数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。
加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制，在该事务释放锁之前，其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。
1.从对数据操作的类型分类
读锁（共享锁）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行，不会互相影响
写锁（排他锁）：当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁
2.从对数据操作的范围分类
为了尽可能提高数据库的并发度，理论上每次只锁定当前操作的数据，即每次锁定的数据范围越小就会得到最大的并发度，但是管理锁是很耗资源的事情（涉及获取，检查，释放锁等动作），因此数据库系统需要在高并发响应和系统性能两方面进行平衡，这样就产生了“锁粒度（Lock granularity）”的概念。
表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低（MyISAM 和 MEMORY 存储引擎采用的是表级锁）；适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web应用；
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高（InnoDB 存储引擎既支持行级锁也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁）； 适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有并发查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP）系统。
页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。
悲观锁：每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据都会block直到它拿到锁。因此，悲观锁需要耗时比较的多，跟乐观锁比较，悲观锁是有数据库自己实现的，用的时候我们直接调用数据的相关语句就可以。
乐观锁：用数据版本记录机制实现，这是乐观锁最常用的方式，所谓的数据版本，为数据增加一个版本号的字段，一般是通过为数据表增加一个数据类型的version字段实现，当读取数据时，将把二十年字段的值一同读取出来，数据每次更新都需要对version值加一，在我们提交更新的时候，判断数据表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行对比，如果数据库的表当前版本号鱼取出来的version值相等，则给与更新否则认为过期数据不给与更新。
是指二个或者二个以上的进程在执行时候，因为争夺资源造成相互等待的现象，进程一直处于等待中，无法得到释放，这种状态就叫做死锁。如批量入库时，存在则更新，不存在则插入，insert into tab(xx,xx) on duplicate key update xx=‘xx’。
1）使用命令 show engine innodb status 查看最近的一次死锁。
2）InnoDB Lock Monitor 打开锁监控，每 15s 输出一次日志。使用完毕后建议关闭，否则会影响数据库性能。
1：通过innodblockwait_timeout来设置超时时间，一直等待直到超时。其中innodb默认是使用设置死锁时间来让死锁超时的策略，默认innodblockwait_timeout设置的时长是50s。
2：发起死锁检测，发现死锁之后，主动回滚死锁中的事务，不需要其他事务继续。
1）为了在单个innodb表上执行多个并发写入操作时避免死锁，可以在事务开始时，通过为预期要修改行，使用select …for update语句来获取必要的锁，即使这些行的更改语句是在之后才执行的
2）在事务中，如果要更新记录，应该直接申请足够级别的锁，即排他锁，而不应先申请共享锁，更新时在申请排他锁。因为这时候当用户在申请排他锁时，其他事务可能又已经获得了相同记录的共享锁，
3）如果事务需要修改或锁定多个表，则应在每个事务中以相同的顺序使用加锁语句。在应用中，如果不同的程序会并发获取多个表，应尽量约定以相同的顺序来访问表，这样可以大大降低产生死锁的机会。
4）通过 select …lock in share mode获取行的读锁后，如果当前事务在需要对该记录进行更新操作，则很有可能造成死锁；
5）改变事务隔离级别.
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