《MySQL加锁处理分析》
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，都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 Concurrency Control)。MVCC最大的好处，相信也是耳熟能详：读不加锁，读写不冲突。在读多写少的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：
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 ?;
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：
Read Uncommited
可以读取未提交记录。此隔离级别，不会使用，忽略。
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。
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。
Serializable
从MVCC并发控制退化为基于锁的并发控制。不区别快照读与当前读，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?
SQL1：select * from t1 where id = 10;
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：
SQL1：不加锁。因为MySQL是使用多版本并发控制的，读不加锁。
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?
前提一：id列是不是主键?
前提二：当前系统的隔离级别是什么?
前提三：id列如果不是主键，那么id列上有索引吗?
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?
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。
组合一：id列是主键，RC隔离级别
组合二：id列是二级唯一索引，RC隔离级别
组合三：id列是二级非唯一索引，RC隔离级别
组合四：id列上没有索引，RC隔离级别
组合五：id列是主键，RR隔离级别
组合六：id列是二级唯一索引，RR隔离级别
组合七：id列是二级非唯一索引，RR隔离级别
组合八：id列上没有索引，RR隔离级别
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。
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，却不需要加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，同时设置了 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：
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。
Index Filter：userid = ‘hdc’ 。此条件，可以在idx_t1_pu索引上进行过滤，但不属于Index Key。
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：
可以根据MySQL的加锁规则，写出不会发生死锁的SQL;
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：
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);
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);
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);
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。
《MySQL死锁分析》
背景
有同学在《MySQL加锁处理分析》这篇博文下咨询的一个MySQL的死锁场景，还是彻底把我给难住了。此死锁，完全违背了本人原有的锁知识体系，让我百思不得其解。本着机器不会骗人，既然报出死锁，那么就一定存在死锁的原则，我又重新深入分析了InnoDB对应的源码实现，进行多次实验，配合恰到好处的灵光一现，还真让我分析出了这个死锁产生的原因。这篇博文的余下部分的内容安排，首先是给出”润洁”同学描述的死锁场景，然后再给出我的剖析。对个人来说，这是一篇十分有必要的总结，对此博文的读者来说，希望以后碰到类似的死锁问题时，能够明确死锁的原因所在。
一个不可思议的死锁
“润洁”同学，给出的死锁场景如下：
表结构：
CREATE TABLE dltask (
id bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘auto id’,
a varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘uniq.a’,
b varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘uniq.b’,
c varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘uniq.c’,
x varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘data’,
PRIMARY KEY (id),
UNIQUE KEY uniq_a_b_c (a, b, c)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=’deadlock test';
a，b，c三列，组合成一个唯一索引，主键索引为id列。
事务隔离级别：
RR (Repeatable Read)
每个事务只有一条SQL：
delete from dltask where a=? and b=? and c=?;
SQL的执行计划：
死锁日志：
初步分析
并发事务，每个事务只有一条SQL语句：给定唯一的二级索引键值，删除一条记录。每个事务，最多只会删除一条记录，为什么会产生死锁?这绝对是不可能的。但是，事实上，却真的是发生了死锁。产生死锁的两个事务，删除的是同一条记录，这应该是死锁发生的一个潜在原因，但是，即使是删除同一条记录，从原理上来说，也不应该产生死锁。因此，经过初步分析，这个死锁是不可能产生的。这个结论，远远不够!
如何阅读死锁日志
在详细给出此死锁产生的原因之前，让我们先来看看，如何阅读MySQL给出的死锁日志。
以上打印出来的死锁日志，由InnoDB引擎中的lock0lock.c::lock_deadlock_recursive()函数产生。死锁中的事务信息，通过调用函数lock_deadlock_trx_print()处理;而每个事务持有、等待的锁信息，由 lock_deadlock_lock_print()函数产生。
例如，以上的死锁，有两个事务。事务1，当前正在操作一张表(mysql tables in use 1)，持有两把锁(2 lock structs，一个表级意向锁，一个行锁(1 row lock))，这个事务，当前正在处理的语句是一条delete语句。同时，这唯一的一个行锁，处于等待状态(WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED)。
事务1等待中的行锁，加锁的对象是唯一索引uniq_a_b_c上页面号为12713页面上的一行(注：具体是哪一行，无法看到。但是能够看到的是，这个行锁，一共有96个bits可以用来锁96个行记录，n bits 96：lock_rec_print()方法)。同时，等待的行锁模式为next key锁(lock_mode X)。(注：关于InnoDB的锁模式，可参考我早期的一篇PPT：《InnoDB 事务/锁/多版本 实现分析》。简单来说，next key锁有两层含义，一是对当前记录加X锁，防止记录被并发修改，同时锁住记录之前的GAP，防止有新的记录插入到此记录之前。)
同理，可以分析事务2。事务2上有两个行锁，两个行锁对应的也都是唯一索引uniq_a_b_c上页面号为12713页面上的某一条记录。一把行锁处于持有状态，锁模式为X lock with no gap(注：记录锁，只锁记录，但是不锁记录前的GAP，no gap lock)。一把行锁处于等待状态，锁模式为next key锁(注：与事务1等待的锁模式一致。同时，需要注意的一点是，事务2的两个锁模式，并不是一致的，不完全相容。持有的锁模式为X lock with no gap，等待的锁模式为next key lock X。因此，并不能因为持有了X lock with no gap，就可以说next key lock X就一定能够加上。)。
分析这个死锁日志，就能发现一个死锁。事务1的next key lock X正在等待事务2持有的X lock with no gap(行锁X冲突)，同时，事务2的next key lock X，却又在等待事务1正在等待中的next key锁(注：这里，事务2等待事务1的原因，在于公平竞争，杜绝事务1发生饥饿现象。)，形成循环等待，死锁产生。
死锁产生后，根据两个事务的权重，事务1的权重更小，被选为死锁的牺牲者，回滚。
根据对于死锁日志的分析，确认死锁确实存在。而且，产生死锁的两个事务，确实都是在运行同样的基于唯一索引的等值删除操作。既然死锁确实存在，那么接下来，就是抓出这个死锁产生原因。
死锁原因深入剖析
Delete操作的加锁逻辑
在《MySQL加锁处理分析》一文中，我详细分析了各种SQL语句对应的加锁逻辑。例如：Delete语句，内部就包含一个当前读(加锁读)，然后通过当前读返回的记录，调用Delete操作进行删除。在此文的 组合六：id唯一索引+RR 中，可以看到，RR隔离级别下，针对于满足条件的查询记录，会对记录加上排它锁(X锁)，但是并不会锁住记录之前的GAP(no gap lock)。对应到此文上面的死锁例子，事务2所持有的锁，是一把记录上的排它锁，但是没有锁住记录前的GAP(lock_mode X locks rec but not gap)，与我之前的加锁分析一致。
其实，在《MySQL加锁处理分析》一文中的 组合七：id非唯一索引+RR 部分的最后，我还提出了一个问题：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?针对此问题，参与的朋友在做过试验之后，给出的正确答案是：此时GAP锁不能省略，会在第一个不满足查询条件的记录上加GAP锁，防止新的满足条件的记录插入。
其实，以上两个加锁策略，都是正确的。以上两个策略，分别对应的是：1)唯一索引上满足查询条件的记录存在并且有效;2)唯一索引上满足查询条件的记录不存在。但是，除了这两个之外，其实还有第三种：3)唯一索引上满足查询条件的记录存在但是无效。众所周知，InnoDB上删除一条记录，并不是真正意义上的物理删除，而是将记录标识为删除状态。(注：这些标识为删除状态的记录，后续会由后台的Purge操作进行回收，物理删除。但是，删除状态的记录会在索引中存放一段时间。) 在RR隔离级别下，唯一索引上满足查询条件，但是却是删除记录，如何加锁?InnoDB在此处的处理策略与前两种策略均不相同，或者说是前两种策略的组合：对于满足条件的删除记录，InnoDB会在记录上加next key lock X(对记录本身加X锁，同时锁住记录前的GAP，防止新的满足条件的记录插入。) Unique查询，三种情况，对应三种加锁策略，总结如下：
找到满足条件的记录，并且记录有效，则对记录加X锁，No Gap锁(lock_mode X locks rec but not gap);
找到满足条件的记录，但是记录无效(标识为删除的记录)，则对记录加next key锁(同时锁住记录本身，以及记录之前的Gap：lock_mode X);
未找到满足条件的记录，则对第一个不满足条件的记录加Gap锁，保证没有满足条件的记录插入(locks gap before rec);
此处，我们看到了next key锁，是否很眼熟?对了，前面死锁中事务1，事务2处于等待状态的锁，均为next key锁。明白了这三个加锁策略，其实构造一定的并发场景，死锁的原因已经呼之欲出。但是，还有一个前提策略需要介绍，那就是InnoDB内部采用的死锁预防策略。
死锁预防策略
InnoDB引擎内部(或者说是所有的数据库内部)，有多种锁类型：事务锁(行锁、表锁)，Mutex(保护内部的共享变量操作)、RWLock(又称之为Latch，保护内部的页面读取与修改)。
InnoDB每个页面为16K，读取一个页面时，需要对页面加S锁，更新一个页面时，需要对页面加上X锁。任何情况下，操作一个页面，都会对页面加锁，页面锁加上之后，页面内存储的索引记录才不会被并发修改。
因此，为了修改一条记录，InnoDB内部如何处理：
根据给定的查询条件，找到对应的记录所在页面;
对页面加上X锁(RWLock)，然后在页面内寻找满足条件的记录;
在持有页面锁的情况下，对满足条件的记录加事务锁(行锁：根据记录是否满足查询条件，记录是否已经被删除，分别对应于上面提到的3种加锁策略之一);
死锁预防策略：相对于事务锁，页面锁是一个短期持有的锁，而事务锁(行锁、表锁)是长期持有的锁。因此，为了防止页面锁与事务锁之间产生死锁。InnoDB做了死锁预防的策略：持有事务锁(行锁、表锁)，可以等待获取页面锁;但反之，持有页面锁，不能等待持有事务锁。
根据死锁预防策略，在持有页面锁，加行锁的时候，如果行锁需要等待。则释放页面锁，然后等待行锁。此时，行锁获取没有任何锁保护，因此加上行锁之后，记录可能已经被并发修改。因此，此时要重新加回页面锁，重新判断记录的状态，重新在页面锁的保护下，对记录加锁。如果此时记录未被并发修改，那么第二次加锁能够很快完成，因为已经持有了相同模式的锁。但是，如果记录已经被并发修改，那么，就有可能导致本文前面提到的死锁问题。
以上的InnoDB死锁预防处理逻辑，对应的函数，是row0sel.c::row_search_for_mysql()。感兴趣的朋友，可以跟踪调试下这个函数的处理流程，很复杂，但是集中了InnoDB的精髓。
剖析死锁的成因
做了这么多铺垫，有了Delete操作的3种加锁逻辑、InnoDB的死锁预防策略等准备知识之后，再回过头来分析本文最初提到的死锁问题，就会手到拈来，事半而功倍。
首先，假设dltask中只有一条记录：(1, ‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘data’)。三个并发事务，同时执行以下的这条SQL：
delete from dltask where a=’a’ and b=’b’ and c=’c';
并且产生了以下的并发执行逻辑，就会产生死锁：
上面分析的这个并发流程，完整展现了死锁日志中的死锁产生的原因。其实，根据事务1步骤6，与事务0步骤3/4之间的顺序不同，死锁日志中还有可能产生另外一种情况，那就是事务1等待的锁模式为记录上的X锁 + No Gap锁(lock_mode X locks rec but not gap waiting)。这第二种情况，也是”润洁”同学给出的死锁用例中，使用MySQL 5.6.15版本测试出来的死锁产生的原因。
总结
行文至此，MySQL基于唯一索引的单条记录的删除操作并发，也会产生死锁的原因，已经分析完毕。其实，分析此死锁的难点，在于理解 MySQL/InnoDB的行锁模式，针对不同情况下的加锁模式的区别，以及InnoDB处理页面锁与事务锁的死锁预防策略。明白了这些，死锁的分析就会显得清晰明了。
最后，总结下此类死锁，产生的几个前提：
Delete操作，针对的是唯一索引上的等值查询的删除;(范围下的删除，也会产生死锁，但是死锁的场景，跟本文分析的场景，有所不同)
至少有3个(或以上)的并发删除操作;
并发删除操作，有可能删除到同一条记录，并且保证删除的记录一定存在;
事务的隔离级别设置为Repeatable Read，同时未设置innodb_locks_unsafe_for_binlog参数(此参数默认为FALSE);(Read Committed隔离级别，由于不会加Gap锁，不会有next key，因此也不会产生死锁)
使用的是InnoDB存储引擎;(废话!MyISAM引擎根本就没有行锁)