MySQL 事务隔离级别与锁机制详解

- 一、前言
- 二、事务及其ACID属性
- 三、并发事务处理带来的问题
- 四、事务隔离级别
- - 4.1、隔离级别分类
  - 4.2、查看当前数据库的事务隔离级别:
  - 4.3、临时修改数据库隔离级别（重启MySQL后恢复到配置中的级别）
- 五、表数据准备
- 六、MySQL常见锁介绍
- - 5.1、锁分类
  - 5.2、表锁
  - 5.3、共享锁 (lock in share mode) 和排它锁(for update)
  - 5.4、行锁
  - 5.5、间隙锁(Gap Lock)
  - 5.6、临键锁(Next-key Locks)
- 七、行锁与事务隔离级别案例分析
- - 7.1、读未提交（READ UNCOMMITTED）案例分析
  - 7.2、读已提交（READ COMMITTED）案例分析
  - 7.3、可重复读（REPEATABLE READ）案例分析
  - 7.4、串行化（SERIALIZABLE）案例分析
- 八、其它问题
- - 8.1、无索引行锁会升级为表锁
  - - 8.1.1、问题复现
    - 8.1.2、问题解决
  - 8.2、死锁问题
  - - 8.2.1、死锁问题复现
    - 8.2.2、问题解决
  - 8.3、行锁分析
  - 8.4、查看锁和事务信息

一、前言

      我们的数据库一般都会并发执行多个事务，多个事务可能会并发的对相同的一批数据进行增删改查操作，可能就会导致我们说的脏写、脏读、不可重复读、幻读这些问题。
      这些问题的本质都是数据库的多事务并发问题，为了解决多事务并发问题，数据库设计了事务隔离机制、锁机制、MVCC多版本并发控制隔离机制，用一整套机制来解决多事务并发问题，接下来，会深入这些机制分析数据库内部的执行原理。
      这里都会以 InnoDB 引擎来做讲解。

二、事务及其ACID属性

事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,事务具有以下4个属性,通常简称为事务的ACID属性。

原子性(Atomicity) ：事务是一个原子操作单元,其对数据的修改,要么全都执行,要么全都不执行。
一致性(Consistent) ：在事务开始和完成时,数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改,以保持数据的完整性。
隔离性(Isolation) ：数据库系统提供一定的隔离机制,保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的,反之亦然。
持久性(Durable) ：事务完成之后,它对于数据的修改是永久性的,即使出现系统故障也能够保持。

三、并发事务处理带来的问题

更新丢失(Lost Update)或脏写
当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生丢失更新问题–最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。
脏读（Dirty Reads）
一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务完成并提交前，这条记录的数据就处于不一致的状态；这时，另一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，第二个事务读取了这些“脏”数据，并据此作进一步的处理，就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象的叫做“脏读”。例如：事务A读取到了事务B已经修改但尚未提交的数据，还在这个数据基础上做了操作。此时，如果B事务回滚，A读取的数据无效，不符合一致性要求。
不可重读（Non-Repeatable Reads）
一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，却发现其读出的数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了！这种现象就叫做“不可重复读”。例如：事务A内部的相同查询语句在不同时刻读出的结果不一致，不符合隔离性
幻读（Phantom Reads）
一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象就称为“幻读”。例如：事务A读取到了事务B提交的新增数据，不符合隔离性

四、事务隔离级别

“脏读”、“不可重复读”和“幻读”,其实都是数据库读一致性问题,必须由数据库提供一定的事务隔离机制
来解决。

4.1、隔离级别分类

隔离级别	脏读（Dirty Reads）	不可重读（Non-Repeatable Reads）	幻读（Phantom Reads）
读未提交（READ UNCOMMITTED）	可能	可能	可能
读已提交（READ COMMITTED）	不可能	可能	可能
可重复读（REPEATABLE READ）	不可能	不可能	可能
串行化（SERIALIZABLE）	不可能	不可能	不可能

脏读：事务A读取到了事务B已经修改但尚未提交的数据。
不可重读：事务A内部的相同查询语句在不同时刻读出的结果不一致，不符合隔离性。
幻读：一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象就称为“幻读”。事务A读取到了事务B提交的新增数据，不符合隔离性。

数据库的事务隔离越严格,并发副作用越小,但付出的代价也就越大,因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上“串行化”进行,这显然与“并发”是矛盾的。
同时,不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的,比如许多应用对“不可重复读"和“幻读”并不敏感,可能更关心数据并发访问的能力。

4.2、查看当前数据库的事务隔离级别:

MySQL5.7查看事务隔离级别

## 查看MySQL配置中的事务隔离级别
SHOW VARIABLES LIKE 'tx_isolation';
## 查询MySQL全局事务隔离级别
SELECT @@GLOBAL.tx_isolation;
## 查询MySQL当前会话事务隔离级别
SELECT @@SESSION.tx_isolation;

MySQL8.0查看事务隔离级别

## 查看MySQL配置中的事务隔离级别
SHOW VARIABLES LIKE 'transaction_isolation';
## 查询MySQL全局事务隔离级别
SELECT @@GLOBAL.transaction_isolation;
## 查询MySQL当前会话事务隔离级别
SELECT @@SESSION.transaction_isolation;

两个版本数据库默认级别都是可重复读（REPEATABLE READ）。

4.3、临时修改数据库隔离级别（重启MySQL后恢复到配置中的级别）

# 设置全局隔离级别
set global transaction isolation level READ UNCOMMITTED;
set global transaction isolation level READ COMMITTED;
set global transaction isolation level REPEATABLE READ;
set global transaction isolation level SERIALIZABLE;
#设置会话隔离级别 
set session transaction isolation level READ UNCOMMITTED;
set session transaction isolation level READ COMMITTED;
set session transaction isolation level REPEATABLE READ;
set session transaction isolation level SERIALIZABLE;

五、表数据准备

这里准备一张账户表用于后续测试

# 创建表
DROP TABLE IF EXISTS `account`;
CREATE TABLE `account` (`id` INT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` VARCHAR ( 255 ) DEFAULT NULL,`balance` INT ( 11 ) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY ( `id` ) 
) ENGINE = INNODB COMMENT = '账户表';
# 插入数据
INSERT INTO `account` (`id`,`name`, `balance`) VALUES (1,'Kerwin',1000);
INSERT INTO `account` (`id`,`name`, `balance`) VALUES (2,'Alia',800);
INSERT INTO `account` (`id`,`name`, `balance`) VALUES (3,'Ross',900);

六、MySQL常见锁介绍

先确定MySQL的事务隔离级别为默认的可重复读（REPEATABLE READ），如果不是先将事务隔离级别修改成可重复读（REPEATABLE READ），不同隔离级别锁机制有区别避免出现和下面示例不一致的情况。

5.1、锁分类

从业务上分为乐观锁(用版本对比来实现)和悲观锁
从对数据库操作的类型来分，分为读锁和写锁(都属于悲观锁)
- 读锁（共享锁，S锁(Shared)）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响
- 写锁（排它锁，X锁(eXclusive)）：当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁
从对数据操作的粒度分，分为表锁和行锁

5.2、表锁

每次操作锁住整张表。开销小，加锁快；不会出现死锁，锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低，一般用在整表数据迁移的场景。

表锁分为读锁和写锁

添加读锁
```
# 添加读锁
lock table account read;
```
当前session和其他session都可以读该表，当前session中插入或者更新锁定的表都会报错，其他session插入或更新则会等待。
添加写锁
```
# 添加写锁
lock table account write;
```
当前session对该表的增删改查都没有问题，其他session对该表的所有操作被阻塞。

查看表锁

# 查看是否有锁表
show open tables where in_use > 0;
# 查看account表
show open tables like 'account';

释放表锁

# 当前session添加的锁
unlock tables;

5.3、共享锁 (lock in share mode) 和排它锁(for update)

共享锁（读锁S）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响
```
# 给id为1的数据添加共享锁
select * from account where id=1 lock in share mode;
```
排它锁（写锁X）：当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁
```
# 给id为1的数据添加排它锁
select * from account where id=1 for update;
```

5.4、行锁

每次操作锁住一行数据，开销大，加锁慢，会出现死锁，锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高，InnoDB在执行查询语句SELECT时(非串行隔离级别)，不会加锁。但是update、insert、delete操作会加行锁。
InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，只有where条件中的列有索引时才会使用行锁，无索引行锁会升级为表锁，这一点会在后面讲解。

行锁演示：
要演示行锁要开启三个session，MySQL事务默认是自动开启自动提交的，这里会用begin;和commit;关键字控制事务的开启和提交。

session1 先开启一个事务执行给id为1的用户添加100，先不提交事务
```
begin;
update account set balance = balance + 100 where id = 1;
```
session2 先查询看一下id为1的用户数据
```
select * from account where id = 1;
```
这里可以看到数据余额还是1000
session2 也执行一次给id为1的用户添加100
```
update account set balance = balance + 100 where id = 1;
```
这里可以看到session2中给id为1的用户添加100阻塞住了。
session2 执行一次给id为2的用户添加100
```
update account set balance = balance + 100 where id = 2;
```
这里可以看到session3中给id为2的用户添加100立马执行成功了。
提交session1的事务
```
# 在session1执行提交事务
commit;
```
session1提交事务后，session2更新数据成功耗时32.369s，也就是说session1在更新id为1的数据时上了锁，在提交事务后锁被释放了，session2才能执行id为1的数据的更新。

5.5、间隙锁(Gap Lock)

间隙锁，锁的就是两个值之间的空隙，MySQL默认级别是可重复读（REPEATABLE READ），间隙锁在某些情况下可以解决幻读问题，间隙锁是在可重复读隔离级别下才会生效。

假设account表里数据如下：
在这里插入图片描述
那么间隙就有 id 为 (3,10)，(10,20)，(20,正无穷) 这三个区间，
在session1下面执行 update account set name = ‘Linda2’ where id > 8 and id <18;，则其他session没法在这个范围所包含的所有行记录(包括间隙行记录)以及行记录所在的间隙里插入或修改任何数据，即id在(3,20]区间都无法修改数据，注意最后那个20也是包含在内的。

5.6、临键锁(Next-key Locks)

Next-Key Locks是行锁与间隙锁的组合。像上面那个例子里的这个(3,20]的整个区间可以叫做临键锁。

七、行锁与事务隔离级别案例分析

7.1、读未提交（READ UNCOMMITTED）案例分析

1、打开一个客户端A，并设置当前session事务模式为读未提交（READ UNCOMMITTED），查询表account的初始值。

## 设置当前session事务隔离级别为读未提交（READ UNCOMMITTED）
set session transaction isolation level READ UNCOMMITTED;
## 开启事务
begin;
## 查询表account的初始值
select * from account;

在这里插入图片描述

2、在客户端A的事务提交之前，打开另一个客户端B并且也设置当前session事务模式为读未提交（READ UNCOMMITTED），给表account中id为1的数据添加50。

## 设置当前session事务隔离级别为读未提交（READ UNCOMMITTED）
set session transaction isolation level READ UNCOMMITTED;
## 开启事务
begin;
## 给表account中id为1的数据添加50
update account set balance = balance + 50 where id = 1;
## 查询id为1的数据
select * from account where id = 1;

在这里插入图片描述

3、客户端A中查询表account中id为1的数据，虽然客户端B的事务还没提交，但是客户端A就可以查询到B已经更新的数据。
```
## 查询id为1的数据
select * from account where id = 1;
```
4、这里回滚客户端B的事务，一旦客户端B的事务因为某种原因回滚，所有的操作都将会被撤销，那客户端A查询到的数据其实就是脏数据。
```
## 回滚事务
rollback;
## 查询id为1的数据
select * from account where id = 1;
```
5、在客户端A给表account中id为1的数据添加50，id为1的balance还是1250，居然没有变成1300，数据和我们想要的是一致的这个操作好像没问题，如果你这么想就太天真了，在实际编写代码中，我们会先读取出客户端B修改后的数据1250，然后用1250+50=1300，最后会将这个1300更新到数据库中set balance = 1300，并不知道其他会话回滚了，当然我们可以也写成set balance = balance + 50 where id = 1这样数据是会有行锁的，最终更新数据时获取到的balance一定是已经提交后的数据，客户端B没有提交客户端A是会等待的，但是有些业务一定要写成set balance = 1300那就有问题了，要想解决这个问题可以采用读已提交的隔离级别。
```
## 给表account中id为1的数据添加50
update account set balance = balance + 50 where id = 1;
## 查询id为1的数据
select * from account where id = 1;
## 提交事务
commit;
```

7.2、读已提交（READ COMMITTED）案例分析

1、打开一个客户端A，并设置当前session事务模式为读已提交（READ COMMITTED），查询表account的初始值。

## 设置当前session事务隔离级别为读已提交（READ COMMITTED）
set session transaction isolation level READ COMMITTED;
## 开启事务
begin;
## 查询表account的初始值
select * from account;

在这里插入图片描述

2、在客户端A的事务提交之前，打开另一个客户端B并且也设置当前session事务模式为读已提交（READ COMMITTED），给表account中id为1的数据添加50。

## 设置当前session事务隔离级别为读已提交（READ COMMITTED）
set session transaction isolation level READ COMMITTED;
## 开启事务
begin;
## 给表account中id为1的数据添加50
update account set balance = balance + 50 where id = 1;
## 查询id为1的数据
select * from account where id = 1;

在这里插入图片描述

3、客户端A中查询表account中id为1的数据，客户端B的事务还没提交，所以查询不到数据修改，解决了脏读问题。
```
## 查询id为1的数据
select * from account where id = 1;
```
4、提交客户端B的事务。
```
## 提交事务
commit;
```
5、客户端A执行与上一步相同的查询，结果与上一步不一致，即产生了不可重复读的问题。
```
## 查询id为1的数据
select * from account where id = 1;
```
6、最后别忘记提交客户端A的事务了
```
## 提交事务
commit;
```

7.3、可重复读（REPEATABLE READ）案例分析

1、打开一个客户端A，并设置当前session事务模式为可重复读（REPEATABLE READ），查询表account的初始值。

## 设置当前session事务隔离级别为可重复读（REPEATABLE READ）
set session transaction isolation level REPEATABLE READ;
## 开启事务
begin;
## 查询表account的初始值
select * from account;

在这里插入图片描述

2、在客户端A的事务提交之前，打开另一个客户端B并且也设置当前session事务模式为可重复读（REPEATABLE READ），给表account中id为1的数据添加50。

## 设置当前session事务隔离级别为可重复读（REPEATABLE READ）
set session transaction isolation level REPEATABLE READ;
## 开启事务
begin;
## 给表account中id为1的数据添加50
update account set balance = balance + 50 where id = 1;
## 查询id为1的数据
select * from account where id = 1;

在这里插入图片描述

3、客户端A中查询表account中id为1的数据，客户端B的事务还没提交，所以查询不到数据修改，解决了脏读问题。
```
## 查询id为1的数据
select * from account where id = 1;
```
4、提交客户端B的事务。
```
## 提交事务
commit;
```
5、客户端A执行与上一步相同的查询，结果与上一步一致，解决了不可重复读的问题。
```
## 查询id为1的数据
select * from account where id = 1;
```
6、在客户端A，接着执行给表account中id为1的数据添加50，balance变成了1350+50=1400，id为1的数据是按照客户端B提交的数据计算的而不是我们在客户端B查询出来的1300，所以是1400，数据的一致性倒是没有被破坏。可重复读的隔离级别下使用了MVCC(multi-version concurrency control)机制，select操作不会更新版本号，是快照读（历史版本）；insert、update和delete会更新版本号，是当前读（当前版本）。
```
## 给表account中id为1的数据添加50
update account set balance = balance + 50 where id = 1;
## 查询id为1的数据
select * from account where id = 1;
```

7、重新打开客户端B，插入一条新数据后提交

## 开始事务
begin;
## 插入数据
INSERT INTO `account`(`id`, `name`, `balance`) VALUES (4, 'Malia', 888);
## 查询全部数据
select * from account;
## 提交事务
commit;

在这里插入图片描述

8、在客户端A查询表account的所有记录，没有查出新增数据，所以没有出现幻读。
```
## 查询全部数据
select * from account;
```

9、验证幻读在客户端A给 id 为 4的数据添加100，再次查询能查到客户端B新增的数据。

## 给表account中id为4的数据添加100
update account set balance = balance + 100 where id = 4;
## 查询全部数据
select * from account;

在这里插入图片描述

10、最后别忘记提交客户端A的事务了
```
## 提交事务
commit;
```

7.4、串行化（SERIALIZABLE）案例分析

1、打开一个客户端A，并设置当前session事务模式为串行化（SERIALIZABLE），查询表account的初始值。

## 设置当前session事务隔离级别为串行化（SERIALIZABLE）
set session transaction isolation level SERIALIZABLE;
## 开启事务
begin;
## 查询表account中id为1的行
select * from account where id = 1;

在这里插入图片描述

2、打开一个客户端B，并设置当前事务模式为串行化（SERIALIZABLE），更新相同的id为1的记录会被阻塞等待，更新id为2的记录可以成功，说明在串行模式下innodb的查询也会被加上行锁，如果客户端A执行的是一个范围查询，那么该范围内的所有行包括每行记录所在的间隙区间范围(就算该行数据还未被插入也会加锁，这种是间隙锁)都会被加锁。此时如果客户端B在该范围内插入数据都会被阻塞，所以就避免了幻读，这种隔离级别并发性极低，开发中很少会用到。
```
## 设置当前session事务隔离级别为串行化（SERIALIZABLE）
set session transaction isolation level READ SERIALIZABLE;
## 开启事务
begin;
## 给表account中id为1的数据添加50
update account set balance = balance + 50 where id = 1;
## 给表account中id为2的数据添加50
update account set balance = balance + 50 where id = 2;
## 查询id为1的数据
select * from account where id = 1;
```
3、最后别忘记提交客户端A的事务了
```
## 提交事务
commit;
```

八、其它问题

8.1、无索引行锁会升级为表锁

InnoDB存储引擎只有通过索引条件检索数据才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表级锁；也就是说，InnoDB的行锁是基于索引的。

8.1.1、问题复现

1、打开一个客户端A，通过没有索引的name字段更新数据，这里给name='Kerwin’的数据增加100。

## 设置当前session事务隔离级别为可重复读（REPEATABLE READ）
set session transaction isolation level REPEATABLE READ;
## 开启事务
begin;
## 给表account中name为Kerwin的数据添加100
update account set balance = balance + 100 where `name` = 'Kerwin';

在这里插入图片描述

2、打开一个客户端B，给id为1的数据添加100，给id为2的数据添加100，这两个更新语句都会出现锁等待超时，代表客户端A通过没有索引的name字段更新数据出现了表锁。

## 设置当前session事务隔离级别为可重复读（REPEATABLE READ）
set session transaction isolation level REPEATABLE READ;
## 给表account中id为1的数据添加100
update account set balance = balance + 100 where id = 1;
## 给表account中id为2的数据添加100
update account set balance = balance + 100 where id = 2;

在这里插入图片描述

3、最后别忘记提交客户端A的事务了
```
## 提交事务
commit;
```

8.1.2、问题解决

解决问题有两个方向

1、以先将数据id查询出来，然后通过id去更新（推荐）
2、或者添加对应字段索引

这里说说第二种添加索引来解决：

## 添加name字段索引
ALTER TABLE `account` ADD INDEX `idx_name`(`name`);

索引添加好在进行上面的测试，更新id为1的数据会被锁住，而更新id为2的数据不会在被锁。

8.2、死锁问题

这里以行锁来演示死锁问题。

8.2.1、死锁问题复现

1、打开一个客户端A，开启事务先给id为1的数据添加100。

## 设置当前session事务隔离级别为可重复读（REPEATABLE READ）
set session transaction isolation level REPEATABLE READ;
## 开启事务
begin;
## 给表account中id为1的数据添加100
update account set balance = balance + 100 where id = 1;

在这里插入图片描述

2、打开一个客户端B，开启事务先给id为2的数据添加100。

## 设置当前session事务隔离级别为可重复读（REPEATABLE READ）
set session transaction isolation level REPEATABLE READ;
## 开启事务
begin;
## 给表account中id为2的数据添加100
update account set balance = balance + 100 where id = 2;

在这里插入图片描述

3、在客户端A中再给id为2的数据添加100，这里可以看到更新id为2的数据一直在等待，因为客户端B中事务也在更新id为2的数据。
```
## 给表account中id为2的数据添加100
update account set balance = balance + 100 where id = 2;
```
4、在客户端B中再给id为1的数据添加100，这里可以看到在更新id为1的数据时出现了死锁，因为客户端A中事务持有id为1的锁，并且在等待客户端B中事务持有的id为2的锁，当客户端B想要更新id为1的数据就形成了一个环都在等待对方的锁从而出现了死锁，出现了死锁其中一个事务会失败回滚另外一个事务执行成功。
```
## 给表account中id为1的数据添加100
update account set balance = balance + 100 where id = 1;
```

8.2.2、问题解决

对于演示中出现的死锁问题很好解决，业务中避免这样写就行。

8.3、行锁分析

通过检查innodb_row_lock%状态变量来分析系统上的行锁的争夺情况。

show status like 'innodb_row_lock%';

对各个状态量的说明如下：

Innodb_row_lock_current_waits: 当前正在等待锁定的数量
Innodb_row_lock_time: 从系统启动到现在锁定总时间长度
Innodb_row_lock_time_avg: 每次等待所花平均时间
Innodb_row_lock_time_max：从系统启动到现在等待最长的一次所花时间
Innodb_row_lock_waits:系统启动后到现在总共等待的次数

8.4、查看锁和事务信息

#查询是否有锁表
show open tables where in_use > 0;#查询被锁的表
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS;#查询进程
show processlist;#杀死进程
kill xx;#查看正在进行的事务
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX;
#查看正在锁的事务
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS;
#查看等待锁的事务
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS;#杀死线程id（就是[select * from information_schema.INNODB_TRX; ]命令的trx_mysql_thread_id列）
kill 线程ID#查看服务器状态
show status like '%lock%';#查看超时时间
show variables like '%timeout%';

#查询事务
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX;字段解析
innodb_trx表：
trx_id：事务ID。
trx_state：事务状态，有以下几种状态：RUNNING、LOCK WAIT、ROLLING BACK 和 COMMITTING。
trx_started：事务开始时间。
trx_requested_lock_id：事务当前正在等待锁的标识，可以和 INNODB_LOCKS 表 JOIN 以得到更多详细信息。
trx_wait_started：事务开始等待的时间。
trx_weight：事务的权重。
trx_mysql_thread_id：事务线程 ID，可以和 PROCESSLIST 表 JOIN。
trx_query：事务正在执行的 SQL 语句。
trx_operation_state：事务当前操作状态。
trx_tables_in_use：当前事务执行的 SQL 中使用的表的个数。
trx_tables_locked：当前执行 SQL 的行锁数量。
trx_lock_structs：事务保留的锁数量。
trx_lock_memory_bytes：事务锁住的内存大小，单位为 BYTES。
trx_rows_locked：事务锁住的记录数。包含标记为 DELETED，并且已经保存到磁盘但对事务不可见的行。
trx_rows_modified：事务更改的行数。
trx_concurrency_tickets：事务并发票数。
trx_isolation_level：当前事务的隔离级别。
trx_unique_checks：是否打开唯一性检查的标识。
trx_foreign_key_checks：是否打开外键检查的标识。
trx_last_foreign_key_error：最后一次的外键错误信息。
trx_adaptive_hash_latched：自适应散列索引是否被当前事务锁住的标识。
trx_adaptive_hash_timeout：是否立刻放弃为自适应散列索引搜索 LATCH 的标识。#查看正在锁的事务
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS; lock_id：锁 ID。
lock_trx_id：拥有锁的事务 ID。可以和 INNODB_TRX 表 JOIN 得到事务的详细信息。
lock_mode：锁的模式。有如下锁类型：行级锁包括：S、X、IS、IX，分别代表：共享锁、排它锁、意向共享锁、意向排它锁。表级锁包括：S_GAP、X_GAP、IS_GAP、IX_GAP 和 AUTO_INC，分别代表共享间隙锁、排它间隙锁、意向共享间隙锁、意向排它间隙锁和自动递增锁。
lock_type：锁的类型。RECORD 代表行级锁，TABLE 代表表级锁。
lock_table：被锁定的或者包含锁定记录的表的名称。
lock_index：当 LOCK_TYPE=’RECORD’ 时，表示索引的名称；否则为 NULL。
lock_space：当 LOCK_TYPE=’RECORD’ 时，表示锁定行的表空间 ID；否则为 NULL。
lock_page：当 LOCK_TYPE=’RECORD’ 时，表示锁定行的页号；否则为 NULL。
lock_rec：当 LOCK_TYPE=’RECORD’ 时，表示一堆页面中锁定行的数量，亦即被锁定的记录号；否则为 NULL。
lock_data：当 LOCK_TYPE=’RECORD’ 时，表示锁定行的主键；否则为NULL。#查看等待锁的事务
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS;requesting_trx_id：请求事务的 ID。
requested_lock_id：事务所等待的锁定的 ID。可以和 INNODB_LOCKS 表 JOIN。
blocking_trx_id：阻塞事务的 ID。
blocking_lock_id：某一事务的锁的 ID，该事务阻塞了另一事务的运行。可以和 INNODB_LOCKS 表 JOIN。