InnoDB 行锁的实现

InnoDB 存储结构

InnoDB 是聚簇索引，也就是 B+树的叶节点既存储了主键索引也存储了数据行。而 InnoDB 的二级索引的叶节点存储的则是主键值，所以通过二级索引查询数据时，还需要拿对应的主键去聚簇索引中再次进行查询。

InnoDB会在二级索引上加锁，也会在聚簇索引上加锁；

疑问：没有索引，InnoDB怎么在表上按条件检索数据的？

没有索引，InnoDB怎么添加行锁的？

InnoDB 的行锁模式

InnoDB 实现了以下两种类型的行锁。

共享锁（S）：又称为读锁，简称S锁，共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁，都能访问到数据，但是只能读不能修改。

排他锁（X）：又称为写锁，简称X锁，排他锁就是不能与其他锁并存，如一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁，包括共享锁和排他锁，但是获取排他锁的事务是可以对数据就行读取和修改。

对于UPDATE、DELETE和INSERT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不会加任何锁；

无索引行锁升级为表锁

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。

间隙锁危害

当我们用范围条件，而不是使用相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据进行加锁； 对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做 "间隙（GAP）" ， InnoDB也会对这个 "间隙" 加锁，这种锁机制就是所谓的 间隙锁（Next-Key锁） 。

InnoDB 行锁争用情况

show status like'innodb_row_lock%';

Innodb_row_lock_current_waits：当前正在等待锁定的数量。

Innodb_row_lock_time：从系统启动到现在锁定总时间长度。

Innodb_row_lock_time_avg：每次等待所花平均时长。

Innodb_row_lock_time_max：从系统启动到现在等待最长的一次所花的时间。

Innodb_row_lock_waits：系统启动后到现在总共等待的次数。

当等待的次数很高，而且每次等待的时长也不小的时候，我们就需要分析系统中为什么会有如此多的等待，然后根据分析结果着手制定优化计划。

InnoDB 行锁总结：

InnoDB存储引擎由于实现了行级锁定，虽然在锁定机制的实现方面带来了性能损耗可能比表锁会更高一些，但是在整体并发处理能力方面要远远优于MyISAM的表锁的。当系统并发量较高的时候，InnoDB的整体性能和MyISAM相比就会有比较明显的优势。

但是，InnoDB的行级锁同样也有其脆弱的一面，当我们使用不当的时候，可能会让InnoDB的整体性能表现不仅不能比MyISAM高，甚至可能会更差。

优化建议：

1、尽可能让所有数据检索都能通过索引来完成，避免无索引行锁升级为表锁。

2、合理设计索引，尽量缩小锁的范围。

3、尽可能减少索引条件，及索引范围，避免间隙锁。

4、尽量控制事务大小，减少锁定资源量和时间长度。

5、尽可使用低级别事务隔离（但是需要业务层面满足需求）。

参考：

https://www.jianshu.com/p/aff85f08f95a