文章来自何凳成博客
背景
MySQL/InnoDB 的加锁分析，一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中，经常会有同事
咨询这方面的问题。同时，微博上也经常会收到MySQL 锁相关的私信，让我帮助解决一些
死锁的问题。本文，准备就MySQL/InnoDB 的加锁问题，展开较为深入的分析与讨论，主要
是介绍一种思路，运用此思路，拿到任何一条SQL 语句，就能完整的分析出这条语句会加
什么锁？会有什么样的使用风险？甚至是分析线上的一个死锁场景，了解死锁产生的原因。
注：MySQL 是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍，都是基于InnoDB 存储引擎，其他引擎的表现，会有较大的区别。
MVCC：Snapshot Read vs Current Read
MySQL InnoDB 存储引擎，实现的是基于多版本的并发控制协议——MVCC (Multi-Version
Concurrency Control) (注：与MVCC相对的，是基于锁的并发控制，Lock-Based ConcurrencyControl)。MVCC 最大的好处，相信也是耳熟能详：读不加锁，读写不冲突。在读多些少的OLTP 应用中，读写不冲突是非常重要的，极大的增加了系统的并发性能，这也是为什么现阶段，几乎所有的 RDBMS，都支持了 MVCC。
在 MVCC 并发控制中，读操作可以分成两类：快照读 (snapshot read)与当前读 (current read)。
快照读，读取的是记录的可见版本 (有可能是历史版本)，不用加锁。当前读，读取的是记录的最新版本，并且，当前读返回的记录，都会加上锁，保证其他事务不会再并发修改这条记录。
在一个支持MVCC 并发控制的系统中，哪些读操作是快照读？哪些操作又是当前读呢？以
MySQL InnoDB 为例：
Ø 快照读：简单的select 操作，属于快照读，不加锁。(当然，也有例外，下面会分析)
select * from table where ?;
Ø 当前读：特殊的读操作，插入/更新/删除操作，属于当前读，需要加锁。
select * from table where ? lock in share mode;
select * from table where ? for update;
insert into table values (…);
update table set ? where ?;
delete from table where ?;
所有以上的语句，都属于当前读，读取记录的最新版本。并且，读取之后，还需要保证其他并发事务不能修改当前记录，对读取记录加锁。其中，除了第一条语句，对读取记录加S 锁 (共享锁)外，其他的操作，都加的是X 锁 (排它锁)。
为什么将 插入/更新/删除 操作，都归为当前读？可以看看下面这个 更新 操作，在数据库中的执行流程：
从图中，可以看到，一个Update 操作的具体流程。当Update SQL 被发给MySQL 后，MySQL
Server 会根据where 条件，读取第一条满足条件的记录，然后InnoDB 引擎会将第一条记录
返回，并加锁 (current read)。待MySQL Server 收到这条加锁的记录之后，会再发起一个
Update 请求，更新这条记录。一条记录操作完成，再读取下一条记录，直至没有满足条件的记录为止。因此，Update 操作内部，就包含了一个当前读。同理，Delete 操作也一样。Insert操作会稍微有些不同，简单来说，就是Insert 操作可能会触发Unique Key 的冲突检查，也会进行一个当前读。
注：根据上图的交互，针对一条当前读的SQL 语句，InnoDB 与MySQL Server 的交互，是一
条一条进行的，因此，加锁也是一条一条进行的。先对一条满足条件的记录加锁，返回给
MySQL Server，做一些DML 操作；然后在读取下一条加锁，直至读取完毕。
Cluster Index：聚簇索引
InnoDB 存储引擎的数据组织方式，是聚簇索引表：完整的记录，存储在主键索引中，通过
主键索引，就可以获取记录所有的列。关于聚簇索引表的组织方式，可以参考MySQL 的官
方文档：Clustered and Secondary Indexes 。本文假设读者对这个，已经有了一定的认识，就不再做具体的介绍。接下来的部分，主键索引/聚簇索引 两个名称，会有一些混用，望读者知晓。
2PL：Two-Phase Locking
传统RDBMS 加锁的一个原则，就是 2PL (二阶段锁)：Two-Phase Locking。相对而言，2PL 比较容易理解，说的是锁操作分为两个阶段：加锁阶段与解锁阶段，并且保证加锁阶段与解锁阶段不相交。下面，仍旧以MySQL 为例，来简单看看2PL 在MySQL 中的实现。
从上图可以看出，2PL 就是将加锁/解锁分为两个完全不相交的阶段。加锁阶段：只加锁，不放锁。解锁阶段：只放锁，不加锁。
Isolation Level
隔离级别：Isolation Level，也是RDBMS的一个关键特性。相信对数据库有所了解的朋友，对于4 种隔离级别：Read Uncommited，Read Committed，Repeatable Read，Serializable，都有了深入的认识。本文不打算讨论数据库理论中，是如何定义这4 种隔离级别的含义的，而是跟大家介绍一下MySQL/InnoDB 是如何定义这4 种隔离级别的。
MySQL/InnoDB 定义的4 种隔离级别：
Ø Read Uncommited
可以读取未提交记录。此隔离级别，不会使用，忽略。
Ø Read Committed (RC)
快照读忽略，本文不考虑。
针对当前读，RC 隔离级别保证对读取到的记录加锁** (记录锁)**，存在幻读现象。
Ø Repeatable Read (RR)
快照读忽略，本文不考虑。
针对当前读，RR 隔离级别保证对读取到的记录加锁** (记录锁)，同时保证对读取的范围加锁，新的满足查询条件的记录不能够插入 (间隙锁)**，不存在幻读现象。
Ø Serializable
从MVCC 并发控制退化为基于锁的并发控制。部分快照读与当前读，所有的读操作均为当前读，读加读锁(S 锁)，写加写锁(X 锁)。
Serializable 隔离级别下，读写冲突，因此并发度急剧下降，在MySQL/InnoDB 下不建议使用。
一条简单SQL的加锁实现分析
在介绍完一些背景知识之后，本文接下来将选择几个有代表性的例子，来详细分析 MySQL
的加锁处理。当然，还是从最简单的例子说起。经常有朋友发给我一个 SQL，然后问我，这
个SQL 加什么锁？就如同下面两条简单的 SQL，他们加什么锁？
Ø SQL1**：**select * from t1 where id = 10;
Ø SQL2**：**delete from t1 where id = 10;
针对这个问题，该怎么回答？我能想象到的一个答案是：
Ø SQL1**：**不加锁。因为MySQL是使用多版本并发控制的，读不加锁。
Ø SQL2**：**对id = 10的记录加写锁(走主键索引)。
这个答案对吗？说不上来。即可能是正确的，也有可能是错误的，已知条件不足，这个问题没有答案。如果让我来回答这个问题，我必须还要知道以下的一些前提，前提不同，我能给出的答案也就不同。要回答这个问题，还缺少哪些前提条件？
Ø 前提一：id 列是不是主键？
Ø 前提二：当前系统的隔离级别是什么？
Ø 前提三：id 列如果不是主键，那么id 列上有索引吗？
Ø 前提四：id 列上如果有二级索引，那么这个索引是唯一索引吗？
Ø 前提五：两个SQL 的执行计划是什么？索引扫描？全表扫描？
没有这些前提，直接就给定一条 SQL，然后问这个SQL 会加什么锁，都是很业余的表现。而当这些问题有了明确的答案之后，给定的SQL 会加什么锁，也就一目了然。下面，我将这些问题的答案进行组合，然后按照从易到难的顺序，逐个分析每种组合下，对应的SQL 会加哪些锁？
注：下面的这些组合，我做了一个前提假设，也就是有索引时，执行计划一定会选择使用索引进行过滤 (索引扫描)。但实际情况会复杂很多，真正的执行计划，还是需要根据MySQL 输出的为准。
Ø 组合一**：**id 列是主键，RC 隔离级别
Ø 组合二**：**id 列是二级唯一索引，RC 隔离级别
Ø 组合三**：**id 列是二级非唯一索引，RC 隔离级别
Ø 组合四**：**id 列上没有索引，RC 隔离级别
Ø 组合五**：**id 列是主键，RR 隔离级别
Ø 组合六**：**id 列是二级唯一索引，RR 隔离级别
Ø 组合七**：**id 列是二级非唯一索引，RR 隔离级别
Ø 组合八**：**id 列上没有索引，RR 隔离级别
Ø 组合九**：**Serializable 隔离级别
排列组合还没有列举完全，但是看起来，已经很多了。真的有必要这么复杂吗？事实上，要
分析加锁，就是需要这么复杂。但是从另一个角度来说，只要你选定了一种组合，SQL 需要
加哪些锁，其实也就确定了。接下来，就让我们来逐个分析这9 种组合下的SQL 加锁策略。
注：在前面八种组合下，也就是 RC，RR 隔离级别下，SQL1：select 操作均不加锁，采用的
是快照读，因此在下面的讨论中就忽略了，主要讨论 SQL2：delete 操作的加锁。
组合一：id主键+RC
这个组合，是最简单，最容易分析的组合。id 是主键，Read Committed 隔离级别，给定 SQL：
delete from t1 where id = 10; 只需要将主键上，id = 10 的记录加上X 锁即可。如下图所示：
结论：id 是主键时，此SQL 只需要在id=10 这条记录上加X 锁即可。
组合二：id唯一索引+RC
这个组合，id 不是主键，而是一个Unique 的二级索引键值。那么在RC 隔离级别下，delete from t1 where id = 10; 需要加什么锁呢？见下图：
此组合中，id 是unique 索引，而主键是name 列。此时，加锁的情况由于组合一有所不同。
由于id 是unique 索引，因此delete 语句会选择走id 列的索引进行where 条件的过滤，在找
到 id=10 的记录后，首先会将unique 索引上的id=10 索引记录加上X 锁，同时，会根据读取到的name 列，回主键索引(聚簇索引)，然后将聚簇索引上的name = ’d’ 对应的主键索引项加X 锁。为什么聚簇索引上的记录也要加锁？试想一下，如果并发的一个 SQL，是通过主键索引来更新：update t1 set id = 100 where name = ‘d’; 此时，如果delete 语句没有将主键索引上的记录加锁，那么并发的update 就会感知不到delete 语句的存在，违背了同一记录上的更新/删除需要串行执行的约束。
结论：若id 列是unique 列，其上有unique 索引。那么SQL 需要加两个X 锁，一个对应于id unique 索引上的id = 10 的记录，另一把锁对应于聚簇索引上的[name=’d’,id=10]的记录。
组合三：id非唯一索引+RC
相对于组合一、二，组合三又发生了变化，隔离级别仍旧是RC 不变，但是id 列上的约束又降低了，id 列不再唯一，只有一个普通的索引。假设delete from t1 where id = 10; 语句，仍旧选择id 列上的索引进行过滤where 条件，那么此时会持有哪些锁？同样见下图：
根据此图，可以看到，首先，id 列索引上，满足id = 10 查询条件的记录，均已加锁。同时，
这些记录对应的主键索引上的记录也都加上了锁。与组合二唯一的区别在于，组合二最多只有一个满足等值查询的记录，而组合三会将所有满足查询条件的记录都加锁。
结论：若id 列上有非唯一索引，那么对应的所有满足SQL 查询条件的记录，都会被加锁。
同时，这些记录在主键索引上的记录，也会被加锁。
组合四：id无索引+RC
相对于前面三个组合，这是一个比较特殊的情况。id 列上没有索引，where id = 10;这个过滤条件，没法通过索引进行过滤，那么只能走全表扫描做过滤。对应于这个组合，SQL 会加什么锁？或者是换句话说，全表扫描时，会加什么锁？这个答案也有很多：有人说会在表上加
X 锁；有人说会将聚簇索引上，选择出来的 id = 10;的记录加上X 锁。那么实际情况呢？请看下图：
由于id 列上没有索引，因此只能走聚簇索引，进行全部扫描。从图中可以看到，满足删除条件的记录有两条，但是，聚簇索引上所有的记录，都被加上了X 锁。无论记录是否满足条件，全部被加上X 锁。既不是加表锁，也不是在满足条件的记录上加行锁。
有人可能会问？为什么不是只在满足条件的记录上加锁呢？这是由于MySQL 的实现决定的。如果一个条件无法通过索引快速过滤，那么存储引擎层面就会将所有记录加锁后返回，然后由MySQL Server 层进行过滤。因此也就把所有的记录，都锁上了。
注：在实际的实现中，MySQL 有一些改进，在MySQL Server 过滤条件，发现不满足后，会调用unlock_row 方法，把不满足条件的记录放锁 (违背了2PL 的约束)。这样做，保证了最后只会持有满足条件记录上的锁，但是每条记录的加锁操作还是不能省略的。
结论：若id 列上没有索引，SQL 会走聚簇索引的全扫描进行过滤，由于过滤是由MySQL Server 层面进行的。因此每条记录，无论是否满足条件，都会被加上X 锁。但是，为了效率考量，MySQL 做了优化，对于不满足条件的记录，会在判断后放锁，最终持有的，是满足条件的
记录上的锁，但是不满足条件的记录上的加锁/放锁动作不会省略。同时，优化也违背了2PL 的约束。
组合五：id主键+RR
上面的四个组合，都是在Read Committed 隔离级别下的加锁行为，接下来的四个组合，是
在 Repeatable Read 隔离级别下的加锁行为。
组合五，id 列是主键列，Repeatable Read 隔离级别，针对delete from t1 where id = 10; 这条
SQL，加锁与组合一：[id主键，Read Committed]一致。
组合六：id唯一索引+RR
与组合五类似，组合六的加锁，与组合二：[id唯一索引，Read Committed]一致。两个X 锁，id 唯一索引满足条件的记录上一个，对应的聚簇索引上的记录一个。
注：根据博文《MySQL 加锁处理分析》下面的评论，id为唯一索引，针对id的并发等值删除操作，有可能会产生死锁。具体死锁的场景与分析，可参考本人的另一篇文章：《一个最不可思议的MySQL死锁分析》。
组合七：id非唯一索引+RR
还记得前面提到的MySQL 的四种隔离级别的区别吗？RC 隔离级别允许幻读，而RR 隔离级别，不允许存在幻读。但是在组合五、组合六中，加锁行为又是与RC 下的加锁行为完全一致。那么RR 隔离级别下，如何防止幻读呢？问题的答案，就在组合七中揭晓。
组合七，Repeatable Read 隔离级别，id 上有一个非唯一索引，执行 delete from t1 where id =
10; 假设选择id 列上的索引进行条件过滤，最后的加锁行为，是怎么样的呢？同样看下面这
幅图：
此图，相对于组合三：[id列上非唯一锁，Read Committed]看似相同，其实却有很大的区别。最大的区别在于，这幅图中多了一个GAP 锁，而且GAP 锁看起来也不是加在记录上的，倒像是加载两条记录之间的位置，GAP 锁有何用？
其实这个多出来的GAP 锁，就是RR 隔离级别，相对于RC 隔离级别，不会出现幻读的关键。确实，GAP 锁锁住的位置，也不是记录本身，而是两条记录之间的 GAP。所谓幻读，就是同一个事务，连续做两次当前读 (例如：select * from t1 where id = 10 for update;)，那么这两次当前读返回的是完全相同的记录 (记录数量一致，记录本身也一致)，第二次的当前读，不会比第一次返回更多的记录 (幻象)。
如何保证两次当前读返回一致的记录，那就需要在第一次当前读与第二次当前读之间，其他的事务不会插入新的满足条件的记录并提交。为了实现这个功能，GAP 锁应运而生。
如图中所示，有哪些位置可以插入新的满足条件的项 (id = 10)，考虑到 B+树索引的有序性，
满足条件的项一定是连续存放的。记录[6,c]之前，不会插入id=10 的记录；[6,c]与[10,b]间可
以插入[10, aa]；[10,b]与[10,d]间，可以插入新的[10,bb],[10,c]等；[10,d]与[11,f]间可以插入满
足条件的[10,e],[10,z]等；而[11,f]之后也不会插入满足条件的记录。因此，为了保证[6,c]与[10,b]
间，[10,b]与[10,d]间，[10,d]与[11,f]不会插入新的满足条件的记录，MySQL 选择了用GAP 锁，将这三个GAP 给锁起来。
Insert 操作，如 insert [10,aa]，首先会定位到[6,c]与[10,b]间，然后在插入前，会检查这个 GAP
是否已经被锁上，如果被锁上，则Insert 不能插入记录。因此，通过第一遍的当前读，不仅将满足条件的记录锁上(X 锁)，与组合三类似。同时还是增加3 把GAP 锁，将可能插入满足条件记录的3 个GAP 给锁上，保证后续的Insert 不能插入新的id=10 的记录，也就杜绝了同一事务的第二次当前读，出现幻象的情况。
有心的朋友看到这儿，可以会问：既然防止幻读，需要靠GAP 锁的保护，为什么组合五、
组合六，也是RR 隔离级别，去不需要加GAP 锁呢？
首先，这是一个好问题。其次，回答这个问题，也很简单。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。而组合五，id 是主键；组合六，id 是unique 键，都能够保证唯一性。一个等值查询，最多只能返回一条记录，而且新的相同取值的记录，一定不会在新插入进来，因此也就避免了GAP 锁的使用。其实，针对此问题，还有一个更深入
的问题：如果组合五、组合六下，针对 SQL：select * from t1 where id = 10 for update; 第一次查询，没有找到满足查询条件的记录，那么GAP 锁是否还能够省略？此问题留给大家思考。
结论：Repeatable Read 隔离级别下，id 列上有一个非唯一索引，对应 SQL：delete from t1 where id = 10; 首先，通过id 索引定位到第一条满足查询条件的记录，加记录上的X 锁，加GAP 上的GAP 锁，然后加主键聚簇索引上的记录X 锁，然后返回；然后读取下一条，重复进行。
直至进行到第一条不满足条件的记录[11,f]，此时，不需要加记录X 锁，但是仍旧需要加GAP 锁，最后返回结束。
组合八：id无索引+RR
组合八，Repeatable Read 隔离级别下的最后一种情况，id 列上没有索引。此时 SQL：delete from
t1 where id = 10; 没有其他的路径可以选择，只能进行全表扫描。最终的加锁情况，如下图
所示：
如图，这是一个很恐怖的现象。首先，聚簇索引上的所有记录，都被加上了X 锁。其次，聚簇索引每条记录间的间隙(GAP)，也同时被加上了GAP 锁。这个示例表，只有6 条记录，一共需要6 个记录锁，7 个GAP 锁。试想，如果表上有1000 万条记录呢？
在这种情况下，这个表上，除了不加锁的快照度，其他任何加锁的并发 SQL，均不能执行，
不能更新，不能删除，不能插入，全表被锁死。
当然，跟组合四：[id无索引, Read Committed]类似，这个情况下，MySQL 也做了一些优化，就是所谓的 semi-consistent read。semi-consistent read 开启的情况下，对于不满足查询条件的记录，MySQL 会提前放锁。针对上面的这个用例，就是除了记录[d,10]，[g,10]之外，所有的记录锁都会被释放，同时不加GAP 锁。semi-consistent read 如何触发：要么是read committed 隔 离 级 别 ； 要 么 是Repeatable Read 隔 离 级 别 ， 但 是 设 置 了innodb_locks_unsafe_for_binlog参数。更详细的关于semi-consistent read的介绍，可参考我之前的一篇博客：MySQL+InnoDB semi-consitent read 原理及实现分析。
结论：在Repeatable Read 隔离级别下，如果进行全表扫描的当前读，那么会锁上表中的所有记录，同时会锁上聚簇索引内的所有 GAP，杜绝所有的并发 更新/删除/插入 操作。当然，也可以通过触发 semi-consistent read，来缓解加锁开销与并发影响，但是semi-consistent read 本身也会带来其他问题，不建议使用。
组合九：Serializable
针对前面提到的简单的 SQL，最后一个情况：Serializable 隔离级别。对于 SQL2：delete from t1 where id = 10; 来说，Serializable 隔离级别与Repeatable Read 隔离级别完全一致，因此不做介绍。
Serializable 隔离级别，影响的是 SQL1：select * from t1 where id = 10; 这条 SQL，在 RC，RR隔离级别下，都是快照读，不加锁。但是在Serializable 隔离级别，SQL1 会加读锁，也就是说快照读不复存在，MVCC 并发控制降级为 Lock-Based CC。
结论：在MySQL/InnoDB 中，所谓的读不加锁，并不适用于所有的情况，而是隔离级别相关的。Serializable 隔离级别，读不加锁就不再成立，所有的读操作，都是当前读。
一条复杂的 SQL
写到这里，其实MySQL 的加锁实现也已经介绍的八八九九。只要将本文上面的分析思路，
大部分的 SQL，都能分析出其会加哪些锁。而这里，再来看一个稍微复杂点的 SQL，用于说
明MySQL 加锁的另外一个逻辑。SQL 用例如下：
如图中的 SQL，会加什么锁？假定在Repeatable Read 隔离级别下(Read Committed 隔离级别下的加锁情况，留给读者分析。)，同时，假设SQL 走的是idx_t1_pu 索引。
在详细分析这条SQL 的加锁情况前，还需要有一个知识储备，那就是一个SQL 中的where 条件如何拆分？具体的介绍，建议阅读我之前的一篇文章：SQL 中的where 条件，在数据库中提取与应用浅析。在这里，我直接给出分析后的结果：
Ø Index key**：**pubtime > 1 and puptime < 20。此条件，用于确定SQL在idx_t1_pu索引上的查询范围。
Ø Index Filter**：**userid =‘hdc’。此条件，可以在idx_t1_pu索引上进行过滤，但不属于IndexKey。
Ø Table Filter**：**comment is not NULL。此条件，在idx_t1_pu索引上无法过滤，只能在聚簇索引上过滤。
在分析出SQL where 条件的构成之后，再来看看这条SQL 的加锁情况(RR 隔离级别)，如下图所示：
从图中可以看出，在Repeatable Read 隔离级别下，由Index Key 所确定的范围，被加上了
GAP 锁；Index Filter 锁给定的条件 (userid = ‘hdc’)何时过滤，视MySQL 的版本而定，在MySQL 5.6 版本之前，不支持Index Condition Pushdown(ICP)，因此Index Filter 在MySQL Server 层过滤，在5.6 后支持了 Index Condition Pushdown，则在index 上过滤。若不支持 ICP，不满足Index Filter 的记录，也需要加上记录X 锁，若支持 ICP，则不满足Index Filter 的记录，无需
加记录X 锁 (图中，用红色箭头标出的X 锁，是否要加，视是否支持ICP 而定)；而Table Filter 对应的过滤条件，则在聚簇索引中读取后，在MySQL Server 层面过滤，因此聚簇索引上也
需要X 锁。最后，选取出了一条满足条件的记录[8,hdc,d,5,good]，但是加锁的数量，要远远大于满足条件的记录数量。
结论：在Repeatable Read 隔离级别下，针对一个复杂的 SQL，首先需要提取其where 条件。Index Key 确定的范围，需要加上GAP 锁；Index Filter 过滤条件，视MySQL 版本是否支持 ICP，若支持 ICP，则不满足Index Filter 的记录，不加X 锁，否则需要X 锁；Table Filter 过滤条件，无论是否满足，都需要加X 锁。
死锁原理与分析
本文前面的部分，基本上已经涵盖了MySQL/InnoDB 所有的加锁规则。深入理解MySQL 如何加锁，有两个比较重要的作用：
Ø 可以根据MySQL 的加锁规则，写出不会发生死锁的 SQL；
Ø 可以根据MySQL 的加锁规则，定位出线上产生死锁的原因；
下面，来看看两个死锁的例子 (一个是两个Session 的两条SQL 产生死锁；另一个是两个
Session 的一条 SQL，产生死锁)：
上面的两个死锁用例。第一个非常好理解，也是最常见的死锁，每个事务执行两条 SQL，分别持有了一把锁，然后加另一把锁，产生死锁。
第二个用例，虽然每个Session 都只有一条语句，仍旧会产生死锁。要分析这个死锁，首先必须用到本文前面提到的MySQL 加锁的规则。针对 Session 1，从name 索引出发，读到的[hdc, 1]，[hdc, 6]均满足条件，不仅会加name 索引上的记录X 锁，而且会加聚簇索引上的记录 X
锁，加锁顺序为先[1,hdc,100]，后[6,hdc,10]。而 Session 2，从pubtime 索引出发，[10,6],[100,1]均满足过滤条件，同样也会加聚簇索引上的记录X 锁，加锁顺序为[6,hdc,10]，后[1,hdc,100]。
发现没有，跟Session 1 的加锁顺序正好相反，如果两个Session 恰好都持有了第一把锁，请求加第二把锁，死锁就发生了。
结论：死锁的发生与否，并不在于事务中有多少条SQL 语句，死锁的关键在于：两个(或以
上)的Session 加锁的顺序不一致。而使用本文上面提到的，分析MySQL 每条SQL 语句的加锁规则，分析出每条语句的加锁顺序，然后检查多个并发SQL 间是否存在以相反的顺序加锁的情况，就可以分析出各种潜在的死锁情况，也可以分析出线上死锁发生的原因。
总结
写到这儿，本文也告一段落，做一个简单的总结，要做的完全掌握MySQL/InnoDB 的加锁规则，甚至是其他任何数据库的加锁规则，需要具备以下的一些知识点：
Ø 了解数据库的一些基本理论知识：数据的存储格式 (堆组织表vs 聚簇索引表)；并发控制协议 (MVCC vs Lock-Based CC)；Two-Phase Locking；数据库的隔离级别定义 (Isolation Level)；
Ø 了解SQL 本身的执行计划 (主键扫描vs 唯一键扫描vs 范围扫描vs 全表扫描)；
Ø 了解数据库本身的一些实现细节( 过滤条件提取；Index Condition Pushdown ； Semi-Consistent Read)；
Ø 了解死锁产生的原因及分析的方法 (加锁顺序不一致；分析每个SQL 的加锁顺序)
有了这些知识点，再加上适当的实战经验，全面掌控MySQL/InnoDB 的加锁规则，当不在话下。
