GreatSQL社区

搜索

KAiTO

0基础学MySQL数据库—从小白到大牛(34)锁

KAiTO 已有 349 次阅读2022-10-18 09:26 |个人分类:零基础学习数据库|系统分类:其他


前言

本章使用的测试数据库为GreatSQL8.0.25版本

(Wed Aug  3 16:17:03 2022)[root@GreatSQL][(none)]>select version();+-----------+| version() |+-----------+| 8.0.25-16 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)

事务的隔离性由这章讲述的来实现。

概述

是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在程序开发中会存在多线程同步的问题,当多个线程并发访问某个数据的时候,尤其是针对一些敏感的数据(比如订单、金额等),我们就需要保证这个数据在任何时刻最多只有一个线程在访问,保证数据的完整性一致性。在开发过程中加锁是为了保证数据的一致性,这个思想在数据库领域中同样很重要。

在数据库中,除传统的计算资源(如CPU、RAM、I/O等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。为保证数据的一致性,需要对并发操作进行控制,因此产生了。同时锁机制也为实现MySQL的各个隔离级别提供了保证。锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。所以锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。

MySQL并发事务访问相同记录

并发事务访问相同记录的情况大致可以划分为 3 种:

读-读情况

读-读情况,即并发事务相继读取相同的记录。读取操作本身不会对记录有任何影响,并不会引起什么问题,所以允许这种情况的发生。

写-写情况

写-写情况,即并发事务相继对相同的记录做出改动。

在这种情况下会发生脏写的问题,任何一种隔离级别都不允许这种问题的发生。所以在多个未提交事务相继对一条记录做改动时,需要让它们排队执行,这个排队的过程其实是通过锁来实现的。这个所谓的锁其实是一个内存中的结构,在事务执行前本来是没有锁的,也就是说一开始是没有锁结构和记录进行关联的,当一个事务想对这条记录做改动时,首先会看看内存中有没有与这条记录关联的锁结构,当没有的时候就会在内存中生成一个锁结构与之关联。比如,事务T1要对这条记录做改动,就需要生成一个锁结构与之关联:
**加粗样式**

  • trx信息:代表这个锁结构是哪个事务生成的。
  • is_waiting:代表当前事务是否在等待。

当事务T1改动了这条记录后,就生成了一个锁结构与该记录关联,因为之前没有别的事务为这条记录加锁,所以is_waiting属性就是false,我们把这个场景就称之为获取锁成功,或者加锁成功,然后就可以继续执行操作了。
在事务T1提交之前,另一个事务T2也想对该记录做改动,那么先看看有没有锁结构与这条记录关联,发现有一个锁结构与之关联后,然后也生成了一个锁结构与这条记录关联,不过锁结构的is_waiting属性值为true,表示当前事务需要等待,我们把这个场景就称之为获取锁失败,或者加锁失败,图示:
在这里插入图片描述
在事务T1提交之后,就会把该事务生成的锁结构释放掉,然后看看还有没有别的事务在等待获取锁,发现了事务T2还在等待获取锁,所以把事务T2对应的锁结构的is_waiting属性设置为false,然后把该事务对应的线程唤醒,让它继续执行,此时事务T2就算获取到锁了。效果图就是这样:
在这里插入图片描述
小结几种说法:

  • 不加锁 意思就是不需要在内存中生成对应的锁结构,可以直接执行操作。
  • 获取锁成功,或者加锁成功 意思就是在内存中生成了对应的锁结构,而且锁结构的is_waiting属性为false,也就是事务可以继续执行操作。
  • 获取锁失败,或者加锁失败,或者没有获取到锁 意思就是在内存中生成了对应的锁结构,不过锁结构的is_waiting属性为true,也就是事务需要等待,不可以继续执行操作。

读-写或写-读情况

读-写写-读,即一个事务进行读取操作,另一个进行改动操作。这种情况下可能发生脏读不可重复读幻读的问题。

各个数据库厂商对SQL标准的支持都可能不一样。比如MySQL在REPEATABLE READ隔离级别上就已经解决了幻读问题。

并发问题的解决方案

怎么解决脏读、不可重复读、幻读这些问题呢?其实有两种可选的解决方案:

  • 方案一:读操作利用多版本并发控制(MVCC),写操作进行加锁。 所谓的MVCC,就是生成一个ReadView,通过ReadView找到符合条件的记录版本(历史版本由undo日志构建)。查询语句只能读到在生成ReadView之前已提交事务所做的更改,在生成ReadView之前未提交的事务或者之后才开启的事务所做的更改是看不到的。而写操作肯定针对的是最新版本的记录,读记录的历史版本和改动记录的最新版本本身并不冲突,也就是采用MVCC时,读-写操作并不冲突。
普通的SELECT语句在READ COMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别下会使用到MVCC读取记录。 在READ COMMITTED隔离级别下,一个事务在执行过程中每次执行SELECT操作时都会生成一个ReadView,ReadView的存在本身就保证了事务不可以读取到未提交的事务所做的更改,也就是避免了脏读现象;在REPEATABLE READ隔离级别下,一个事务在执行过程中只有第一次执行SELECT操作才会生成一个ReadView,之后的SELECT操作都复用这个ReadView,这样也就避免了不可重复读和幻读的问题。
  • 方案二:读、写操作都采用加锁的方式。 如果我们的一些业务场景不允许读取记录的旧版本,而是每次都必须去读取记录的最新版本。比如,在银行存款的事务中,你需要先把账户的余额读出来,然后将其加上本次存款的数额最后再写到数据库中。在将账户余额读取出来后,就不想让别的事务再访问该余额,直到本次存款事务执行完成,其他事务才可以访问账户的余额。这样在读取记录的时候就需要对其进行加锁操作,这样也就意味着读操作和写操作也像写-写操作那样排队执行。 脏读的产生是因为当前事务读取了另一个未提交事务写的一条记录,如果另一个事务在写记录的时候就给这条记录加锁,那么当前事务就无法继续读取该记录了,所以也就不会有脏读问题的产生了。 不可重复读产生是因为当前事务先读取一条记录,另外一个事务对该记录做了改动之后并提交之后,当前事务再次读取时会获得不同的值,如果在当前事务读取记录时就给该记录加锁那么另一个事务就无法修改该记录,自然也不会发生不可重复读了。 幻读问题的产生是因为当前事务读取了一个范围的记录,然后另外的事务向该范围内插入了新记录,当前事务再次读取该范围的记录时发现了新插入的新记录。采用加锁的方式解决幻读问题就有一些麻烦,因为当前事务在第一次读取记录时幻影记录并不存在,所以读取的时候加锁就有点尴尬(因为你并不知道给谁加锁)。
  • 小结对比发现: 采用MVCC方式的话,读-写操作彼此并不冲突,性能更高。采用加锁方式的话,读-写操作彼此需要排队执行,影响性能。

一般情况下我们当然愿意采用MVCC来解决读-写操作并发执行的问题,但是业务在某些特殊情况下,要求必须采用加锁的方式执行。下面就讲解下MySQL中不同类别的锁。

锁的不同角度分类

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

从数据操作的类型划分:读锁、写锁

对于数据库中并发事务的读-读情况并不会引起什么问题。对于写-写、读-写或写-读这些情况可能会引起一些问题,需要使用MVCC或者加锁的方式来解决它们。在使用加锁的方式解决问题时,由于既要允许读-读情况不受影响,又要使写-写、读-写或写-读情况中的操作相互阻塞,所以MySQL实现一个由两种类型的锁组成的锁系统来解决。这两种类型的锁通常被称为共享锁(Shared Lock,SLock)排他锁(Exclusive Lock,XLock)也叫读锁(readlock)和写锁(write lock)。

  • 读锁:也称为共享锁、英文用S表示。针对同一份数据,多个事务的读操作可以同时进行而不会互相影响,相互不阻塞的。
  • 写锁:也称为排他锁、英文用X表示。当前写操作没有完成前,它会阻断其他写锁和读锁。这样就能确保在给定的时间里,只有一个事务能执行写入,并防止其他用户读取正在写入的同一资源。

需要注意的是对于 InnoDB 引擎来说,读锁和写锁可以加在表上,也可以加在行上。

举例(行级读写锁)∶如果一个事务T1已经获得了某个行r的读锁,那么此时另外的一个事务T2是可以去获得这个行r的读锁的,因为读取操作并没有改变行r的数据;但是,如果某个事务T3想获得行r的写锁,则它必须等待事务T1、T2释放掉行r上的读锁才行。

总结:这里的兼容是指对同一张表或记录的锁的兼容性情况。


X锁S锁
X锁不兼容不兼容
S锁不兼容兼容

1. 锁定读
在采用加锁方式解决脏读、不可重复读、幻读这些问题时,读取一条记录时需要获取该记录的S锁,其实是不严谨的,有时候需要在读取记录时就获取记录的X锁,来禁止别的事务读写该记录,为此MySQL提出了两种比较特殊的SELECT语句格式:

对读取的记录加S锁:SELECT ... LOCK IN SHARE MODE;#或SELECT ... FOR SHARE;#(8.0新增语法)

在普通的SELECT语句后边加LOCK IN SHARE MODE,如果当前事务执行了该语句,那么它会为读取到的记录加S锁,这样允许别的事务继续获取这些记录的S锁(比方说别的事务也使用SELECT ... LOCK IN SHAREMODE语句来读取这些记录),但是不能获取这些记录的X锁(比如使用SELECT ... FOR UPDATE语句来读取这些记录,或者直接修改这些记录)。如果别的事务想要获取这些记录的x锁,那么它们会阻塞,直到当前事务提交之后将这些记录上的S锁释放掉。

对读取的记录加X锁:SELECT ... FOR UPDATE;

在普通的SELECT语句后边加FOR UPDATE,如果当前事务执行了该语句,那么它会为读取到的记录加X锁,这样既不允许别的事务获取这些记录的S锁(比方说别的事务使用SELECT ... LOCK IN SHARE MODE语句来读取这些记录),也不允许获取这些记录的X锁(比如使用SELECT ... FOR UPDATE语句来读取这些记录,或者直接修改这些记录)。如果别的事务想要获取这些记录的S锁或者X锁,那么它们会阻塞,直到当前事务提交之后将这些记录上的X锁释放掉。
MySQL8.0新特性:
在5.7及之前的版本,SELECT …FOR UPDATE,如果获取不到锁,会一直等待,直到innodb_lock_wait_timeout超时。在8.0版本中,SELECT. FOR UPDATE,SELECT …FOR SHARE添加NOWAIT、SKIP LOCKED语法,跳过锁等待,或者跳过锁定。

  • 通过添加NOWAIT、SKIP LOCKED语法,能够立即返回。如果查询的行已经加锁: 那么NOWAIT会立即报错返回(等不到锁立即返回)而SKIP LOCKED也会立即返回,只是返回的结果中不包含被锁定的行。()
SELECT. FOR UPDATE NOWAIT

2.写操作
平常所用到的写操作无非是DELETEUPDATEINSERT这三种:

  • DELETE: 对一条记录做DELETE操作的过程其实是先在B+树中定位到这条记录的位置,然后获取这条记录的X锁,再执行delete mark.操作。我们也可以把这个定位待删除记录在B+树中位置的过程看成是一个获取X锁的锁定读。
  • UPDATE∶在对一条记录做UPDATE操作时分为三种情况: 情况1: 未修改该记录的键值,并且被更新的列占用的存储空间在修改前后未发生变化。 则先在B+树中定位到这条记录的位置,然后再获取一下记录的X锁,最后在原记录的位置进行修改操作。我们也可以把这个定位待修改记录在B+树中位置的过程看成是一个获取X锁的锁定读。 情况2∶未修改该记录的键值,并且至少有一个被更新的列占用的存储空间在修改前后发生变化。 则先在B+树中定位到这条记录的位置,然后获取一下记录的X锁,将该记录彻底删除掉(就是把记录彻底移入垃圾链表),最后再插入一条新记录。这个定位待修改记录在B+树中位置的过程看成是一个获取×锁的锁定读,新插入的记录由INSERT操作提供的隐式锁进行保护。 情况3∶修改了该记录的键值,则相当于在原记录上做DELETE操作之后再来一次INSERT操作,加锁操作就需要按照DELETE和INSERT的规则进行了。
  • INSERT : 一般情况下,新插入一条记录的操作并不加锁,通过一种称之为隐式锁的结构来保护这条新插入的记录在本事务提交前不被别的事务访问。

从数据操作的粒度划分:表级锁、页级锁、行锁

为了尽可能提高数据库的并发度,每次锁定的数据范围越小越好,理论上每次只锁定当前操作的数据的方案会得到最大的并发度,但是管理锁是很耗资源的事情(涉及获取、检查、释放锁等动作)(越小消耗越大)。因此数据库系统需要在高并响应系统性能两方面进行平衡,这样就产生了“锁粒度(Lock granularity)”的概念。

对一条记录加锁影响的也只是这条记录而已,我们就说这个锁的粒度比较细;其实一个事务也可以在表级别进行加锁,自然就被称之为表级锁或者表锁,对一个表加锁影响整个表中的记录,我们就说这个锁的粒度比较粗。锁的粒度主要分为表级锁、页级锁和行锁

1.表锁(Table Lock)
该锁会锁定整张表,它是MySQL中最基本的锁策略,并不依赖于存储引擎(不管你是MySQL的什么存储引擎,对于表锁的策略都是一样的),并且表锁是开销最小的策略(因为粒度比较大)。由于表级锁一次会将整个表锁定,所以可以很好的避免死锁问题。当然,锁的粒度大所带来最大的负面影响就是出现锁资源争用的概率也会最高,导致并发率大打折扣

① 表级别的S锁、X锁

在对某个表执行SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE语句时,InnoDB存储引擎是不会为这个表添加表级别的S锁或者X锁的。在对某个表执行一些诸如ALTER TABLE、DROP TABLE这类的DDL语句时,其他事务对这个表并发执行诸如SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE的语句会发生阻塞。同理,某个事务中对某个表执行SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE语句时,在其他会话中对这个表执行DDL语句也会发生阻塞。这个过程其实是通过在server层使用一种称之为元数据锁(英文名:Metadata Locks,简称MDL)结构来实现的。

一般情况下,不会使用InnoDB存储引擎提供的表级别的S锁和X锁。只会在一些特殊情况下,比方说崩溃恢复过程中用到。比如,在系统变量autocommit=0,innodb_table_locks = 1时,手动获取InnoDB存储引擎提供的表t 的S锁或者X锁可以这么写:

  • LOCK TABLES t READ:InnoDB存储引擎会对表t加表级别的S锁。
  • LOCK TABLES t WRITE:InnoDB存储引擎会对表t加表级别的X锁。

不过尽量避免在使用InnoDB存储引擎的表上使用LOCK TABLES这样的手动锁表语句,它们并不会提供什么额外的保护,只是会降低并发能力而已。InnoDB的厉害之处还是实现了更细粒度的行锁,关于InnoDB表级别的S锁和X锁大家了解一下就可以了。

# 查看自动提交mysql> show variables like '%autocommit%';+---------------+-------+| Variable_name | Value |+---------------+-------+| autocommit    | OFF   |+---------------+-------+1 row in set (0.00 sec)# 查看innodb表锁是否打开mysql> show variables like '%innodb_table%';+--------------------+-------+| Variable_name      | Value |+--------------------+-------+| innodb_table_locks | ON    |+--------------------+-------+1 row in set (0.00 sec)# 临时关闭自动提交mysql> set @@autocommit=0;
show open tables where in_use > 0; # 查看哪些表被锁了lock tables student read # 加写锁lock tables student write;unlock tables; # 表解锁

总结:

MyISAM在执行查询语句(SELECT)前,会给涉及的所有表加读锁,在执行增删改操作前,会给涉及的表加写锁。InnoDB存储引擎是不会为这个表添加表级别的读锁或者写锁的。

MySQL的表级锁有两种模式:(以MyISAM表进行操作的演示)

  • 表共享读锁(Table Read Lock)
  • 表独占写锁(Table Write Lock)
锁类型自己可读自己可写自己可操作其他表他人可读他人可写
读锁否,等
写锁否,等否,等

② 意向锁 (intention lock)

InnoDB 支持多粒度锁(multiple granularity locking),它允许行级锁与表级锁共存,而 意向锁 就是其中的一种表锁。

1、意向锁的存在是为了协调行锁和表锁的关系,支持多粒度(表锁与行锁)的锁并存。

2、意向锁是一种不与行级锁冲突表级锁,这一点非常重要。

3、表明“某个事务正在某些行持有了锁或该事务准备去持有锁”

意向锁分为两种:

  • 意向共享锁 (intention shared lock, IS):事务有意向对表中的某些行加 共享锁(S锁)
-- 事务要获取某些行的 S 锁,必须先获得表的 IS 锁。 -- 会自动加,不用管SELECT column FROM table ... LOCK IN SHARE MODE;
  • 意向排他锁 (intention exclusive lock, IX):事务有意向对表中的某些行加 排他锁(X锁)
-- 事务要获取某些行的 X 锁,必须先获得表的 IX 锁。-- 会自动加,不用管SELECT column FROM table ... FOR UPDATE;

即:意向锁是由存储引擎自己维护的,用户无法手动操作意向锁,在为数据行加共享 / 排他锁之前,InooDB 会先获取该数据行所在数据表的对应意向锁

1.意向锁要解决的问题

现在有两个事务,分别是T1和T2,其中T2试图在该表级别上应用共享或排它锁,如果没有意向锁存在,那么T2就需要去检查各个页或行是否存在锁;如果存在意向锁,那么此时就会受到由T1控制的表级别意向锁的阻塞。T2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。简单来说就是给更大一级别的空间示意里面是否已经上过锁

在数据表的场景中,如果我们给某一行数据加上了排它锁,数据库会自动给更大一级的空间,比如数据页或数据表加上意向锁,告诉其他人这个数据页或数据表已经有人上过排它锁了(不这么做的话,想上表锁的那个程序,还要遍历有没有行锁),这样当其他人想要获取数据表排它锁的时候,只需要了解是否有人已经获取了这个数据表的意向排他锁即可。

  • 如果事务想要获得数据表中某些记录的共享锁,就需要在数据表上添加意向共享锁。
  • 如果事务想要获得数据表中某些记录的排他锁,就需要在数据表上添加意向排他锁。

这时,意向锁会告诉其他事务已经有人锁定了表中的某些记录。

因为共享锁与排他锁互斥,所以事务B在试图对X表加共享锁的时候,必须保证两个条件。

(1)当前没有其他事务持有X表的排他锁

(2)当前没有其他事务持有X表中任意一行的排他锁。

为了检测是否满足第二个条件,事务B必须在确保X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。

意向锁是怎么解决这个问题的呢?首先,我们需要知道意向锁之间的兼容互斥性,如下所示。


意向共享锁(lS)意向排他锁(IX)
意向共享锁(IS)兼容兼容
意向排他锁(IX)兼容兼容

即意向锁之间是互相兼容的,虽然意向锁和自家兄弟互相兼容,但是它会与普通的排他/共享锁互斥。


意向共享锁(lS)意向排他锁(IX)
共享锁(S)表兼容互斥
排他锁(X)表互斥互斥

注意这里的排他/共享锁指的都是表锁,意向锁不会与行级的共享/排他锁互斥。

意向锁的并发性

意向锁不会与行级的共享 / 排他锁互斥!正因为如此,意向锁并不会影响到多个事务对不同数据行加排他锁时的并发性。(不然我们直接用普通的表锁就行了)

我们扩展一下上面 teacher表的例子来概括一下意向锁的作用(一条数据从被锁定到被释放的过程中,可能存在多种不同锁,但是这里我们只着重表现意向锁)。

从上面的案例可以得到如下结论:

  • InnoDB 支持多粒度锁,特定场景下,行级锁可以与表级锁共存。
  • 意向锁之间互不排斥,但除了 IS 与 S 兼容外,意向锁会与 共享锁 / 排他锁 互斥。
  • IX,IS是表级锁,不会和行级的X,S锁发生冲突。只会和表级的X,S发生冲突。
  • 意向锁在保证并发性的前提下,实现了行锁和表锁共存且满足事务隔离性的要求。

③ 自增锁(AUTO-INC锁)

在使用MySQL过程中,我们可以为表的某个列添加AUTO_INCREMENT属性。
自增锁插入数据是一种简单的插入模式,所有插入数据的方式总共分为三类,分别是“Simple inserts”“Bulk inserts”“Mixed-mode inserts”

1. “Simple inserts” (简单插入)

可以预先确定要插入的行数(当语句被初始处理时)的语句。包括没有嵌套子查询的单行和多行INSERT...VALUES()REPLACE语句。比如我们上面举的例子就属于该类插入,已经确定要插入的行数。

2. “Bulk inserts” (批量插入)

事先不知道要插入的行数(和所需自动递增值的数量)的语句。比如INSERT … SELECT,REPLACE… SELECT和LOAD DATA语句,但不包括纯INSERT。 InnoDB在每处理一行,为AUTO_INCREMENT列分配一个新值。

3. “Mixed-mode inserts” (混合模式插入)

这些是“Simple inserts”语句但是指定部分新行的自动递增值。例如INSERT INTO teacher (id,name) VALUES (1,‘a’), (NULL,‘b’), (5,‘c’), (NULL,‘d’);只是指定了部分id的值。另一种类型的“混合模式插入”是INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE

对于上面数据插入的案例,MySQL中采用了自增锁的方式来实现,AUTO-INC锁是当向使用含有AUTO_INCREMENT列的表中插入数据时需要获取的一种特殊的表级锁,在执行插入语句时就在表级别加一个AUTO-INC锁,然后为每条待插入记录的AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值,在该语句执行结束后,再把AUTO-INC锁释放掉。一个事务在持有AUTO-INC锁的过程中,其他事务的插入语句都要被阻塞,可以保证一个语句中分配的递增值是连续的。也正因为此,其并发性显然并不高,当我们向一个有AUTO_INCREMENT关键字的主键插入值的时候,每条语句都要对这个表锁进行竞争,这样的并发潜力其实是很低下的,所以innodb通过innodb_autoinc_lock_mode的不同取值来提供不同的锁定机制,来显著提高SQL语句的可伸缩性和性能。

innodb_autoinc_lock_mode有三种取值,分别对应与不同锁定模式:

(1)innodb_autoinc_lock_mode = 0(“传统”锁定模式)

在此锁定模式下,所有类型的insert语句都会获得一个特殊的表级AUTO-INC锁,用于插入具有AUTO_INCREMENT列的表。这种模式其实就如我们上面的例子,即每当执行insert的时候,都会得到一个表级锁(AUTO-INC锁),使得语句中生成的auto_increment为顺序,且在binlog中重放的时候,可以保证master与slave中数据的auto_increment是相同的。因为是表级锁,当在同一时间多个事务中执行insert的时候,对于AUTO-INC锁的争夺会限制并发能力

(2)innodb_autoinc_lock_mode = 1(“连续”锁定模式)

在 MySQL 8.0 之前,连续锁定模式是默认的。

在这个模式下,“bulk inserts”仍然使用AUTO-INC表级锁,并保持到语句结束。这适用于所有INSERT …
SELECT,REPLACE … SELECT和LOAD DATA语句。同一时刻只有一个语句可以持有AUTO-INC锁。

对于“Simple inserts”(要插入的行数事先已知),则通过在mutex(轻量锁)的控制下获得所需数量的自动递增值来避免表级AUTO-INC锁, 它只在分配过程的持续时间内保持,而不是直到语句完成。不使用表级AUTO-INC锁,除非AUTO-INC锁由另一个事务保持。如果另一个事务保持AUTO-INC锁,则“Simple inserts”等待AUTO-INC锁,如同它是一个“bulk inserts”。

( 3 )innodb_autoinc_lock_mode = 2(“交错”锁定模式)

从 MySQL 8.0 开始,交错锁模式是默认设置。

在这种锁定模式下,所有类INSERT语句都不会使用表级AUTO-INC锁,并且可以同时执行多个语句。这是最快和最可扩展的锁定模式,但是当使用基于语句的复制或恢复方案时,从二进制日志重播SQL语句时,这是不安全的。(主从复制id可能不一致)

在此锁定模式下,自动递增值保证在所有并发执行的所有类型的insert语句中是唯一且单调递增的。但是,由于多个语句可以同时生成数字(即,跨语句交叉编号), 为任何给定语句插入的行生成的值可能不是连续的。

如果执行的语句是“simple inserts”,其中要插入的行数已提前知道,除了“Mixed-mode inserts"之外,为单个语句生成的数字不会有间隙。然而,当执行“bulk inserts"时,在由任何给定语句分配的自动递增值中可能存在间隙。

④ 元数据锁(MDL锁)

MySQL5.5引入了meta data lock,简称MDL锁,属于表锁范畴。MDL 的作用是,保证读写的正确性。比如,如果一个查询正在遍历一个表中的数据,而执行期间另一个线程对这个表结构做变更,增加了一列,那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上,肯定是不行的。

因此, 当对一个表做增删改查操作的时候,加 MDL读锁;当要对表做结构变更操作的时候,加 MDL 写锁。

读锁之间不互斥,因此你可以有多个线程同时对一张表增删改查。读写锁之间、写锁之间是互斥的,用来保证变更表结构操作的安全性,解决了DML和DDL操作之间的一致性问题。不需要显式使用,在访问一个表的时候会被自动加上。

2. InnoDB中的行锁

行锁(Row Lock)也称为记录锁,顾名思义,就是锁住某一行(某条记录row)。需要的注意的是,MySQL服务器层并没有实现行锁机制,行级锁只在存储引擎层实现。

优点: 锁定力度小,发生锁冲突概率低,可以实现的并发度高

缺点: 对于锁的开销比大,加锁会比较慢,容易出现死锁情况。

InnoDB与MylSAM的最大不同有两点:一是支持事务(TRANSACTION);二是采用了行级锁

首先我们创建表如下:

CREATE TABLE student ( id INT, name VARCHAR(20), class varchar(10), PRIMARY KEY (id)) Engine=InnoDB CHARSET=utf8;再插入几条数据INSERT INTO student VALUES (1,'张三','一班'),(3,'李四','一班') ,(8,'王五','二班') ,(15,'赵六','二班') ,(20,'钱七','三班');

这里把B+树的索引结构做了一个超级简化,只把索引中的记录给拿了出来,下面看看都有哪些常用的行锁类型。

① 记录锁(Record Locks)

记录锁也就是仅仅把一条记录锁上,官方的类型名称为:LOCK_REC_NOT_GAP。比如我们把id值为 8 的
那条记录加一个记录锁的示意图如图所示。仅仅是锁住了id值为 8 的记录,对周围的数据没有影响。
在这里插入图片描述
举例如下:
在这里插入图片描述
记录锁是有S锁和X锁之分的,称之为S型记录锁X型记录锁

  • 当一个事务获取了一条记录的S型记录锁后,其他事务也可以继续获取该记录的S型记录锁,但不可以继续获取X型记录锁;
  • 当一个事务获取了一条记录的X型记录锁后,其他事务既不可以继续获取该记录的S型记录锁,也不可以继续获取X型记录锁。

② 间隙锁(Gap Locks)

MySQL在REPEATABLE READ隔离级别下是可以解决幻读问题的,解决方案有两种,可以使用MVCC方案解决,也可以采用加锁方案解决。但是在使用加锁方案解决时有个大问题,就是事务在第一次执行读取操作时,那些幻影记录尚不存在,我们无法给这些幻影记录加上记录锁。InnoDB提出了一种称之为Gap Locks的锁,官方的类型名称为:LOCK_GAP,我们可以简称为gap锁。比如,把id值为 8 的那条记录加一个gap锁的示意图如下。
在这里插入图片描述
图中id值为 8 的记录加了gap锁,意味着不允许别的事务在id值为 8 的记录前边的间隙插入新记录,其实就是id列的值( 3 , 8 )这个区间的新记录是不允许立即插入的。比如,有另外一个事务再想插入一条id值为 4 的新记录,它定位到该条新记录的下一条记录的id值为 8 ,而这条记录上又有一个gap锁,所以就会阻塞插入操作,直到拥有这个gap锁的事务提交了之后,id列的值在区间( 3 , 8 )中的新记录才可以被插入。

gap锁的提出仅仅是为了防止插入幻影记录而提出的 。虽然有共享gap锁和独占gap锁这样的说法,但是它们起到的作用是相同的。而且如果对一条记录加了gap锁(不论是共享gap锁还是独占gap锁),并不会限制其他事务对这条记录加记录锁或者继续加gap锁。

这里间隙锁,会加到小的数据上...比如查询 4~8 的id 间隙锁会放到8记录里面。


评论 (0 个评论)

facelist

您需要登录后才可以评论 登录 | 立即注册

合作电话:010-64087828

社区邮箱:greatsql@greatdb.com

社区公众号
社区小助手
QQ群
GMT+8, 2024-4-25 07:31 , Processed in 0.014837 second(s), 8 queries , Redis On.
返回顶部