行锁因高并发下粒度细、性能优，是OLTP系统首选；表锁在全表批量操作时管理开销小，适合数据加载、维护等低并发场景。
选择MySQL行锁还是表锁，核心在于权衡并发性与操作粒度。简单来说，在大多数高并发、频繁读写的业务场景下，行锁是首选，因为它能最大化系统的并行处理能力；而对于那些涉及全表操作、数据加载或对并发要求不那么高的特定任务，表锁则可能因为其管理开销小而显得更为直接和高效。没有绝对的优劣，只有是否适合当前场景。
解决方案
在数据库设计和应用开发中，关于MySQL锁的选择，我个人的经验是，在绝大多数OLTP（在线事务处理）系统中，行锁（InnoDB存储引擎的默认行为）几乎是不可避免且最优的选择。这主要是因为现代应用对并发性能有着极高的要求。当多个用户同时进行小范围的数据操作，比如更新一条记录、插入一条新数据时，行锁能够确保只有受影响的行被锁定，而其他行依然可以被并发访问和修改，极大地提升了系统的吞吐量。
然而，这并非意味着表锁就一无是处。在某些特定的场景下，表锁（例如通过
LOCK TABLES语句显式使用，或MyISAM存储引擎的默认行为）反而能简化问题，甚至提供更好的性能。比如，当我们需要对整个表进行大规模的数据导入、导出，或者执行一次性的大范围数据修正，这时候如果逐行加锁，其锁管理的开销可能会非常巨大，甚至导致性能急剧下降。在这种情况下，直接对表加一个排他锁，虽然会暂时阻塞其他操作，但由于减少了锁竞争和管理开销，整体效率反而更高。这就像是修路，小修小补用小工具，但要推倒重建，直接封路反而最快。
所以，我的建议是：默认优先考虑行锁。只有在明确知道当前操作需要牺牲并发性以换取操作简单性或整体效率时，才考虑表锁。这通常发生在非核心业务时间段、批处理任务或特定的数据维护脚本中。
行锁在OLTP系统中为何是首选？
在当前绝大多数的Web应用和企业级系统中，我们处理的都是高并发、低延迟的事务。用户可能同时下单、更新个人资料、查询库存。在这样的环境中，如果每次操作都锁住整个表，那数据库几乎就成了单线程应用，性能瓶颈会瞬间显现。行锁的优势在于其精细的粒度，它允许数据库在同一时间处理大量独立的事务，只要这些事务不涉及同一行数据，它们就能并行执行。
InnoDB存储引擎通过多版本并发控制（MVCC）和两阶段锁协议（2PL）机制，巧妙地实现了行锁。对于读操作，MVCC允许读取数据的历史版本，从而避免了读写之间的锁冲突，这在很大程度上提升了并发读的性能。而对于写操作，InnoDB会根据事务隔离级别，对涉及的行施加共享锁（S锁）或排他锁（X锁）。例如，当你执行
UPDATE users SET name = 'New Name' WHERE id = 123;时，只有
id=123的这一行会被排他锁定，其他用户依然可以自由地更新
id=456的用户信息，甚至读取
id=123的历史数据（取决于隔离级别）。这种设计极大地减少了锁的等待时间，使得系统在高并发下依然能保持良好的响应速度。我个人在优化一些高并发接口时，深切体会到行锁对于维持系统流畅性是多么关键。
表锁在哪些特定场景下仍有其不可替代的价值？
尽管行锁在并发性上表现出色，但在某些特定场景下，表锁依然有着它独特的优势和不可替代的价值。我曾经处理过一些数据仓库的ETL（抽取、转换、加载）任务，或者在夜间执行一些全量数据清洗和归档操作，这时表锁的优点就凸显出来了。
一个典型的场景是大规模批处理操作。假设你需要更新表中所有用户的某个字段，或者删除大量符合特定条件的历史数据。如果使用行锁，数据库需要为每一行数据获取并释放锁，这会产生巨大的锁管理开销，包括内存消耗、CPU时间以及事务日志的写入量。在这种情况下，直接使用
LOCK TABLES table_name WRITE;对整个表加一个排他锁，然后执行批量操作，最后
UNLOCK TABLES;，虽然在锁定时段内，表的所有读写操作都会被阻塞，但由于避免了逐行加锁的复杂性，整体操作的完成时间反而会大大缩短。
另一个场景是表结构变更（DDL操作）。例如，当你执行
ALTER TABLE来添加、删除列或修改索引时，MySQL通常会隐式地对表加一个MDL（Metadata Lock）表级锁，以确保在结构变更期间数据的一致性。虽然这不是我们手动选择的锁，但它本质上是一种表级锁，其目的就是为了保证DDL操作的原子性和隔离性。此外，对于一些老旧的系统，如果仍然在使用MyISAM存储引擎（虽然现在很少用于OLTP），那么它默认就只支持表锁，这时你别无选择。
最后，在数据迁移或全量备份时，如果能接受短暂的服务停机，使用表锁可以确保数据在导出或导入过程中的一致性，避免了因并发写入导致的数据不完整或脏数据问题。我记得有一次，为了确保数据迁移的准确性，我们宁愿选择在凌晨停机几分钟，对相关表加表锁，一次性完成数据同步，这比在运行中处理各种并发问题要省心得多。
如何避免常见的锁冲突和死锁问题？
锁冲突和死锁是数据库并发控制中绕不开的话题，它们会直接影响系统的稳定性和性能。我个人在排查这类问题时，总结了一些行之有效的方法：
首先，缩短事务的持续时间。一个事务持有锁的时间越短，发生冲突的概率就越低。尽量将不必要的业务逻辑移出事务，只在确实需要数据一致性的操作上开启事务。例如，先进行数据校验和准备，最后再在事务中执行实际的数据库更新。
其次，保持一致的锁获取顺序。这是避免死锁最关键的一点。当一个事务需要锁定多张表或多行数据时，确保所有事务都以相同的顺序获取这些锁。比如，如果事务A需要锁定表
orders和表
order_items，并且先锁
orders再锁
order_items，那么所有其他涉及这两张表的事务也应该遵循这个顺序。我曾经遇到一个非常棘手的死锁问题，最后定位下来，就是因为两个不同的业务模块，在更新两张表时，获取锁的顺序刚好是反的，这导致了典型的循环等待。
再者，优化SQL查询，确保使用索引。如果一个
UPDATE或
DELETE语句没有命中索引，或者索引选择性很差，InnoDB可能会扫描更多的行，甚至升级为表锁（在某些极端情况下，虽然不常见），从而锁定不必要的行，增加锁冲突的风险。确保
WHERE子句中的条件能够高效地利用索引，让锁的粒度尽可能小。
此外，合理设置事务隔离级别。MySQL InnoDB默认的隔离级别是
REPEATABLE READ，它能保证在一个事务中多次读取同一数据时结果一致，但这可能会导致更长时间的锁持有。在某些业务场景下，如果能接受
READ COMMITTED（每次读取都会获取最新的已提交数据），则可以减少锁的持有时间，提高并发性。
最后，监控和诊断锁等待。MySQL提供了
SHOW ENGINE INNODB STATUS;以及
information_schema.INNODB_LOCKS、
information_schema.INNODB_LOCK_WAITS等视图，可以帮助我们实时查看当前的锁状态、哪些事务在等待、等待了多久，以及死锁日志。当出现性能瓶颈或死锁时，这些工具是定位问题的关键。通过分析死锁日志，我们可以找到是哪些SQL语句、哪些事务导致了死锁，进而优化代码或调整业务逻辑。在我的经验中，定期检查这些日志，能帮助我们防患于未然。
