InnoDB与MyISAM的最大不同有两点：一是支持事务（TRANSACTION）；二是采用了行级锁。行级锁与表级锁本来就有许多不同之处，另外，事务的引入也带来了一些新问题。下面我们先介绍一点背景知识，然后详细讨论InnoDB的锁问题。
背景知识
事务（Transaction）及其ACID属性
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有以下4个属性，通常简称为事务的ACID属性。
- 原子性（Atomicity）：所谓原子性就是将一组操作作为一个操作单元，是原子操作，即要么全部执行，要么全部不执行。
- 一致性（Consistent）：在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性；事务结束时，所有的内部数据结构（如B树索引或双向链表）也都必须是正确的。(拿银行转账来说，一致性要求事务的执行不应改变A、B 两个账户的金额总和。如果没有这种一致性要求，转账过程中就会发生钱无中生有，或者不翼而飞的现象。事务应该把数据库从一个一致性状态转换到另外一个一致性状态。)
- 隔离性（Isolation）：隔离性指并发的事务是相互隔离的。即一个事务内部的操作及正在操作的数据必须封锁起来，不被其它企图进行修改的事务看到。
- 持久性（Durable）：事务完成之后，它对于数据的修改是永久性的，即使出现系统故障也能够保持。
并发事务处理带来的问题
相对于串行处理来说，并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率，提高数据库系统的事务吞吐量，从而可以支持更多的用户。但并发事务处理也会带来一些问题，主要包括以下几种情况。
更新丢失（Lost Update）：当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生丢失更新问题－－最后的更 新覆盖了由其他事务所做的更新。例如，两个编辑人员制作了同一文档的电子副本。每个编辑人员独立地更改其副本，然后保存更改后的副本，这样就覆盖了原始文 档。最后保存其更改副本的编辑人员覆盖另一个编辑人员所做的更改。如果在一个编辑人员完成并提交事务之前，另一个编辑人员不能访问同一文件，则可避免此问 题。
脏读（Dirty Reads）：一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务完成并提交前，这条记录的数据就处于不一致状态；这时，另一个事务也来读取同一条记录，如果不加 控制，第二个事务读取了这些“脏”数据，并据此做进一步的处理，就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象地叫做"脏读"。
不可重复读（Non-Repeatable Reads）：一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，却发现其读出的数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了！这种现象就叫做“不可重复读”。
幻读（Phantom Reads）：一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象就称为“幻读”。
2、事务并发会产生问题例子:
1）第一类丢失更新：在没有事务隔离的情况下，两个事务都同时更新一行数据，但是第二个事务却中途失败退出， 导致对数据的两个修改都失效了。
例如：
张三的工资为5000，事务A中获取工资为5000，事务B获取工资为5000，汇入100，并提交数据库，工资变为5100，
随后
事务A发生异常，回滚了，恢复张三的工资为5000，这样就导致事务B的更新丢失了。
2）脏读：脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。
例如：
张三的工资为5000,事务A中把他的工资改为8000,但事务A尚未提交。
与此同时，
事务B正在读取张三的工资，读取到张三的工资为8000。
随后，
事务A发生异常，而回滚了事务。张三的工资又回滚为5000。
最后，
事务B读取到的张三工资为8000的数据即为脏数据，事务B做了一次脏读。
3）不可重复读：是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读。
例如：
在事务A中，读取到张三的工资为5000，操作没有完成，事务还没提交。
与此同时，
事务B把张三的工资改为8000，并提交了事务。
随后，
在事务A中，再次读取张三的工资，此时工资变为8000。在一个事务中前后两次读取的结果并不致，导致了不可重复读。
4）第二类丢失更新：不可重复读的特例。有两个并发事务同时读取同一行数据，然后其中一个对它进行修改提交，而另一个也进行了修改提交。这就会造成第一次写操作失效。
例如：
在事务A中，读取到张三的存款为5000，操作没有完成，事务还没提交。
与此同时，
事务B，存储1000，把张三的存款改为6000，并提交了事务。
随后，
在事务A中，存储500，把张三的存款改为5500，并提交了事务，这样事务A的更新覆盖了事务B的更新。
5）幻读：是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象发生了幻觉一样。
例如：
目前工资为5000的员工有10人，事务A读取所有工资为5000的人数为10人。
此时，
事务B插入一条工资也为5000的记录。
这是，事务A再次读取工资为5000的员工，记录为11人。此时产生了幻读。
提醒：
不可重复读的重点是修改，同样的条件，你读取过的数据，再次读取出来发现值不一样了
幻读的重点在于新增或者删除，同样的条件，第 1 次和第 2 次读出来的记录数不一样
事务隔离级别
在上面讲到的并发事务处理带来的问题中，“更新丢失”通常是应该完全避免的。但防止更新丢失，并不能单靠数据库事务控制器来解决，需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决，因此，防止更新丢失应该是应用的责任。
“脏读”、“不可重复读”和“幻读”，其实都是数据库读一致性问题，必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决。数据库实现事务隔离的方式，基本上可分为以下两种。
一种是在读取数据前，对其加锁，阻止其他事务对数据进行修改。
另一种是不用加任何锁，通过一定机制生成一个数据请求时间点的一致性数据快照（Snapshot)，并用这个快照来提供一定级别（语句级或事务级）的一 致 性读取。从用户的角度来看，好像是数据库可以提供同一数据的多个版本，因此，这种技术叫做数据多版本并发控制（MultiVersion Concurrency Control，简称MVCC或MCC），也经常称为多版本数据库。
数据库的事务隔离越严格，并发副作用越 小，但付出的代价也就越大，因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上 “串行化”进行，这显然与“并发”是矛盾的。同时，不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的，比如许多应用对“不可重复读”和“幻读”并不敏 感，可能更关心数据并发访问的能力。
为了解决“隔离”与“并发”的矛盾，ISO/ANSI SQL92定义了4个事务隔离级别，每个级别的隔离程度不同，允许出现的副作用也不同，应用可以根据自己的业务逻辑要求，通过选择不同的隔离级别来平衡 “隔离”与“并发”的矛盾。表20-5很好地概括了这4个隔离级别的特性。
表20-5 4种隔离级别比较
|
读数据一致性及允许的并发副作用 隔离级别 |
读数据一致性 |
脏读 |
不可重复读 |
幻读 |
|
未提交读（Read uncommitted） |
最低级别，只能保证不读取物理上损坏的数据 |
是 |
是 |
是 |
|
已提交度（Read committed） |
语句级 |
否 |
是 |
是 |
|
可重复读（Repeatable read） |
事务级 |
否 |
否 |
是 |
|
可序列化（Serializable） |
最高级别，事务级 |
否 |
否 |
否 |
最后要说明的是：各具体数据库并不一定完全实现了上述4个隔离级别，例如，Oracle只提供Read committed和Serializable两个标准隔离级别，另外还提供自己定义的Read only隔离级别；SQL Server除支持上述ISO/ANSI SQL92定义的4个隔离级别外，还支持一个叫做“快照”的隔离级别，但严格来说它是一个用MVCC实现的Serializable隔离级别。MySQL 支持全部4个隔离级别，但在具体实现时，有一些特点，比如在一些隔离级别下是采用MVCC一致性读，但某些情况下又不是，这些内容在后面的章节中将会做进 一步介绍。
mysql默认的事务处理级别是'REPEATABLE-READ',也就是可重复读
mysql> show status like 'innodb_row_lock%'; +-------------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------------------+-------+ | Innodb_row_lock_current_waits | 0 | | Innodb_row_lock_time | 0 | | Innodb_row_lock_time_avg | 0 | | Innodb_row_lock_time_max | 0 | | Innodb_row_lock_waits | 0 | +-------------------------------+-------+
如果发现锁争用比较严重，如InnoDB_row_lock_waits和InnoDB_row_lock_time_avg的值比较高，还可以通过设置InnoDB Monitors来进一步观察发生锁冲突的表、数据行等，并分析锁争用的原因。
可以用下面的语句来进行查看：
mysql> Show engine innodb statusG; *************************** 1. row *************************** Type: InnoDB Name: Status: … … ------------ TRANSACTIONS ------------ Trx id counter 0 117472192 Purge done for trx's n:o < 0 117472190 undo n:o < 0 0 History list length 17
在SHOW INNODB STATUS的显示内容中，会有详细的当前锁等待的信息，包括表名、锁类型、锁定记录的情况等，便于进行进一步的分析和问题的确定。打开监视器以后，默认 情况下每15秒会向日志中记录监控的内容，如果长时间打开会导致.err文件变得非常的巨大，所以用户在确认问题原因之后，要记得删除监控表以关闭监视 器，或者通过使用"--console"选项来启动服务器以关闭写日志文件。
1.行锁和表锁
在mysql 的 InnoDB引擎支持行锁，与Oracle不同，mysql的行锁是通过索引加载的，即是行锁是加在索引响应的行上的，要是对应的SQL语句没有走索引，则会全表扫描，
行锁则无法实现，取而代之的是表锁。
表锁：不会出现死锁，发生锁冲突几率高，并发低。
行锁：会出现死锁，发生锁冲突几率低，并发高。
锁冲突：例如说事务A将某几行上锁后，事务B又对其上锁，锁不能共存否则会出现锁冲突。（但是共享锁可以共存，共享锁和排它锁不能共存，排它锁和排他锁也不可以）
死锁：例如说两个事务，事务A锁住了1~5行，同时事务B锁住了6~10行，此时事务A请求锁住6~10行，就会阻塞直到事务B施放6~10行的锁，而随后事务B又请求锁住1~5行，事务B也阻塞直到事务A释放1~5行的锁。死锁发生时，会产生Deadlock错误。
锁是对表操作的，所以自然锁住全表的表锁就不会出现死锁。
2.行锁的类型
行锁分 共享锁 和 排它锁。
共享锁又称：读锁。当一个事务对某几行上读锁时，允许其他事务对这几行进行读操作，但不允许其进行写操作，也不允许其他事务给这几行上排它锁，但允许上读锁。
排它锁又称：写锁。当一个事务对某几个上写锁时，不允许其他事务写，但允许读。更不允许其他事务给这几行上任何锁。包括写锁。
上共享锁的写法：lock in share mode
例如： select math from zje where math>60 lock in share mode；
上排它锁的写法：for update
例如：select math from zje where math >60 for update；
3.行锁的实现
注意几点：
1.行锁必须有索引才能实现，否则会自动锁全表，那么就不是行锁了。
2.两个事务不能锁同一个索引，例如：
# 事务A先执行： select math from zje where math>60 for update; # 事务B再执行： select math from zje where math<60 for update； # 这样的话，事务B是会阻塞的。如果事务B把 math索引换成其他索引就不会阻塞， # 但注意，换成其他索引锁住的行不能和math索引锁住的行有重复。
3.insert ，delete ， update在事务中都会自动默认加上排它锁。
实现：
| 会话1： begin； select math from zje where math>60 for update； |
会话2： begin； update zje set math=99 where math=68； 阻塞........... |
会话相当与用户
如上，会话1先把zje表中math>60的行上排它锁。然后会话2试图把math=68的行进行修改，math=68处于math>60中，所以是已经被锁的，会话2进行操作时，
就会阻塞，等待会话1把锁释放。当commit时或者程序结束时，会释放锁。
由于InnoDB预设是Row-Level Lock，所以只有「明确」的指定主键，MySQL才会执行Row lock (只锁住被选取的资料例) ，否则MySQL将会执行Table Lock (将整个资料表单给锁住)。 举个例子: 假设有个表单products ，里面有id跟name二个栏位，id是主键。 例1: (明确指定主键，并且有此笔资料，row lock) SELECT * FROM products WHERE id='3' FOR UPDATE; SELECT * FROM products WHERE id='3' and type=1 FOR UPDATE; 例2: (明确指定主键，若查无此笔资料，无lock) SELECT * FROM products WHERE id='-1' FOR UPDATE; 例2: (无主键，table lock) SELECT * FROM products WHERE name='Mouse' FOR UPDATE; 例3: (主键不明确，table lock) SELECT * FROM products WHERE id<>'3' FOR UPDATE; 例4: (主键不明确，table lock) SELECT * FROM products WHERE id LIKE '3' FOR UPDATE; 注1: FOR UPDATE仅适用于InnoDB，且必须在交易区块(BEGIN/COMMIT)中才能生效。 假设kid 是表table 的 一个索引字段 且值不唯一 1.如果kid 有多个值为12的记录那么： update table set name=’feie’ where kid=12; 会锁表 2.如果kid有唯一的值为1的记录那么： update table set name=’feie’ where kid=1; 不会锁表 总结：用索引字段做为条件进行修改时， 是否表锁的取决于这个索引字段能否确定记录唯一， 当索引值对应记录不唯一，会进行锁表，相反则行锁。 如果有两个delete kid1 与 kid2是索引字段 语句1 delete from table where kid1=1 and kid2=2; 语句2 delete from table where kid1=1 and kid2=3; 这样的两个delete 是不会锁表的 语句1 delete from table where kid1=1 and kid2=2; 语句2 delete from table where kid1=1 ; 这样的两个delete 会锁表 总结：同一个表，如果进行删除操作时，尽量让删除条件统一，否则会相互影响造成锁表
行级锁定不是MySQL自己实现的锁定方式，而是由其他存储引擎自己所实现的，如广为大家所知的InnoDB存储引擎，以及MySQL的分布式存储引擎NDBCluster等都是实现了行级锁定。考虑到行级锁定君由各个存储引擎自行实现，而且具体实现也各有差别，而InnoDB是目前事务型存储引擎中使用最为广泛的存储引擎，所以这里我们就主要分析一下InnoDB的锁定特性。
1.InnoDB锁定模式及实现机制
考虑到行级锁定君由各个存储引擎自行实现，而且具体实现也各有差别，而InnoDB是目前事务型存储引擎中使用最为广泛的存储引擎，所以这里我们就主要分析一下InnoDB的锁定特性。
总的来说，InnoDB的锁定机制和Oracle数据库有不少相似之处。InnoDB的行级锁定同样分为两种类型，共享锁和排他锁，而在锁定机制的实现过程中为了让行级锁定和表级锁定共存，InnoDB也同样使用了意向锁（表级锁定）的概念，也就有了意向共享锁和意向排他锁这两种。
当一个事务需要给自己需要的某个资源加锁的时候，如果遇到一个共享锁正锁定着自己需要的资源的时候，自己可以再加一个共享锁，不过不能加排他锁。但是，如果遇到自己需要锁定的资源已经被一个排他锁占有之后，则只能等待该锁定释放资源之后自己才能获取锁定资源并添加自己的锁定。而意向锁的作用就是当一个事务在需要获取资源锁定的时候，如果遇到自己需要的资源已经被排他锁占用的时候，该事务可以需要锁定行的表上面添加一个合适的意向锁。如果自己需要一个共享锁，那么就在表上面添加一个意向共享锁。而如果自己需要的是某行（或者某些行）上面添加一个排他锁的话，则先在表上面添加一个意向排他锁。意向共享锁可以同时并存多个，但是意向排他锁同时只能有一个存在。所以，可以说InnoDB的锁定模式实际上可以分为四种：共享锁（S），排他锁（X），意向共享锁（IS）和意向排他锁（IX），我们可以通过以下表格来总结上面这四种所的共存逻辑关系：
如果一个事务请求的锁模式与当前的锁兼容，InnoDB就将请求的锁授予该事务；反之，如果两者不兼容，该事务就要等待锁释放。
意向锁是InnoDB自动加的，不需用户干预。对于UPDATE、DELETE和INSERT语句，InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁（X)；对于普通SELECT语句，InnoDB不会加任何锁；
原文地址：https://blog.csdn.net/luzhensmart/article/details/81675527