mysql行锁怎么实现的,Java如何实现对Mysql数据库的行锁？

在讲锁之前，首先讲讲两个概念吧，嘿嘿行锁和MySQL 事务属性

行锁

mysql实现行级锁的两大前提就是，innodb引擎并且开启事务。由于MySQL/InnoDB的加锁分析，一般日常中使用方式为： select .... from table where ..... for update 语句并且在 Repeatable Read 事务隔离级别下。

行锁的劣势：开销大；加锁慢；会出现死锁

行锁的优势：锁的粒度小，发生锁冲突的概率低；处理并发的能力强

加锁的方式：自动加锁。对于UPDATE、DELETE和INSERT语句，InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁；对于普通SELECT语句，InnoDB不会加任何锁；当然我们也可以显示的加锁：

共享锁：select * from table where “条件” + lock in share more

排他锁：select * from table where ”条件“ + for update

MySQL 事务属性

事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有ACID属性。

原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作单元。在当时原子是不可分割的最小元素，其对数据的修改，要么全部成功，要么全部都不成功。

一致性（Consistent）：事务开始到结束的时间段内，数据都必须保持一致状态。

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。

持久性（Durable）：事务完成后，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。

举例说明

innodb引擎中行级锁分为以下三种锁

1.Record Lock

单个行记录上的锁

2.Gap Lock

间隙锁，锁定一个范围，不包括记录本身

3.Next-Key Lock

锁定一个范围和记录本身

话不多说直接代码开干

代码：select * from table where order_no= '20200521xxx' for update;

order_no是主键的时候，可以确定唯一一条数据，所以在此加上Record Lock（即为单个记录上锁）

order_no是普通索引的时候，innodb层面会根据条件锁定一个范围，在查询的时候聚簇索引上加Record Lock（即为单个记录上锁）

order_no不是索引的时候，本条sql会进行全表扫描，会在所有的聚簇索引上加锁，相当于全表锁，这个是在mysql innodb引擎层面决定。

还有一种情况，假如后面跟多个情况

代码：select * from table where order_no= '20200521' and code='xxx' for update;

经过上面分析

order_no主键，code不是索引，查询都只有一条数据，加Record Lock

order_no 普通索引，code不是索引，会先扫描order_no= '20200521'，范围下加锁

结论：我们的for update 并不时都锁一条记录，也并不是只有一个锁，但是也包含我们常用的手段了，在项目中可以实践用用哦

好了，如果对您有帮助，记得关注收藏转发哦，我会一直在这里等候与您交流

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详解MySQL中的死锁情况以及对死锁的处理方法？

多个事务争抢某个资源的时候可能会发生死锁。如果频繁发生死锁了可以通过设置innodb_print_all_deadlocks，会把所有的死锁记录保存到error log中，通过log分析是什么问题造成的。在开发中可以创建合适的索引，使用小且执行时间短的代码作为一个事务，来避免死锁发生。

剖析MySQL InnoDB引擎的行锁表锁，怎样利用锁解决事务并发问题？

从 MySQL 5.7 开始，开发人员改变了 InnoDB 构建二级索引的方式，采用自下而上的方法，而不是早期版本中自上而下的方法了。在这篇文章中，我们将通过一个示例来说明如何构建 InnoDB 索引。最后，我将解释如何通过为 innodb_fill_factor 设置更合适的值。

索引构建过程

在有数据的表上构建索引，InnoDB 中有以下几个阶段：1.读取阶段（从聚簇索引读取并构建二级索引条目）2.合并排序阶段3.插入阶段（将排序记录插入二级索引）在 5.6 版本之前，MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。这是一种“自上而下”的方法。搜索插入位置从树的根部（顶部）开始并达到叶页（底部）。该记录插入光标指向的叶页上。在查找插入位置和进行业面拆分和合并方面开销很大。从MySQL 5.7开始，添加索引期间的插入阶段使用“排序索引构建”，也称为“批量索引加载”。在这种方法中，索引是“自下而上”构建的。即叶页（底部）首先构建，然后非叶级别直到根（顶部）。

示例

在这些情况下使用排序的索引构建：

ALTER TABLE t1 ADD INDEX（or CREATE INDEX）
ALTER TABLE t1 ADD FULLTEXT INDEX
ALTER TABLE t1 ADD COLUMN, ALGORITHM = INPLACE
OPIMIZE t1
对于最后两个用例，ALTER 会创建一个中间表。中间表索引（主要和次要）使用“排序索引构建”构建。
算法
在 0 级别创建页，还要为此页创建一个游标
使用 0 级别处的游标插入页面，直到填满
页面填满后，创建一个兄弟页（不要插入到兄弟页）
为当前的整页创建节点指针（子页中的最小键，子页码），并将节点指针插入上一级（父页）
在较高级别，检查游标是否已定位。如果没有，请为该级别创建父页和游标
在父页插入节点指针
如果父页已填满，请重复步骤 3, 4, 5, 6
现在插入兄弟页并使游标指向兄弟页
在所有插入的末尾，每个级别的游标指向最右边的页。提交所有游标（意味着提交修改页面的迷你事务，释放所有锁存器）
为简单起见，上述算法跳过了有关压缩页和 BLOB（外部存储的 BLOB）处理的细节。
通过自下而上的方式构建索引为简单起见，假设子页和非子页中允许的最大记录数为 3
CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b INT, c BLOB);
INSERT INTO t1 VALUES (1, 11, 'hello111');
INSERT INTO t1 VALUES (2, 22, 'hello222');
INSERT INTO t1 VALUES (3, 33, 'hello333');
INSERT INTO t1 VALUES (4, 44, 'hello444');
INSERT INTO t1 VALUES (5, 55, 'hello555');
INSERT INTO t1 VALUES (6, 66, 'hello666');
INSERT INTO t1 VALUES (7, 77, 'hello777');
INSERT INTO t1 VALUES (8, 88, 'hello888');
INSERT INTO t1 VALUES (9, 99, 'hello999');
INSERT INTO t1 VALUES (10, 1010, 'hello101010');
ALTER TABLE t1 ADD INDEX k1(b);
InnoDB 将主键字段追加到二级索引。二级索引 k1 的记录格式为(b, a)。在排序阶段完成后，记录为：
(11,1), (22,2), (33,3), (44,4), (55,5), (66,6), (77,7), (88,8), (99,9), (1010, 10)
初始插入阶段
让我们从记录 (11,1) 开始。
在 0 级别（叶级别）创建页
创建一个到页的游标
所有插入都将转到此页面，直到它填满了
箭头显示游标当前指向的位置。它目前位于第 5 页，下一个插入将转到此页面。
还有两个空闲插槽，因此插入记录 (22,2) 和 (33,3) 非常简单对于下一条记录 (44,4)，页码 5 已满（前面提到的假设最大记录数为 3）。这就是步骤。页填充时的索引构建
创建一个兄弟页，页码 6
不要插入兄弟页
在游标处提交页面，即迷你事务提交，释放锁存器等
作为提交的一部分，创建节点指针并将其插入到【当前级别 + 1】的父页面中（即在 1 级别）
节点指针的格式 (子页面中的最小键,子页码) 。第 5 页的最小键是 (11,1) 。在父级别插入记录 ((11,1)，5)。
1 级别的父页尚不存在，MySQL 创建页码 7 和指向页码 7 的游标。
将 ((11,1)，5) 插入第 7 页
现在，返回到 0 级并创建从第 5 页到第 6 页的链接，反之亦然
0 级别的游标现在指向兄弟页，页码为 6
将 (44,4) 插入第 6 页
下一个插入 - (55,5) 和 (66,6) - 很简单，它们转到第 6 页。
插入记录 (77,7) 类似于 (44,4)，除了父页面（页面编号 7）已经存在并且它有两个以上记录的空间。首先将节点指针 ((44,4),8) 插入第 7 页，然后将 (77,7) 记录到同级 8 页中。
插入记录 (88,8) 和 (99,9) 很简单，因为第 8 页有两个空闲插槽。
下一个插入 (1010,10) 。将节点指针 ((77,7),8) 插入 1级别的父页（页码 7）。MySQL 在 0 级创建同级页码 9。将记录 (1010,10) 插入第 9 页并将光标更改为此页面。以此类推。在上面的示例中，数据库在 0 级别提交到第 9 页，在 1 级别提交到第 7 页。
我们现在有了一个完整的 B+-tree 索引，它是自下至上构建的！
索引填充因子全局变量 innodb_fill_factor 用于设置插入 B-tree 页中的空间量。默认值为 100，表示使用整个业面（不包括页眉）。聚簇索引具有 innodb_fill_factor=100 的免除项。在这种情况下，聚簇索引也空间的 1 /16 保持空闲。即 6.25% 的空间用于未来的 DML。
值 80 意味着 MySQL 使用了 80% 的页空间填充，预留 20% 于未来的更新。如果 innodb_fill_factor=100 则没有剩余空间供未来插入二级索引。如果在添加索引后，期望表上有更多的 DML，则可能导致业面拆分并再次合并。在这种情况下，建议使用 80-90 之间的值。此变量还会影响使用 OPTIMIZE TABLE 和 ALTER TABLE DROP COLUMN, ALGOITHM=INPLACE 重新创建的索引。也不应该设置太低的值，例如低于 50。因为索引会占用浪费更多的磁盘空间，值较低时，索引中的页数较多，索引统计信息的采样可能不是最佳的。优化器可以选择具有次优统计信息的错误查询计划。
排序索引构建的优点
没有页面拆分（不包括压缩表）和合并
没有重复搜索插入位置
插入不会被重做记录（页分配除外），因此重做日志子系统的压力较小
缺点
ALTER 正在进行时，插入性能降低 Bug＃82940，但在后续版本中计划修复。