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MySQL的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但不是所有的引擎都支持行锁，又如MySAM引擎不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行，这就会影响到业务并发度。InnoDB是支持行锁的，这也是MySAM被InnoDB替代的原因之一。下面我们就来说说InnoDB的行锁：
行锁就是针对数据库表中行记录的锁，比如事务A更新了一行，而这个时候事务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
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。
在InnoDB事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要的时候就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放，这个就是两阶段锁协议。
那么， 如果你的事务需要锁多行，要把最有可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁尽量往后放。
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。下面举一个死锁的例子：

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，就是进行了死锁状态。当出现死锁状态后，有两种策略： 一种策略是，直接进行等待状态，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，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，让其它事务得以继续执行。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,如果采用第一个策略，当发生死锁后，第一个锁住的线程要过50s才会超时退出，然后其它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。但我们又不可能把这个时间设置成一个很小的值，比如1s。这样当出现死锁时，确实很快就可以解锁，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，会出现很多误杀。
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，是能快速发现并进行处理的，但是它也是有额外负担的。
如果有很多个事务都要更新同一行的场景呢？
每一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记录时，那么死锁检测操作就是100W这个量级的，虽然最终检测的结果是没有死锁，但这个期间消耗了大量的CPU资源，因此，会看到CPU利用率很高，但每秒却执行不了几个事务。
那么，怎么解决由于这种热点行更新导致的性能问题呢？问题的症结在于，死锁检测要消耗大量的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能解决问题，这是业务无损的。而关了死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这个是业务有损的。 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功就很低，就不会出现这个问题。我们就可以把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，可以考虑在多行记录上，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。
问题：
如果你要删除一个表里面的前10000行记录，以下三种方法，你选哪一种： 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。
答案是：第二种方式较好。
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。