前面写了一篇 MySQL 的 2PL 文章《8 张图，给你完整的剖析 MySQL 两阶段加锁（2PL）协议》，群里有人@我关于 MySQL 的加锁问题，事实上 MySQL 的加锁过程非常的复杂，2PL 只是一个最简单，最容易理解的一个！今天，再介绍几种加锁的思路，如有误忽喷！推荐大家阅读高性能 MySQL。

背景

MySQL/InnoDB的加锁分析，一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中，经常会有同事咨询这方面的问题。同时，微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信，让我帮助解决一些死锁的问题。本文，准备就MySQL/InnoDB的加锁问题，展开较为深入的分析与讨论，主要是介绍一种思路，运用此思路，拿到任何一条SQL语句，都能完整的分析出这条语句会加什么锁？会有什么样的使用风险？甚至是分析线上的一个死锁场景，了解死锁产生的原因。

注：MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍，都是基于InnoDB存储引擎，其他引擎的表现，会有较大的区别。

多版本并发控制 MVCC

MySQL InnoDB 存储引擎，实现的是基于多版本的并发控制协议 MVCC (Multi-Version Concurrency Control) ，与 MVCC 相对的，是基于锁的并发控制，Lock-Based Concurrency Control。MVCC 最大的好处，相信也是耳熟能详：读不加锁，读写不冲突。在读多写少的 OLTP 应用中，读写不冲突是非常重要的，极大的增加了系统的并发性能，这也是为什么现阶段，几乎所有的 RDBMS，都支持了 MVCC。

在 MVCC 并发控制中，读操作可以分成两类：快照读 (snapshot read)与当前读 (current read)。快照读，读取的是记录的可见版本 (有可能是历史版本)，不用加锁。当前读，读取的是记录的最新版本，并且，当前读返回的记录，都会加上锁，保证其他事务不会再并发修改这条记录。

在一个支持 MVCC 并发控制的系统中，哪些读操作是快照读？哪些操作又是当前读呢？以 MySQL InnoDB 为例，看下面的例子：

快照读：简单的select操作，属于快照读，不加锁。(当然，也有例外，下面会分析)

select * from table where ?;

当前读：特殊的读操作，插入/更新/删除操作，属于当前读，需要加锁。　　

select * from table where ? lock in share mode;select * from table where ? for update;insert into table values (…);update table set ? where ?;delete from table where ?;

上面的 5 个语句，都属于当前读，读取记录的最新版本。并且，读取之后，还需要保证其他并发事务不能修改当前记录，对读取记录加锁。其中，除了第一条语句，对读取记录加 S 锁 (共享锁)外，其他的操作，都加的是 X 锁 (排它锁)。

为什么将 插入/更新/删除 操作，都归为当前读？可以看看下面这个 更新 操作，在数据库中的执行流程：

从上图中，可以看到，一个 Update 操作的具体流程。当 Update SQL 被发给 MySQL 后，MySQL Server 会根据 where 条件，读取第一条满足条件的记录，然后 InnoDB 引擎会将第一条记录返回，并加锁 (current read)。待 MySQL Server 收到这条加锁的记录之后，会再发起一个 Update 请求，更新这条记录。一条记录操作完成，再读取下一条记录，直至没有满足条件的记录为止。因此，Update 操作内部，就包含了一个当前读。同理，Delete 操作也一样。Insert 操作会稍微有些不同，简单来说，就是 Insert 操作可能会触发 Unique Key 的冲突检查，也会进行一个当前读。

注：根据上图的交互，针对一条当前读的 SQL 语句，InnoDB 与 MySQL Server 的交互，是一条一条进行的，因此，加锁也是一条一条进行的。先对一条满足条件的记录加锁，返回给 MySQL Server，做一些 DML 操作；然后在读取下一条加锁，直至读取完毕。

聚簇索引

InnoDB 存储引擎的数据组织方式，是聚簇索引(Cluster Index)表：完整的记录，存储在主键索引中，通过主键索引，就可以获取记录所有的列。关于聚簇索引表的组织方式，可以参考 MySQL 的官方文档：Clustered and Secondary Indexes（http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/innodb-index-types.html）。本文假设读者对这个，已经有了一定的认识，就不再做具体的介绍。接下来的部分，主键索引/聚簇索引 两个名称，会有一些混用，望读者知晓。

2PL

传统 RDBMS 加锁的一个原则，就是 2PL (二阶段锁)：Two-Phase Locking（http://en.wikipedia.org/wiki/Two-phase_locking）。相对而言，2PL 比较容易理解，说的是锁操作分为两个阶段：加锁阶段与解锁阶段，并且保证加锁阶段与解锁阶段不相交。下面，仍旧以 MySQL 为例，来简单看看 2PL 在 MySQL 中的实现。

从上图可以看出，2PL 就是将加锁/解锁分为两个完全不相交的阶段。加锁阶段：只加锁，不放锁。解锁阶段：只放锁，不加锁。

事务隔离级别 Isolation Level

隔离级别：Isolation Level（http://en.wikipedia.org/wiki/Isolation%28databasesystems%29），也是 RDBMS 的一个关键特性。相信对数据库有所了解的朋友，对于 4 种隔离级别：Read Uncommited，Read Committed，Repeatable Read，Serializable，都有了深入的认识。本文不打算讨论数据库理论中，是如何定义这 4 种隔离级别的含义的，而是跟大家介绍一下 MySQL/InnoDB 是如何定义这 4 种隔离级别的。

MySQL/InnoDB 定义的 4 种隔离级别：（mysql 的级别不是 iso定义的级别，iso 定义的 RR 存在幻读）

• Read Uncommited：可以读取未提交记录。此隔离级别，不会使用，忽略。
• Read Committed (RC)：快照读忽略，本文不考虑。针对当前读，RC 隔离级别保证对读取到的记录加锁 (记录锁)，存在幻读现象。
• Repeatable Read (RR)：快照读忽略，本文不考虑。针对当前读，RR 隔离级别保证对读取到的记录加锁 (记录锁)，同时保证对读取的范围加锁，新的满足查询条件的记录不能够插入 (间隙锁)，不存在幻读现象。
• Serializable：从 MVCC 并发控制退化为基于锁的并发控制。不区别快照读与当前读，所有的读操作均为当前读，读加读锁 (S 锁)，写加写锁 (X 锁)。 Serializable 隔离级别下，读写冲突，因此并发度急剧下降，在 MySQL/InnoDB 下不建议使用。

在 MYSQL 的事务引擎中，INNODB 是使用范围最广的。它默认的事务隔离级别是 REPEATABLE READ(可重复读），在标准的事务隔离级别定义下，REPEATABLE READ 是不能防止幻读产生的。INNODB 使用了 next-key locks 实现了防止幻读的发生。

加锁过程分析

一条简单 SQL 的加锁实现分析

在介绍完一些背景知识之后，本文接下来将选择几个有代表性的例子，来详细分析 MySQL 的加锁处理。当然，还是从最简单的例子说起。经常有朋友发给我一个 SQL，然后问我，这个 SQL 加什么锁？就如同下面两条简单的 SQL，他们加什么锁？

-- SQL1：select * from t1 where id = 10;-- SQL2：delete from t1 where id = 10;

针对这个问题，该怎么回答？我能想象到的一个答案是：

SQL1：不加锁。因为 MySQL 是使用多版本并发控制的，读不加锁。
SQL2：对 id = 10 的记录加写锁 (走主键索引)。

这个答案对吗？说不上来。即可能是正确的，也有可能是错误的，已知条件不足，这个问题没有答案。如果让我来回答这个问题，我必须还要知道以下的一些前提，前提不同，我能给出的答案也就不同。要回答这个问题，还缺少哪些前提条件？

• 前提一：id 列是不是主键？
• 前提二：当前系统的隔离级别是什么？
• 前提三：id 列如果不是主键，那么 id 列上有索引吗？
• 前提四：id 列上如果有二级索引，那么这个索引是唯一索引吗？
• 前提五：两个 SQL 的执行计划是什么？索引扫描？全表扫描？

没有这些前提，直接就给定一条 SQL，然后问这个 SQL 会加什么锁，都是很业余的表现。而当这些问题有了明确的答案之后，给定的 SQL 会加什么锁，也就一目了然。下面，我将这些问题的答案进行组合，然后按照从易到难的顺序，逐个分析每种组合下，对应的 SQL 会加哪些锁？

注：下面的这些组合，我做了一个前提假设，也就是有索引时，执行计划一定会选择使用索引进行过滤 (索引扫描)。但实际情况会复杂很多，真正的执行计划，还是需要根据 MySQL 输出的为准。

• 组合一：id 列是主键，RC 隔离级别
• 组合二：id 列是二级唯一索引，RC 隔离级别
• 组合三：id 列是二级非唯一索引，RC 隔离级别
• 组合四：id 列上没有索引，RC 隔离级别
• 组合五：id 列是主键，RR 隔离级别
• 组合六：id 列是二级唯一索引，RR 隔离级别
• 组合七：id 列是二级非唯一索引，RR 隔离级别
• 组合八：id 列上没有索引，RR 隔离级别
• 组合九：Serializable 隔离级别

排列组合还没有列举完全，但是看起来，已经很多了。真的有必要这么复杂吗？事实上，要分析加锁，就是需要这么复杂。但是从另一个角度来说，只要你选定了一种组合，SQL 需要加哪些锁，其实也就确定了。接下来，就让我们来逐个分析这 9 种组合下的 SQL 加锁策略。

注：在前面八种组合下，也就是 RC，RR 隔离级别下，SQL1：select 操作均不加锁，采用的是快照读，因此在下面的讨论中就忽略了，主要讨论 SQL2：delete 操作的加锁。

组合一：id 主键 + RC

这个组合，是最简单，最容易分析的组合。id 是主键，Read Committed 隔离级别，给定 SQL：delete from t1 where id = 10; 只需要将主键上，id = 10 的记录加上 X 锁即可。如下图所示：

结论：id 是主键时，此 SQL 只需要在 id=10 这条记录上加 X 锁即可。

组合二：id 唯一索引 + RC

这个组合，id 不是主键，而是一个 Unique 的二级索引键值。那么在 RC 隔离级别下，delete from t1 where id = 10; 需要加什么锁呢？见下图：

此组合中，id 是 unique 索引，而主键是 name 列。此时，加锁的情况由于组合一有所不同。由于 id 是 unique 索引，因此 delete 语句会选择走 id 列的索引进行 where 条件的过滤，在找到 id=10 的记录后，首先会将 unique 索引上的 id=10 索引记录加上X锁，同时，会根据读取到的 name 列，回主键索引(聚簇索引)，然后将聚簇索引上的 name = ‘d’ 对应的主键索引项加 X 锁。为什么聚簇索引上的记录也要加锁？试想一下，如果并发的一个 SQL，是通过主键索引来更新：update t1 set id = 100 where name = ‘d’; 此时，如果 delete 语句没有将主键索引上的记录加锁，那么并发的 update 就会感知不到 delete 语句的存在，违背了同一记录上的更新/删除需要串行执行的约束。

结论：若 id 列是 unique 列，其上有 unique 索引。那么 SQL 需要加两个 X 锁，一个对应于 id unique 索引上的 id = 10 的记录，另一把锁对应于聚簇索引上的[name=’d’,id=10]的记录。

组合三：id 非唯一索引 + RC

相对于组合一、二，组合三又发生了变化，隔离级别仍旧是 RC 不变，但是 id 列上的约束又降低了，id 列不再唯一，只有一个普通的索引。假设 delete from t1 where id = 10; 语句，仍旧选择 id 列上的索引进行过滤 where 条件，那么此时会持有哪些锁？同样见下图：

根据此图，可以看到，首先，id 列索引上，满足 id = 10 查询条件的记录，均已加锁。同时，这些记录对应的主键索引上的记录也都加上了锁。与组合二唯一的区别在于，组合二最多只有一个满足等值查询的记录，而组合三会将所有满足查询条件的记录都加锁。

结论：若 id 列上有非唯一索引，那么对应的所有满足 SQL 查询条件的记录，都会被加锁。同时，这些记录在主键索引上的记录，也会被加锁。

组合四：id 无索引 + RC

相对于前面三个组合，这是一个比较特殊的情况。id 列上没有索引，where id = 10;这个过滤条件，没法通过索引进行过滤，那么只能走全表扫描做过滤。对应于这个组合，SQL 会加什么锁？或者是换句话说，全表扫描时，会加什么锁？这个答案也有很多：有人说会在表上加X锁；有人说会将聚簇索引上，选择出来的 id = 10;的记录加上X锁。那么实际情况呢？请看下图：

由于 id 列上没有索引，因此只能走聚簇索引，进行全部扫描。从图中可以看到，满足删除条件的记录有两条，但是，聚簇索引上所有的记录，都被加上了 X 锁。无论记录是否满足条件，全部被加上 X 锁。既不是加表锁，也不是在满足条件的记录上加行锁。

有人可能会问？为什么不是只在满足条件的记录上加锁呢？这是由于 MySQL 的实现决定的。如果一个条件无法通过索引快速过滤，那么存储引擎层面就会将所有记录加锁后返回，然后由 MySQL Server 层进行过滤。因此也就把所有的记录，都锁上了。

注：在实际的实现中，MySQL 有一些改进，在 MySQL Server 过滤条件，发现不满足后，会调用 unlock_row 方法，把不满足条件的记录放锁 (违背了 2PL 的约束)。这样做，保证了最后只会持有满足条件记录上的锁，但是每条记录的加锁操作还是不能省略的。

结论：若 id 列上没有索引，SQL会走聚簇索引的全扫描进行过滤，由于过滤是由MySQL Server层面进行的。因此每条记录，无论是否满足条件，都会被加上X锁。但是，为了效率考量，MySQL做了优化，对于不满足条件的记录，会在判断后放锁，最终持有的，是满足条件的记录上的锁，但是不满足条件的记录上的加锁/放锁动作不会省略。同时，优化也违背了2PL的约束。

组合五：id 主键 + RR

上面的四个组合，都是在 Read Committed 隔离级别下的加锁行为，接下来的四个组合，是在 Repeatable Read 隔离级别下的加锁行为。

组合五，id 列是主键列，Repeatable Read 隔离级别，针对 delete from t1 where id = 10; 这条 SQL，加锁与组合一：[id 主键，Read Committed ]一致。

组合六：id 唯一索引 + RR

与组合五类似，组合六的加锁，与组合二：[id唯一索引，Read Committed]一致。两个 X 锁，id 唯一索引满足条件的记录上一个，对应的聚簇索引上的记录一个。

组合七：id 非唯一索引 + RR

还记得前面提到的 MySQL 的四种隔离级别的区别吗？RC 隔离级别允许幻读，而 RR 隔离级别，不允许存在幻读。但是在组合五、组合六中，加锁行为又是与 RC 下的加锁行为完全一致。那么 RR 隔离级别下，如何防止幻读呢？问题的答案，就在组合七中揭晓。

组合七，Repeatable Read 隔离级别，id 上有一个非唯一索引，执行 delete from t1 where id = 10; 假设选择id列上的索引进行条件过滤，最后的加锁行为，是怎么样的呢？同样看下面这幅图：

此图，相对于组合三：[id 列上非唯一锁，Read Committed]看似相同，其实却有很大的区别。最大的区别在于，这幅图中多了一个 GAP 锁，而且 GAP 锁看起来也不是加在记录上的，倒像是加载两条记录之间的位置，GAP 锁有何用？

其实这个多出来的 GAP 锁，就是 RR 隔离级别，相对于 RC 隔离级别，不会出现幻读的关键。确实，GAP 锁锁住的位置，也不是记录本身，而是两条记录之间的 GAP。

如何保证两次当前读返回一致的记录，那就需要在第一次当前读与第二次当前读之间，其他的事务不会插入新的满足条件的记录并提交。为了实现这个功能，GAP 锁应运而生。

如图中所示，有哪些位置可以插入新的满足条件的项 (id = 10)，考虑到B+树索引的有序性，满足条件的项一定是连续存放的。记录[6,c]之前，不会插入 id=10 的记录；[6,c]与[10,b]间可以插入[10, aa]；[10,b]与[10,d]间，可以插入新的[10,bb],[10,c]等；[10,d]与[11,f]间可以插入满足条件的[10,e],[10,z]等；而[11,f]之后也不会插入满足条件的记录。因此，为了保证[6,c]与[10,b]间，[10,b]与[10,d]间，[10,d]与[11,f]不会插入新的满足条件的记录，MySQL 选择了用 GAP 锁，将这三个 GAP 给锁起来。

Insert 操作，如 insert [10,aa]，首先会定位到[6,c]与[10,b]间，然后在插入前，会检查这个 GAP 是否已经被锁上，如果被锁上，则 Insert 不能插入记录。因此，通过第一遍的当前读，不仅将满足条件的记录锁上 (X锁)，与组合三类似。同时还是增加 3 把 GAP 锁，将可能插入满足条件记录的 3 个 GAP 给锁上，保证后续的 Insert 不能插入新的 id=10 的记录，也就杜绝了同一事务的第二次当前读，出现幻象的情况。

有心的朋友看到这儿，可以会问：既然防止幻读，需要靠 GAP 锁的保护，为什么组合五、组合六，也是 RR 隔离级别，却不需要加 GAP 锁呢？

首先，这是一个好问题。其次，回答这个问题，也很简单。GAP 锁的目的，是为了防止同一事务的两次当前读，出现幻读的情况。而组合五，id 是主键；组合六，id 是 unique 键，都能够保证唯一性。一个等值查询，最多只能返回一条记录，而且新的相同取值的记录，一定不会在新插入进来，因此也就避免了 GAP 锁的使用。其实，针对此问题，还有一个更深入的问题：如果组合五、组合六下，针对 SQL：select * from t1 where id = 10 for update; 第一次查询，没有找到满足查询条件的记录，那么 GAP 锁是否还能够省略？此问题留给大家思考。

结论：Repeatable Read 隔离级别下，id 列上有一个非唯一索引，对应 SQL：delete from t1 where id = 10; 首先，通过 id 索引定位到第一条满足查询条件的记录，加记录上的 X 锁，加 GAP 上的 GAP 锁，然后加主键聚簇索引上的记录 X 锁，然后返回；然后读取下一条，重复进行。直至进行到第一条不满足条件的记录[11,f]，此时，不需要加记录 X 锁，但是仍旧需要加 GAP 锁，最后返回结束。

什么时候会取得 gap lock 或 nextkey lock 这和隔离级别有关，只在 REPEATABLE READ 或以上的隔离级别下的特定操作才会取得 gap lock 或 nextkey lock。

组合八：id 无索引 + RR

组合八，Repeatable Read 隔离级别下的最后一种情况，id 列上没有索引。此时 SQL：delete from t1 where id = 10; 没有其他的路径可以选择，只能进行全表扫描。最终的加锁情况，如下图所示：

如图，这是一个很恐怖的现象。首先，聚簇索引上的所有记录，都被加上了 X 锁。其次，聚簇索引每条记录间的间隙(GAP)，也同时被加上了 GAP 锁。这个示例表，只有 6 条记录，一共需要 6 个记录锁，7 个 GAP 锁。试想，如果表上有 1000 万条记录呢？

在这种情况下，这个表上，除了不加锁的快照度，其他任何加锁的并发 SQL，均不能执行，不能更新，不能删除，不能插入，全表被锁死。

当然，跟组合四：[id无索引, Read Committed]类似，这个情况下，MySQL 也做了一些优化，就是所谓的 semi-consistent read。semi-consistent read 开启的情况下，对于不满足查询条件的记录，MySQL 会提前放锁。针对上面的这个用例，就是除了记录[d,10]，[g,10]之外，所有的记录锁都会被释放，同时不加 GAP 锁。semi-consistent read 如何触发：要么是 read committed 隔离级别；要么是 Repeatable Read 隔离级别，同时设置了 innodblocksunsafeforbinlog 参数。

结论：在 Repeatable Read 隔离级别下，如果进行全表扫描的当前读，那么会锁上表中的所有记录，同时会锁上聚簇索引内的所有 GAP，杜绝所有的并发 更新/删除/插入 操作。当然，也可以通过触发 semi-consistent read，来缓解加锁开销与并发影响，但是 semi-consistent read 本身也会带来其他问题，不建议使用。

组合九：Serializable

针对前面提到的简单的 SQL，最后一个情况：Serializable 隔离级别。对于 SQL2：delete from t1 where id = 10; 来说，Serializable 隔离级别与 Repeatable Read 隔离级别完全一致，因此不做介绍。

Serializable 隔离级别，影响的是SQL1：select * from t1 where id = 10; 这条 SQL，在 RC，RR 隔离级别下，都是快照读，不加锁。但是在 Serializable 隔离级别，SQL1 会加读锁，也就是说快照读不复存在，MVCC 并发控制降级为 Lock-Based CC。

结论：在 MySQL/InnoDB 中，所谓的读不加锁，并不适用于所有的情况，而是隔离级别相关的。Serializable 隔离级别，读不加锁就不再成立，所有的读操作，都是当前读。

一条复杂的 sql 语句

写到这里，其实 MySQL 的加锁实现也已经介绍的八八九九。只要将本文上面的分析思路，大部分的 SQL，都能分析出其会加哪些锁。而这里，再来看一个稍微复杂点的 SQL，用于说明MySQL加锁的另外一个逻辑。SQL 用例如下：

如图中的 SQL，会加什么锁？假定在 Repeatable Read 隔离级别下 (Read Committed 隔离级别下的加锁情况，本文不分析)，同时，假设 SQL 走的是 idxt1pu 索引。

在详细分析这条 SQL 的加锁情况前，还需要有一个知识储备，那就是一个 SQL 中的 where 条件如何拆分？

• Index key：pubtime > 1 and puptime < 20。此条件，用于确定SQL在idxt1pu索引上的查询范围。
• Index Filter：userid = ‘hdc’ 。此条件，可以在idxt1pu索引上进行过滤，但不属于Index Key。
• Table Filter：comment is not NULL。此条件，在idxt1pu索引上无法过滤，只能在聚簇索引上过滤。

在分析出 SQL where 条件的构成之后，再来看看这条 SQL 的加锁情况 (RR 隔离级别)，如下图所示：

从图中可以看出，在 Repeatable Read 隔离级别下，由 Index Key 所确定的范围，被加上了 GAP 锁；Index Filter 锁给定的条件 (userid = ‘hdc’)何时过滤，视 MySQL 的版本而定，在 MySQL 5.6 版本之前，不支持 Index Condition Pushdown(ICP)，因此 Index Filter 在 MySQL Server 层过滤，在 5.6 后支持了 Index Condition Pushdown，则在 index 上过滤。若不支持 ICP，不满足 Index Filter 的记录，也需要加上记录 X 锁，若支持 ICP，则不满足 Index Filter 的记录，无需加记录 X 锁 (图中，用红色箭头标出的X锁，是否要加，视是否支持 ICP 而定)；而 Table Filter 对应的过滤条件，则在聚簇索引中读取后，在 MySQL Server 层面过滤，因此聚簇索引上也需要X锁。最后，选取出了一条满足条件的记录[8,hdc,d,5,good]，但是加锁的数量，要远远大于满足条件的记录数量。

结论：在 Repeatable Read 隔离级别下，针对一个复杂的 SQL，首先需要提取其 where 条件。Index Key 确定的范围，需要加上 GAP 锁；Index Filter 过滤条件，视 MySQL 版本是否支持 ICP，若支持 ICP，则不满足 Index Filter 的记录，不加 X 锁，否则需要X锁；Table Filter 过滤条件，无论是否满足，都需要加 X 锁。

死锁原理与分析

本文前面的部分，基本上已经涵盖了 MySQL/InnoDB 所有的加锁规则。深入理解 MySQL 如何加锁，有两个比较重要的作用：

• 可以根据 MySQL 的加锁规则，写出不会发生死锁的 SQL；
• 可以根据 MySQL 的加锁规则，定位出线上产生死锁的原因；

下面，来看看两个死锁的例子 (一个是两个 Session 的两条 SQL 产生死锁；另一个是两个 Session 的一条 SQL，产生死锁)：

上面的两个死锁用例。第一个非常好理解，也是最常见的死锁，每个事务执行两条 SQL，分别持有了一把锁，然后加另一把锁，产生死锁。

第二个用例，虽然每个 Session 都只有一条语句，仍旧会产生死锁。要分析这个死锁，首先必须用到本文前面提到的 MySQL 加锁的规则。针对 Session 1，从 name 索引出发，读到的[hdc, 1]，[hdc, 6] 均满足条件，不仅会加 name 索引上的记录X锁，而且会加聚簇索引上的记录 X 锁，加锁顺序为先[1,hdc,100]，后[6,hdc,10]。而 Session 2，从 pubtime 索引出发，[10,6],[100,1]均满足过滤条件，同样也会加聚簇索引上的记录 X 锁，加锁顺序为[6,hdc,10]，后[1,hdc,100]。发现没有，跟 Session 1 的加锁顺序正好相反，如果两个 Session 恰好都持有了第一把锁，请求加第二把锁，死锁就发生了。　　

结论：死锁的发生与否，并不在于事务中有多少条 SQL 语句，死锁的关键在于：两个(或以上)的 Session 加锁的顺序不一致。而使用本文上面提到的，分析 MySQL 每条 SQL 语句的加锁规则，分析出每条语句的加锁顺序，然后检查多个并发 SQL 间是否存在以相反的顺序加锁的情况，就可以分析出各种潜在的死锁情况，也可以分析出线上死锁发生的原因。

总结

写到这儿，本文也告一段落，做一个简单的总结，要做的完全掌握 MySQL/InnoDB 的加锁规则，甚至是其他任何数据库的加锁规则，需要具备以下的一些知识点：

• 了解数据库的一些基本理论知识：数据的存储格式 (堆组织表 vs 聚簇索引表)；并发控制协议 (MVCC vs Lock-Based CC)；Two-Phase Locking；数据库的隔离级别定义 (Isolation Level)；
• 了解 SQL 本身的执行计划 (主键扫描 vs 唯一键扫描 vs 范围扫描 vs 全表扫描)；
• 了解数据库本身的一些实现细节 (过滤条件提取；Index Condition Pushdown；Semi-Consistent Read)；
• 了解死锁产生的原因及分析的方法 (加锁顺序不一致；分析每个 SQL 的加锁顺序)

有了这些知识点，再加上适当的实战经验，全面掌控 MySQL/InnoDB 的加锁规则，当不在话下。

参考资料

• Multiversion concurrency control
• Clustered and Secondary Indexes
• Two-phase locking
• Isolation (database systems)
• InnoDB Startup Options and System Variables
• Index Condition Pushdown Optimization
• https://www.cnblogs.com/crazylqy/p/7611069.html

： » MySQL InnoDB 的加锁分析