SQL锁机制是数据库协调并发访问的“交通管制员”,通过行级X锁、间隙锁、意向锁等防止数据错乱,核心在于明确“谁在什么时候为什么锁什么、锁多久、影响谁”。

SQL锁机制本质是数据库用来协调并发访问的“交通管制员”——当多个事务同时想读或改同一行、同一张表时,它通过加锁防止数据错乱。理解关键不在背类型,而在搞清“谁在什么时候为什么锁什么、锁多久、影响谁”。下面用高频真实场景带你直观掌握。
电商秒杀最典型:用户A和B几乎同时下单同一款手机,库存只剩1台。
✅ 关键点:UPDATE默认加行级X锁,不是锁整张表;锁在事务结束(COMMIT/ROLLBACK)时才释放;没索引条件(如WHERE name='iPhone')可能导致升级为表锁,务必加索引!
订单号要求连续递增(如ORD20240001、ORD20240002),用SELECT MAX(id) + 1方式生成,但并发下会重复。
? InnoDB在可重复读(RR)隔离级别下,这个SELECT会触发间隙锁(Gap Lock),锁住 ORD20240005 和下一个可能值之间的空隙(比如 ORD20240005 到 ORD20249999 的范围),让B的SELECT被阻塞,直到A插入并提交。这就是为什么RR能解决幻读——靠的是间隙锁+临键锁(Next-Key Lock),不是MVCC单独完成的。
运营同学跑一个未加LIMIT的慢查询:SELECT * FROM user_logs WHERE create_time > '2024-01-01';,表无create_time索引。
✅ 避坑:报表查询加索引、加LIMIT、设查询超时;避免在事务里执行长查询;监控information_schema.INNODB_TRX看长时间运行事务。
不是所有SELECT都无害。两种显式加锁的SELECT会真正参与锁竞争:
⚠️ 注意:即使加了FOR UPDATE,如果WHERE条件没走索引,还是会锁全表!
基本上就这些。锁不是越少越好,也不是越多越安全;核心是结合业务场景,用最小粒度锁(优先行锁)、最短持有时间(事务别拖太久)、最准匹配条件(必须有索引)。理解了这几个场景,再去看死锁日志、SHOW ENGINE INNODB STATUS,就不再发怵了。
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