这篇文章主要介绍数据库中加锁规则有哪些，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
间隙锁再加上行锁，很容易在判断是否会出现锁等待的问题上犯错。
因为间隙锁在可重复读隔离级别下才有效，本文默认可重复读。
加锁规则
原则1
加锁的基本单位是next-key lock，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。
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。
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。
数据准备
表名：t
新增数据：(0,0,0),(5,5,5),(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25)
接下来的例子基本都是配合着图片说明的，所以我建议你可以对照着文稿看，有些例子可能会“毁三观”，也建议你读完文章后亲手实践一下。
案例
等值查询间隙锁
等值查询的间隙锁
表t中无id=7，所以根据原则1，加锁单位next-key lock，所以session A加锁范围(5,10]
同时根据优化2，等值查询(id=7)，而id=10不满足，next-key lock退化成间隙锁，因此最终加锁范围(5,10)
所以，session B要往这个间隙里面插入id=8的记录会被锁住，但是session C修改id=10这行是可以的。
非唯一索引等值锁
只加在非唯一索引上的锁
session A要给索引c的c=5这行加读锁
根据原则1，加锁单位next-key lock，因此给(0,5]加next-key lock
c是普通索引，因此仅访问c=5这条记录不能马上停下，需要向右遍历，查到c=10才放弃。根据原则2，访问到的都要加锁，因此要给(5,10]加next-key lock
同时符合优化2：等值判断，向右遍历，最后一个值不满足c=5这个等值条件，因此退化成间隙锁(5,10)
根据原则2 ，只有访问到的对象才会加锁，这个查询使用覆盖索引，并不需要访问主键索引，所以主键索引上没有加任何锁，所以session B的update语句可以执行完成。
但session C要插入(7,7,7)，就会被session A的间隙锁(5,10)锁住。
这个例子中，lock in share mode只锁覆盖索引，但如果是for update就不一样了。 执行 for update时，系统会认为你接下来要更新数据，因此会顺便给主键索引上满足条件的行加上行锁。
这例说明，锁是加在索引上的；同时，它给我们的指导是，如果你要用lock in share mode来给行加读锁避免数据被更新的话，就必须得绕过覆盖索引的优化，在查询字段中加入索引中不存在的字段。比如，将session A的查询语句改成select d from t where c=5 lock in share mode。你可以自己验证一下效果。
3 主键索引范围锁
范围查询。
对于我们这个表t，下面这两条查询语句，加锁范围相同吗？
mysql> select * from t where id=10 for update;
mysql> select * from t where id>=10 and id<11 for update;
你可能会想，id定义为int类型，这两个语句就是等价的吧？其实，它们并不完全等价。
在逻辑上，这两条查语句肯定是等价的，但是它们的加锁规则不太一样。现在，我们就让session A执行第二个查询语句，来看看加锁效果。
图3 主键索引上范围查询的锁
现在我们就用前面提到的加锁规则，来分析一下session A 会加什么锁呢？
开始执行的时候，要找到第一个id=10的行，因此本该是next-key lock(5,10]。 根据优化1， 主键id上的等值条件，退化成行锁，只加了id=10这一行的行锁。
范围查找就往后继续找，找到id=15这一行停下来，因此需要加next-key lock(10,15]。
所以，session A这时候锁的范围就是主键索引上，行锁id=10和next-key lock(10,15]。这样，session B和session C的结果你就能理解了。
这里你需要注意一点，首次session A定位查找id=10的行的时候，是当做等值查询来判断的，而向右扫描到id=15的时候，用的是范围查询判断。
再看看范围查询加锁，你可以对照着案例三
非唯一索引范围锁
| session_1 | session_2 | session_3 |
|---|---|---|
| begin; select * from t where c>=10 and c<11 for update; | ||
| insert into t values(8,8,8);(blocked) | ||
| update t set d=d+1 where c=15;(blocked) |
session1在第一次用c=10定位记录时，索引c加了(5,10] next-key lock
c是非唯一索引，无优化规则，即不会退变为行锁
因此最终sesion1加锁为c的(5,10] 和(10,15] next-key lock。
所以从结果上来看，sesson2要插入（8,8,8)的这个insert语句时就被阻塞。
非唯一索引要扫到c=15，才知道无需继续往后遍历。
唯一索引范围锁bug
前四案例用到两个原则和两个优化，再看加锁规则bug案例。
| session_1 | session_2 | session_3 |
|---|---|---|
| begin; select * from t where id>10 and id<=15 for update; | ||
| update t set d=d+1 where id=20;(阻塞) | ||
| insert into t values(16,16,16);(阻塞) |
session1是范围查询
按原则1，索引id只加(10,15] next-key lock，因为id是唯一键，所以循环判断到id=15这行就该停止遍历。
但实现上，InnoDB会继续扫描到第一个不满足条件的行，即id=20，且由于这是范围扫描，因此id上的(15,20] next-key lock也会被锁。
所以session2要更新id=20这行会被阻塞。
session3要插入id=16，也会被阻塞。
按理说锁住id=20这行没必要，因为唯一索引扫描到id=15即可确定不用继续遍历。但实现上还是这么做了，可能是个bug。
非唯一索引上存在"等值"的例子
为更好地说明“间隙”概念。
插入记录7
新插入的这一行c=10，即现在表里有两个c=10。那么，这时索引c上的间隙是什么状态了呢？
由于非唯一索引上包含主键的值，所以不可能存在“相同”两行。
但现在虽然有两个c=10，它们的主键值id却不同，因此这两个c=10记录之间也有间隙。
看如下案例。
delete加锁逻辑类似select ... for update ，即也符合一开始的规则。
| session_1 | session_2 | session_3 |
|---|---|---|
| begin; delete * from t where c=10 | ||
| insert into t values(13,13,13);(阻塞) | ||
| update t set d=d+1 where c=15; |
session1遍历时先访问第一个c=10：
根据原则1，这里加是(c=5,id=5)到(c=10,id=10) next-key lock
然后，session1 向右查找，直到碰到(c=15,id=15)这行，循环结束。根据优化2，等值查询，向右查找到不满足条件的行，所以退化成(c=10,id=10) 到 (c=15,id=15)的间隙锁（开区间，(c=5,id=5)和(c=15,id=15)这两行无锁）。
7 limit 语句加锁
| session_1 | session_2 |
|---|---|
| begin; delete * from t where c=10 limit 2 | |
| insert into t values(13,13,13);(阻塞) |
session1 的delete语句加了 limit 2。你知道表t里c=10的记录其实只有两条，因此加不加limit 2，删除的效果都是一样的，但是加锁的效果却不同。可以看到，session B的insert语句执行通过了，跟案例六的结果不同。
这是因为，案例七里的delete语句明确加了limit 2的限制，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：
带limit 2的加锁效果
可以看到，(c=10,id=30）之后的这个间隙并没有在加锁范围里，因此insert语句插入c=12是可以执行成功的。
这个例子对我们实践的指导意义就是，在删除数据的时候尽量加limit。这样不仅可以控制删除数据的条数，让操作更安全，还可以减小加锁的范围。
一个死锁的例子
前面的例子中，我们在分析的时候，是按照next-key lock的逻辑来分析的，因为这样分析比较方便。最后我们再看一个案例，目的是说明：next-key lock实际上是间隙锁和行锁加起来的结果。
你一定会疑惑，这个概念不是一开始就说了吗？不要着急，我们先来看下面这个例子：
案例八的操作序列
session A 启动事务后执行查询语句加lock in share mode，在索引c上加了next-key lock(5,10] 和间隙锁(10,15)；
session B 的update语句也要在索引c上加next-key lock(5,10] ，进入锁等待；
然后session A要再插入(8,8,8)这一行，被session B的间隙锁锁住。由于出现了死锁，InnoDB让session B回滚。
你可能会问，session B的next-key lock不是还没申请成功吗？
其实是这样的，session B的“加next-key lock(5,10] ”操作，实际上分成了两步，先是加(5,10)的间隙锁，加锁成功；然后加c=10的行锁，这时候才被锁住的。
也就是说，我们在分析加锁规则的时候可以用next-key lock来分析。但是要知道，具体执行的时候，是要分成间隙锁和行锁两段来执行的。
总结
所有案例都是在可重复读下验证，可重复读遵守两阶段锁协议，所有加锁的资源，都是在事务提交或者回滚的时候才释放。
在最后的案例中，你可以清楚地知道next-key lock实际上是由间隙锁加行锁实现的。如果切换到读提交隔离级别(read-committed)的话，就好理解了，过程中去掉间隙锁的部分，也就是只剩下行锁的部分。
在读提交隔离级别下还有一个优化，即：语句执行过程中加上的行锁，在语句执行完成后，就要把“不满足条件的行”上的行锁直接释放了，不需要等到事务提交。
读提交隔离级别下，锁的范围更小，锁的时间更短，所以不少业务也默认使用读提交。
在业务需要使用可重复读时，解决幻读问题同时，最大限度提升系统并行处理事务的能力。
间隙锁再加上行锁，很容易在判断是否会出现锁等待的问题上犯错。
因为间隙锁在可重复读隔离级别下才有效，本文默认可重复读。
以上是“数据库中加锁规则有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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