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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，每次操作锁住整张表。3、行级锁，每次操作锁住对应的行数据。
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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，已经更新操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,每次操作会锁住整张表.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操作。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操作时，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，每次操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操作，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操作，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。
1、InnoDB存储引擎
Mysql版本=5.5 默认的存储引擎，MySQL推荐使用的存储引擎。支持事务，行级锁定，外键约束。事务安全型存储引擎。更加注重数据的完整性和安全性。
存储格式 : 数据，索引集中存储，存储于同一个表空间文件中。
InnoDB的行锁模式及其加锁方法： InnoDB中有以下两种类型的行锁：共享锁（读锁： 允许事务对一条行数据进行读取）和 互斥锁（写锁： 允许事务对一条行数据进行删除或更新）， 对于update，insert，delete语句，InnoDB会自动给设计的数据集加互斥锁，对于普通的select语句，InnoDB不会加任何锁。
InnoDB行锁的实现方式： InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，如果没有索引，InnoDB将通过隐藏的聚簇索引来对记录加锁。InnoDB这种行锁实现特点意味着：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。
（1）在不通过索引条件查询时，InnoDB会锁定表中的所有记录。
（2）Mysql的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，所以虽然是访问不同行的记录，但是如果使用相同的索引键，是会出现冲突的。
（3）当表有多个索引的时候，不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行，但都是通过行锁来对数据加锁。
优点：
1、支持事务处理、ACID事务特性；
2、实现了SQL标准的四种隔离级别（ 原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（Isolation ）和持续性（Durability ））；
3、支持行级锁和外键约束；
4、可以利用事务日志进行数据恢复。
5、锁级别为行锁，行锁优点是适用于高并发的频繁表修改，高并发是性能优于 MyISAM。缺点是系统消耗较大。
6、索引不仅缓存自身，也缓存数据，相比 MyISAM 需要更大的内存。
缺点：
因为它没有保存表的行数，当使用COUNT统计时会扫描全表。
使用场景：
(1)可靠性要求比较高，或者要求事务；(2)表更新和查询都相当的频繁，并且表锁定的机会比较大的情况。
2、 MyISAM存储引擎
MySQL= 5.5 MySQL默认的存储引擎。ISAM：Indexed Sequential Access Method(索引顺序存取方法)的缩写，是一种文件系统。擅长与处理，高速读与写。
功能：
（1）支持数据压缩存储,但压缩后的表变成了只读表，不可写；如果需要更新数据，则需要先解压后更新。
（2）支持表级锁定，不支持高并发；
（3）支持并发插入。写操作中的插入操作，不会阻塞读操作（其他操作）；
优点：
1.高性能读取；
2.因为它保存了表的行数，当使用COUNT统计时不会扫描全表；
缺点：
1、锁级别为表锁，表锁优点是开销小，加锁快；缺点是锁粒度大，发生锁冲动概率较高，容纳并发能力低，这个引擎适合查询为主的业务。
2、此引擎不支持事务，也不支持外键。
3、INSERT和UPDATE操作需要锁定整个表；
使用场景：
(1)做很多count 的计算；(2)插入不频繁，查询非常频繁；(3)没有事务。
InnoDB和MyISAM一些细节上的差别：
1、InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引，MySQL5.6之后已经支持（实验性）。
2、InnoDB中不保存表的 具体行数，也就是说，执行select count() from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count()语句包含 where条件时，两种表的操作是一样的。
3、对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引。
4、DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除。
5、LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的，解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，导入数据后再改成InnoDB表，但是对于使用的额外的InnoDB特性（例如外键）的表不适用。
6、另外，InnoDB表的行锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。
1．索引概述
利用关键字，就是记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分），建立与记录位置的对应关系，就是索引。索引的关键字一定是排序的。索引本质上是表字段的有序子集，它是提高查询速度最有效的方法。一个没有建立任何索引的表，就相当于一本没有目录的书，在每次查询时就会进行全表扫描，这样会导致查询效率极低、速度也极慢。如果建立索引，那么就好比一本添加的目录，通过目录的指引，迅速翻阅到指定的章节，提升的查询性能，节约了查询资源。
2．索引种类
从索引的定义方式和用途中来看：主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引。
无论任何类型，都是通过建立关键字与位置的对应关系来实现的。索引是通过关键字找对应的记录的地址。
以上类型的差异：对索引关键字的要求不同。
关键字：记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分）。
普通索引,index：对关键字没有要求。
唯一索引,unique index：要求关键字不能重复。同时增加唯一约束。
主键索引,primary key：要求关键字不能重复，也不能为NULL。同时增加主键约束。
全文索引,fulltext key：关键字的来源不是所有字段的数据，而是从字段中提取的特别关键词。
PS：这里主键索引和唯一索引的区别在于：主键索引不能为空值，唯一索引允许空值；主键索引在一张表内只能创建一个，唯一索引可以创建多个。主键索引肯定是唯一索引，但唯一索引不一定是主键索引。
3.索引原则
如果索引不遵循使用原则，则可能导致索引无效。
（1）列独立
如果需要某个字段上使用索引，则需要在字段参与的表达中，保证字段独立在一侧。否则索引不会用到索引, 例如这条sql就不会用到索引:select * from A where id+1=10;
（2）左原则
Like：匹配模式必须要左边确定不能以通配符开头。例如:select * from A where name like '%小明%' ，不会用到索引，而select * from A where name like '小明%' 就可以用到索引（name字段有建立索引），如果业务上需要用到'%小明%'这种方式,有两种方法:1.可以考虑全文索引,但mysql的全文索引不支持中文；2.只查询索引列或主键列,例如:select name from A where name like '%小明%' 或 select id from A where name like '%小明%' 或 select id,name from A where name like '%小明%' 这三种情况都会用到name的索引;
复合索引：一个索引关联多个字段，仅仅针对左边字段有效果，添加复合索引时，第一个字段很重要，只有包含第一个字段作为查询条件的情况才会使用复合索引(必须用到建索引时选择的第一个字段作为查询条件,其他字段的顺序无关),而且查询条件只能出现and拼接,不能用or,否则则无法使用索引.
（3）OR的使用
必须要保证 OR 两端的条件都存在可以用的索引，该查询才可以使用索引。
（4）MySQL智能选择
即使满足了上面说原则，MySQL也能弃用索引，例如：select * from A where id 1;这里弃用索引的主要原因：查询即使使用索引，会导致出现大量的随机IO，相对于从数据记录的第一条遍历到最后一条的顺序IO开销，还要大。
4.索引的使用场景
（1）索引检索：检索数据时使用索引。
（2）索引排序: 如果order by 排序需要的字段上存在索引，则可能使用到索引。
（3）索引覆盖: 索引拥有的关键字内容，覆盖了查询所需要的全部数据，此时，就不需要在数据区获取数据，仅仅在索引区即可。覆盖就是直接在索引区获取内容，而不需要在数据区获取。例如: select name from A where name like '小明%';
建立索引索引时，不能仅仅考虑where检索，同时考虑其他的使用场景。（在所有的where字段上增加索引，就是不合理的）
5.前缀索引
前缀索引是建立索引关键字一种方案。通常会使用字段的整体作为索引关键字。有时，即使使用字段前部分数据，也可以去识别某些记录。就比如一个班级里，我要找王xx，假如姓王的只有1个人，那么就可以建一个关键字为'王'的前缀索引。语法：Index `index_name` (`index_field`(N))使用index_name前N个字符建立的索引。
6.索引失效
（1） 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
（2） 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
（3） 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
（4）应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如select id from t where num/2 = 100；
（5） 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如：select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ ；
（6）应尽量避免在where子句中对字段进行类型转换，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描； 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,如select id from t where id = 1；如果id字段在表设计中是varchar类型，那么即使id列上存的是数字，在查询时也一定要用varchar去匹配，sql应改为select id from t where id = '1'；
（7）应尽量避免在where子句中单独引用复合索引里非第一位置的索引；
join 的两种算法：BNL 和 NLJ
NLJ（Nested Loop Join）嵌套循环算法；以如下 SQL 为例：
select * from t1 join t2 on t1.a=t2.a
SQL 执行时内部流程是这样的：
1. 先从 t1（假设这里 t1 被选为驱动表）中取出一行数据 X；
2. 从 X 中取出关联字段 a 值，去 t2 中进行查找，满足条件的行取出；
3. 重复1、2步骤，直到表 t1 最后一行循环结束。
这就是一个嵌套循环的过程，如果在被驱动表上查找数据时可以使用索引，总的对比计算次数等于驱动表满足 where 条件的行数。假设这里 t1、t2都是1万行，则只需要 1万次计算，这里用到的是Index Nested-Loops Join（INLJ，基于索引的嵌套循环联接）。
如果 t1、t2 的 a 字段都没有索引，还按照上述的嵌套循环流程查找数据呢？每次在被驱动表上查找数据时都是一次全表扫描，要做1万次全表扫描，扫描行数等于 1万+1万*1万，这个效率很低，如果表行数更多，扫描行数动辄几百亿，所以优化器肯定不会使用这样的算法，而是选择 BNL 算法；
BNLJ（Block Nested Loop Join）块嵌套循环算法；
1. 把 t1 表（假设这里 t1 被选为驱动表）满足条件的数据全部取出放到线程的 join buffer 中；
2. 每次取 t2 表一行数据，去 joinbuffer 中进行查找，满足条件的行取出，直到表 t2 最后一行循环结束。
这个算法下，执行计划的 Extra 中会出现 Using join buffer(Block Nested Loop)，t1、t2 都做了一次全表扫描，总的扫描行数等于 1万+1万。但是由于 joinbuffer 维护的是一个无序数组，每次在 joinbuffer 中查找都要遍历所有行，总的内存计算次数等于1万*1万。另外如果 joinbuffer 不够大放不下驱动表的数据，则要分多次执行上面的流程，会导致被驱动表也做多次全表扫描。
BNLJ相对于NLJ的优点在于，驱动层可以先将部分数据加载进buffer，这种方法的直接影响就是将大大减少内层循环的次数，提高join的效率。
例如：
如果内层循环有100条记录，外层循环也有100条记录，这样的话，每次外层循环先将10条记录放到buffer中，内层循环的100条记录每条与这个buffer中的10条记录进行匹配，只需要匹配内层循环总记录数次即可结束一次循环（在这里，即只需要匹配100次即可结束），然后将匹配成功的记录连接后放入结果集中，接着，外层循环继续向buffer中放入10条记录，同理进行匹配，并将成功的记录连接后放入结果集。后续循环以此类推，直到循环结束，将结果集发给client为止。
可以发现，若用NLJ，则需要100 * 100次才可结束，BNLJ则需要100 / block_size * 100 = 10 * 100次就可结束,大大减少了循环次数。
JOIN 按照功能大致分为如下三类：
JOIN、STRAIGHT_JOIN、INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。
LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。
RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。
注意：mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join。
mysql 多表连接查询方式，因为mysql只支持NLJ算法,所以如果是小表驱动大表则效率更高；反之则效率下降；因此mysql对内连接或等值连接的方式做了一个优化,会去判断join表的数据行大小,然后取数据行小的表为驱动表。
INNER JOIN、JOIN、WHERE等值连接和STRAIGHT_JOIN都能表示内连接，那平时如何选择呢？一般情况下用INNER JOIN、JOIN或者WHERE等值连接，因为MySQL 会按照"小表驱动大表的策略"进行优化。当出现需要排序时，才考虑用STRAIGHT_JOIN指定某张表为驱动表。
两表JOIN优化
a.当无order by条件时，根据实际情况，使用left/right/inner join即可，根据explain优化 ；
b.当有order by条件时，如select * from a inner join b where 1=1 and other condition order by a.col；使用explain解释语句；
1）如果第一行的驱动表为a，则效率会非常高，无需优化；
2）否则，因为只能对驱动表字段直接排序的缘故，会出现using temporary，所以此时需要使用STRAIGHT_JOIN明确a为驱动表，来达到使用a.col上index的优化目的；或者使用left join且Where条件中不含b的过滤条件，此时的结果集为a的全集，而STRAIGHT_JOIN为inner join且使用a作为驱动表。注：使用STRAIGHT_JOIN虽然不会using temporary，但也不是一定就能提高效率，如果a表数据远远超过b表，那么有可能使用STRAIGHT_JOIN时比原来的sql效率更低，所以怎么使用STRAIGHT_JOIN，还是要视情况而定。
在使用left join（或right join）时，应该清楚的知道以下几点：
(1). on与 where的执行顺序
ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。
所以我们要注意：在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件，减少Where的执行。
(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同
即使右表的数据不满足ON后面的条件,也会在结果集拼接一条为NULL的数据行,但WHERE后面的条件不一样,右表不满足WHERE的条件,左表关联的数据也会被过滤掉。
(3).尽量避免子查询，而用join
往往性能这玩意儿，更多时候体现在数据量比较大的时候，此时，我们应该避免复杂的子查询。
（1）in 和 not in 要慎用，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between 就不要用 in：select id from t where num between 1 and 3很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
（2）Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
（3）join语句,MySQL里面的join是用小表去驱动大表,而由于MySQL join实现的原理就是做循环，比如left join就是对左边的数据进行循环去驱动右边的表,左边有m条记录匹配,右边有n条记录那么就是做m次循环,每次扫描n行数据,总扫面行数是m*n行数据。左边返回的结果集的大小就决定了循环的次数,故单纯的用小表去驱动大表不一定的正确的,小表的结果集可能也大于大表的结果集,所以写join的时候尽可能的先估计两张表的可能结果集,用小结果集去驱动大结果集.值得注意的是在使用left/right join的时候,从表的条件应写在on之后,主表应写在where之后.否则MySQL会当作普通的连表查询；
（4）select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的；
（5）select * from t 这种语句要尽量避免，使用具体的字段代替*，更有实际意义，需要什么字段就返回什么字段；
（6）数据量大的情况下，limit要慎用，因为使用limit m，n方式分页时，mysql每次都是查询前m+n条，然后舍弃前m条，所以m越大，偏移量越大，性能就越差。比如：select * from A limit 1000000,20这钟，查询效率就会非常低，当分页的页数大于一定的数量之后，就可以换种方式来分页：select * from A a join （select id from A limit 1000000，20） b on a.id=b.id;
for update 的作用是在查询的时候为行加上排它锁，当一个事务的操作未完成时候，其他事务可以读取但是不能写入或更新。
它的典型使用场景是 高并发并且对于数据的准确性有很高要求 ，比如金钱、库存等，一般这种操作都是很长一串并且开启事务的，假如现在要对库存进行操作，在刚开始读的时候是1，然后马上另外一个进程将库存更新为0了，但事务还没结束，会一直用1进行后续的逻辑，就会有问题，所以需要用for upate 加锁防止出错。
行锁的具体实现算法有三种：record lock、gap lock以及next-key lock。
只在可重复读或以上隔离级别下的特定操作才会取得 gap lock 或 next-key lock，在 Select、Update 和 Delete 时，除了基于唯一索引的查询之外，其它索引查询时都会获取 gap lock 或 next-key lock，即锁住其扫描的范围。主键索引也属于唯一索引，所以主键索引是不会使用 gap lock 或 next-key lock
for update 仅适用于InnoDB，并且必须开启事务，在begin与commit之间才生效。
select 语句默认不获取任何锁，所以是可以读被其它事务持有排它锁的数据的！
InnoDB 既实现了行锁，也实现了表锁。
当有明确指定的主键/索引时候，是行级锁，否则是表级锁
假设表 user，存在有id跟name字段，id是主键，有5条数据。
明确指定主键，并且有此记录，行级锁
无主键/索引，表级锁
主键/索引不明确，表级锁
明确指定主键/索引，若查无此记录，无锁
参考博文：
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 继续执行插入操作，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
众所周知，innodb是默认行锁，当然也支持表锁。如下是对于行锁的算法进行的一些实验。
锁的算法为：我知道是行锁，但是是如何锁的，锁多少数据
假如有个索引是：[1，2，3，7]
record lock 锁的是 1，2，3，7
gap lock 锁的是 (- ，1)，（2，3），（3，7），（7，+ ）反正锁的就是区间，不是行
next-key lock锁的是 (- ，1]，[2，3），[3，7），[ 7，+ ）既锁范围也锁行
Innodb锁算法规则如下：
在可重复读隔离级别下，innodb默认使用的是next-key lock算法，当查询的索引是主键或者唯一索引的情况下，才会退化为record lock，在使用next-key lock算法时，不仅仅会锁住范围，还会给范围最后的一个键值加一个gap lock。
其中lockmode中的X锁为左边会话中的锁，因为需要显式的commit之后才会释放锁，第二个S锁，为右边的共享锁，因为主键ID为1的已经被锁住了，所以处于锁等待状态，锁的类型为record lock
使用辅助索引a=8进行操作，这个时候理论应该对主键索引加record lock 则 主键ID=8的被锁，然后辅助索引被加next-key lock 则为：
(7,8] 然后对下一个键值加gap锁，则为：（8，11）
所以目前被锁住的记录为：
1.主键为8的被锁
2.辅助索引8的被锁
3.辅助索引8到11之间的被锁，意味着你这个时候往8到11之间写数据会报错
当使用范围条件进行更新时，此时肯定是需要加X锁的，我是用的也是主键，所以按照理论应该是加的record lock ,但是却加了gap lock，因为插入值为10的阻塞了，查看information 也提示X.GAP
这个有点晕为啥主键变成了next-key lock ，不应该是record lock么？
update20200515
在知乎看到的一个解释：
即，在无论使用主键索引还是非主键索引的时候，请求共享锁或者排他锁，innodb会给范围内的记录加锁，而范围内的间隙也会被加锁，
例如一个表t 的 id为1，2，3，7，10
假如执行如下：
select * from t where id =3 for update
那么这个时候执行
insert into t(id) values(8) 会被阻塞，因为是在请求排他锁时使用了范围，所以[3,10],甚至10以后的任何数据都无法插入。
执行
select * from t where id =3 lock in share mode
insert into t(id) values(8) 会被阻塞，因为是在请求共享锁时使用了范围，所以[3,10],甚至10以后的任何数据都无法插入。
幻读是同一事务下，连续执行两次同样的sql可能导致不同的结果，第二次返回的数据可能导致以前不存在的行。
同时一般会问它和脏读的区别，脏读为读取到其他事务未提交的数据，但是幻读是读取的其他事务已经提交的数据。
reference：
表和数据
规则总结（这个规则只限于截止到现在的最新版本，即 5.x 系列 =5.7.24，8.0 系列 =8.0.13。）：
原则 1：加锁的基本单位是 next-key lock。希望你还记得，next-key lock 是前开后闭区间。
原则 2：查找过程中访问到的对象才会加锁。
优化 1：索引上的等值查询，给唯一索引加锁的时候，next-key lock 退化为行锁。
优化 2：索引上的等值查询，向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候，next-key lock 退化为间隙锁。
一个 bug：唯一索引上的范围查询会访问到不满足条件的第一个值为止。
案例一：等值查询间隙锁
案例二：非唯一索引等值锁
根据原则1，优化2，锁的范围是(0,5],(5,10)，但是根据原则2，只有访问到的对象才加锁，这个查询使用了覆盖索引，并不访问主键索引，所以主键上没加锁。
需要注意，在这个例子中，lock in share mode 只锁覆盖索引，但是如果是 for update 就不一样了。 执行 for update 时，系统会认为你接下来要更新数据，因此会顺便给主键索引上满足条件的行加上行锁。
案例三：主键索引范围锁
案例四：非唯一索引范围锁
这次 session A 用字段 c 来判断，加锁规则跟案例三唯一的不同是：在第一次用 c=10 定位记录的时候，索引 c 上加了 (5,10] 这个 next-key lock 后，由于索引 c 是非唯一索引，没有优化规则，也就是说不会蜕变为行锁，因此最终 sesion A 加的锁是，索引 c 上的 (5,10] 和 (10,15] 这两个 next-key lock。
案例五：唯一索引范围锁 bug
案例六：非唯一索引上存在"等值"的例子
表中插入一条mysql insert into t values(30,10,30);
这时，session A 在遍历的时候，先访问第一个 c=10 的记录。同样地，根据原则 1，这里加的是 (c=5,id=5) 到 (c=10,id=10) 这个 next-key lock。
然后，session A 向右查找，直到碰到 (c=15,id=15) 这一行，循环才结束。根据优化 2，这是一个等值查询，向右查找到了不满足条件的行，所以会退化成 (c=10,id=10) 到 (c=15,id=15) 的间隙锁。
案例七：limit 语句加锁
索引 c 上的加锁范围变成了从（c=5,id=5) 到（c=10,id=30) 这个前开后闭区间，如下图所示：
案例八：一个死锁的例子
在读提交情况下，语句执行过程中加上的行锁，在语句执行完成后，就要把“不满足条件的行”上的行锁直接释放了，不需要等到事务提交。
费解的问题
1.由于是 order by c desc，第一个要定位的是索引 c 上“最右边的”c=20 的行，所以会加上间隙锁 (20,25) 和 next-key lock (15,20]。
2.在索引 c 上向左遍历，要扫描到 c=10 才停下来，所以 next-key lock 会加到 (5,10]，这正是阻塞 session B 的 insert 语句的原因。
3.在扫描过程中，c=20、c=15、c=10 这三行都存在值，由于是 select *，所以会在主键 id 上加三个行锁。
参考：