把这句话拆成 4 个关键词来理解，就能明白「为什么表锁是这种特性」：

1. 开销小、加锁快
2. 不会出现死锁
3. 锁定粒度大
4. 冲突概率高、并发度最低

下面逐条解释，并给一段极简代码帮助直观感受。

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1. 开销小、加锁快

• 表锁只在「表」这一层维护一把锁（通常是一个内存标志位或元数据锁）。
• 加锁时无需遍历行/页，直接对表级别的锁状态做一次 CAS 或系统调用即可。
• 代码示意（伪代码，仅演示概念）：

// MySQL 层伪代码
if (table.lock.compareAndSet(UNLOCKED, LOCKED)) {
    // 成功拿到表锁
} else {
    // 被阻塞
}

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2. 不会出现死锁

• 死锁的必要条件之一是「循环等待」：线程 A 等待线程 B 持有的资源，B 又在等待 A 持有的资源。
• 表锁只有一把，所有事务按「先到先得」排队，不存在「A 锁表 1、B 锁表 2，然后 A 想再锁表 2、B 想再锁表 1」这种交叉等待场景。
• 因此天然破坏了「循环等待」条件，死锁概率为零。

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3. 锁定粒度大

• 粒度大 = 锁覆盖的数据范围大。
• 表锁一旦加上，整张表的所有记录都被锁住，无论你要改 1 行还是 100 万行。

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4. 冲突概率高、并发度最低

• 冲突概率 ∝ 锁粒度。粒度越大，不同事务想同时操作「同一张表」的概率就越高。
• 任何写操作（甚至某些读操作）都要互斥地抢同一把表锁，导致排队。
• 并发度（TPS/QPS）被这把全局锁直接限制，因此是「最低」。

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一句话总结
表锁就像大门口的保安一次只放一个人进楼：

• 保安检查简单 → 开销小、加锁快；
• 只有一道门 → 不会出现「你等我、我等你」的死锁；
• 一个人进去后整座楼被锁 → 粒度大；
• 想进楼的人多了就排队 → 冲突高、并发低。