因为行锁只能锁住行，但是新插入记录这个动作，要更新的是记录之间的“间隙”。为了解决幻读问题，InnoDB 只好引入新的锁，也就是间隙锁 (Gap Lock)。
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间隙锁，锁的就是两个值之间的空隙，不允许两个值之间再插一个值。
比如初始化插入了 6 个记录，这就产生了 7 个间隙。分别是 (-∞,0)、(0,5)、(5,10)、(10,15)、(15,20)、(20, 25)、(25, +supremum)，间隙锁都是开区间
和行锁不一样的是，跟间隙锁存在冲突关系的，是“往这个间隙中插入一个记录”这个操作。间隙锁之间都不存在冲突关系。
缺点：可能会导致同样的语句锁住更大的范围，影响了并发度。
间隙锁和行锁合称 next-key lock，每个 next-key lock 是前开后闭区间。如果用 select * from t for update 要把整个表所有记录锁起来，就形成了 7 个 next-key lock，分别是 (-∞,0]、(0,5]、(5,10]、(10,15]、(15,20]、(20, 25]、(25, +supremum]。
和间隙锁的最大区别是，next-key lock 为前开后闭区间，这样所有的next-key lock就可以把所有记录锁起来。
加锁规则里面，包含了两个“原则”、两个“优化”和一个“bug”
1、InnoDB存储引擎
Mysql版本=5.5 默认的存储引擎，MySQL推荐使用的存储引擎。支持事务，行级锁定，外键约束。事务安全型存储引擎。更加注重数据的完整性和安全性。
存储格式 : 数据，索引集中存储，存储于同一个表空间文件中。
InnoDB的行锁模式及其加锁方法： InnoDB中有以下两种类型的行锁：共享锁（读锁： 允许事务对一条行数据进行读取）和 互斥锁（写锁： 允许事务对一条行数据进行删除或更新）， 对于update，insert，delete语句，InnoDB会自动给设计的数据集加互斥锁，对于普通的select语句，InnoDB不会加任何锁。
InnoDB行锁的实现方式： InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，如果没有索引，InnoDB将通过隐藏的聚簇索引来对记录加锁。InnoDB这种行锁实现特点意味着：如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，实际效果跟表锁一样。
（1）在不通过索引条件查询时，InnoDB会锁定表中的所有记录。
（2）Mysql的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，所以虽然是访问不同行的记录，但是如果使用相同的索引键，是会出现冲突的。
（3）当表有多个索引的时候，不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行，但都是通过行锁来对数据加锁。
优点：
1、支持事务处理、ACID事务特性；
2、实现了SQL标准的四种隔离级别（ 原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（Isolation ）和持续性（Durability ））；
3、支持行级锁和外键约束；
4、可以利用事务日志进行数据恢复。
5、锁级别为行锁，行锁优点是适用于高并发的频繁表修改，高并发是性能优于 MyISAM。缺点是系统消耗较大。
6、索引不仅缓存自身，也缓存数据，相比 MyISAM 需要更大的内存。
缺点：
因为它没有保存表的行数，当使用COUNT统计时会扫描全表。
使用场景：
(1)可靠性要求比较高，或者要求事务；(2)表更新和查询都相当的频繁，并且表锁定的机会比较大的情况。
2、 MyISAM存储引擎
MySQL= 5.5 MySQL默认的存储引擎。ISAM：Indexed Sequential Access Method(索引顺序存取方法)的缩写，是一种文件系统。擅长与处理，高速读与写。
功能：
（1）支持数据压缩存储,但压缩后的表变成了只读表，不可写；如果需要更新数据，则需要先解压后更新。
（2）支持表级锁定，不支持高并发；
（3）支持并发插入。写操作中的插入操作，不会阻塞读操作（其他操作）；
优点：
1.高性能读取；
2.因为它保存了表的行数，当使用COUNT统计时不会扫描全表；
缺点：
1、锁级别为表锁，表锁优点是开销小，加锁快；缺点是锁粒度大，发生锁冲动概率较高，容纳并发能力低，这个引擎适合查询为主的业务。
2、此引擎不支持事务，也不支持外键。
3、INSERT和UPDATE操作需要锁定整个表；
使用场景：
(1)做很多count 的计算；(2)插入不频繁，查询非常频繁；(3)没有事务。
InnoDB和MyISAM一些细节上的差别：
1、InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引，MySQL5.6之后已经支持（实验性）。
2、InnoDB中不保存表的 具体行数，也就是说，执行select count() from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count()语句包含 where条件时，两种表的操作是一样的。
3、对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引。
4、DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除。
5、LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的，解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，导入数据后再改成InnoDB表，但是对于使用的额外的InnoDB特性（例如外键）的表不适用。
6、另外，InnoDB表的行锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。
1．索引概述
利用关键字，就是记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分），建立与记录位置的对应关系，就是索引。索引的关键字一定是排序的。索引本质上是表字段的有序子集，它是提高查询速度最有效的方法。一个没有建立任何索引的表，就相当于一本没有目录的书，在每次查询时就会进行全表扫描，这样会导致查询效率极低、速度也极慢。如果建立索引，那么就好比一本添加的目录，通过目录的指引，迅速翻阅到指定的章节，提升的查询性能，节约了查询资源。
2．索引种类
从索引的定义方式和用途中来看：主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引。
无论任何类型，都是通过建立关键字与位置的对应关系来实现的。索引是通过关键字找对应的记录的地址。
以上类型的差异：对索引关键字的要求不同。
关键字：记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分）。
普通索引,index：对关键字没有要求。
唯一索引,unique index：要求关键字不能重复。同时增加唯一约束。
主键索引,primary key：要求关键字不能重复，也不能为NULL。同时增加主键约束。
全文索引,fulltext key：关键字的来源不是所有字段的数据，而是从字段中提取的特别关键词。
PS：这里主键索引和唯一索引的区别在于：主键索引不能为空值，唯一索引允许空值；主键索引在一张表内只能创建一个，唯一索引可以创建多个。主键索引肯定是唯一索引，但唯一索引不一定是主键索引。
3.索引原则
如果索引不遵循使用原则，则可能导致索引无效。
（1）列独立
如果需要某个字段上使用索引，则需要在字段参与的表达中，保证字段独立在一侧。否则索引不会用到索引, 例如这条sql就不会用到索引:select * from A where id+1=10;
（2）左原则
Like：匹配模式必须要左边确定不能以通配符开头。例如:select * from A where name like '%小明%' ，不会用到索引，而select * from A where name like '小明%' 就可以用到索引（name字段有建立索引），如果业务上需要用到'%小明%'这种方式,有两种方法:1.可以考虑全文索引,但mysql的全文索引不支持中文；2.只查询索引列或主键列,例如:select name from A where name like '%小明%' 或 select id from A where name like '%小明%' 或 select id,name from A where name like '%小明%' 这三种情况都会用到name的索引;
复合索引：一个索引关联多个字段，仅仅针对左边字段有效果，添加复合索引时，第一个字段很重要，只有包含第一个字段作为查询条件的情况才会使用复合索引(必须用到建索引时选择的第一个字段作为查询条件,其他字段的顺序无关),而且查询条件只能出现and拼接,不能用or,否则则无法使用索引.
（3）OR的使用
必须要保证 OR 两端的条件都存在可以用的索引，该查询才可以使用索引。
（4）MySQL智能选择
即使满足了上面说原则，MySQL也能弃用索引，例如：select * from A where id 1;这里弃用索引的主要原因：查询即使使用索引，会导致出现大量的随机IO，相对于从数据记录的第一条遍历到最后一条的顺序IO开销，还要大。
4.索引的使用场景
（1）索引检索：检索数据时使用索引。
（2）索引排序: 如果order by 排序需要的字段上存在索引，则可能使用到索引。
（3）索引覆盖: 索引拥有的关键字内容，覆盖了查询所需要的全部数据，此时，就不需要在数据区获取数据，仅仅在索引区即可。覆盖就是直接在索引区获取内容，而不需要在数据区获取。例如: select name from A where name like '小明%';
建立索引索引时，不能仅仅考虑where检索，同时考虑其他的使用场景。（在所有的where字段上增加索引，就是不合理的）
5.前缀索引
前缀索引是建立索引关键字一种方案。通常会使用字段的整体作为索引关键字。有时，即使使用字段前部分数据，也可以去识别某些记录。就比如一个班级里，我要找王xx，假如姓王的只有1个人，那么就可以建一个关键字为'王'的前缀索引。语法：Index `index_name` (`index_field`(N))使用index_name前N个字符建立的索引。
6.索引失效
（1） 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
（2） 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
（3） 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
（4）应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如select id from t where num/2 = 100；
（5） 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如：select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ ；
（6）应尽量避免在where子句中对字段进行类型转换，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描； 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,如select id from t where id = 1；如果id字段在表设计中是varchar类型，那么即使id列上存的是数字，在查询时也一定要用varchar去匹配，sql应改为select id from t where id = '1'；
（7）应尽量避免在where子句中单独引用复合索引里非第一位置的索引；
join 的两种算法：BNL 和 NLJ
NLJ（Nested Loop Join）嵌套循环算法；以如下 SQL 为例：
select * from t1 join t2 on t1.a=t2.a
SQL 执行时内部流程是这样的：
1. 先从 t1（假设这里 t1 被选为驱动表）中取出一行数据 X；
2. 从 X 中取出关联字段 a 值，去 t2 中进行查找，满足条件的行取出；
3. 重复1、2步骤，直到表 t1 最后一行循环结束。
这就是一个嵌套循环的过程，如果在被驱动表上查找数据时可以使用索引，总的对比计算次数等于驱动表满足 where 条件的行数。假设这里 t1、t2都是1万行，则只需要 1万次计算，这里用到的是Index Nested-Loops Join（INLJ，基于索引的嵌套循环联接）。
如果 t1、t2 的 a 字段都没有索引，还按照上述的嵌套循环流程查找数据呢？每次在被驱动表上查找数据时都是一次全表扫描，要做1万次全表扫描，扫描行数等于 1万+1万*1万，这个效率很低，如果表行数更多，扫描行数动辄几百亿，所以优化器肯定不会使用这样的算法，而是选择 BNL 算法；
BNLJ（Block Nested Loop Join）块嵌套循环算法；
1. 把 t1 表（假设这里 t1 被选为驱动表）满足条件的数据全部取出放到线程的 join buffer 中；
2. 每次取 t2 表一行数据，去 joinbuffer 中进行查找，满足条件的行取出，直到表 t2 最后一行循环结束。
这个算法下，执行计划的 Extra 中会出现 Using join buffer(Block Nested Loop)，t1、t2 都做了一次全表扫描，总的扫描行数等于 1万+1万。但是由于 joinbuffer 维护的是一个无序数组，每次在 joinbuffer 中查找都要遍历所有行，总的内存计算次数等于1万*1万。另外如果 joinbuffer 不够大放不下驱动表的数据，则要分多次执行上面的流程，会导致被驱动表也做多次全表扫描。
BNLJ相对于NLJ的优点在于，驱动层可以先将部分数据加载进buffer，这种方法的直接影响就是将大大减少内层循环的次数，提高join的效率。
例如：
如果内层循环有100条记录，外层循环也有100条记录，这样的话，每次外层循环先将10条记录放到buffer中，内层循环的100条记录每条与这个buffer中的10条记录进行匹配，只需要匹配内层循环总记录数次即可结束一次循环（在这里，即只需要匹配100次即可结束），然后将匹配成功的记录连接后放入结果集中，接着，外层循环继续向buffer中放入10条记录，同理进行匹配，并将成功的记录连接后放入结果集。后续循环以此类推，直到循环结束，将结果集发给client为止。
可以发现，若用NLJ，则需要100 * 100次才可结束，BNLJ则需要100 / block_size * 100 = 10 * 100次就可结束,大大减少了循环次数。
JOIN 按照功能大致分为如下三类：
JOIN、STRAIGHT_JOIN、INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。
LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。
RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。
注意：mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join。
mysql 多表连接查询方式，因为mysql只支持NLJ算法,所以如果是小表驱动大表则效率更高；反之则效率下降；因此mysql对内连接或等值连接的方式做了一个优化,会去判断join表的数据行大小,然后取数据行小的表为驱动表。
INNER JOIN、JOIN、WHERE等值连接和STRAIGHT_JOIN都能表示内连接，那平时如何选择呢？一般情况下用INNER JOIN、JOIN或者WHERE等值连接，因为MySQL 会按照"小表驱动大表的策略"进行优化。当出现需要排序时，才考虑用STRAIGHT_JOIN指定某张表为驱动表。
两表JOIN优化
a.当无order by条件时，根据实际情况，使用left/right/inner join即可，根据explain优化 ；
b.当有order by条件时，如select * from a inner join b where 1=1 and other condition order by a.col；使用explain解释语句；
1）如果第一行的驱动表为a，则效率会非常高，无需优化；
2）否则，因为只能对驱动表字段直接排序的缘故，会出现using temporary，所以此时需要使用STRAIGHT_JOIN明确a为驱动表，来达到使用a.col上index的优化目的；或者使用left join且Where条件中不含b的过滤条件，此时的结果集为a的全集，而STRAIGHT_JOIN为inner join且使用a作为驱动表。注：使用STRAIGHT_JOIN虽然不会using temporary，但也不是一定就能提高效率，如果a表数据远远超过b表，那么有可能使用STRAIGHT_JOIN时比原来的sql效率更低，所以怎么使用STRAIGHT_JOIN，还是要视情况而定。
在使用left join（或right join）时，应该清楚的知道以下几点：
(1). on与 where的执行顺序
ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。
所以我们要注意：在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件，减少Where的执行。
(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同
即使右表的数据不满足ON后面的条件,也会在结果集拼接一条为NULL的数据行,但WHERE后面的条件不一样,右表不满足WHERE的条件,左表关联的数据也会被过滤掉。
(3).尽量避免子查询，而用join
往往性能这玩意儿，更多时候体现在数据量比较大的时候，此时，我们应该避免复杂的子查询。
（1）in 和 not in 要慎用，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between 就不要用 in：select id from t where num between 1 and 3很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
（2）Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
（3）join语句,MySQL里面的join是用小表去驱动大表,而由于MySQL join实现的原理就是做循环，比如left join就是对左边的数据进行循环去驱动右边的表,左边有m条记录匹配,右边有n条记录那么就是做m次循环,每次扫描n行数据,总扫面行数是m*n行数据。左边返回的结果集的大小就决定了循环的次数,故单纯的用小表去驱动大表不一定的正确的,小表的结果集可能也大于大表的结果集,所以写join的时候尽可能的先估计两张表的可能结果集,用小结果集去驱动大结果集.值得注意的是在使用left/right join的时候,从表的条件应写在on之后,主表应写在where之后.否则MySQL会当作普通的连表查询；
（4）select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的；
（5）select * from t 这种语句要尽量避免，使用具体的字段代替*，更有实际意义，需要什么字段就返回什么字段；
（6）数据量大的情况下，limit要慎用，因为使用limit m，n方式分页时，mysql每次都是查询前m+n条，然后舍弃前m条，所以m越大，偏移量越大，性能就越差。比如：select * from A limit 1000000,20这钟，查询效率就会非常低，当分页的页数大于一定的数量之后，就可以换种方式来分页：select * from A a join （select id from A limit 1000000，20） b on a.id=b.id;
行锁的等待
在介绍如何解决行锁等待问题前，先简单介绍下这类问题产生的原因。产生原因简述：当多个事务同时去操作（增删改）某一行数据的时候，MySQL 为了维护 ACID 特性，就会用锁的形式来防止多个事务同时操作某一行数据，避免数据不一致。只有分配到行锁的事务才有权力操作该数据行，直到该事务结束，才释放行锁，而其他没有分配到行锁的事务就会产生行锁等待。如果等待时间超过了配置值（也就是 innodb_lock_wait_timeout 参数的值，个人习惯配置成 5s，MySQL 官方默认为 50s），则会抛出行锁等待超时错误。
如上图所示，事务 A 与事务 B 同时会去 Insert 一条主键值为 1 的数据，由于事务 A 首先获取了主键值为 1 的行锁，导致事务 B 因无法获取行锁而产生等待，等到事务 A 提交后，事务 B 才获取该行锁，完成提交。这里强调的是行锁的概念，虽然事务 B 重复插入了主键，但是在获取行锁之前，事务一直是处于行锁等待的状态，只有获取行锁后，才会报主键冲突的错误。当然这种 Insert 行锁冲突的问题比较少见，只有在大量并发插入场景下才会出现，项目上真正常见的是 updatedelete 之间行锁等待，这里只是用于示例，原理都是相同的。
三、产生的原因根据我之前接触到的此类问题，大致可以分为以下几种原因
mysql行锁和表锁
锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所在有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
概述
相对其他数据库而言，MySQL的锁机制比较简单，其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。
MySQL大致可归纳为以下3种锁：
表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般
MySQL表级锁的锁模式（MyISAM)
MySQL表级锁有两种模式：表共享锁（Table Read Lock）和表独占写锁（Table Write Lock）。
对MyISAM的读操作，不会阻塞其他用户对同一表请求，但会阻塞对同一表的写请求；
对MyISAM的写操作，则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作；
MyISAM表的读操作和写操作之间，以及写操作之间是串行的。
当一个线程获得对一个表的写锁后，只有持有锁线程可以对表进行更新操作。其他线程的读、写操作都会等待，直到锁被释放为止。
MySQL表级锁的锁模式
MySQL的表锁有两种模式：表共享读锁（Table Read Lock）和表独占写锁（Table Write Lock）。锁模式的兼容如下表
MySQL中的表锁兼容性
当前锁模式/是否兼容/请求锁模式
读锁 是 是 否
写锁 是 否 否
可见，对MyISAM表的读操作，不会阻塞其他用户对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求；对MyISAM表的写操作，则会阻塞其他用户对同一表的读和写请求；MyISAM表的读和写操作之间，以及写和写操作之间是串行的！（当一线程获得对一个表的写锁后，只有持有锁的线程可以对表进行更新操作。其他线程的读、写操作都会等待，直到锁被释放为止。）
如何加表锁
MyISAM在执行查询语句（SELECT）前，会自动给涉及的所有表加读锁，在执行更新操作（UPDATE、DELETE、INSERT等）前，会自动给涉及的表加写锁，这个过程并不需要用户干预，因此用户一般不需要直接用LOCK TABLE命令给MyISAM表显式加锁。在本书的示例中，显式加锁基本上都是为了方便而已，并非必须如此。
给MyISAM表显示加锁，一般是为了一定程度模拟事务操作，实现对某一时间点多个表的一致性读取。
要特别说明以下两点内容。
上面的例子在LOCK TABLES时加了‘local’选项，其作用就是在满足MyISAM表并发插入条件的情况下，允许其他用户在表尾插入记录
在用LOCKTABLES给表显式加表锁是时，必须同时取得所有涉及表的锁，并且MySQL支持锁升级。也就是说，在执行LOCK TABLES后，只能访问显式加锁的这些表，不能访问未加锁的表；同时，如果加的是读锁，那么只能执行查询操作，而不能执行更新操作。其实，在自动加锁的情况下也基本如此，MySQL问题一次获得SQL语句所需要的全部锁。这也正是MyISAM表不会出现死锁（Deadlock Free）的原因
一个session使用LOCK TABLE 命令给表film_text加了读锁，这个session可以查询锁定表中的记录，但更新或访问其他表都会提示错误；同时，另外一个session可以查询表中的记录，但更新就会出现锁等待。
当使用LOCK TABLE时，不仅需要一次锁定用到的所有表，而且，同一个表在SQL语句中出现多少次，就要通过与SQL语句中相同的别名锁多少次，否则也会出错！
并发锁
在一定条件下，MyISAM也支持查询和操作的并发进行。
MyISAM存储引擎有一个系统变量concurrent_insert，专门用以控制其并发插入的行为，其值分别可以为0、1或2。
当concurrent_insert设置为0时，不允许并发插入。
当concurrent_insert设置为1时，如果MyISAM允许在一个读表的同时，另一个进程从表尾插入记录。这也是MySQL的默认设置。
当concurrent_insert设置为2时，无论MyISAM表中有没有空洞，都允许在表尾插入记录，都允许在表尾并发插入记录。
可以利用MyISAM存储引擎的并发插入特性，来解决应用中对同一表查询和插入锁争用。例如，将concurrent_insert系统变量为2，总是允许并发插入；同时，通过定期在系统空闲时段执行OPTIONMIZE TABLE语句来整理空间碎片，收到因删除记录而产生的中间空洞。
MyISAM的锁调度
前面讲过，MyISAM存储引擎的读和写锁是互斥，读操作是串行的。那么，一个进程请求某个MyISAM表的读锁，同时另一个进程也请求同一表的写锁，MySQL如何处理呢？答案是写进程先获得锁。不仅如此，即使读进程先请求先到锁等待队列，写请求后到，写锁也会插到读请求之前！这是因为MySQL认为写请求一般比读请求重要。这也正是MyISAM表不太适合于有大量更新操作和查询操作应用的原因，因为，大量的更新操作会造成查询操作很难获得读锁，从而可能永远阻塞。这种情况有时可能会变得非常糟糕！幸好我们可以通过一些设置来调节MyISAM的调度行为。
通过指定启动参数low-priority-updates，使MyISAM引擎默认给予读请求以优先的权利。
通过执行命令SET LOW_PRIORITY_UPDATES=1，使该连接发出的更新请求优先级降低。
通过指定INSERT、UPDATE、DELETE语句的LOW_PRIORITY属性，降低该语句的优先级。
虽然上面3种方法都是要么更新优先，要么查询优先的方法，但还是可以用其来解决查询相对重要的应用（如用户登录系统）中，读锁等待严重的问题。
另外，MySQL也提供了一种折中的办法来调节读写冲突，即给系统参数max_write_lock_count设置一个合适的值，当一个表的读锁达到这个值后，MySQL变暂时将写请求的优先级降低，给读进程一定获得锁的机会。
上面已经讨论了写优先调度机制和解决办法。这里还要强调一点：一些需要长时间运行的查询操作，也会使写进程“饿死”！因此，应用中应尽量避免出现长时间运行的查询操作，不要总想用一条SELECT语句来解决问题。因为这种看似巧妙的SQL语句，往往比较复杂，执行时间较长，在可能的情况下可以通过使用中间表等措施对SQL语句做一定的“分解”，使每一步查询都能在较短时间完成，从而减少锁冲突。如果复杂查询不可避免，应尽量安排在数据库空闲时段执行，比如一些定期统计可以安排在夜间执行。
InnoDB锁问题
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。
行级锁和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。
1.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4属性，通常称为事务的ACID属性。
原性性（Actomicity）：事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。
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，以操持完整性；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。
隔离性（Isolation）：数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的，反之亦然。
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。
2.并发事务带来的问题
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。最后保存其更改保存其更改副本的编辑人员覆盖另一个编辑人员所做的修改。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”的数据，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已经发生了改变、或某些记录已经被删除了！这种现象叫做“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”。
3.事务隔离级别
在并发事务处理带来的问题中，“更新丢失”通常应该是完全避免的。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，基本可以分为以下两种。
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，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。
数据库的事务隔离级别越严格，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
事务4种隔离级别比较
隔离级别/读数据一致性及允许的并发副作用 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两个标准级别，另外还自己定义的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，比如在一些隔离级下是采用MVCC一致性读，但某些情况又不是。
获取InonoD行锁争用情况
可以通过检查InnoDB_row_lock状态变量来分析系统上的行锁的争夺情况：
如果发现争用比较严重，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。
InnoDB的行锁模式及加锁方法
InnoDB实现了以下两种类型的行锁。
共享锁（s）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。
排他锁（X）：允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同的数据集共享读锁和排他写锁。
另外，为了允许行锁和表锁共存，实现多粒度锁机制，InnoDB还有两种内部使用的意向锁（Intention Locks），这两种意向锁都是表锁。
意向共享锁（IS）：事务打算给数据行共享锁，事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。
意向排他锁（IX）：事务打算给数据行加排他锁，事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。
InnoDB行锁模式兼容性列表
如果一个事务请求的锁模式与当前的锁兼容，InnoDB就请求的锁授予该事务；反之，如果两者两者不兼容，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会自动给涉及及数据集加排他锁（X）；对于普通SELECT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不会任何锁；事务可以通过以下语句显示给记录集加共享锁或排锁。
共享锁（S）：SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE
排他锁（X）：SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE
用SELECT .. IN SHARE MODE获得共享锁，主要用在需要数据依存关系时确认某行记录是否存在，并确保没有人对这个记录进行UPDATE或者DELETE操作。但是如果当前事务也需要对该记录进行更新操作，则很有可能造成死锁，对于锁定行记录后需要进行更新操作的应用，应该使用SELECT ... FOR UPDATE方式获取排他锁。
InnoDB行锁实现方式
InnoDB行锁是通过索引上的索引项来实现的，这一点MySQL与Oracle不同，后者是通过在数据中对相应数据行加锁来实现的。InnoDB这种行锁实现特点意味者：只有通过索引条件检索数据，InnoDB才会使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁！
在实际应用中，要特别注意InnoDB行锁的这一特性，不然的话，可能导致大量的锁冲突，从而影响并发性能。
什么时候使用表锁
对于InnoDB表，在绝大部分情况下都应该使用行级锁，因为事务和行锁往往是我们之所以选择InnoDB表的理由。但在个另特殊事务中，也可以考虑使用表级锁。
第一种情况是：事务需要更新大部分或全部数据，表又比较大，如果使用默认的行锁，不仅这个事务执行效率低，而且可能造成其他事务长时间锁等待和锁冲突，这种情况下可以考虑使用表锁来提高该事务的执行速度。
第二种情况是：事务涉及多个表，比较复杂，很可能引起死锁，造成大量事务回滚。这种情况也可以考虑一次性锁定事务涉及的表，从而避免死锁、减少数据库因事务回滚带来的开销。
当然，应用中这两种事务不能太多，否则，就应该考虑使用MyISAM表。
在InnoDB下 ，使用表锁要注意以下两点。
（1）使用LOCK TALBES虽然可以给InnoDB加表级锁，但必须说明的是，表锁不是由InnoDB存储引擎层管理的，而是由其上一层MySQL Server负责的，仅当autocommit=0、innodb_table_lock=1（默认设置）时，InnoDB层才能知道MySQL加的表锁，MySQL Server才能感知InnoDB加的行锁，这种情况下，InnoDB才能自动识别涉及表级锁的死锁；否则，InnoDB将无法自动检测并处理这种死锁。
（2）在用LOCAK TABLES对InnoDB锁时要注意，要将AUTOCOMMIT设为0，否则MySQL不会给表加锁；事务结束前，不要用UNLOCAK TABLES释放表锁，因为UNLOCK TABLES会隐含地提交事务；COMMIT或ROLLBACK产不能释放用LOCAK TABLES加的表级锁，必须用UNLOCK TABLES释放表锁，正确的方式见如下语句。
关于死锁
MyISAM表锁是deadlock free的，这是因为MyISAM总是一次性获得所需的全部锁，要么全部满足，要么等待，因此不会出现死锁。但是在InnoDB中，除单个SQL组成的事务外，锁是逐步获得的，这就决定了InnoDB发生死锁是可能的。
发生死锁后，InnoDB一般都能自动检测到，并使一个事务释放锁并退回，另一个事务获得锁，继续完成事务。但在涉及外部锁，或涉及锁的情况下，InnoDB并不能完全自动检测到死锁，这需要通过设置锁等待超时参数innodb_lock_wait_timeout来解决。需要说明的是，这个参数并不是只用来解决死锁问题，在并发访问比较高的情况下，如果大量事务因无法立即获取所需的锁而挂起，会占用大量计算机资源，造成严重性能问题，甚至拖垮数据库。我们通过设置合适的锁等待超时阈值，可以避免这种情况发生。
通常来说，死锁都是应用设计的问题，通过调整业务流程、数据库对象设计、事务大小、以及访问数据库的SQL语句，绝大部分都可以避免。下面就通过实例来介绍几种死锁的常用方法。
（1）在应用中，如果不同的程序会并发存取多个表，应尽量约定以相同的顺序为访问表，这样可以大大降低产生死锁的机会。如果两个session访问两个表的顺序不同，发生死锁的机会就非常高！但如果以相同的顺序来访问，死锁就可能避免。
（2）在程序以批量方式处理数据的时候，如果事先对数据排序，保证每个线程按固定的顺序来处理记录，也可以大大降低死锁的可能。
（3）在事务中，如果要更新记录，应该直接申请足够级别的锁，即排他锁，而不应该先申请共享锁，更新时再申请排他锁，甚至死锁。
（4）在REPEATEABLE-READ隔离级别下，如果两个线程同时对相同条件记录用SELECT...ROR UPDATE加排他锁，在没有符合该记录情况下，两个线程都会加锁成功。程序发现记录尚不存在，就试图插入一条新记录，如果两个线程都这么做，就会出现死锁。这种情况下，将隔离级别改成READ COMMITTED，就可以避免问题。
（5）当隔离级别为READ COMMITED时，如果两个线程都先执行SELECT...FOR UPDATE，判断是否存在符合条件的记录，如果没有，就插入记录。此时，只有一个线程能插入成功，另一个线程会出现锁等待，当第1个线程提交后，第2个线程会因主键重出错，但虽然这个线程出错了，却会获得一个排他锁！这时如果有第3个线程又来申请排他锁，也会出现死锁。对于这种情况，可以直接做插入操作，然后再捕获主键重异常，或者在遇到主键重错误时，总是执行ROLLBACK释放获得的排他锁。
尽管通过上面的设计和优化等措施，可以大减少死锁，但死锁很难完全避免。因此，在程序设计中总是捕获并处理死锁异常是一个很好的编程习惯。
如果出现死锁，可以用SHOW INNODB STATUS命令来确定最后一个死锁产生的原因和改进措施。
总结
对于MyISAM的表锁，主要有以下几点
（1）共享读锁（S）之间是兼容的，但共享读锁（S）和排他写锁（X）之间，以及排他写锁之间（X）是互斥的，也就是说读和写是串行的。
（2）在一定条件下，MyISAM允许查询和插入并发执行，我们可以利用这一点来解决应用中对同一表和插入的锁争用问题。
（3）MyISAM默认的锁调度机制是写优先，这并不一定适合所有应用，用户可以通过设置LOW_PRIPORITY_UPDATES参数，或在INSERT、UPDATE、DELETE语句中指定LOW_PRIORITY选项来调节读写锁的争用。
（4）由于表锁的锁定粒度大，读写之间又是串行的，因此，如果更新操作较多，MyISAM表可能会出现严重的锁等待，可以考虑采用InnoDB表来减少锁冲突。
对于InnoDB表，主要有以下几点
（1）InnoDB的行销是基于索引实现的，如果不通过索引访问数据，InnoDB会使用表锁。
（2）InnoDB间隙锁机制，以及InnoDB使用间隙锁的原因。
（3）在不同的隔离级别下，InnoDB的锁机制和一致性读策略不同。
（4）MySQL的恢复和复制对InnoDB锁机制和一致性读策略也有较大影响。
（5）锁冲突甚至死锁很难完全避免。
在了解InnoDB的锁特性后，用户可以通过设计和SQL调整等措施减少锁冲突和死锁，包括：
尽量使用较低的隔离级别
精心设计索引，并尽量使用索引访问数据，使加锁更精确，从而减少锁冲突的机会。
选择合理的事务大小，小事务发生锁冲突的几率也更小。
给记录集显示加锁时，最好一次性请求足够级别的锁。比如要修改数据的话，最好直接申请排他锁，而不是先申请共享锁，修改时再请求排他锁，这样容易产生死锁。
不同的程序访问一组表时，应尽量约定以相同的顺序访问各表，对一个表而言，尽可能以固定的顺序存取表中的行。这样可以大减少死锁的机会。
尽量用相等条件访问数据，这样可以避免间隙锁对并发插入的影响。
不要申请超过实际需要的锁级别；除非必须，查询时不要显示加锁。
对于一些特定的事务，可以使用表锁来提高处理速度或减少死锁的可能
表锁就是会把整个表都锁住，不能写，行锁只是锁住一行
innodb是行锁
myisam是表锁
innodb安全性更高
行级锁 说粒度锁行级锁
需要更新同页面数据升级页面锁
整表进行更新使用表级锁；使用行级锁光浪费资源影响效率
