在日常开发工作中，我们几乎需要天天与数据库打交道，作为一名只会CRUD的SQL BOY，除了每天用mybatis-generator自动生成DAO层代码之外，我们几乎不用去care数据库中如何处理并发请求，但是突然某一天MYSQL数据库告警了，出现了死锁，我们的内心慌的一匹，不禁想问：这不就是个普通查询吗，咋还锁起来了？
为了避免慌乱的表情被主管捕捉到，我们需要提前了解一下数据库中到底有哪些锁。
在MySQL中，其实将锁分成了两类：锁类型（lock_type）和锁模式（lock_mode）。
锁类型描述的锁的粒度，也就是把锁具体加在什么地方；而锁模式描述的是到底加的是什么锁，是读锁还是写锁。锁模式通常和锁类型结合使用。
按锁的模式分
▐ 读锁
读锁，又叫共享锁/S锁/share locks。
读锁是某个事务（比如事务A）在进行读取操作（比如读一张表或者读取某一行）时创建出来的锁，其他的事务可以并发地读取这些数据（被加了锁的），但是不能修改这些数据（除非持有锁的用户已经释放锁）。
事务A对数据加上读锁之后，其他事务依然可以对其添加读锁（共享），但是不能添加写锁。
在记录上加读锁
InnoDB支持表锁和行锁，在行（也就是记录）上加锁，并不是锁住该条记录，而是在记录对应的索引上加锁。如果where条件中不走索引，则会对所有的记录加锁。
显式加锁语句为：
select * from {tableName} where {condition} lock in share mode;注意：这里所说的读，是指当前读，快照读是无需加锁的。普通select读一般都是快照读，除了select...lock in share mode这样的显式加锁语句下会变成当前读，在InnoDB引擎的serializable级别下，普通select读也会变成快照读。
另外需要注意，对于行锁的加锁过程分析，要根据事务隔离级别、是否使用索引（哪种类型的索引）、记录是否存在等因素结合分析，才能判断在哪里加上了锁。
innodb引擎中的加读锁的几种情形
- 普通查询在隔离级别为 serializable 会给记录加S锁。但这也取决于场景：非事务读（auto-commit）在 Serializable 隔离级别下，无需加锁；
Serializable隔离级别时：
- 如果查询条件为唯一索引且是唯一等值查询时：是在该条记录上加S锁；
- 非唯一条件查询（查询会扫描到多条记录时）：记录本身+记录的间隙（需要具体分析间隙的范围），加S锁；
- select … in share mode，会给记录加S锁，但是根据隔离级别的不同，加锁的行为有所不同：
RC隔离级别：是在记录上加S锁。
RR/Serializable隔离级别：
- 如果查询条件为唯一索引且是唯一等值查询时：是在该条记录上加S锁；
- 非唯一条件查询（查询会扫描到多条记录时）：记录本身+记录的间隙（需要具体分析间隙的范围），加S锁；
- 通常insert操作是不加锁的，但如果在插入或更新记录时，检查到 duplicate key（或者有一个被标记删除的duplicate key），对于普通的insert/update，会加S锁，而对于类似replace into或者insert … on duplicate 这样的SQL语句加的是X锁。
- insert … select 插入数据时，会对 select 的表上扫描到的数据加S锁；
- 外键检查：当我们删除一条父表上的记录时，需要去检查是否有引用约束，这时候会扫描子表上对应的记录，并加上S锁。
在表上加读锁
表锁由 MySQL服务器实现，无论存储引擎是什么，都可以使用表锁。一般在执行 DDL 语句时，譬如 ALTER TABLE 时就会对整个表进行加锁。在执行 SQL 语句时，也可以明确对某个表加锁。
给表显式加锁语句为：
#加表读锁
lock table {tableName} read;
#释放表锁
unlock tables；
#查看表锁
show open table;在使用MYISAM引擎时，通常我们不需要手动加锁，因为MYISAM引擎会针对我们的sql语句自动进行加锁，整个过程不需要用户干预：
- 查询语句（select）：会自动给涉及的表加读锁；
- 更新语句（update、delete、insert）：会自动给涉及的表加写锁。
▐ 写锁
写锁，排他锁/X锁/exclusive locks。写锁的阻塞性比读锁要严格的多，一个事务对数据添加写锁之后，其他的事务对该数据，既不能读取也不能更改。
与读锁加锁的范围相同，写锁既可以加在记录上，也可以加在表上。
在记录上加写锁
在记录上加写锁，引擎需要使用InnoDB。
通常普通的select语句是不会加锁的（隔离级别为Serializable除外），想要在查询时添加排他锁需要使用以下语句：
查询时加写锁：
select * from {tableName} where {condition} for update;与加读锁相同，写锁也是加在索引上的。
更新时加写锁：
insert/update/delete语句，会自动在该条记录上加上排他锁；在表上加写锁
显式给表加写锁的语句为：
#加表写锁
lock table {tableName} write;
#释放表读锁
unlock tables；当引擎选择myisam时，insert/update/delete语句，会自动给该表加上排他锁。
读写锁兼容性：
- 读锁是共享的，它不会阻塞其他读锁，但会阻塞其他的写锁；
- 写锁是排他的，它会阻塞其他读锁和写锁；
- 总结：读读不互斥，读写互斥，写写互斥
▐ 意向锁
意向锁是一种不与行级锁冲突的表级锁，表示表中的记录所需要的锁(S锁或X锁)的类型（其实就是告诉你，这张表中已经存在了行锁（行锁的类型），所以叫意向锁）。InnoDB支持多种粒度的锁，允许行级锁和表级锁的共存。
意向锁分为：
- 意向共享锁(IS锁)：IS锁表示当前事务意图在表中的行上设置共享锁
下面语句执行时会首先获取IS锁，因为这个操作在获取S锁：获取S锁：select ... lock in share mode - 意向排它锁(IX锁)：IX锁表示当前事务意图在表中的行上设置排它锁
下面语句执行时会首先获取IX锁，因为这个操作在获取X锁：获取X锁：select ... for update
事务要获取某个表上的S锁和X锁之前，必须先分别获取对应的IS锁和IX锁。
意向锁有什么作用呢：
如果另一个事务试图在该表级别的共享锁或排它锁，则受到由第一个事务控制的表级别意向锁的阻塞。第二个事务在锁定该表前不必检查各个页或行锁，而只需检查表上的意向锁。
示例：表test_user
事务A | 事务B | 事务C |
begin; | begin; | begin; |
SELECT * FROM test_user WHERE id = 28 FOR UPDATE; | ||
(获取该行的X锁) | ||
LOCK TABLE test_user READ; | ||
（尝试获取表上的读锁） | SELECT * FROM test_user WHERE | |
id = 31 FOR UPDATE; | ||
(尝试获取另行上的X锁) |
事务 A 获取了某一行的排他锁，并未提交；
事务 B 想要获取 test_user 表的表共享锁；
因为共享锁与排他锁互斥，所以事务 B 在试图对 test_user 表加共享锁的时候，必须保证：
- 当前没有其他事务持有 users 表的排他锁（表排他锁）。
- 当前没有其他事务持有 users 表中任意一行的排他锁（行排他锁）。
为了检测是否满足第二个条件，事务 B 必须在确保 test_user表不存在任何排他锁的前提下，去检测表中的每一行是否存在排他锁。很明显这是一个效率很差的做法，但是有了意向锁之后，情况就不一样了：
因为此时事务A获取了两把锁：users 表上的意向排他锁与 id 为 28 的数据行上的排他锁。
事务 B 想要获取 test_user 表的共享锁：
事务 B 只需要检测事务 A 是否持有 test_user 表的意向排他锁，就可以得知事务 A 必然持有该表中某些数据行的排他锁，那么事务 B 对 test_users 表的加锁请求就会被排斥（阻塞），从而无需去检测表中的每一行数据是否存在排他锁。
事务 C 也想获取 users 表中某一行的排他锁：
- 事务 C 检测到事务 A 持有 test_user 表的意向排他锁；
- 意向锁之间并不互斥，所以事务 C 获取到了 test_user 表的意向排他锁；
- 因为id 为 31 的数据行上不存在任何排他锁，最终事务 C 成功获取到了该数据行上的排他锁。
意向锁与意向锁之间是不互斥的，但是意向锁与其他表锁之间存在一定的兼容互斥，具体如下：
- 意向锁之间的兼容互斥性：
表意向共享锁（IS） | 表意向排他锁（IX） | |
表意向共享锁（IS） | 兼容 | 兼容 |
表意向排他锁（IX） | 兼容 | 兼容 |
- 意向锁与普通的排他 / 共享锁互斥性：
表意向共享锁（IS） | 表意向排他锁（IX） | |
表共享锁（S） | 兼容 | 互斥 |
表排他锁（X） | 互斥 | 互斥 |
▐ 自增锁
我们在设计表结构的时候，通常会把主键设置成自增长（思考一下为什么？）。
在InnoDB存储引擎中，针对每个自增长的字段都设置了一个自增长的计数器。我们可以执行下面的语句来得到这个计数器的当前值：
select max(自增长列) from table;当我们进行插入操作的时候，该操作会根据这个自增长的计数器的当前值进行+1操作，并赋予自增长的列，这个操作我们称之为auto-inc Locking，也就是自增长锁，这种锁其实采用的是特殊的表锁机制，如果insert操作出现在一个事务中，这个锁是在insert操作完成之后立即释放，而不是等待事务提交。
按锁的类型分
▐ 全局锁
所谓全局锁，其实就是给整个数据库实例加锁。
数据库实例与数据库是有所区别的：
- 数据库，就是保存数据的仓库，具体到mysql中，数据库其实是一系列数据文件集合（也就是我们通常所说的database，比如创建数据库语句就是 create database...）。
- 数据库实例，是指访问数据库的应用程序，在Mysql中，就是mysqld进程了。
- 简单来理解，数据库实例中包含了你创建的各种数据库。
如果给数据库实例加全局锁会导致整个库处于只读状态（这是非常危险的）。
一般来说，全局锁的典型使用场景是用于全库备份，即把数据库中所有的表都select出来。但是要注意，让整个库都处于只读状态，会导致一些严重的问题：
- 在主库上加全局锁，在加锁期间，不能执行任何更新操作，业务基本上很多功能都不可用了；
- 在从库上加全局锁，在加锁期间，不能执行主从同步，会导致主从同步延迟。
全局锁的加锁语句是：
Flush tables with read lock解除全局锁的方法是：
- 断开执行全局锁的session即可；
- 执行解锁sql语句：unlock tables；
如果需要个数据库备份的话，可以使用官方自带的逻辑备份工具mysqldump。
既然已经有了dump工具，为什么还需要 FTWRL 呢？一致性读是好，但前提是引擎要支持这个隔离级别。比如，MyISAM 这种不支持事务的引擎。这时，我们就需要使用 FTWRL 命令了。
FTWRL 前有读写的话，FTWRL 都会等待读写执行完毕后才执行。
FTWRL 执行的时候要刷脏页的数据到磁盘，因为要保持数据的一致性 ，所以执行FTWRL时候是所有事务都提交完毕的时候。
全局锁的实现还是依赖于元数据锁的。
▐ 元数据锁
元数据锁（MetaData Lock），也叫MDL锁，是用来保护元数据信息，系统级的锁无法主动控制。在MySQL5.5版本，开始引入MDL锁，主要是为了在并发环境下对DDL、DML同时操作下保持元数据的一致性。比如下面这种情况：
隔离级别：RR
事务1 | 事务2 |
begin;#开始事务 | |
select * from t_user where id = 1 | begin; |
drop table t_user | |
select * from t_user where id = 1 |
如果没有元数据锁的保护，那么事务2可以直接执行DDL操作，导致事务1出错。MYSQL5.5版本的时候加入 MDL 锁，是为了保护这种情况的发生。由于事务1开启了查询，那么获得了元数据锁，锁的模式为MDL读锁，事务2要执行DDL，则需获得 MDL 写锁，由于读写锁互斥，所以事务2需要等待事务1释放掉读锁才能执行。
- 对表中的记录进行增删改查（DML操作）的时候，自动加MDL读锁；
- 对表的结构（DDL操作）进行修改的时候，自动加MDL写锁。
MDL锁的粒度
MDL锁是Mysql服务器层面中实现的，而不是在存储引擎插件中实现。按照锁定的范围，MDL锁可以分为以下几类：
属性 | 含义 | 锁定的是范围or对象 | 加锁语句 |
GLOBAL | 全局锁 | 范围：所有的数据库 | FLUSH TABLES WITH READ LOCK |
COMMIT | 提交保护锁 | 范围： | |
SCHEMA | 库锁 | 对象 | |
TABLE | 表锁 | 对象 | |
FUNCTION | 函数锁 | 对象 | |
PROCEDURE | 存储过程锁 | 对象 | |
TRIGGER | 触发器锁 | 对象 | |
EVENT | 事件锁 | 对象 |
MDL锁的模式
锁模式 | 对应SQL语句 |
MDL_INTENTION_EXCLUSIVE | GLOBAL对象、SCHEMA对象操作会加此锁 |
MDL_SHARED | FLUSH TABLES WITH READ LOCK |
MDL_SHARED_HIGH_PRIO | 仅对MyISAM存储引擎有效 |
MDL_SHARED_READ | SELECT查询 |
MDL_SHARED_WRITE | DML语句 |
MDL_SHARED_WRITE_LOW_PRIO | 仅对MyISAM存储引擎有效 |
MDL_SHARED_UPGRADABLE | ALTER TABLE |
MDL_SHARED_READ_ONLY | LOCK xxx READ |
MDL_SHARED_NO_WRITE | FLUSH TABLES xxx,yyy,zzz READ |
MDL_SHARED_NO_READ_WRITE | FLUSH TABLE xxx WRITE |
MDL_EXCLUSIVE | ALTER TABLE xxx PARTITION BY … |
▐ 页级锁
MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。不同的存储引擎支持不同的锁机制。根据不同的存储引擎，MySQL中锁的特性可以大致归纳如下：
行锁 | 表锁 | 页锁 | |
MYISAM | 支持 | ||
InnoDB | 支持 | 支持 | |
BDB | 支持 | 支持 |
页级锁是MySQL中比较独特的一种锁定级别，应用于BDB引擎，并发度一般，页级锁定的特点是锁定颗粒度介于行级锁定与表级锁之间，所以获取锁定所需要的资源开销，以及所能提供的并发处理能力也同样是介于上面二者之间。另外，页级锁定和行级锁定一样，会发生死锁。
锁定粒度大小比较：表级锁 > 页级锁 > 行级锁
▐ 表级锁
表锁在上文我们已经介绍过，相比于行锁的细粒度加锁，表锁是对整张表加锁。由于是对整张表加锁，就没有行锁的加锁方式那么复杂，所以加锁比行锁快，而且不会出现死锁的情况（因为事务是一次性获取想要加的表表锁），但是表锁也存在一些问题：锁的范围过大，在并发比较高的情况下，会导致抢锁的冲突概率变高，这样并发性能就大打折扣了。
表锁的加锁方式
引擎选择MYISAM时
MYISAM引擎只支持表锁，不支持行锁。
手动添加表级锁的语句如下：
加表读锁：lock table {tableName} read;
2、加表写锁：lock table {tableName} write;
3、释放表锁：unlock tables;或者客户端断开连接也也会自动释放锁在使用MYISAM引擎时，通常我们不需要手动加锁，因为MYISAM引擎会针对我们的sql语句自动进行加锁，整个过程不需要用户干预：
- 查询语句（select）：会自动给涉及的表加读锁；
- 更新语句（update、delete、insert）：会自动给涉及的表加写锁
引擎选择InnoDB时
InnoDB引擎同时支持行级锁和表级锁，默认为行级锁。
给InnoDB引擎的表手动加锁，也同样使用 lock table {tableName} read/write 语句进行读/写锁的添加。
除此之外，innodb还支持一种表级锁：意向锁（上文已经介绍过）。
总的来说，InnoDB引擎的表级锁包含五种锁模式：
- LOCK_IS：表意向读锁
- LOCK_IX：表意向写锁
- LOCK_S：表读锁
- LOCK_X：表写锁
- LOCK_AUTO_INC：自增锁
▐ 行级锁
在编写业务代码的过程中，我们接触最多的就是行级锁了（表级锁由于性能问题，一般不推荐使用）。相比于表级锁，行级锁具有明显的性能优势：
- 冲突少：多线程中访问不同的记录时只存在少量锁定冲突；
- 锁的粒度小：可以长时间锁定单一的行，对其他的行没有影响，所以并发度是最高的；
但是使用行锁时，一旦稍不注意，是非常容易出现死锁的（表锁就不存在死锁现象），所以使用行锁需要注意加锁的顺序和锁定的范围。
InnoDB的行锁是通过对索引项加锁实现的，这表示只有通过索引查询记录时才会使用行锁，如果不走索引查询数据将使用表锁，则性能会大打折扣。
需要记住：行锁也叫记录锁，记录锁都是加在索引上的。
- where条件指定的是主键索引：则在主键索引上加锁；
- wehre条件指定的是二级索引：记录锁不仅会加在这个二级索引上，还会加在这个二级索引所对应的聚簇索引上；
- where条件如果无法走索引：MySQL会给整张表所有数据行加记录锁，存储引擎层将所有记录返回由MySQL服务端进行过滤。
行级锁的几种类型：
记录锁：LOCK_REC_NOT_GAP（只锁记录）
记录锁是最简单的行锁。比如在RR隔离级别时，执行 select * from t_user where id = 1 for update 语句时，实际上是对 id = 1 (这里id为主键)这条记录上锁（锁加在聚簇索引上）。
记录锁永远都是加在索引上的，就算一个表没有建索引，数据库也会隐式的创建一个索引。如果 WHERE 条件中指定的列是个二级索引，那么记录锁不仅会加在这个二级索引上，还会加在这个二级索引所对应的聚簇索引上。
注意，如果 SQL 语句无法使用索引时会走主索引实现全表扫描，这个时候 MySQL 会给整张表的所有数据行加记录锁。
如果一个 WHERE 条件无法通过索引快速过滤，存储引擎层面就会将所有记录加锁后返回，再由 MySQL Server 层进行过滤。在没有索引时，不仅会消耗大量的锁资源，增加数据库的开销，而且极大的降低了数据库的并发性能，所以说，更新操作一定要记得走索引（因为更新操作会加X锁）。
间隙锁：LOCK_GAP（只锁间隙）
间隙锁是一种区间锁。锁加在不存在的空闲空间上，或者两个索引记录之间，或者第一个索引记录，或者最后一个索引之后的空间，用来表示只锁住一段范围（一般在进行范围查询时且隔离级别在RR或Serializable隔时）。
一般在RR隔离级别下会使用到GAP锁。使用GAP锁，主要是为了防止幻读产生，在被GAP锁锁住的区间，不允许插入数据或者更新数据。
间隙锁的产生条件：innodb的隔离级别为 Repeatable Read 或者 Serializable。
间隙锁的作用范围说明：
隔离级别：RR
以Student表作为样例数据，id为主键，stu_code为学生编号，添加普通索引。
间隙锁区域定义：
- 根据检索条件向左寻找最靠近的值A，作为左区间，向右寻找最靠近的值B，作为右区间，间隙锁为（A，B）
- 向左找不到最近的值A，也是就无穷小，作为左区间，向右寻找最靠近的值B，作为右区间，间隙锁为（无穷小，B）
- 向左找到最近的值A，作为左区间，向右寻找不到最近的值B，也就是无穷大，作为右区间，间隙锁为（A，无穷大）
区间（A,B）示例：
事务1：
select * from student where stu_code = 4 for update
事务2：
insert into student vaues(2, 2, 'A')；
insert into student values(4, 5, 'B');
根据事务1的sql语句分析，间隙锁的范围是：stu_code = 4记录是存在的，所以左区间为最近的索引值为stu_code = 3,右区间为最近的索引值为stu_code =7，所以间隙范围为：（3，7），因此事务2的两个insert 语句，一个在范围外，一个在范围内，在范围外的能插入，而范围内的则阻塞，所以（2，2, 'A'）能插入成功；（4，5, 'B'）插入阻塞。
区间（无穷小,B）示例：
事务1:
select * from student where stu_code = 1 for update
事务2:
insert into student vaues(2, 0, 'c')；
insert into student vaues(2, 2, 'r')；
insert into student vaues(5, 2, 'o')；
根据事务1的sql语句分析，间隙锁的范围是：stu_code = 1 是存在的，左边最近没有记录，所以是左边的无穷小，右边最近的索引值为 stu_code = 3，所以间隙锁范围为：（无穷小，3）。所以事务2的第一个和第二个insert sql语句执行被阻塞，是在间隙锁范围内的。第三个insert sql语句能执行成功，不在间隙锁范围内。
区间（A,无穷大）示例：
事务1:
select * from student where stu_code = 7 for update
事务2:
insert into student vaues(2, 2, 'm')；
insert into student vaues(20, 22, 'j')；
根据事务1的sql语句分析，间隙锁的范围是：stu_code = 7 是存在的，左边最近的索引值为 stu_code = 4，而右边是没有索引值的，所以间隙锁的范围为：（4，无穷大），第一个inset语句能执行成功，不在间隙范围内；第二个insert语句执行被阻塞，是在间隙锁范围内的。
如果查询语句在数据库中没有记录，那该怎么锁呢？
以上是查询是有记录的，如果查询语句在数据库中没有记录，那该怎么锁呢？咱们继续往下：
事务1：
update student set stu_name = '000' where stu_code = 10
事务2：
insert into student vaues(2, 2, 'm')；
insert into student vaues(20, 22, 'j')；
根据上面的执行语句是找不到记录的，向左取最近的记录（10，7，‘小明’）作为左区间，即间隙锁的范围是：（7， 无穷大），第一个insert语句不在区间范围内，能执行成功；第二个insert执行语句在区间内被阻塞，执行失败。如果事务1的where 条件是大于10，也是向左找最近的记录值作为左区间，所以间隙锁的范围也是：（7， 无穷大）
总结：间隙锁产生的条件
RR/Serializable隔离级别下：Select ... Where...For Update 时：
- 只使用唯一索引查询，并且只锁定一条记录时，InnoDB会使用行锁。
- 只使用唯一索引查询，但是检索条件是范围检索，或者是唯一检索然而检索结果不存在（试图锁住不存在的数据）时，会产生 Next-Key Lock。
- 使用普通索引检索时，不管是何种查询，只要加锁，都会产生间隙锁。
- 同时使用唯一索引和普通索引时，由于数据行是优先根据普通索引排序，再根据唯一索引排序，所以也会产生间隙锁。
下一键锁：LOCK_ORDINARY，也称Next-Key Lock
Next-Key锁是 record lock + gap lock 的组合。和间隙锁一样，在 RC 隔离级别下没有 Next-key 锁（除非通过修改配置强制开启），只有 RR/Serializable隔离级别才有。
MySQL InnoDB工作在可重复读隔离级别（RR）下，并且会以Next-Key Lock的方式对数据行进行加锁，这样可以有效防止幻读的发生。Next-Key Lock是行锁和间隙锁的组合，当InnoDB扫描索引记录的时候，会首先对索引记录加上行锁（Record Lock），再对索引记录两边的间隙加上间隙锁（Gap Lock）。加上间隙锁之后，其他事务就不能在这个间隙修改或者插入记录。
当查询的索引含有唯一属性（唯一索引，主键索引）时，Innodb存储引擎会对next-key lock进行优化，将其降为record lock，即仅锁住索引本身，而不是范围。
插入意向锁：LOCK_INSERT_INTENSION
插入意向锁，插入记录时使用，是一种特殊的间隙锁。这个锁表示插入的意向，只有在执行insert语句的时候才会有这个锁。
假设有索引记录的值分别是id = 1和id = 5（1到5之间没有记录），单独的事务分别尝试插入id = 2和 id = 3，在获得插入行的排它锁之前，每个事务都是用插入意图锁来锁定1和5之间的空间，但是不会相互阻塞。因为插入意向锁之间是不会冲突的。
插入意向锁会跟间隙锁或者Next-Key锁冲突：间隙锁的作用是锁住区间防止其他事务插入数据导致幻读。
在上面的场景中，假设提前有事务A获取了id 在（1，5）区间的间隙锁，那么事务B尝试插入 id = 2时，会先尝试获取插入意向锁，但是由于插入意向锁和间隙锁冲突，导致插入失败，也就避免了幻读产生。
结语
MYSQL的锁机制非常复杂，在实际的开发工作中，对于隔离级别的设置都需要非常谨慎，比如RR级别会比RC级别多出一个间隙锁，这就可能导致严重的性能问题。本文从锁的模式和锁的范围对MYSQL锁的分类进行了简单介绍，希望我们在面向数据库开发的过程中，能够仔细分析研究我们的SQL语句是否合理（尤其需要注意是否会产生死锁等问题）！
