add by zhj: 总结一下，MySQL有主动和被动两种方式检测死锁。
主动方式：检查锁等待的图，如果有环，那就有死锁，这种情况下，会回滚事务。
被动方式：等待锁超时（即innodb_lock_wait_timeout），超时后回滚
原文：http://www.cnblogs.com/olinux/p/5179356.html
1 、死锁的概念
是指两个或两个以上的事务在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象。若无外力作用，事务都将无法推进下去，解决死锁的最简单问题是不要有等待，任何的等待都转换为回滚，并且事务重新开始，但在线上环境，这可能会导致并发性能下降，甚至任何一个事务都不能进行，而这所带来的问题远比死锁的问题更严重
解决死锁的问题最简单的一种方法是超时，当两个事务互相等待时，当一个等待时间超过设置的某一阈值时，其中一个事务回滚，另一个等待的事务就能继续运行了，在InnoDB存储引擎中，参数innodb_lock_wait_timeout用来设置超时时间
超时机制虽然简单，但是其仅通过超时后对事务进行回滚的方式处理，或者说其是根据FIFO的顺序选择回滚对象，但若超时的事务所占权重比较大，如事务操作更新了很多航，占用了较多的undo log,这是采用FIFO方式，就显得不合适了，因为回滚这个事务的时间相对另一个事务所占用的时间可能会更多
除了超时机制，当前的数据库还采用wait-for graph(等待图)的方式来进行死锁检测，较之超时的解决方案，这是一种更为主动的死锁检测方式。InnoDB存储引擎也是采用这种方式。wait-for graph要求数据库保存以下两种信息
锁的信息链表
事务等待链表
通过上述链表可以构造出一张图。而这个在图中若存在回路，就代表存在死锁，因此资源间相互发生等待，在wait-for graph，事务为图中的节点，而在图中，事务T1指向T2边的定义为
事务T1等待事务T2所占用的资源 事务T1最终等待T2所占用的资源，也就是事务之间在等待相同的资源，而事务T1发生在事务T2的后面
看一个例子，当前事务和锁的状态如图
在Transaction Wait Lists中可以看到共有4个事务t1、t2、t3、t4，故在wati-for graph中应有4个节点。而事务t2对row1占用X锁，事务t1对row2占用s锁.事务t1需要等待t2中row1的资源，因此在wait-for graph中有条从节点t1指向节点t2.事务t2需要等待事务t1、t4锁占勇row2对象，故此存在节点t2到节点 t1 t4的边，同样，存在节点t3到节点t1 t2 t4的边，因此最终wait-for graph为
如图，可以发现回路(t1,t2)因此存在死锁。通过上述介绍，可以发现wait-for graph是一种较为主动的死锁检测机制，在每个事务请求锁并发生等待时都会判断是否存在回路，若存在则有死锁，通常来说，InnoDB存储引擎会选择回滚undo量最小的事务
wait-for graph的死锁检测通常采用深度优先的算法实现，在InnoDB1.2版本之前，都是采用递归方式实现，而1.2版本开始，对wait-for graph死锁检测进行了优化，将递归用非递归的方式实现，从而提高了InnoDB存储引擎的性能
2、 死锁概率
死锁应该非常少发生，若经常发生，则系统是不可用的。此外，死锁的次数应该还要少于等待，因为至少需要2次等待才会产生一次死锁，从数学角度来分析，死锁发生的概率问题
当前数据库中有n+1个线程执行，即当前总共有n+1事务，假设每个事务所做的操作相同，若每个事务由r+1个操作组成，每个操作从R行数据中随机操作一行数据，并占用对象的锁，每个事务在执行完最后一个步骤释放锁占用的所有锁资源，最后，假设nr<<R即线程操作的数据只占所有数据的一小部分
在上述模型下，事务获得一个锁需要等待的概率是多少？当事务获得一个锁，其他任何一个事务获得锁的情况为
(1+2+3...+r)/(r+1) ≈r/2
由于每个操作为从R行数据中取一条数据，每行数据被取到的概率为1/R,因此，事务中每个操作需要等待的概率PW为
PW=NR/2R
事务由r个操作锁组成，因此事务发生等待的概率PW(T)为
PW(T)=1-(1-PW)r≈r*PW≈nr2/2R
死锁是由于产生贿赂，也就是事务互相等待发生的，如果死锁的长度为2，即两个等待的节点间发生死锁，那么其概率为
一个事务发生死锁的概率≈PW(T) 2/n≈nr4/4R2
由于大部分死锁的长度为2，因此上述的公式基本代表了一个事务发生死锁的概率。从整个系统来看，任何一个事务发生死锁的概率为
系统中任何一个事务发生死锁的概率≈n2r4/4R2
上述公式可以发现，由于nr<<R,因此，发生死锁的概率是非常低的，同时，事务发生死锁的概率与以下几点因素有关：
事务中事务的数量n，数量越多发生死锁的概率越大 每个事务操作的数量r，每个事务操作的数量越大，发生死锁的概率越大 操作数据的集合R，越小发生死锁的概率越大
3、 死锁示例
如果程序是串行的，不可能发生死锁，死锁只存在于并发的情况，而数据库本身就是一个并发运行的程序，因此可能发生斯说，下面延时了死锁的一种经典情况，即A等待B，B等待A，这种死锁被称为AB-BA死锁
在上述操作中，会话B中的事务会抛出1213的错误，即表示发生死锁，死锁的原因是会话A和会话B的资源在互相等待。大多数死锁InnoDB存储引擎本身可以侦测到，不需要人为干预，但是在上述例子中，在会话B中的事务抛出死锁异常后，会话A中马上得到了记录为2的这个资源，这其实是因为会话B中的事务发生了回滚，否则会话A中的事务是不可能得到该资源的，InnoDB存储引擎是不会回滚大部分的错误异常，但是死锁除外。发生死锁后，InnoDB存储引擎会马上回滚一个事务，这点需要注意，因此如果在应用程序中捕获1213这个错误，其实并不需要对其进行回滚
Oracle数据库中产生死锁的常见原因是没有对外键添加索引，而InnoDB存储引擎会自动对其进行添加，因而能够很好的避免这种情况发生，而人为删除外键上的索引，就会抛出异常
>create table p( a int, primary key(a) )engine=innodb; >create table c( b int, foreign key(b)references p(a) )engine=innodb; >show index from c;
此时我们删除
>drop index b on c Error Code: 1553. Cannot drop index 'b': needed in a foreign key constraint
可以看到，虽然在建立子表时指定了外键，但是InnoDB存储引擎会自动在外键列上建立一个索引b，并且人为的删除这个列是不允许的
此外还存在另一种死锁，即当前事务持有了待插入记录的下一个记录的X锁，但是在等待队列中存在一个S锁的请求，则可能发生死锁，来看一个列子
DROP TABLE t; CREATE TABLE t( a INT PRIMARY KEY )ENGINE=INNODB; INSERT INTO t VALUES(1),(2),(4),(5);
表t仅有一列a并插入了4条记录，运行如下查询
可以看到，会话A已经对记录4持有X锁，但是在会话A中插入记录3时会导致死锁发生，这个问题的产生是由于会话B中请求记录4的S锁而发生等待，但之前请求的锁 对于主键记录1 2都已经成功，若在事件点5能插入记录，那么会话B在获得记录4持有的S锁后，还需要向后获得记录3的记录，这样显然不合理。因此InnoDB存储引擎在这里主动选择死锁，而回滚的是undo log记录大的事务，这与AB-BA的死锁处理方式又不同