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在 Spring Boot 项目中，你是否遇到过这些问题：

• 用户下单时，库存扣成负数？
• 两个线程同时修改同一条记录，结果数据错乱？
• 程序突然卡住，日志显示“等待锁”？

这些问题的背后，往往都是MySQL 锁机制没搞清楚！

今天我们就用Java + Spring Boot + MySQL（InnoDB），手把手带你搞懂：

• MySQL 到底有哪些锁？
• 什么情况下会加锁？
• 如何避免死锁？
• 如何用代码正确处理并发？

一、为什么需要锁？—— 并发场景下的数据一致性

📌 场景：电商扣库存

// 伪代码 public void reduceStock(Long productId) { Product product = productMapper.selectById(productId); if (product.getStock() > 0) { product.setStock(product.getStock() - 1); productMapper.updateById(product); // 危险！ } }

问题：
如果两个用户同时下单，都读到stock=1，然后各自减 1 → 最终stock=-1！

✅ 解决方案：加锁，确保“读-判断-写”是原子操作。

而 MySQL 的锁，就是实现这种原子性的底层保障。

二、MySQL 锁的分类（InnoDB 引擎）

InnoDB 支持行级锁，这是它比 MyISAM（只支持表锁）更适合高并发的关键！

🔒 1. 按粒度分

💡 InnoDB 在RC（Read Committed）和RR（Repeatable Read）隔离级别下，锁行为不同！

🔒 2. 按类型分

✅重点掌握：排他锁（X Lock）和间隙锁！

三、实战：Spring Boot 中如何触发 MySQL 行锁？

场景：安全扣库存

✅ 正确做法：使用SELECT ... FOR UPDATE

@Service @Transactional public class OrderService { @Autowired private ProductMapper productMapper; public boolean createOrder(Long userId, Long productId) { // 1. 加排他锁查询库存 Product product = productMapper.selectForUpdate(productId); if (product == null || product.getStock() <= 0) { throw new RuntimeException("库存不足"); } // 2. 扣库存（此时别人无法修改这行） product.setStock(product.getStock() - 1); productMapper.updateById(product); // 3. 创建订单... return true; } }

对应的 Mapper：

@Mapper public interface ProductMapper extends BaseMapper<Product> { @Select("SELECT * FROM product WHERE id = #{id} FOR UPDATE") Product selectForUpdate(@Param("id") Long id); }

🔑 关键：FOR UPDATE会在查询的行上加排他锁（X Lock），直到事务提交才释放。

四、不同隔离级别下的锁行为（重点！）

MySQL 默认隔离级别是RR（Repeatable Read），但很多公司用RC（Read Committed）。

🌰 举例：防止“幻读”

表user(id PK, name)，当前有 id=1,3,5

执行：

SELECT * FROM user WHERE id > 2 AND id < 6 FOR UPDATE;

• 在 RR 下：不仅锁住 id=3,5，还锁住 (2,3)、(3,5)、(5,+∞) 的间隙，防止别人插入 id=4！
• 在 RC 下：只锁 id=3,5，别人仍可插入 id=4 → 出现幻读。

💡 如果你用的是RC + 唯一索引等值查询，InnoDB 会退化为记录锁，不加间隙锁。

五、死锁（Deadlock）是怎么发生的？

📌 经典死锁场景

💥 结果：互相等待，死锁！

MySQL 会自动检测死锁，并回滚其中一个事务（通常是 undo log 少的那个）。

🔍 如何查看死锁日志？

SHOW ENGINE INNODB STATUS;

在LATEST DETECTED DEADLOCK部分能看到详细信息。

六、如何避免死锁？（开发建议）

✅ 1.按固定顺序访问资源

• 总是先锁 id 小的，再锁 id 大的
• 避免交叉加锁

✅ 2.减少事务持有锁的时间

• 事务尽量短
• 不要在事务中做 RPC 调用、sleep 等耗时操作

✅ 3.加锁前先排序

// 错误：随机顺序 List<Long> ids = Arrays.asList(3L, 1L, 2L); // 正确：先排序 ids.sort(Long::compareTo); for (Long id : ids) { productMapper.selectForUpdate(id); // 按顺序加锁 }

✅ 4.设置超时时间

# application.yml spring: datasource: hikari: connection-timeout: 3000 # 或在 SQL 中

或在 MySQL 层设置：

SET innodb_lock_wait_timeout = 10; -- 等待锁超时 10 秒

七、反例 vs 正例对比

❌ 反例：无锁扣库存（高并发必出错）

// 危险！没有加锁 Product p = productMapper.selectById(1001); if (p.getStock() > 0) { p.setStock(p.getStock() - 1); productMapper.updateById(p); }

✅ 正例：FOR UPDATE+ 事务

@Transactional public void safeReduceStock(Long productId) { Product p = productMapper.selectForUpdate(productId); if (p.getStock() <= 0) throw new RuntimeException("无库存"); p.setStock(p.getStock() - 1); productMapper.updateById(p); }

八、高级技巧：乐观锁 vs 悲观锁

乐观锁示例：

ALTER TABLE product ADD COLUMN version INT DEFAULT 0;

// 更新时带 version 条件 int rows = productMapper.updateByVersion( productId, newStock, oldVersion ); if (rows == 0) { throw new RuntimeException("并发修改，请重试"); }

💡建议：

• 库存、余额等强一致性场景 → 用悲观锁
• 商品信息、点赞数等 → 用乐观锁

九、总结：MySQL 锁核心要点

记住：锁是双刃剑——不用会数据错乱，滥用会性能下降甚至死锁！

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