数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来 实现这些访问规则的重要数据结构
根据加锁的范围，MySQL 里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类
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
全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份
但是让整库都只读，听上去就很危险:
如果你在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆; 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
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，来确保拿到一致性视图。而由于 MVCC 的支持， 这个过程中数据是可以正常更新的
有了这个功能，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
表级锁
MySQL 里面表级别的锁有两种:一种是表锁，一种是元数据锁
表锁的语法是 lock tables ... read/write。与 FTWRL 类似，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。需要注意，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
另一类表级的锁是 MDL(metadata lock)。MDL 不需要显式使用，在访问一个表的时 候会被自动加上。MDL 的作用是，保证读写的正确性。你可以想象一下，如果一个查询正 在遍历一个表中的数据，而执行期间另一个线程对这个表结构做变更，删了一列，那么查 询线程拿到的结果跟表结构对不上，肯定是不行的
因此，在 MySQL 5.5 版本中引入了 MDL，当对一个表做增删改查操作的时候，加 MDL 读锁;当要对表做结构变更操作的时候，加 MDL 写锁
读锁之间不互斥，因此你可以有多个线程同时对一张表增删改查。 读写锁之间、写锁之间是互斥的，用来保证变更表结构操作的安全性。因此，如果有两个线程要同时给一个表加字段，其中一个要等另一个执行完才能开始执行
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
如何安全地给表加字段?
- 首先我们要解决长事务，事务不提交，就会一直占着 MDL 锁
- 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
行锁
MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁，比 如 MyISAM 引擎就不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行，这就会影响到业务并发度。InnoDB 是支持行锁的，这也是 MyISAM 被 InnoDB 替代的重要原因之一
两阶段锁
在 InnoDB 事务中，行锁是在需要的时候才加上的，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。这个就是两阶段锁协议
如果你的事务中需要锁多个行，要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁尽量往后放
死锁和死锁检测
当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁
当出现死锁以后，有两种策略:
一种策略是，直接进入等待，直到超时。这个超时时间可以通过参数 innodb_lock_wait_timeout 来设置。 另一种策略是，发起死锁检测，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
正常情况下我们还是要采用第二种策略，即:主动死锁检测，而且 innodb_deadlock_detect 的默认值本身就是 on。主动死锁检测在发生死锁的时候，是 能够快速发现并进行处理的，但是它也是有额外负担的
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
那如果是我们上面说到的所有事务都要更新同一行的场景呢?
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
怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢?
一个思路是控制并发度。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
这个并发控制要做在数据库服务端。如果你有中间件，可以考虑在中间件实现;如 果你的团队有能修改 MySQL 源码的人，也可以做在 MySQL 里面。基本思路就是，对于 相同行的更新，在进入引擎之前排队
还可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突
