锁的定义在计算机程序中锁用于独占资源，获取到锁才可以操作对应的资源。
锁的实现锁在计算机底层的实现，依赖于cpu提供的cas指令（compare and swsp），对于一个内存地址，会比较原值以及尝试去修改的值，通过值是否修改成功，来表示是否强占到了这个锁。
jvm中的锁jvm中，有2个常用的锁
synchronizedsynchronized是java提供的关键字锁，可以锁对象，类，方法。
在jdk1.6以后，对synchronized进行了优化，增加了偏向锁和轻量锁模式，现在synchronized锁的运行逻辑如下：
在初始加锁时，会增加偏向锁，即“偏向上一次获取该锁的线程”，在偏向锁下，会直接cas获取该锁。该模式大大提高了单线程反复获取同一个锁的吞吐情况，在java官方看来，大部分锁的争抢都发生在同个线程上。
如果偏向锁cas获取失败，说明当前线程与偏向锁偏向的线程不同，偏向锁就会升级成轻量锁，轻量锁的特点就是通过自旋cas去获取锁。
如果自旋获取失败，那么锁就会升级成重量锁，所有等待锁的线程将被jvm挂起，在锁释放后，再由jvm统一通知唤醒，再去尝试cas锁，如果失败，继续挂起。
很显然，偏向锁设计的目的是“在java官方看来，对同一个锁的争抢大部分都发生在同个线程上”。
轻量锁设计的目的是“在短期内，锁的争抢通过自旋cas就可以获取到，短时间内的cpu自旋消耗小于线程挂起再唤醒的消耗”。
重量锁就是最初优化前的synchronized的逻辑了。
reentrantlock说到reentrantlock，就不得不说到juc里的aqs了。
aqs全称abstractqueuesynchronizer，几乎juc里所有的工具类，都依赖aqs实现。
aqs在java里，是一个抽象类，但是本质上是一种思路在java中的实现而已。
aqs的实现逻辑如下：
构造一个队列
队列中维护需要等待锁的线程
头结点永远是持有锁（或持有资源）的节点，等待的节点在头结点之后依次连接。
头结点释放锁后，会按照顺序去唤醒那些等待的节点，然后那些节点会再次去尝试获取锁。
在synchronized锁优化以后，aqs的本质与synchronized并没有太大不同，两者的性能也并没有太大差距了，所以aqs现在的特点是：
是在java api层面实现的锁，所以可以实现各种并发工具类，操作也更加灵活
因为提供了超时时间等机制，操作灵活，所以不易死锁。如果发生死锁，它将更难以排查，因为jstack将不会显示死锁标识。
可以实现公平锁，而synchronized必定是非公平锁。
因为是javaapi层实现的锁，所以可以响应中断。
到这里你会发现，其实reentrantlock可以说是synchronized在javaapi层的实现。
mysql 锁共享锁(s) 与排它锁(x)作用范围这两种锁都包括行级锁和表级锁。
获取共享锁时，如果该数据被其他事务的排它锁锁住，则无法获取，需要等待排它锁释放。
意向锁作用范围意向锁为表锁，在获取表锁之前，一定会检查意向锁。
意图锁定协议如下：
在事务获得表中某行的共享锁之前，它必须首先获得表上的 is 锁或更强的锁。
在事务获得表中行的排他锁之前，它必须首先获得表的 ix 锁。
在获取任意表锁的共享锁或排它锁之前，一定会检查该表上的共享锁。
表锁以及意向锁的互斥规则如下：
x ix s is
x conflict conflict conflict conflict
ix conflict compatible conflict compatible
s conflict conflict compatible compatible
is conflict compatible compatible compatible
意向锁的作用在于：在获取表锁时，可以通过意向锁来快速判断能否获取。
因为获取行级锁时，会先获取对应的意向锁，这样另外的事务在获取表锁时就可以通过意向锁快速的判断，而不需要每行去扫描。
特别注意的是，意向锁是可以叠加的，即会存在多个，如t1事务获取了意向锁ix1和行级锁x1，t2事务依旧可以获取意向锁ix2和行级锁x2，所以仅在获取表级锁之前，才会检查意向锁。
记录锁记录锁生效在索引上，用以在select c1 from t where c1 = 10 for update时保护该行数据不被其他事务更改。
记录锁在没有索引时依旧会生效，因为innodb会为每张表创建一个隐藏的索引。
记录锁是最基本的行锁。
间隙锁间隙锁生效在索引上，用于锁定索引值后的行，防止插入，在select from table where index=? for update时会生效，例如index=1，则会锁住index=1索引节点相关的行，防止其他事务插入数据。
但是并不会防止update语句，哪怕update的数据不存在。
next-key locks这个锁是记录锁和间隙锁的组合，简而言之在select from table where index=? for update时，既会有间隙锁防止insert，也会有记录锁在index上防止这一条数据的update和delete。这个next-key只是对这两种锁的一种概括，因为这两种锁在select for update时通常会一起出现。
insert intention locks插入意向锁，和意向锁类似。不过是特殊的间隙锁，并不发生在select for update，而是在同时发生insert时产生，例如在两个事务同时insert索引区间为[4,7]时，同时获得该区间的意向锁，此时事务不会阻塞，例如a：insert-5，b：insert-7，此时不会阻塞两个事务。
插入意向锁是一个特殊的间隙锁，是为了防止正常间隙锁锁区间的情况下，insert频繁阻塞而设计的，例如a：insert-5，b：insert-7，如果没有插入意向锁，那么5和7都要去尝试获取间隙锁，此时第二个事务就会被阻塞，但是通过插入意向锁，第二个事务就不会被阻塞，只有到插入的行确实冲突，才会被阻塞。
auto-inc locks自增锁，这个锁很明显是表级insert锁，为了保证自增主键的表的主键保持原子自增。
对于锁这个东西，大家应该多去理解各种锁设计运行的原理和模型，这样在加深理解后，在使用起来才会更加深入和透彻。
常见锁使用的场景和用法double check众所周知，mysql的事务对防止重复插入并没有什么卵用，唯一索引又存在很多缺点，业务上最好不要使用，所以一般来说防止重复插入的通用做法就是使用分布式锁，这就有一种比较常用的写法。
final weekendnoticereadcountdo weekendnoticereadcountdo = weekendnoticereadrepositoryservice.selectbynoticeid(noticerequestdto.getnoticeid());if (weekendnoticereadcountdo == null) { final string lockkey = redisconstant.lock_weekend_read_count_insert + ":" + noticerequestdto.getnoticeid(); clusterlock lock = clusterlockfactory.getclusterlockredis( redisconstant.redis_key_prefix, lockkey ); if (lock.acquire(redisconstant.redis_lock_default_timeout)) { //double check final weekendnoticereadcountdo weekendnoticereadcountdo = weekendnoticereadrepositoryservice.selectbynoticeid(noticerequestdto.getnoticeid()); if (weekendnoticereadcountdo == null) { try { lock.execute(() -> { weekendnoticereadcountdo readcountdo = new weekendnoticereadcountdo(); readcountdo.setnoticeid(noticerequestdto.getnoticeid()); readcountdo.setreadcount(1l); readcountdo.setcreatetime(new date()); readcountdo.setupdatetime(new date()); weekendnoticereadrepositoryservice.insert(readcountdo); return true; }); } catch (apiexception err) { throw err; } catch (exception e) { log.error("插入", e); throw new apiexception(errorenum.server_error.getcode(), "服务端出错"); } } else { weekendnoticereadrepositoryservice.noticecountadd(weekendnoticereadcountdo); } } else { log.warn("redis锁获取超时，key:{}", lockkey); throw new apiexception(errorenum.server_error.getcode(), "服务器繁忙，请稍后重试"); }}
在获取到锁之后，可能是经过等待才获取到的锁，此时上一个释放锁的线程可能已经插入了数据了，所以在锁内部，依旧要再次校验一下数据是否存在。
这种写法适合大多数需要唯一性的写场景。
避免死锁如何避免死锁？最简单有效的方法就是：**不要在锁里再去获取锁，简而言之就是锁最好单独使用，不要套娃。
也要注意一些隐性锁，比如数据库。
事务a：
插入[5,7]，插入意向锁。
select for update更新[100,150]，间隙锁。
事务b：
select for update更新[90,120]，间隙锁。
插入[4,6]，插入意向锁。
此时在并发场景下，就可能会出现a持有了[5,7]的间隙锁，在等待事务b[90,120]的间隙锁，事务b也一样，就死锁了。
**
顺带谈谈并发场景下常见的问题读写混乱在写业务代码，定义一些工具类或者缓存类的时候，很容易疏忽而发生类似的问题。
比如构建一个static缓存，没有使用concurrenthashmap中的putifabsent等方法，也没有加锁去构建，导致上面的线程刚put了，下面的线程就删掉了，或者重复构建2次缓存。
redis或者一些并发操作释放锁或者资源，没有检查是否是当前线程持有这点在redis锁的示例代码也讲到了。
线程a获取到锁，此时b,c在等待，然后a执行时间过长，导致锁超时被自动释放了，此时b获取到了锁，在快乐的执行，然后a执行完了之后，释放锁时没有判断是否还是自己持有，导致b持有的锁被删除了，此时c又获取到了锁，bc同时在执行。
以上就是java与mysql锁相关知识点有哪些的详细内容。