MySQL加锁会阻塞查询吗？
在MySQL中，加锁是一种常见的操作，可以用来控制并发访问数据库的行为。但是，有时候我们可能会遇到一个问题：加锁会不会阻塞查询？本文将对这个问题进行探讨，并通过代码示例进行演示。
什么是加锁？
在MySQL中，加锁是指在对数据库进行读写操作时，为了保证数据的一致性和完整性，对相关的数据行或表进行锁定，以防止其他并发访问者对这些数据进行修改。加锁可以分为两种类型：共享锁（Shared Lock）和排他锁（Exclusive Lock）。
- 共享锁（S锁）：多个事务可以同时加共享锁，并同时读取被锁定的数据。共享锁之间不会互相阻塞，因为它们不会互相影响。
- 排他锁（X锁）：排他锁会阻塞其他事务的读写操作，直到当前事务完成。只有一个事务可以持有排他锁，并且其他事务不能同时持有共享锁或排他锁。
加锁是否会阻塞查询？
在MySQL中，加锁操作涉及到锁的粒度和加锁的时机。对于InnoDB存储引擎来说，它会根据需要自动加锁，以保证并发访问的数据一致性。在执行查询操作时，MySQL会根据查询的类型（读操作还是写操作）、事务的隔离级别等因素来确定是否需要加锁。
对于读操作来说，MySQL会根据事务的隔离级别判断是否需要加锁。在Read Uncommitted隔离级别下，不会加任何锁；在Read Committed隔离级别下，会加共享锁；在Repeatable Read和Serializable隔离级别下，会加共享锁并且实现锁定读（Locking Read）。
对于写操作来说，MySQL会根据事务的隔离级别判断是否需要加锁。在Read Uncommitted和Read Committed隔离级别下，会加排他锁；在Repeatable Read和Serializable隔离级别下，会加排他锁并且实现锁定写（Locking Write）。
因此，加锁操作会涉及到锁的粒度、隔离级别和并发访问的情况等因素。在某些情况下，加锁可能会导致查询阻塞，尤其是在并发访问较高的情况下。
代码示例
下面是一个简单的代码示例，演示了在并发访问下加锁会导致查询阻塞的情况：
```mermaid
classDiagram
class Transaction {
+begin()
+commit()
+rollback()
}
class DataAccess {
+readData(Transaction txn)
+writeData(Transaction txn)
}
class Transaction:
def begin(self):
# 开启事务
def commit(self):
# 提交事务
def rollback(self):
# 回滚事务
class DataAccess:
def readData(self, txn: Transaction):
# 读取数据
def writeData(self, txn: Transaction):
# 写入数据
txn1 = Transaction()
txn2 = Transaction()
dataAccess = DataAccess()
# 开启事务1并读取数据
txn1.begin()
dataAccess.readData(txn1)
# 开启事务2并写入数据，此时会阻塞事务1的读操作
txn2.begin()
dataAccess.writeData(txn2)
# 提交事务2，事务1的读操作解除阻塞
txn2.commit()
# 提交事务1
txn1.commit()
在上述代码示例中，我们模拟了两个事务并发访问数据库的情况。事务1首先开始并读取数据，然后事务2开始并写入数据。由于写操作需要加排他锁，所以会阻塞事务1的读操作。在事务2提交后，事务1的读操作解除
