本篇内容主要讲解“MySQL中的锁可以分成几类”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“MySQL中的锁可以分成几类”吧!

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根据加锁的范围，MySQL里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类

一、全局锁

全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法，命令是Flush tables with read lock。当需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。【相关推荐：mysql教程(视频)】

全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份。也就是把整库每个表都select出来存成文本

但是让整个库都只读，可能出现以下问题：

• 如果在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆

• 如果在从库上备份，那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的binlog，会导致主从延迟

在可重复读隔离级别下开启一个事务能够拿到一致性视图

官方自带的逻辑备份工具是mysqldump。当mysqldump使用参数–single-transaction的时候，导数据之前就会启动一个事务，来确保拿到一致性视图。而由于MVCC的支持，这个过程中数据是可以正常更新的。single-transaction只适用于所有的表使用事务引擎的库

1.既然要全库只读，为什么不使用set global readonly=true的方式？

• 在有些系统中，readonly的值会被用来做其他逻辑，比如用来判断一个库是主库还是备库。因此修改global变量的方式影响面更大

• 在异常处理机制上有差异。如果执行Flush tables with read lock命令之后由于客户端发生异常断开，那么MySQL会自动释放这个全局锁，整个库回到可以正常更新的状态。而将整个库设置为readonly之后，如果客户端发生异常，则数据库会一直保持readonly状态，这样会导致整个库长时间处于不可写状态，风险较高

二、表级锁

MySQL里面表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（meta data lock，MDL）

表锁的语法是lock tables … read/write。可以用unlock tables主动释放锁，也可以在客户端断开的时候自动释放。lock tables语法除了会限制别的线程的读写外，也限定了本线程接下来的操作对象

如果在某个线程A中执行lock tables t1 read,t2 wirte;这个语句，则其他线程写t1、读写t2的语句都会被阻塞。同时，线程A在执行unlock tables之前，也只能执行读t1、读写t2的操作。连写t1都不允许

另一类表级的锁是MDL。MDL不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上。MDL的作用是，保证读写的正确性。如果一个查询正在遍历一个表中的数据，而执行期间另一个线程对这个表结构做了变更，删了一列，那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上，肯定不行

在MySQL5.5版本引入了MDL，当对一个表做增删改查操作的时候，加MDL读锁；当要对表做结构变更操作的时候，加MDL写锁

• 读锁之间不互斥，因此可以有多个线程同时对一张表增删改查

• 读写锁之间、写锁之间是互斥的，用来保证变更表结构操作的安全性。因此，如果有两个线程要同时给一个表加字段，其中一个要等另一个执行完才能开始执行

给一个表加字段，或者修改字段，或者加索引，需要扫描全表的数据。在对大表操作的时候，需要特别小心，以免对线上服务造成影响

session A先启动，这时候会对表t加一个MDL读锁。由于session B需要的也是MDL读锁，因此可以正常执行。之后sesession C会被blocked，是因为session A的MDL读锁还没有释放，而session C需要MDL写锁，因此只能被阻塞。如果只有session C自己被阻塞还没什么关系，但是之后所有要在表t上新申请MDL读锁的请求也会被session C阻塞。所有对表的增删改查操作都需要先申请MDL读锁，就都被锁住，等于这个表现在完全不可读写了

事务中的MDL锁，在语句执行开始时申请，但是语句结束后并不会马上释放，而会等到整个事务提交后再释放

1.如果安全地给小表加字段？

首先要解决长事务，事务不提交，就会一直占着DML锁。在MySQL的information_schema库的innodb_trx表中，可以查到当前执行的事务。如果要做DDL变更的表刚好有长事务在执行，要考虑先暂停DDL，或者kill掉这个长事务

2.如果要变更的表是一个热点表，虽然数据量不大，但是上面的请求很频繁，而又不得不加个字段，该怎么做？

在alter table语句里面设定等待时间，如果在这个指定的等待时间里面能够拿到MDL写锁最好，拿不到也不要阻塞后面的业务语句，先放弃。之后再通过重试命令重复这个过程

三、行锁

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，比如MyISAM引擎就不支持行锁

行锁就是针对数据表中行记录的锁。比如事务A更新了一行，而这时候事务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

1、两阶段锁协议

事务A持有的两个记录的行锁都是在commit的时候才释放的，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

在InnoDB事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议

如果事务中需要锁多个行，要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁尽量往后放

假设要实现一个电影票在线交易业务，顾客A要在影院B购买电影票。业务需要涉及到以下操作：

1.从顾客A账户余额中扣除电影票价

2.给影院B的账户余额增加这张电影票价

3.记录一条交易日志

为了保证交易的原子性，要把这三个操作放在一个事务中。如何安排这三个语句在事务中的顺序呢？

如果同时有另外一个顾客C要在影院B买票，那么这两个事务冲突的部分就是语句2了。因为它们要更新同一个影院账户的余额，需要修改同一行数据。根据两阶段锁协议，所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的。所以，如果把语句2安排在最后，比如按照3、1、2这样的顺序，那么影院账户余额这一行的锁时间就最少。这就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度

2、死锁和死锁检测

在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

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，就是进入了死锁状态。当出现死锁以后，有两种策略：

• 一种策略是，直接进入等待，直到超时。这个超时时间可以通过参数innodb_lock_wait_timeout来设置

• 另一种策略是，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，让其他事务得以继续执行。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，意味着如果采用第一个策略，当出现死锁以后，第一个被锁住的线程要过50s才会超时退出，然后其他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

正常情况下还是要采用主动死锁检查策略，而且innodb_deadlock_detect的默认值本身就是on。主动死锁监测在发生死锁的时候，是能够快速发现并进行处理的，但是它有额外负担的。每当一个事务被锁的时候，就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁

如果所有事务都要更新同一行的场景，每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死锁，这是一个时间复杂度是O(n)的操作

怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题？

1.如果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

2.控制并发度

3.将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。以影院账户为例，可以考虑放在多条记录上，比如10个记录，影院的账户总额等于这10个记录的值的总和。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员原来的1/10，可以减少锁等待个数，也就减少了死锁检测的CPU消耗

四、为什么我只查一行的语句，也执行这么慢？

构造一个表，这个表有两个字段id和c，并且在里面插入了10万行记录

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `idata`()
BEGIN
	declare i int;
  set i=1;
  while(i<=100000) do
    insert into t values(i,i);
    set i=i+1;
  end while;
END

1、第一类：查询长时间不返回

select * from t3 where id=1;

查询结果长时间不返回，使用show processlist命令，查看当前语句处于什么状态

1）、等MDL锁

如下图所示，使用show processlist;命令查看Waiting for table metadata lock的示意图

这个状态表示现在有一个线程正在表t上请求或者持有MDL写锁，把select语句堵住了

场景复现：

sessionA通过lock table命令持有表t的MDL写锁，而sessionB的查询需要获取MDL读锁。所以，sessionB进入等待状态

这类问题的处理方式，就是找到谁持有MDL写锁，然后把它kill掉。但是由于show processlist的结果里，sessionA的Command列是Sleep，导致查找起来很不方便，可以通过查询sys.schema_table_lock_waits这张表直接找出造成阻塞的process id，把这个连接kill命令断开即可（MySQL启动时需要设置performance_schema=on，相比于设置为off会有10%左右的性能损失）

select blocking_pid from sys.schema_table_lock_waits;

2）、等flush

在表t上执行如下的SQL语句：

select * from information_schema.processlist where id=1;

查出来某个线程状态为Waiting for table flush

这个状态表示的是，现在有一个线程政要对表t做flush操作。MySQL里面对表做flush操作的用法，一般有以下两个：

flush tables t with read lock;flush tables with read lock;

这两个flush语句，如果指定表t的话，代表的是只关闭表t；如果没有指定具体的表名，则表示关闭MySQL里所有打开的表

但是正常情况下这两个语句执行起来都很快，除非它们被别的线程堵住了

所以，出现Waiting for table flush状态的可能情况是：有一个flush tables命令被别的语句堵住了，然后它有堵住了select语句

场景复现：

sessionA中，每行调用一次sleep(1)，这样这个语句默认要执行10万秒，在这期间表t一直是被sessionA打开着。然后，sessionB的flush tables t再去关闭表t，就需要等sessionA的查询结束。这样sessionC要再次查询的话，就会被flush命令堵住了

3）、等行锁

select * from t where id=1 lock in share mode;

由于访问id=1这个记录时要加读锁，如果这时候已经有一个事务在这行记录上持有一个写锁，select语句就会被堵住

场景复现：

sessionA启动了事务，占有写锁，还不提交，是导致sessionB被堵住的原因

2、第二类：查询慢

sessionA先用start transaction with consistent snapshot命令开启一个事务，建立事务的一致性读（又称为快照读。使用的是MVCC机制读取undo log中的已经提交的数据。所以它的读取是非阻塞的），之后sessionB执行update语句

sessionB执行完100万次update语句后，生成100万个回滚日志

带lock in share mode的语句是当前读，因此会直接读到1000001这个结果，速度很快；而select * from t where id=1这个语句是一致性读，因此需要从1000001开始，依次执行undo log，执行了100万次以后，才将1这个结果返回

五、间隙锁

建表和初始化语句如下：

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  `d` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `c` (`c`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t values(0,0,0),(5,5,5),
(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);

这个表除了主键id外，还有一个索引c

为了解决幻读问题，InnoDB引入了间隙锁，锁的就是两个值之间的空隙

当执行select * from t where d=5 for update的时候，就不止是给数据库中已有的6个记录加上了行锁，还同时加了7个间隙锁。这样就确保了无法再插入新的记录

行锁分成读锁和写锁

跟间隙锁存在冲突关系的是往这个间隙中插入一个记录这个操作。间隙锁之间不存在冲突关系

这里sessionB并不会被堵住。因为表t里面并没有c=7会这个记录，因此sessionA加的是间隙锁(5,10)。而sessionB也是在这个间隙加的间隙锁。它们用共同的目标，保护这个间隙，不允许插入值。但它们之间是不冲突的

间隙锁和行锁合称next-key lock，每个next-key lock是前开后闭区间。表t初始化以后，如果用select * from t for update要把整个表所有记录锁起来，就形成了7个next-key lock，分别是(-∞,0]、(0,5]、(5,10]、(10,15]、(15,20]、(20, 25]、(25, +supremum]。因为+∞是开区间，在实现上，InnoDB给每个索引加了一个不存在的最大值supremum，这样才符合都是前开后闭区间

间隙锁和next-key lock的引入，解决了幻读的问题，但同时也带来了一些困扰

间隙锁导致的死锁：

1.sessionA执行select … for update语句，由于id=9这一行并不存在，因此会加上间隙锁(5,10)

2.sessionB执行select … for update语句，同样会加上间隙锁(5,10)，间隙锁之间不会冲突

3.sessionB试图插入一行(9,9,9)，被sessionA的间隙锁挡住了，只好进入等待

4.sessionA试图插入一行(9,9,9)，被sessionB的间隙锁挡住了

两个session进入互相等待状态，形成了死锁

间隙锁的引入可能会导致同样的语句锁住更大的范围，这其实是影响并发度的

在读提交隔离级别下，不存在间隙锁

六、next-key lock

表t的建表语句和初始化语句如下：

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  `d` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `c` (`c`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t values(0,0,0),(5,5,5),
(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);

1、next-key lock加锁规则

• 原则1：加锁的基本单位是next-key lock，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

这个规则只限于MySQL5.x系列<=5.7.24，8.0系列<=8.0.13

2、案例一：等值查询间隙锁

1.由于表t中没有id=7的记录，根据原则1，加锁单位是next-key lock，sessionA加锁范围就是(5,10]

2.根据优化2，这是一个等值查询(id=7)，而id=10不满足查询条件，next-key lock退化成间隙锁，因此最终加锁的范围是(5,10)

所以，sessionB要往这个间隙里面插入id=8的记录会被锁住，但是sessionC修改id=10这行是可以的

3、案例二：非唯一索引等值锁

1.根据原则1，加锁单位是next-key lock，因此会给(0,5]加上next-key lock

2.c是普通索引，因此访问c=5这一条记录是不能马上停下来的，需要向右遍历，查到c=10才放弃。根据原则2，访问到的都要加锁，因此要给(5,10]加next-key lock

3.根据优化2，等值判断，向右遍历，最后一个值不满足c=5这个等值条件，因此退化成间隙锁(5,10)

4.根据原则2，只有访问到的对象才会加锁，这个查询使用覆盖索引，并不需要访问主键索引，所以主键索引上没有任何锁，这就是为什么sessionB的update语句可以执行完成

锁是加在索引上的，在这个例子中，lock in share mode只锁覆盖索引，但是如果是for update，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，这样的话sessionB的update语句会被阻塞住。如果你要用 lock in share mode 来给行加读锁避免数据被更新的话，就必须得绕过覆盖索引的优化，在查询字段中加入索引中不存在的字段

4、案例三：主键索引范围锁

1.开始执行的时候，要找到第一个id=10的行，因此本该是next-key lock(5,10]。根据优化1，主键id上的等值条件，退化成行锁，只加了id=10这一行的行锁

2.范围查询就往后继续找，找到id=15这一行停下来，因此需要加next-key lock(10,15]

所以，sessionA这时候锁的范围就是主键索引上，行锁id=10和next-key lock(10,15]

5、案例四：非唯一索引范围锁

这次sessionA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上加上(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，因此最终sessionA加的锁是索引c上的(5,10]和(10,15]这两个next-key lock

6、案例五：唯一索引范围锁bug

sessionA是一个范围查询，按照原则1的话，应该是索引id上只加(10,15]这个next-key lock，并且因为id是唯一键，所以循环判断到id=15这一行就应该停止了

但是实现上，InnoDB会扫描到第一个不满足条件的行为止，也就是id=20。而且由于这是个范围扫描，因此索引id上的(15,20]这个next-key lock也会被锁上

所以，sessionB要更新id=20这一行是会被锁住的。同样地，sessionC要插入id=16的一行，也会被锁住

7、案例六：非唯一索引上存在等值的例子

insert into t values(30,10,30);

新插入的这一行c=10，现在表里有两个c=10的行。虽然有两个c=10，但是它们的主键值id是不同的，因此这两个c=10的记录之间也是有间隙的

sessionA在遍历的时候，先访问第一个c=10的记录。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sessionA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

也就是说，这个delete语句在索引c上的加锁范围，就是下图中蓝色区域覆盖的部分，这个蓝色区域左右两边都是虚线，表示开区间

8、案例七：limit语句加锁

加了limit 2的限制，因此在遍历到(c=10,id=30)这一行之后，满足条件的语句已经有两条，循环就结束了。因此，索引c上的加锁范围就变成了从(c=5,id=5)到(c=10,id=30)这个前开后闭区间，如下图所示：

再删除数据的时候尽量加limit，这样不仅可以控制删除数据的条数，让操作更安全，还可以减小加锁的范围

9、案例八：一个死锁的例子

1.sessionA启动事务后执行查询语句加lock in share mode，在索引c上加了next-key lock(5,10]和间隙锁(10,15)

2.sessionB的update语句也要在索引c上加next-key lock(5,10]，进入锁等待

3.然后sessionA要再插入(8,8,8)这一行，被sessionB的间隙锁锁住。由于出现了死锁，InnoDB让sessionB回滚

sessionB的加next-key lock(5,10]操作，实际上分成了两步，先是加(5,10)间隙锁，加锁成功；然后加c=10的行锁，这时候才被锁住的

七、用动态的观点看加锁

表t的建表语句和初始化语句如下：

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  `d` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `c` (`c`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t values(0,0,0),(5,5,5),
(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);

1、不等号条件里的等值查询

begin;
select * from t where id>9 and id<12 order by id desc for update;

利用上面的加锁规则，这个语句的加锁范围是主键索引上的(0,5]、(5,10]和(10,15)。加锁单位是next-key lock，这里用到了优化2，即索引上的等值查询，向右遍历的时候id=15不满足条件，所以next-key lock退化为了间隙锁(10,15)

1.首先这个查询语句的语义是order by id desc，要拿到满足条件的所有行，优化器必须先找到第一个id<12的值

2.这个过程是通过索引树的搜索过程得到的，在引擎内部，其实是要找到id=12的这个值，只是最终没找到，但找到了(10,15)这个间隙

3.然后根据order by id desc，再向左遍历，在遍历过程中，就不是等值查询了，会扫描到id=5这一行，所以会加一个next-key lock (0,5]

在执行过程中，通过树搜索的方式定位记录的时候，用的是等值查询的方法

2、等值查询的过程

begin;
select id from t where c in(5,20,10) lock in share mode;

这条in语句使用了索引c并且rows=3，说明这三个值都是通过B+树搜索定位的

在查找c=5的时候，先锁住了(0,5]。但是因为c不是唯一索引，为了确认还有没有别的记录c=5，就要向右遍历，找到c=10确认没有了，这个过程满足优化2，所以加了间隙锁(5,10)。执行c=10会这个逻辑的时候，加锁的范围是(5,10]和(10,15)，执行c=20这个逻辑的时候，加锁的范围是(15,20]和(20,25)

这条语句在索引c上加的三个记录锁的顺序是：先加c=5的记录锁，再加c=10的记录锁，最后加c=20的记录锁

select id from t where c in(5,20,10) order by c desc for update;

由于语句里面是order by c desc，这三个记录锁的加锁顺序是先锁c=20，然后c=10，最后是c=5。这两条语句要加锁相同的资源，但是加锁顺序相反。当这两条语句并发执行的时候，就可能出现死锁

八、insert语句的锁为什么这么多？

1、insert … select语句

表t和t2的表结构、初始化数据语句如下：

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  `d` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `c` (`c`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t values(null, 1,1);
insert into t values(null, 2,2);
insert into t values(null, 3,3);
insert into t values(null, 4,4);

create table t2 like t;

在可重复读隔离级别下，binlog_format=statement时执行下面这个语句时，需要对表t的所有行和间隙加锁

insert into t2(c,d) select c,d from t;

2、insert循环写入

要往表t2中插入一行数据，这一行的c值是表t中c值的最大值加1，SQL语句如下：

insert into t2(c,d)  (select c+1, d from t force index(c) order by c desc limit 1);

这个语句的加锁范围，就是表t索引c上的(3,4]和(4,supermum]这两个next-key lock，以及主键索引上id=4这一行

执行流程是从表t中按照索引c倒序吗，扫描第一行，拿到结果写入到表t2中，因此整条语句的扫描行数是1

但如果要把这一行的数据插入到表t中的话：

insert into t(c,d)  (select c+1, d from t force index(c) order by c desc limit 1);

explain结果中的Extra字段中Using temporary字段，表示这个语句用到了临时表

执行流程如下：

1.创建临时表，表里有两个字段c和d

2.按照索引c扫描表t，依次取c=4、3、2、1，然后回表，读到c和d的值写入临时表

3.由于语义里面有limit 1，所以只取了临时表的第一行，再插入到表t中

这个语句会导致在表t上做全表扫描，并且会给索引c上的所有间隙都加上共享的next-key lock。所以，这个语句执行期间，其他事务不能在这个表上插入数据

需要临时表是因为这类一边遍历数据，一边更新数据的情况，如果读出来的数据直接写回原表，就可能在遍历过程中，读到刚刚插入的记录，新插入的记录如果参与计算逻辑，就跟语义不符

3、insert唯一键冲突

sessionA执行的insert语句，发生唯一键冲突的时候，并不只是简单地报错返回，还在冲突的索引上加了锁，sessionA持有索引c上的(5,10]共享next-key lock（读锁）

在sessionA执行rollback语句回滚的时候，sessionC几乎同时发现死锁并返回

1.在T1时刻，启动sessionA，并执行insert语句，此时在索引c的c=5上加了记录锁。这个索引是唯一索引，因此退化为记录锁

2.在T2时刻，sessionA回滚。这时候，sessionB和sessionC都试图继续执行插入操作，都要加上写锁。两个session都要等待对方的行锁，所以就出现了死锁

4、insert into … on duplicate key update

上面这个例子是主键冲突后直接报错，如果改写成

insert into t values(11,10,10) on duplicate key update d=100;

就会给索引c上(5,10]加一个排他的next-key lock（写锁）

insert into … on duplicate key update的语义逻辑是，插入一行数据，如果碰到唯一键约束，就继续执行后面的更新语句。如果有多个列违反了唯一性索引，就会按照索引的顺序，修改跟第一个索引冲突的行

表t里面已经有了(1,1,1)和(2,2,2)这两行，执行这个语句效果如下：

主键id是先判断的，MySQL认为这个语句跟id=2这一行冲突，所以修改的是id=2的行

到此，相信大家对“MySQL中的锁可以分成几类”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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