1、行锁

MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的，并不是所有的引擎都支持行锁，比如 MyISAM 引擎就不支持，InnoDB 引擎支持行锁。

两阶段锁：

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。

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。

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。

比如，电影票在线交易业务：

1. 从顾客A账户余额中扣除电影票价。
2. 给影院B的账户余额增加这张电影票价。
3. 记录一条交易日志。

要保证交易的原子性，就要把这三个操作放在一个事务中，按照 3 -> 1 -> 2 的顺序执行，就减少了事务之间的锁等待，提升了并发度。

2、死锁和死锁检测

死锁例子：

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

1. 直接进入等待，直到超时，这个超时时间通过参数 innodb_lock_wait_timeout 来设置。
2. 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。通过参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on。

在 InnoDB 中，innodb_lock_wait_timeout 的默认值是 50s，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，这个等待时间肯定是无法接受的，但如果设置为 1s，可能出现不是死锁的情况（大事务），造成误伤。

正常情况下，我们要采用第二种策略：主动死锁检测。innodb_deadlock_detect 的默认值为 on。

当更新同一行时，每个线程检查的时间复杂度为 O(n), 也就是说 1000 个线程，要操作 100w 次，所以死锁检测要耗费大量的 CPU 资源。

怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢？

• 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。业务有损。

• 控制并发度。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。

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。

控制并发度也可以从业务设计上优化。考虑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。

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。

3、问题

如果你要删除一个表里面的前 10000 行数据，有以下三种方法可以做到：

• 第一种，直接执行 delete from T limit 10000;
• 第二种，在一个连接中循环执行20次 delete from T limit 500;
• 第三种，在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500。

你会选择哪一种方法呢？为什么呢？

第二种方式是相对较好的。

第一种方式单个语句占用时间长，锁的时间也比较长；而且大事务还会导致主从延迟。

第三种方式会人为造成锁冲突。