1.锁
为什么需要锁？因为数据库要解决并发控制问题。在同一时刻，可能会有多个客户端对表中同一行记录进行操作，比如有的在读取该行数据，其他的尝试去删除它。为了保证数据的一致性，数据库就要对这种并发操作进行控制，因此就有了锁的概念。
1.1锁的分类
从对数据操作的类型（读\写）分
读锁（共享锁）：针对同一块数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响。
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。
大多数时候，MySQL锁的内部管理都是透明的。
1.2锁粒度（Lock granularity）
为了尽可能提高数据库的并发度，每次锁定的数据范围越小越好，理论上每次只锁定当前操作的数据的方案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。
一种提高共享资源并发发性的方式是让锁定对象更有选择性。尽量只锁定需要修改的部分数据，而不是所有的资源。更理想的方式是，只对会修改的数据片进行精确的锁定。任何时候，在给定的资源上，锁定的数据量越少，则系统的并发程度越高，只要相互之间不发生冲突即可。
但是，加锁也需要消耗资源。锁的各种操作，包括获得锁、检查锁和是否已经解除、释放锁等，都会增加系统的开销。所谓锁策略，就是在锁的开销和数据的安全性之间寻求平衡。
表锁：管理锁的开销最小，同时允许的并发量也最小的锁机制。MyIsam存储引擎使用的锁机制。当要写入数据时，把整个表都锁上，此时其他读、写动作一律等待。在MySql中，除了MyIsam存储引擎使用这种锁策略外，MySql本身也使用表锁来执行某些特定动作，比如alter table.
另外，写锁比读锁有更高的优先级，因此一个写锁可能会被插入到读锁队列的前面。
行锁：可以支持最大并发的锁策略（同时也带来了最大的锁开销）。InnoDB和Falcon两张存储引擎都采用这种策略。行级锁只在存储引擎层实现，而MySQL服务器层没有实现。服务器层完全不了解存储引擎中的锁实现。
MySql是一种开放的架构，你可以实现自己的存储引擎，并实现自己的锁粒度策略，不像Oracle，你没有机会改变锁策略，Oracle采用的是行锁。
1.3死锁（Dead Lock）
死锁是指两个或者多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方占用的资源，从而导致恶性循环的假象。多个事务同时锁定同一个资源时，也会产生死锁。
数据库系统实现了各种死锁检测和死锁超时的机制，InnoDB目前处理死锁的方法是，将持有最少行级排他锁的事务进行回滚。
2.事务（Transaction）
2.1事务ACID原则
从业务角度出发，对数据库的一组操作要求保持4个特征：
Atomicity（原子性）：一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。
Consistency（一致性）：数据库总是从一个一致性状态转换到另一个一致状态。下面的银行列子会说到。
Isolation（隔离性）：通常来说，一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。注意这里的“通常来说”，后面的事务隔离级级别会说到。
Durability（持久性）：一旦事务提交，则其所做的修改就会永久保存到数据库中。此时即使系统崩溃，修改的数据也不会丢失。（持久性的安全性与刷新日志级别也存在一定关系，不同的级别对应不同的数据安全级别。）
为了更好地理解ACID，以银行账户转账为例：
1 START TRANSACTION;
2 SELECT balance FROM checking WHERE customer_id = 10233276;
3 UPDATE checking SET balance = balance - 200.00 WHERE customer_id = 10233276;
4 UPDATE savings SET balance = balance + 200.00 WHERE customer_id = 10233276;
5 COMMIT;
原子性：要么完全提交（10233276的checking余额减少200，savings 的余额增加200），要么完全回滚（两个表的余额都不发生变化）
一致性：这个例子的一致性体现在 200元不会因为数据库系统运行到第3行之后，第4行之前时崩溃而不翼而飞，因为事物还没有提交。
隔离性：允许在一个事务中的操作语句会与其他事务的语句隔离开，比如事务A运行到第3行之后，第4行之前，此时事务B去查询checking余额时，它仍然能够看到在事务A中被减去的200元（账户钱不变），因为事务A和B是彼此隔离的。在事务A提交之前，事务B观察不到数据的改变。
持久性：这个很好理解。
事务跟锁一样都会需要大量工作，因此你可以根据你自己的需要来决定是否需要事务支持，从而选择不同的存储引擎。
2.2隔离级别（Isolation Level）
SQL标准定义了4类隔离级别，包括了一些具体规则，用来限定事务内外的哪些改变是可见的，哪些是不可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理，并拥有更低的系统开销。
Read Uncommitted（未提交读）
在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。
Read Committed（提交读）
这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。它满足了隔离的简单定义：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这种隔离级别 也支持所谓的不可重复读（Nonrepeatable Read），因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit，所以同一select可能返回不同结果。
Repeatable Read（可重复读）
这是MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读 （Phantom Read）。简单的说，幻读指当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）机制解决了该问题。
这里有介绍MVCC策略：http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/45230053
Serializable（可串行化）
这是最高的隔离级别，它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言之，它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争。
这四种隔离级别采取不同的锁类型来实现，若读取的是同一个数据的话，就容易发生问题。例如：
脏读(Drity Read)：某个事务已更新一份数据，另一个事务在此时读取了同一份数据，由于某些原因，前一个RollBack了操作，则后一个事务所读取的数据就会是不正确的。
不可重复读(Non-repeatable read):在一个事务的两次查询之中数据不一致，这可能是两次查询过程中间插入了一个事务更新的原有的数据。
幻读(Phantom Read):在一个事务的两次查询中数据笔数不一致，例如有一个事务查询了几列(Row)数据，而另一个事务却在此时插入了新的几列数据，先前的事务在接下来的查询中，就会发现有几列数据是它先前所没有的。
在MySQL中，实现了这四种隔离级别，分别有可能产生问题如下所示：