MySQL锁表什么时候反而会拖慢效率，带来麻烦和性能瓶颈？

MySQL中的锁机制原本是为了保证数据的一致性,就像十字路口的红绿灯，是为了协调车辆顺序通行，避免撞车，如果这个“红绿灯”设计得不合理或者遇到了特殊的交通状况，它非但不能疏导交通，反而会成为造成大堵车的罪魁祸首，锁表（这里主要指表级锁，如使用MyISAM存储引擎时的锁，或在某些情况下InnoDB的元数据锁等）在以下场景中会显著拖慢效率，带来麻烦和性能瓶颈。

最典型的问题发生在高并发的读写场景下,想象一个热门商品的库存表，如果这个表是MyISAM引擎，它默认使用的是表级锁，当“双十一”期间，成千上万的用户同时查询这个商品信息（读操作）时，这本身可能还好，因为MyISAM支持并发读，只要有一个用户成功下单，需要扣减库存（写操作），数据库就会给这个表加上一个写锁，一旦写锁加上，整个表就被这个写操作独占了，后果就是：在这个写操作完成并释放锁之前，所有其他试图来读取商品库存的用户（读操作）都必须排队等待，瞬间，大量的读请求被阻塞，用户端就会感觉到页面卡顿、加载极慢，甚至超时，一个简单的写操作，因为锁住了整张表，导致整个与这张表相关的服务性能急剧下降，这就是锁表带来的巨大性能瓶颈，相比之下，InnoDB引擎的行级锁在这种情况下就有巨大优势，它只锁住要被修改的那一行库存记录，其他用户依然可以并发地读取其他行的数据或者甚至读取同一行未被修改的数据（通过多版本并发控制），从而保证了高并发下的响应速度。

长时间运行的查询或事务会加剧锁的负面影响,有一个运维人员在业务高峰期，出于数据分析的目的，在数据库上执行了一条没有带好WHERE条件的SELECT语句，不小心对一张几千万记录的大表进行了全表扫描，如果这个事务的隔离级别设置不当，或者存储引擎是MyISAM，这个长时间的读操作会持有一个读锁，虽然读锁是共享的，但它会阻塞掉所有需要对该表进行写操作的请求，这意味着，在这条“问题查询”运行的几分钟甚至更长时间里，所有需要更新这张表的业务（比如用户注册、订单生成）全部陷入停滞，只能排队等待，这就像一个读者在图书馆里借了一本最热门的书迟迟不还，导致后面所有想借这本书的人都只能干等着，更糟糕的是，如果这个长时间操作是一个写操作（比如一个大范围的UPDATE），它持有的写锁会阻塞掉所有的读和写，对业务的影响将是灾难性的。

第三,锁等待和死锁会直接导致业务失败和用户体验差，当多个事务需要竞争同一个资源（比如表锁或行锁）时，后发起的事务必须等待先发起的事务释放锁，如果应用设计不当，存在大量短时间内的锁竞争，数据库就会花费大量的时间在线程调度和锁等待上，而不是真正地去处理数据，CPU可能很空闲，但数据库的吞吐量却很低，因为线程都在“等待”而不是“工作”，比锁等待更严重的是死锁，当两个或多个事务相互等待对方释放锁时，就形成了死锁，事务A锁住了表1，然后试图去锁表2；事务B锁住了表2，然后试图去锁表1，两个事务都在互相等待，谁也进行不下去，MySQL的InnoDB引擎有死锁检测机制，会自动回滚其中一个事务来打破僵局，但这意味着被回滚的事务所做的所有操作都白费了，应用层会收到一个错误，用户可能会看到操作失败，需要重试，频繁的死锁会使得系统变得非常不稳定，错误率升高。

第四,不合理的SQL语句和事务设计是引发锁问题的根源，在一个事务中，过早地查询一条数据并加上锁（例如SELECT ... FOR UPDATE），但后续却进行了一系列与数据库无关的、非常耗时的业务逻辑计算（可能是调用外部接口、复杂的本地运算等），然后才回来更新数据，在这段漫长的计算时间里，这个锁一直保持着，它锁住的那条记录（或整个表）对于其他需要访问它的事务来说是完全不可用的，这相当于占着茅坑不拉屎，极大地浪费了锁资源，降低了系统的并发能力，正确做法应该是将加锁的操作尽可能推迟，或者将耗时的非数据库操作移出事务范围。

表级锁在在线数据定义语言（DDL）操作时带来的麻烦尤为突出，当我们执行诸如ALTER TABLE来给一个大表添加列、建立索引等操作时，MySQL通常需要对表加上一个排他的元数据锁（MDL），这个锁的获取是独占的，它会阻塞所有其他对该表的操作（包括读和写），直到DDL操作完成，对于一张亿级数据的大表，添加一个索引可能需要小时级别的时间，这意味着在这几个小时里，与这张表相关的业务基本处于不可用状态，这对于需要7x24小时不间断服务的互联网业务来说是根本无法接受的，虽然现在有像pt-online-schema-change这样的工具可以实现在线不锁表的DDL，但这恰恰反衬出原生锁表DDL操作所带来的巨大性能瓶颈和运维麻烦。

MySQL的锁表机制虽然必要,但在高并发、长事务、不当的SQL设计以及DDL操作等场景下，它很容易从数据一致性的守护者转变为系统性能和可用性的杀手，在数据库设计和开发过程中，选择支持行级锁的存储引擎（如InnoDB）、编写高效合理的SQL、控制事务粒度、避免长事务以及谨慎处理DDL操作，是避免陷入锁表性能困境的关键。