术式之后皆为逻辑，一切皆为需求和实现。希望此文能从需求、现状和解决方式的角度帮大家理解隔离级别。
隔离级别的产生
在串型执行的条件下，数据修改的顺序是固定的、可预期的结果，但是并发执行的情况下，数据的修改是不可预期的，也不固定，为了实现数据修改在并发执行的情况下得到一个固定、可预期的结果，由此产生了隔离级别。
所以隔离级别的作用是用来平衡数据库并发访问与数据一致性的方法。
事务的4种隔离级别
READ UNCOMMITTED 未提交读，可以读取未提交的数据。READ COMMITTED 已提交读，对于锁定读(select with for update 或者 for share)、update 和 delete 语句， InnoDB 仅锁定索引记录，而不锁定它们之间的间隙，因此允许在锁定的记录旁边自由插入新记录。 Gap locking 仅用于外键约束检查和重复键检查。REPEATABLE READ 可重复读，事务中的一致性读取读取的是事务第一次读取所建立的快照。SERIALIZABLE 序列化
在了解了 4 种隔离级别的需求后，在采用锁控制隔离级别的基础上，我们需要了解加锁的对象(数据本身&间隙)，以及了解整个数据范围的全集组成。
数据范围全集组成
SQL 语句根据条件判断不需要扫描的数据范围（不加锁）；
SQL 语句根据条件扫描到的可能需要加锁的数据范围；
以单个数据范围为例，数据范围全集包含：（数据范围不一定是连续的值，也可能是间隔的值组成）
1. 数据已经填充了整个数据范围：（被完全填充的数据范围，不存在数据间隙）
整形，对值具有唯一约束条件的数据范围 1～5 ，
已有数据1、2、3、4、5，此时数据范围已被完全填充；
整形，对值具有唯一约束条件的数据范围 1 和 5 ，
已有数据1、5，此时数据范围已被完全填充；
2. 数据填充了部分数据范围：（未被完全填充的数据范围，是存在数据间隙）
整形的数据范围 1～5 ，
已有数据 1、2、3、4、5，但是因为没有唯一约束，
所以数据范围可以继续被 1～5 的数据重复填充；
整形，具有唯一约束条件的数据范围 1～5 ，
已有数据 2，5，此时数据范围未被完全填充，还可以填充 1、3、4 ；
3. 数据范围内没有任何数据（存在间隙）
如下：
整形的数据范围 1～5 ，数据范围内当前没有任何数据。
在了解了数据全集的组成后，我们再来看看事务并发时，会带来的问题。
无控制的并发所带来的问题
并发事务如果不加以控制的话会带来一些问题，主要包括以下几种情况。
1. 范围内已有数据更改导致的：
更新丢失：当多个事务选择了同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，
由于每个事物不知道其他事务的存在，最后的更新就会覆盖其他事务所做的更新；
脏读： 一个事务正在对一条记录做修改，这个事务完成并提交前，这条记录就处于不一致状态。
这时，另外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”数据，并据此做了进一步的处理，就会产生提交的数据依赖关系。
这种现象就叫“脏读”。
2. 范围内数据量发生了变化导致：
不可重复读：一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，
却发现其读出的数据已经发生了改变，或者某些记录已经被删除了。
这种现象就叫“不可重复读”。
幻读：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，这种现象称为“幻读”。
可以简单的认为满足条件的数据量变化了。
因为无控制的并发会带来一系列的问题，这些问题会导致无法满足我们所需要的结果。因此我们需要控制并发，以实现我们所期望的结果(隔离级别)。
MySQL 隔离级别的实现
InnoDB 通过加锁的策略来支持这些隔离级别。
行锁包含：
Record Locks
索引记录锁，索引记录锁始终锁定索引记录，即使表中未定义索引，
这种情况下，InnoDB 创建一个隐藏的聚簇索引，并使用该索引进行记录锁定。
Gap Locks
间隙锁是索引记录之间的间隙上的锁，或者对第一条记录之前或者最后一条记录之后的锁。
间隙锁是性能和并发之间权衡的一部分。
对于无间隙的数据范围不需要间隙锁，因为没有间隙。
Next-Key Locks
索引记录上的记录锁和索引记录之前的 gap lock 的组合。
假设索引包含 10、11、13 和 20。
可能的next-key locks包括以下间隔，其中圆括号表示不包含间隔端点，方括号表示包含端点：
(负无穷大, 10] (10, 11] (11, 13] (13, 20] (20, 正无穷大) 对于最后一个间隔，next-key将会锁定索引中最大值的上方，
左右滑动进行查看
"上确界"伪记录的值高于索引中任何实际值。
上确界不是一个真正的索引记录，因此，实际上，这个 next-key 只锁定最大索引值之后的间隙。
基于此，当获取的数据范围中，数据已填充了所有的数据范围，那么此时是不存在间隙的，也就不需要 gap lock。
对于数据范围内存在间隙的，需要根据隔离级别确认是否对间隙加锁。
默认的 REPEATABLE READ 隔离级别，为了保证可重复读，除了对数据本身加锁以外，还需要对数据间隙加锁。
READ COMMITTED 已提交读，不匹配行的记录锁在 MySQL 评估了 where 条件后释放。
对于 update 语句，InnoDB 执行 "semi-consistent" 读取，这样它会将最新提交的版本返回到 MySQL，
以便 MySQL 可以确定该行是否与 update 的 where 条件相匹配。
总结&延展：
唯一索引存在唯一约束，所以变更后的数据若违反了唯一约束的原则，则会失败。
当 where 条件使用二级索引筛选数据时，会对二级索引命中的条目和对应的聚簇索引都加锁；所以其他事务变更命中加锁的聚簇索引时，都会等待锁。
行锁的增加是一行一行增加的，所以可能导致并发情况下死锁的发生。
例如，
在 session A 对符合条件的某聚簇索引加锁时，可能 session B 已持有该聚簇索引的 Record Locks，而 session B 正在等待 session A 已持有的某聚簇索引的 Record Locks。
session A 和 session B 是通过两个不相干的二级索引定位到的聚簇索引。
session A 通过索引 idA，session B通过索引 idB 。
当 where 条件获取的数据无间隙时，无论隔离级别为 rc 或 rr，都不会存在间隙锁。
比如通过唯一索引获取到了已完全填充的数据范围，此时不需要间隙锁。
间隙锁的目的在于阻止数据插入间隙，所以无论是通过 insert 或 update 变更导致的间隙内数据的存在，都会被阻止。
rc 隔离级别模式下，查询和索引扫描将禁用 gap locking，此时 gap locking 仅用于外键约束检查和重复键检查（主要是唯一性检查）。
rr 模式下，为了防止幻读，会加上 Gap Locks。
事务中，SQL 开始则加锁，事务结束才释放锁。
就锁类型而言，应该有优化锁，锁升级等，例如rr模式未使用索引查询的情况下，是否可以直接升级为表锁。
就锁的应用场景而言，在回放场景中，如果确定事务可并发，则可以考虑不加锁，加快回放速度。
锁只是并发控制的一种粒度，只是一个很小的部分：
从不同场景下是否需要控制并发，(已知无交集且有序的数据的变更，MySQL 的 MTS 相同前置事务的多事务并发回放)
并发控制的粒度，(锁是一种逻辑粒度，可能还存在物理层和其他逻辑粒度或方式)
相同粒度下的优化，(锁本身存在优化，如IX、IS类型的优化锁)
粒度加载的安全&性能(如获取行锁前，先获取页锁，页锁在执行获取行锁 *** 作后即释放，无论是否获取成功)等多个层次去思考并发这玩意。
加锁情况与死锁原因分析
为方便大家复现，完整表结构和数据如下：
CREATE TABLE `t3` (
`c1` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`c2` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`c1`),
UNIQUE KEY `c2` (`c2`)
) ENGINE=InnoDB
insert into t3 values(1,1),(15,15),(20,20)
在 session1 执行 commit 的瞬间，我们会看到 session2、session3 的其中一个报死锁。这个死锁是这样产生的：
1. session1 执行 delete 会在唯一索引 c2 的 c2 = 15 这一记录上加 X lock（也就是在MySQL 内部观测到的：X Lock but not gap）；
2. session2 和 session3 在执行 insert 的时候，由于唯一约束检测发生唯一冲突，会加 S Next-Key Lock，即对 (1,15] 这个区间加锁包括间隙，并且被 seesion1 的 X Lock 阻塞，进入等待；
3. session1 在执行 commit 后，会释放 X Lock，session2 和 session3 都获得 S Next-Key Lock；
4. session2 和 session3 继续执行插入 *** 作，这个时候 INSERT INTENTION LOCK（插入意向锁）出现了，并且由于插入意向锁会被 gap 锁阻塞，所以 session2 和 session3 互相等待，造成死锁。
死锁日志如下：
请点击输入图片描述
INSERT INTENTION LOCK
在之前的死锁分析第四点，如果不分析插入意向锁，也是会造成死锁的，因为插入最终还是要对记录加 X Lock 的，session2 和 session3 还是会互相阻塞互相等待。
但是插入意向锁是客观存在的，我们可以在官方手册中查到，不可忽略：
Prior to inserting the row, a type of gap lock called an insert intention gap lock is set. This lock signals the intent to insert in such a way that multiple transactions inserting into the same index gap need not wait for each other if they are not inserting at the same position within the gap.插入意向锁其实是一种特殊的 gap lock，但是它不会阻塞其他锁。假设存在值为 4 和 7 的索引记录，尝试插入值 5 和 6 的两个事务在获取插入行上的排它锁之前使用插入意向锁锁定间隙，即在（4，7）上加 gap lock，但是这两个事务不会互相冲突等待。
当插入一条记录时，会去检查当前插入位置的下一条记录上是否存在锁对象，如果下一条记录上存在锁对象，就需要判断该锁对象是否锁住了 gap。如果 gap 被锁住了，则插入意向锁与之冲突，进入等待状态（插入意向锁之间并不互斥）。总结一下这把锁的属性：
1. 它不会阻塞其他任何锁；
2. 它本身仅会被 gap lock 阻塞。
在学习 MySQL 过程中，一般只有在它被阻塞的时候才能观察到，所以这也是它常常被忽略的原因吧...
GAP LOCK
在此例中，另外一个重要的点就是 gap lock，通常情况下我们说到 gap lock 都只会联想到 REPEATABLE-READ 隔离级别利用其解决幻读。但实际上在 READ-COMMITTED 隔离级别，也会存在 gap lock ，只发生在：唯一约束检查到有唯一冲突的时候，会加 S Next-key Lock，即对记录以及与和上一条记录之间的间隙加共享锁。
通过下面这个例子就能验证：
请点击输入图片描述
这里 session1 插入数据遇到唯一冲突，虽然报错，但是对 (15,20] 加的 S Next-Key Lock 并不会马上释放，所以 session2 被阻塞。另外一种情况就是本文开始的例子，当 session2 插入遇到唯一冲突但是因为被 X Lock 阻塞，并不会立刻报错 “Duplicate key”，但是依然要等待获取 S Next-Key Lock 。
有个困惑很久的疑问：出现唯一冲突需要加 S Next-Key Lock 是事实，但是加锁的意义是什么？还是说是通过 S Next-Key Lock 来实现的唯一约束检查，但是这样意味着在插入没有遇到唯一冲突的时候，这个锁会立刻释放，这不符合二阶段锁原则。这点希望能与大家一起讨论得到好的解释。
如果是在 REPEATABLE-READ，除以上所说的唯一约束冲突外，gap lock 的存在是这样的：
普通索引（非唯一索引）的S/X Lock，都带 gap 属性，会锁住记录以及前1条记录到后1条记录的左闭右开区间，比如有[4,6,8]记录，delete 6，则会锁住[4,8）整个区间。
对于 gap lock，相信 DBA 们的心情是一样一样的，所以我的建议是：
1. 在绝大部分的业务场景下，都可以把 MySQL 的隔离界别设置为 READ-COMMITTED；
2. 在业务方便控制字段值唯一的情况下，尽量减少表中唯一索引的数量。
锁冲突矩阵
前面我们说的 GAP LOCK 其实是锁的属性，另外我们知道 InnoDB 常规锁模式有：S 和 X，即共享锁和排他锁。锁模式和锁属性是可以随意组合的，组合之后的冲突矩阵如下，这对我们分析死锁很有帮助：
请点击输入图片描述
锁是计算机协调多个进程或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）争用外，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，锁对数据库而言是尤其重要，也更加复杂。MySQL中的锁，按照锁的粒度分为:1、全局锁，就锁定数据库中的所有表。2、表级锁，每次 *** 作锁住整张表。3、行级锁，每次 *** 作锁住对应的行数据。
全局锁就是对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML的写语句，DDL语句，已经更新 *** 作的事务提交语句都将阻塞。其典型的使用场景就是做全库的逻辑备份，对所有的表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整性。但是对数据库加全局锁是有弊端的，如在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务会受影响，第二如果是在从库上备份，那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志，会导致主从延迟。
解决办法是在innodb引擎中，备份时加上--single-transaction参数来完成不加锁的一致性数据备份。
添加全局锁: flush tables with read lock解锁 unlock tables。
表级锁,每次 *** 作会锁住整张表.锁定粒度大,发送锁冲突的概率最高,并发读最低,应用在myisam、innodb、BOB等存储引擎中。表级锁分为: 表锁、元数据锁(meta data lock, MDL)和意向锁。
表锁又分为: 表共享读锁 read lock、表独占写锁write lock
语法: 1、加锁 lock tables 表名 ... read/write
2、释放锁 unlock tables 或者关闭客户端连接
注意: 读锁不会阻塞其它客户端的读，但是会阻塞其它客户端的写，写锁既会阻塞其它客户端的读，又会阻塞其它客户端的写。大家可以拿一张表来测试看看。
元数据锁,在加锁过程中是系统自动控制的，无需显示使用，在访问一张表的时候会自动加上，MDL锁主要作用是维护表元数据的数据一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入 *** 作。为了避免DML和DDL冲突，保证读写的正确性。
在MySQL5.5中引入了MDL，当对一张表进行增删改查的时候，加MDL读锁(共享)；当对表结构进行变更 *** 作时，加MDL写锁(排他).
查看元数据锁:
select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema_metadata_locks
意向锁，为了避免DML在执行时，加的行锁与表锁的冲突，在innodb中引入了意向锁，使得表锁不用检查每行数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查。意向锁分为,意向共享锁is由语句select ... lock in share mode添加。意向排他锁ix,由insert，update，delete，select。。。for update 添加。
select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_lock
行级锁，每次 *** 作锁住对应的行数据，锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最高，并发读最高，应用在innodb存储引擎中。
innodb的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁，对于行级锁，主要分为以下三类:
1、行锁或者叫record lock记录锁，锁定单个行记录的锁，防止其他事物对次行进行update和delete *** 作，在RC,RR隔离级别下都支持。
2、间隙锁Gap lock,锁定索引记录间隙(不含该记录)，确保索引记录间隙不变，防止其他事物在这个间隙进行insert *** 作，产生幻读，在RR隔离级别下都支持。
3、临键锁Next-key-lock,行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap,在RR隔离级别下支持。
innodb实现了以下两种类型的行锁
1、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。
2、排他锁 X: 允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。
insert 语句 排他锁 自动添加的
update语句 排他锁 自动添加
delete 语句 排他锁 自动添加
select 正常查询语句 不加锁 。。。
select 。。。lock in share mode 共享锁 需要手动在select 之后加lock in share mode
select 。。。for update 排他锁 需要手动在select之后添加for update
默认情况下，innodb在repeatable read事务隔离级别运行，innodb使用next-key锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。
间隙锁唯一目的是防止其它事务插入间隙，间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用的间隙锁。
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