一、 按照对数据操作的粒度分为：表级锁、行级锁、页级锁、间隙锁

MyISAM和MEMORY采用表级锁(table-level locking)

BDB采用页面锁(page-level locking)或表级锁，默认为页面锁

InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁

1. 行级锁

(1) 描述

行级锁是mysql中锁定粒度最细的一种锁。表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突，其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁和排他锁

(2) 特点

开销大，加锁慢，会出现死锁。发生锁冲突的概率最低，并发度也最高

其实行级锁和页级锁之间还有其他锁粒度的锁，就是间隙锁和临键锁。

InnoDB有三种行锁的算法：

1，Record Lock(记录锁)：单个行记录上的锁。这个也是我们日常认为的行锁。

2，Gap Lock(间隙锁)：间隙锁，锁定一个范围，但不包括记录本身(只不过它的锁粒度比记录锁的锁整行更大一些，他是锁住了某个范围内的多个行，包括根本不存在的数据)。GAP锁的目的，是为了防止同一事务的两次当前读，出现幻读的情况。该锁只会在隔离级别是RR或者以上的级别内存在。间隙锁的目的是为了让其他事务无法在间隙中新增数据。

3，Next-Key Lock(临键锁)：它是记录锁和间隙锁的结合，锁定一个范围，并且锁定记录本身。对于行的查询，都是采用该方法，主要目的是解决幻读的问题。next-key锁是InnoDB默认的锁

上面这三种锁都是排它锁(X锁)

next-key lock的效果相当于一个记录锁加一个间隙锁。当next-key lock加在某索引上，则该记录和它前面的区间都被锁定。

假设有记录1, 3, 5, 7，现在记录5上加next-key lock，则会锁定区间(3, 5]，任何试图插入到这个区间的记录都会阻塞。

注意：由于其效果相当于(3, 5)上的gap lock加5上的record lock，而且gap lock是可重入的，相互不阻塞的(上文讲过)，当其它事务试图获取(3, 5)的gap lock时，不会被阻塞；但如果要获取5上的record lock，就会阻塞；如果要获取5上的next-key lock，同样会阻塞。

record lock、gap lock、next-key lock，都是加在索引上的。假设有记录1,3,5,7，则5上的记录锁会锁住5，5上的gap lock会锁住(3,5)，5上的next-key lock会锁住(3,5]。

注意，next-Key锁规定是左开右闭区间。

以这个图为例，插入id=10，它加的next-key其实就是一个左开右闭，id=6本身没有加锁，所以是开区间，id=10本身加锁了，所以是闭区间。即(6，10]

2. 表级锁

(1) 描述

表级锁是mysql中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分mysql引擎支持。最常使用的MyISAM与InnoDB都支持表级锁定。表级锁定分为表共享读锁(共享锁)与表独占写锁(排他锁)

(2) 特点

开销小，加锁快，不会出现死锁。发生锁冲突的概率最高，并发度也最低。

LOCK TABLE my_table_name READ;  用读锁锁表，会阻塞其他事务修改表数据。

LOCK TABLE my_table_name WRITE; 用写锁锁表，会阻塞其他事务读和写。

MyISAM在执行查询语句(SELECT)前，会自动给涉及的所有表加读锁，在执行更新操作(UPDATE、DELETE、INSERT等)前，会自动给涉及的表加写锁，这个过程并不需要用户干预，因此，用户一般不需要直接用LOCK TABLE命令给MyISAM表显式加锁。

但是在InnoDB中如果需要表锁就需要显式地声明了。

3. 页级锁

(1) 描述

页级锁是 MySQL 中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。因此，采取了折中的页级锁，一次锁定相邻的一组记录。BDB 支持页级锁。

(2) 特点

开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。

二、 按照锁的共享策略分为：共享锁、排它锁、意向共享锁、意向排它锁

共享锁和排他锁在MySQL中具体的实现就是读锁和写锁：

读锁(共享锁)：Shared Locks(S锁)，针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响

写锁(排它锁)：Exclusive Locks(X锁)，当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁

IS锁：意向共享锁、Intention Shared Lock。当事务准备在某条记录上加S锁时，需要先在表级别加一个IS锁。

IX锁：意向排他锁、Intention Exclusive Lock。当事务准备在某条记录上加X锁时，需要先在表级别加一个IX锁

IS、IX锁是表级锁，它们的提出仅仅为了在之后加表级别的S锁和X锁时可以快速判断表中的记录是否被上锁，以避免用遍历的方式来查看表中有没有上锁的记录。就是说当对一个行加锁之后，如果有打算给行所在的表加一个表锁，必须先看看该表的行有没有被加锁，否则就会出现冲突。IS锁和IX锁就避免了判断表中行有没有加锁时对每一行的遍历。直接查看表有没有意向锁就可以知道表中有没有行锁。

注意：如果一个表中有多个行锁，他们都会给表加上意向锁，意向锁和意向锁之间是不会冲突的。

innodb的意向锁有什么作用

mysql官网上对于意向锁的解释中有这么一句话

“The main purpose of IX and IS locks is to show that someone is locking a row, or going to lock a row in the table.”

意思是说加意向锁的目的是为了表明某个事务正在锁定一行或者将要锁定一行。

那么，意向锁的作用就是“表明”加锁的意图，可是为什么要表明这个 意图呢？

如果仅仅锁定一行仅仅需要加一个锁，那么就直接加锁就好了，这里要表明加锁意图的原因是因为要锁定一行不仅仅是要加一个锁，而是要做一系列操作吗？

我最近也在看这个，我说一下我的理解

①在mysql中有表锁，LOCK TABLE my_tabl_name READ; 用读锁锁表，会阻塞其他事务修改表数据。LOCK TABLE my_table_name WRITe; 用写锁锁表，会阻塞其他事务读和写。

②Innodb引擎又支持行锁，行锁分为共享锁，一个事务对一行的共享只读锁。排它锁，一个事务对一行的排他读写锁。

③这两中类型的锁共存的问题考虑这个例子：

事务A锁住了表中的一行，让这一行只能读，不能写。之后，事务B申请整个表的写锁。如果事务B申请成功，那么理论上它就能修改表中的任意一行，这与A持有的行锁是冲突的。

数据库需要避免这种冲突，就是说要让B的申请被阻塞，直到A释放了行锁。

数据库要怎么判断这个冲突呢？

step1：判断表是否已被其他事务用表锁锁表

step2：判断表中的每一行是否已被行锁锁住

注意step2，这样的判断方法效率实在不高，因为需要遍历整个表。

于是就有了意向锁。在意向锁存在的情况下，事务A必须先申请表的意向共享锁，成功后再申请一行的行锁。在意向锁存在的情况下，

上面的判断可以改成

step1：不变

step2：发现表上有意向共享锁，说明表中有些行被共享行锁锁住了，因此，事务B申请表的写锁会被阻塞。

注意：申请意向锁的动作是数据库完成的，就是说，事务A申请一行的行锁的时候，数据库会自动先开始申请表的意向锁，不需要我们程序员使用代码来申请。

总结：为了实现多粒度锁机制(白话：为了表锁和行锁都能用)

当然，这四种锁都属于悲观锁

意向锁之间都不会发生冲突，排他锁跟谁都冲突

三、 从加锁策略上分：乐观锁和排他锁

悲观锁认为对于同一个数据的并发操作，一定是会发生修改的(或者增删改多，查少)，哪怕没有修改，也会认为修改。因此对于同一个数据的并发操作，悲观锁采取加锁的形式。悲观的认为，不加锁的并发操作一定会出问题。

乐观锁则认为对于同一个数据的并发操作，是不会发生修改的(或者增删改少，查多)。在更新数据的时候，会采用不断尝试更新的方式来修改数据。也就是先不管资源有没有被别的线程占用，直接取申请操作，如果没有产生冲突，那就操作成功，如果产生冲突，有其他线程已经在使用了，那么就不断地轮询。乐观的认为，不加锁的并发操作是没有事情的。就是通过记录一个数据历史记录的多个版本，如果修改完之后发现有冲突再将版本返回到没修改的样子，乐观锁就是不加锁。好处就是减少上下文切换，坏处是浪费CPU时间

四、 其他：自增锁

1. 自增锁(AUTO-INC锁)

自增锁是一种特殊的表级锁，主要用于事务中插入自增字段，也就是我们最常用的自增主键id。通过innodb_autoinc_lock_mode参数可以设置自增主键的生成策略。防止并发插入数据的时候自增id出现异常。

当一张表的某个字段是自增列时，innodb会在该索引的末位加一个排它锁。为了访问这个自增的数值，需要加一个表级锁，不过这个表级锁的持续时间只有当前sql，而不是整个事务，即当前sql执行完，该表级锁就释放了。其他session无法在这个表级锁持有时插入任何记录。

参考：

https://blog.csdn.net/cy973071263/article/details/105188519

https://blog.csdn.net/cy973071263/article/details/104512020

https://blog.csdn.net/cy973071263/article/details/104490345