加锁原则 1：加锁单位是 next-key lock，因此会加上next-key lock(5,10]。又因为 c 不是唯一索引，所以它不会退化为行锁。因此加的锁还是next-key lock(5,10]。
范围查找就往后继续找，找到id=15这一行停下来，因此还需要加next-key lock(10,15]。

因此事务 B 和事务 C 插入的insert into t5 values(6,6,6);和Update t5 set d=d+1 where c =15; 都会阻塞。

4.5 案例五：唯一索引范围锁 bug

前面四种方案中，加锁的两个原则和两个优化都已经用上啦，那个唯一索引范围 bug 是如何触发的呢？

按顺序执行事务会话 A、B、C，如下：

执行结果如下：

发现事务 B 的更新语句Update t5 set d=d+1 where id =20; 和事务 Cinsert into t5 values(18,18,18);的插入语句均已阻塞了。

这是因为，事务会话 A 执行时，要找到第一个id=15的行，根据加锁原则 1：加锁单位是next-key lock，因此会加上next-key lock(10,15]。因为 id 是主键，即唯一的，因此循环判断到 id=15 这一行就应该停止了。但是实现上，InnoDB 会往前扫描到第一个不满足条件的行为止，直到扫描到id=20。而且由于这是个范围扫描，因此索引 id 上的(15,20]这个 next-key lock 也会被锁上。

所以，事务 B 要更新 id=20 这一行时，会阻塞锁住。同样地事务会话 C 要插入id=16的一行，也会被锁住。

4.6 案例六：普通索引上存在 “等值” 的例子

如果查询条件列是普通索引，且存在相等的值，加锁又是怎样的呢？

在原来 t5 表的数据基础上，插入：

insert into t5 values(28,10,66);

则c索引树如下：

c 索引值有相等的，但是它们对应的主键是有间隙的。比如（c=10，id=10）和（c=10，id=28）之间。

我们来看个例子，按顺序执行事务会话 A、B、C，如下：

执行结果如下：

为什么事务 B 插入语句会阻塞，事务 C 的更新语句不会呢？

这是因为事务会话 A 在遍历的时候，先访问第一个c=10的记录。它根据原则 1，加一个 (c=5,id=5) 到 (c=10,id=10) 的 next-key lock。
然后，事务会话 A 向右查找，直到碰到 (c=15,id=15) 这一行，循环才结束。根据优化 2，这是一个等值查询，向右查找到了不满足条件的行，所以会退化成(c=10,id=10) 到 (c=15,id=15)的间隙 Gap 锁。即事务会话 A 这个select...for update语句在索引 c 上的加锁范围，就是下图灰色阴影部分的：

因为 c=13 是这个区间内的，所以事务 B 插入insert into t5 values(13,13,13);会阻塞。因为根据优化 2，已经退化成 (c=10,id=10) 到 (c=15,id=15) 的间隙 Gap 锁, 即不包括 c=15，所以事务 C，Update t5 set d=d+1 where c=15不会阻塞

4.7 案例七：limit 语句减少加锁范围

如果一个 SQL 有 limit，会不会对加锁有什么影响呢？我们用 4.6 的例子，然后给查询语句加个 limit：

Select * from t5 where c=10 limit 2 for update;

事务 A、B 执行如下：

发现事务 B 并没有阻塞，而是可以顺利执行

这是为什么呢？跟上个例子，怎么事务会话 B 的 SQL 却不会阻塞了，事务会话 A 的select只是加多了一个limit 2。

这是因为明确加了limit 2的限制后，因此在遍历到 (c=10, id=30) 这一行之后，满足条件的语句已经有两条，循环就结束了。因此，索引 c 上的加锁范围就变成了从（c=5,id=5) 到（c=10,id=30) 这个前开后闭区间，如下图所示：

索引平时我们写 SQL 的时候，比如查询select或者delete语句时，尽量加一下limit哈，你看着这个例子不就减少了锁范围了嘛，哈哈。

5. 如何查看事务加锁情况

我门怎么查看执行中的 SQL 加了什么锁呢？或者换个说法，如何查看事务的加锁情况呢？有这两种方法：

使用infomation_schema数据库中的表获取锁信息
使用 show engine innodb status 命令

5.1 使用 infomation_schema 数据库中的表获取锁信息

infomation_schema数据库中，有几个表跟锁紧密关联的。

INNODB_TRX：该表存储了 InnoDB 当前正在执行的事务信息，包括事务 id、事务状态（比如事务是在运行还是在等待获取某个所）等。
INNODB_LOCKS：该表记录了一些锁信息，包括两个方面：1. 如果一个事务想要获取某个锁，但未获取到，则记录该锁信息。2. 如果一个事务获取到了某个锁，但是这个锁阻塞了别的事务，则记录该锁信息。
INNODB_LOCK_WAITS: 表明每个阻塞的事务是因为获取不到哪个事务持有的锁而阻塞。

5.1.1 INNODB_TRX

我们在一个会话中执行加锁的语句，在另外一个会话窗口，即可查看INNODB_TRX的信息啦，如下：

表中可以看到一个事务 id 为1644837正在运行汇中，它的隔离级别为REPEATABLE READ。我们一般关注这几个参数：

trx_tables_locked：该事务当前加了多少个表级锁。
trx_rows_locked：表示当前加了多少个行级锁。
trx_lock_structs：表示该事务生成了多少个内存中的锁结构。

5.1.2 INNODB_LOCKS

一般系统中，发生某个事务因为获取不到锁而被阻塞时，该表才会有记录。

事务 A、B 执行如下：

使用select * from information_schema.INNODB_LOCKS;查看

可以看到两个事务 Id 1644842和1644843都持有什么锁，就是看那个lock_mode和lock_type哈。但是并看不出是哪个锁在等待那个锁导致的阻塞，这时候就可以看INNODB_LOCK_WAITS表啦。

5.1.3 INNODB_LOCK_WAITS

INNODB_LOCK_WAITS 表明每个事务是因为获取不到哪个事务持有的锁而阻塞。

requesting_trx_id：表示因为获取不到锁而被阻塞的事务的事务 id
blocking_trx_id：表示因为获取到别的事务需要的锁而导致其被阻塞的事务的事务 Id。

即requesting_trx_id表示事务 B 的事务 Id，blocking_trx_id表示事务 A 的事务 Id。

5.2 show engine innodb status

INNODB_LOCKS 和 INNODB_LOCK_WAITS 在 MySQL 8.0 已被移除，其实就是不鼓励我们用这两个表来获取表信息。而我们还可以用show engine innodb status获取当前系统各个事务的加锁信息。

在看死锁日志的时候，我们一般先把这个变量innodb_status_output_locks打开哈，它是 MySQL 5.6.16 引入的

set global  innodb_status_output_locks =on;

在 RR 隔离级别下，我们交替执行事务 A 和 B：

show engine innodb status 查看日志，如下：

TRANSACTIONS
------------
Trx id counter 1644854
Purge done for trx's n:o < 1644847 undo n:o < 0 state: running but idle
History list length 32
LIST OF TRANSACTIONS FOR EACH SESSION:
---TRANSACTION 283263895935640, not started
0 lock struct(s), heap size 1136, 0 row lock(s)
---TRANSACTION 1644853, ACTIVE 7 sec inserting
mysql tables in use 1, locked 1
LOCK WAIT 2 lock struct(s), heap size 1136, 1 row lock(s), undo log entries 1
MySQL thread id 7, OS thread handle 11956, query id 563 localhost ::1 root update
insert into t5 values(6,6,6)
------- TRX HAS BEEN WAITING 7 SEC FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:
RECORD LOCKS space id 267 page no 4 n bits 80 index c of table `test2`.`t5` trx id 1644853 lock_mode X locks gap before rec insert intention waiting
Record lock, heap no 3 PHYSICAL RECORD: n_fields 2; compact format; info bits 0
 0: len 4; hex 8000000a; asc     ;;
 1: len 4; hex 8000000a; asc     ;;

------------------
TABLE LOCK table `test2`.`t5` trx id 1644853 lock mode IX
RECORD LOCKS space id 267 page no 4 n bits 80 index c of table `test2`.`t5` trx id 1644853 lock_mode X locks gap before rec insert intention waiting
Record lock, heap no 3 PHYSICAL RECORD: n_fields 2; compact format; info bits 0
 0: len 4; hex 8000000a; asc     ;;
 1: len 4; hex 8000000a; asc     ;;

这结构锁的关键词需要记住一下哈：

lock_mode X locks gap before rec表示 X 型的 gap 锁
lock_mode X locks rec but not gap表示 X 型的记录锁（Record Lock）
lock mode X 一般表示 X 型临键锁（next-key 锁）

以上的锁日志，我们一般关注点，是一下这几个地方：

TRX HAS BEEN WAITING 7 SEC FOR THIS LOCK TO BE GRANTED表示它在等这个锁
RECORD LOCKS space id 267 page no 4 n bits 80 index c of table `test2`.`t5` trx id 1644853 lock_mode X locks gap before rec insert intention waiting表示一个锁结构，这个锁结构的 Space ID 是 267，page number 是 4，n_bits 属性为 80，对应的索引是c，这个锁结构中存放的锁类型是 X 型的插入意向 Gap 锁。
0: len 4; hex 8000000a; asc ;;对应加锁记录的详细信息，8000000a 代表的值就是 10，a 的 16 进制是 10。
TABLE LOCK table `test2`.`t5` trx id 1644853 lock mode IX 表示一个插入意向表锁

这个日志例子，其实理解起来，就是事务 A 持有了索引 c 的间隙锁（~，10），而事务 B 想获得这个 gap 锁，而获取不到，就一直在等待这个插入意向锁。

6. 手把手死锁案例分析

如果发生死锁了，我们应该如何分析呢？一般分为四个步骤：

show engine innodb status，查看最近一次死锁日志。
分析死锁日志，找到关键词TRANSACTION
分析死锁日志，查看正在执行的 SQL
看 SQL 持有什么锁，又在等待什么锁。

6.1 一个死锁的简单例子

表结构和数据如下：

CREATE TABLE t6 ( id int(11) NOT NULL, c int(11) DEFAULT NULL, d int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id), KEY c (c)) ENGINE=InnoDB;
insert into t6 values(5,5,5),(10,10,10);

我们开启 A、B 事务，执行流程如下：

6.2 分析死锁日志

show engine innodb status，查看最近一次死锁日志。如下：

------------------------
LATEST DETECTED DEADLOCK
------------------------
2022-05-03 22:53:22 0x2eb4
*** (1) TRANSACTION:
TRANSACTION 1644867, ACTIVE 31 sec starting index read
mysql tables in use 1, locked 1
LOCK WAIT 3 lock struct(s), heap size 1136, 2 row lock(s)
MySQL thread id 5, OS thread handle 7068, query id 607 localhost ::1 root statistics
Select * from t6 where id=10 for update
*** (1) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:
RECORD LOCKS space id 268 page no 3 n bits 72 index PRIMARY of table `test2`.`t6` trx id 1644867 lock_mode X locks rec but not gap waiting
Record lock, heap no 3 PHYSICAL RECORD: n_fields 5; compact format; info bits 0
 0: len 4; hex 8000000a; asc     ;;
 1: len 6; hex 00000019193c; asc      <;;
 2: len 7; hex dd00000191011d; asc        ;;
 3: len 4; hex 8000000a; asc     ;;
 4: len 4; hex 8000000a; asc     ;;

*** (2) TRANSACTION:
TRANSACTION 1644868, ACTIVE 17 sec starting index read, thread declared inside InnoDB 5000
mysql tables in use 1, locked 1
3 lock struct(s), heap size 1136, 2 row lock(s)
MySQL thread id 7, OS thread handle 11956, query id 608 localhost ::1 root statistics
Select * from t6 where id=5 for update
*** (2) HOLDS THE LOCK(S):
RECORD LOCKS space id 268 page no 3 n bits 72 index PRIMARY of table `test2`.`t6` trx id 1644868 lock_mode X locks rec but not gap
Record lock, heap no 3 PHYSICAL RECORD: n_fields 5; compact format; info bits 0
 0: len 4; hex 8000000a; asc     ;;
 1: len 6; hex 00000019193c; asc      <;;
 2: len 7; hex dd00000191011d; asc        ;;
 3: len 4; hex 8000000a; asc     ;;
 4: len 4; hex 8000000a; asc     ;;

*** (2) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:
RECORD LOCKS space id 268 page no 3 n bits 72 index PRIMARY of table `test2`.`t6` trx id 1644868 lock_mode X locks rec but not gap waiting
Record lock, heap no 2 PHYSICAL RECORD: n_fields 5; compact format; info bits 0
 0: len 4; hex 80000005; asc     ;;
 1: len 6; hex 00000019193c; asc      <;;
 2: len 7; hex dd000001910110; asc        ;;
 3: len 4; hex 80000005; asc     ;;
 4: len 4; hex 80000005; asc     ;;

先找到关键词TRANSACTION，可以发现两部分的事务日志，如下：

查看正在执行，产生死锁的对应的 SQL，如下：

查看分开两部分的 TRANSACTION，分别持有什么锁，和等待什么锁。

所谓的死锁，其实就是，我持有你的需要的锁，你持有我需要的锁，形成相互等待的闭环。所以排查死锁问题时，照着这个思维去思考就好啦。

最后

本文参考了极客时间《MySQL45 讲》，其实这个课程挺好的，我看了几遍啦。建议有兴趣的小伙伴们都买来看看哈。

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参考资料

[1]一条简单的更新语句，MySQL 是如何加锁的: https://urlify.cn/f6ZnIn

[2]极客时间《MySQL45 讲》: https://time.geekbang.org/column/article/75659

[3]这次终于懂了，InnoDB 的七种锁: https://andyoung.blog.csdn.net/article/details/121689809

[4] MySQL InnoDB 中的锁 - 自增锁（AUTO-INC Locks）: https://blog.csdn.net/fofcn/article/details/123243225?spm=1001.2101.3001.6650.4&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-4.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-4.pc_relevant_default&utm_relevant_index=9