数据库锁设计的初衷是处理并发问题
全局锁
全局锁就是对整个数据库实例加锁，命令是
Flush tables with read lock (FTWRL)
当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句
全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份
官方自带的逻辑备份工具是mysqldump。当mysqldump使用参数–single-transaction的时候，导数据之前就会启动一个事务，来确保拿到一致性视图,single-transaction方法只适用于所有的表使用事务引擎的库。如果有的表使用了不支持事务的引擎，那么备份就只能通过FTWRL方法。这往往是DBA要求业务开发人员使用InnoDB替代MyISAM的原因之一
- 扩展
mysqldump -single-transaction 参数使用时，如果从主库的binlog传来一个DDL语句(修改表结构)会怎么样
假设这个DDL是针对表t1的， 这里我把备份过程中几个关键的语句列出来：
Q1:SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
Q2:START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT；
/* other tables */
Q3:SAVEPOINT sp;
/* 时刻 1 */
Q4:show create table `t1`;
/* 时刻 2 */
Q5:SELECT * FROM `t1`;
/* 时刻 3 */
Q6:ROLLBACK TO SAVEPOINT sp;
/* 时刻 4 */
/* other tables */
在备份开始的时候，为了确保RR（可重复读）隔离级别，再设置一次RR隔离级别(Q1);
启动事务，这里用 WITH CONSISTENT SNAPSHOT确保这个语句执行完就可以得到一个一致性视图（Q2)；
设置一个保存点，这个很重要（Q3）；
show create 是为了拿到表结构(Q4)，然后正式导数据 （Q5），回滚到SAVEPOINT sp，在这里的作用是释放 t1的MDL锁 （Q6。当然这部分属于“超纲”，上文正文里面都没提到。
DDL从主库传过来的时间按照效果不同，我打了四个时刻。题目设定为小表，我们假定到达后，如果开始执行，则很快能够执行完成
- 如果在Q4语句执行之前到达，现象：没有影响，备份拿到的是DDL后的表结构。
- 如果在“时刻 2”到达，则表结构被改过，Q5执行的时候，报 Table definition has changed, please retry transaction，现象：mysqldump终止；
- 如果在“时刻2”和“时刻3”之间到达，mysqldump占着t1的MDL读锁，binlog被阻塞，现象：主从延迟，直到Q6执行完成。
- 从“时刻4”开始，mysqldump释放了MDL读锁，现象：没有影响，备份拿到的是DDL前的表结构。
表级锁
行锁就是针对数据表中行记录的锁。这很好理解，比如事务A更新了一行，而这时候事务B也要更新同一行，则必须等事务A的操作完成后才能进行更新
从两阶段锁说起
我先给你举个例子。在下面的操作序列中，事务B的update语句执行时会是什么现象呢？假设字段id是表t的主键。
这个问题的结论取决于事务A在执行完两条update语句后，持有哪些锁，以及在什么时候释放。你可以验证一下：实际上事务B的update语句会被阻塞，直到事务A执行commit之后，事务B才能继续执行。
知道了这个答案，你一定知道了事务A持有的两个记录的行锁，都是在commit的时候才释放的。
也就是说，在InnoDB事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。
知道了这个设定，对我们使用事务有什么帮助呢？那就是，如果你的事务中需要锁多个行，要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁尽量往后放。我给你举个例子
假设你负责实现一个电影票在线交易业务，顾客A要在影院B购买电影票。我们简化一点，这个业务需要涉及到以下操作：
从顾客A账户余额中扣除电影票价；
给影院B的账户余额增加这张电影票价；
记录一条交易日志。
也就是说，要完成这个交易，我们需要update两条记录，并insert一条记录。当然，为了保证交易的原子性，我们要把这三个操作放在一个事务中。那么，你会怎样安排这三个语句在事务中的顺序呢？
试想如果同时有另外一个顾客C要在影院B买票，那么这两个事务冲突的部分就是语句2了。因为它们要更新同一个影院账户的余额，需要修改同一行数据。
根据两阶段锁协议，不论你怎样安排语句顺序，所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的。所以，如果你把语句2安排在最后，比如按照3、1、2这样的顺序，那么影院账户余额这一行的锁时间就最少。这就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度。
好了，现在由于你的正确设计，影院余额这一行的行锁在一个事务中不会停留很长时间。但是，这并没有完全解决你的困扰。
如果这个影院做活动，可以低价预售一年内所有的电影票，而且这个活动只做一天。于是在活动时间开始的时候，你的MySQL就挂了。你登上服务器一看，CPU消耗接近100%，但整个数据库每秒就执行不到100个事务。这是什么原因呢？
这里，我就要说到死锁和死锁检测了。
死锁和死锁检测
当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁。这里我用数据库中的行锁举个例子。
这时候，事务A在等待事务B释放id=2的行锁，而事务B在等待事务A释放id=1的行锁。 事务A和事务B在互相等待对方的资源释放，就是进入了死锁状态。当出现死锁以后，有两种策略：
一种策略是，直接进入等待，直到超时。这个超时时间可以通过参数innodb_lock_wait_timeout来设置。
另一种策略是，发起死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务，让其他事务得以继续执行。将参数innodb_deadlock_detect设置为on，表示开启这个逻辑。
在InnoDB中，innodb_lock_wait_timeout的默认值是50s，意味着如果采用第一个策略，当出现死锁以后，第一个被锁住的线程要过50s才会超时退出，然后其他线程才有可能继续执行。对于在线服务来说，这个等待时间往往是无法接受的。
但是，我们又不可能直接把这个时间设置成一个很小的值，比如1s。这样当出现死锁的时候，确实很快就可以解开，但如果不是死锁，而是简单的锁等待呢？所以，超时时间设置太短的话，会出现很多误伤。
所以，正常情况下我们还是要采用第二种策略，即：主动死锁检测，而且innodb_deadlock_detect的默认值本身就是on。主动死锁检测在发生死锁的时候，是能够快速发现并进行处理的，但是它也是有额外负担的。
你可以想象一下这个过程：每当一个事务被锁的时候，就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁。
那如果是我们上面说到的所有事务都要更新同一行的场景呢？
每个新来的被堵住的线程，都要判断会不会由于自己的加入导致了死锁，这是一个时间复杂度是O(n)的操作。假设有1000个并发线程要同时更新同一行，那么死锁检测操作就是100万这个量级的。虽然最终检测的结果是没有死锁，但是这期间要消耗大量的CPU资源。因此，你就会看到CPU利用率很高，但是每秒却执行不了几个事务。
根据上面的分析，我们来讨论一下，怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢？问题的症结在于，死锁检测要耗费大量的CPU资源。
一种头痛医头的方法，就是如果你能确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉。但是这种操作本身带有一定的风险，因为业务设计的时候一般不会把死锁当做一个严重错误，毕竟出现死锁了，就回滚，然后通过业务重试一般就没问题了，这是业务无损的。而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是业务有损的。
另一个思路是控制并发度。根据上面的分析，你会发现如果并发能够控制住，比如同一行同时最多只有10个线程在更新，那么死锁检测的成本很低，就不会出现这个问题。一个直接的想法就是，在客户端做并发控制。但是，你会很快发现这个方法不太可行，因为客户端很多。我见过一个应用，有600个客户端，这样即使每个客户端控制到只有5个并发线程，汇总到数据库服务端以后，峰值并发数也可能要达到3000。
因此，这个并发控制要做在数据库服务端。如果你有中间件，可以考虑在中间件实现；如果你的团队有能修改MySQL源码的人，也可以做在MySQL里面。基本思路就是，对于相同行的更新，在进入引擎之前排队。这样在InnoDB内部就不会有大量的死锁检测工作了。
可能你会问，如果团队里暂时没有数据库方面的专家，不能实现这样的方案，能不能从设计上优化这个问题呢？
你可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。还是以影院账户为例，可以考虑放在多条记录上，比如10个记录，影院的账户总额等于这10个记录的值的总和。这样每次要给影院账户加金额的时候，随机选其中一条记录来加。这样每次冲突概率变成原来的1/10，可以减少锁等待个数，也就减少了死锁检测的CPU消耗。
这个方案看上去是无损的，但其实这类方案需要根据业务逻辑做详细设计。如果账户余额可能会减少，比如退票逻辑，那么这时候就需要考虑当一部分行记录变成0的时候，代码要有特殊处理。
