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mysql for update是怎么加锁的_mysql行锁解析

P粉602998670

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发布时间:2026-01-04 13:11:21

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来源于php中文网

原创

SELECT ... FOR UPDATE 默认加行级排他锁,但必须WHERE条件命中索引(如主键),否则退化为全表锁;需显式开启事务才能持久生效,并在RR隔离级别下自动加间隙锁防幻读。

mysql for update是怎么加锁的_mysql行锁解析

for update 加的是行锁,但前提是 WHERE 条件命中索引

结论很直接:SELECT ... FOR UPDATE 默认加的是**行级排他锁(X锁)**,不是表锁——但这个“默认”有个硬性前提:查询必须走索引(最好是主键或唯一索引)。否则 MySQL 会退化为**整张表锁**,并发能力瞬间归零。

为什么?因为 InnoDB 的行锁是建立在索引记录上的。没索引 → 找不到精确的索引项 → 只能扫描全表 → 为避免幻读和保证一致性,InnoDB 会升级为表级意向排他锁(IX)+ 每行都加 X 锁,效果等同于锁表。

  • ✅ 正确姿势:
    SELECT * FROM user WHERE id = 123 FOR UPDATE;
    id 是主键 → 锁单行)
  • ❌ 危险姿势:
    SELECT * FROM user WHERE name = 'Alice' FOR UPDATE;
    name 无索引 → 全表扫描 → 实质锁表)
  • ⚠️ 边界情况:
    SELECT * FROM user WHERE status = 'active' FOR UPDATE;
    status 有索引但区分度极低,如只有 'active'/'inactive' 两值 → 可能锁大量行,甚至被优化器判定为全表扫描)

锁什么时候生效?事务不显式开启就白加

FOR UPDATE 不是“一写就锁”,它依赖事务生命周期。MySQL 默认 autocommit = 1,意味着每条语句都是独立事务——SELECT ... FOR UPDATE 执行完立刻提交,锁也立刻释放,根本起不到保护作用。

真正有效的加锁,必须手动开启事务,并在锁住数据后、业务逻辑处理完再提交:

  • 必须先执行:
    SET autocommit = 0;
    START TRANSACTION;
  • 再执行加锁查询:
    SELECT * FROM account WHERE id = 1001 FOR UPDATE;
  • 然后做业务判断/计算/更新:
    UPDATE account SET balance = balance - 50 WHERE id = 1001;
  • 最后才
    COMMIT;
    (或
    ROLLBACK;
    )释放锁

漏掉 START TRANSACTION 或提前 COMMIT,等于没锁。

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锁的范围不止“查到的行”:间隙锁(Gap Lock)会悄悄参与

REPEATABLE-READ 隔离级别下(MySQL 8.0 默认),FOR UPDATE 不仅锁住 WHERE 匹配到的**现有记录**,还会锁住这些记录之间的**间隙(Gap)**,防止其他事务插入新行造成幻读。

例如:

SELECT * FROM order WHERE amount > 100 FOR UPDATE;
若当前表中存在 amount 值为 150、200 的两行,则不仅这两行被锁,连 (100, 150)、(150, 200)、(200, +∞) 这些区间也会被加间隙锁——别人插不了 amount=120amount=250 的新订单。

  • 这是保障可重复读的关键机制,但也是死锁高发区:两个事务分别锁了不同间隙又反向请求对方间隙,就卡住了
  • 如果确定不需要防幻读(比如纯更新已知主键),可用 SELECT ... FOR UPDATE NOWAIT(MySQL 8.0.1+)或降低隔离级别,但需权衡一致性

常见踩坑:锁表、死锁、锁失效,90% 出在这里

真实线上问题往往不是“会不会加锁”,而是“为什么加了却没用”或“为什么整个库慢了”。几个高频雷区:

  • 没索引还敢用 FOR UPDATE:看执行计划 EXPLAIN,发现 type = ALLkey = NULL,马上加索引,别硬扛
  • WHERE 条件含函数或隐式转换:如
    SELECT * FROM user WHERE DATE(create_time) = '2025-12-29' FOR UPDATE;
    → 索引失效 → 锁表
  • 锁粒度失控:用 LIKE '%abc'OR 多条件、IN 大列表,都可能导致扫描行数暴增,锁住成百上千行
  • 事务时间过长:锁住一行后去调外部 HTTP 接口、做复杂计算,其他事务干等 → 超时或堆积 → 整体吞吐暴跌

最隐蔽的一点:锁是“事务级”的,不是“语句级”的。哪怕你只查一行,只要事务没结束,这行就一直被占着——所以业务逻辑里“一锁二判三更新”要快,别拖。

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