前言
数据库锁的设计初衷是处理并发问题。根据加锁的范围，MySQL里的锁大致可以分为 全局锁、 表级锁 和 行级锁 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。
如果使用全局锁对整个库进行备份（期间整个库都处于只读状态），会有以下的问题：
- 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。
如果在备份时不加锁，容易出现并发问题。这里用网站给出的例子稍微解释：
假设要维护用户账户余额和课程表，现在发起一个逻辑备份。假设备份期间，有一个用户，他购买了一门课程，业务逻辑里就要扣掉他的余额，然后往已购课程里面加上一门课。如果时间顺序上是先备份账户余额表 (u_account)，然后用户购买，然后备份用户课程表 (u_course)，流程示意图如下：
从图中可以看出，用户余额没有扣减，但是却多出了一门课，也就是用户赚了。同样，如果先备份用户课程表再备份用户账户表，就会发现用户亏了。
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。也就是在可重复读的隔离级别下开启一个事务。但是这种方法只适用于所有表使用事务引擎的库。
这里还有一个问题，既然要全库只读，为什么不使用 set global readonly=true 的方式呢？，不使用这个方法的原因有两点：
- 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。
- 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。
表级锁
MySQL里的表级锁有两种： 表锁 和 元数据锁（meta data lock，MDL）
表锁
**表锁的语法是 lock tables [table_name] 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。
如果在某个线程 A 中执行 lock tables t1 read, t2 write; 这个语句，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。
但对于InnoDB这种支持行锁的引擎来说，一般不会选择使用lock tables来控制并发，毕竟锁住整个表对性能的影响还是比较大的。
MDL
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。
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。
MDL锁是基于表元数据（表结构）的锁，MDL锁是为了保证并发环境下元数据和表数据的结构一致性。这也就可以理解为什么对表进行增删改查时只需要加MDL读锁。
- 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。
MDL 锁是系统默认会加的，但却是你不能忽略的一个机制。如下面这个例子：
可以看到 session A 先启动，这时候会对表 t 加一个 MDL 读锁。由于 session B 需要的也是 MDL 读锁，因此可以正常执行。之后 session C 会被 blocked，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。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。 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。
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。
如何安全的给小表加字段？
首先我们要解决长事务，事务不提交，就会一直占着 MDL 锁。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。
如果你要变更的表是一个热点表，虽然数据量不大，但是上面的请求很频繁，而你不得不加个字段，你该怎么做呢？
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。
这里已经涉及到了不太了解的地方，也只是将源站内容搬运了过来。待日后技术精进了再详细研究这一部分的内容吧。
行锁
行锁就是针对数据表中行记录的锁。如果事务A正在更新一行，事务B要更新同一行，就需要等待事务A结束操作后才能进行更新。
两阶段锁协议
假定有如下两个事务执行：
此时事务B的update语句会被阻塞，直到事务A执行commit之后，事务B才能继续执行。在这个例子中，事务A持有两条记录的行锁，且在commit之后才释放。
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。 根据这个协议，如果事务中需要锁多个行， 那就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。
这里使用源站的例子，我觉得说得很简练。假设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。这个业务需要涉及到以下操作：
- 从顾客 A 账户余额中扣除电影票价；
- 给影院 B 的账户余额增加这张电影票价；
- 记录一条交易日志。
要完成这个交易，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，要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。
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。用行锁举例如下：
这时候事务A和B都在等待对方释放行锁，也就进入了死锁状态。出现死锁后有两种策略：
- 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。
由于第一种方式的超时时间较难把控，所以一般采用第二种方式。但实际上死锁的检测需要耗费大量的CPU，如果多个线程要更新同一行，由于是一个时间复杂度O(n)的操作，综合量级将非常大。怎么解决这种热点行更新导致的性能问题呢？
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如果能确定这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉。 但是这种操作本身带有一定的风险，因为业务设计的时候一般不会把死锁当做一个严重错误，毕竟出现死锁了，就回滚，然后通过业务重试一般就没问题了，这是业务无损的。而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是业务有损的。
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控制并发度 。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。（可以考虑在客户端控制并发度，但实际上如果客户端一多，限制单个客户端的并发度汇总到数据库上还是会有很大的压力）。 因此，这个并发控制要在数据库服务端实现，基本思路就是对于相同行的更新，在进入InnoDB引擎之前进行排队，这样就不会有大量的死锁检测工作。
当然也可以考虑从设计上来解决这个问题。使用上述电影票的例子，可以将数据库中的一行改为逻辑上的多行，如影院的账户可以是数据库多行的和，这样在修改影院账户记录的时候，就可以从中随机选择一行。不过这种方式可能需要在其他业务逻辑上做出特殊处理。