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Mysql锁的介绍

概览

数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。

以不同的维度为标准可以给mysql的锁做一个大概的划分

  • 按照锁的粒度划分:行锁、表锁、页锁(排它锁的一种实现)
  • 按照锁的使用方式划分:共享锁、排它锁(悲观锁的一种实现)
  • 还有两种思想上的锁:悲观锁、乐观锁。
  • InnoDB中有几种行级锁类型:Record Lock、Gap Lock、Next-key Lock
  • Record Lock:在索引记录上加锁
  • Gap Lock:间隙锁
  • Next-key Lock:Record Lock+Gap Lock

范围锁

行锁和表锁其实是排它锁的两种实现,主要用于update,delete,insert这些语句,区别在于是对是否命中索引,若是未命中索引,则会从行锁升级到表锁

表锁

表级锁是 MySQL 锁中粒度最大的一种锁,表示当前的操作对整张表加锁,资源开销比行锁少,不会出现死锁的情况,但是发生锁冲突的概率很大。被大部分的mysql引擎支持,MyISAM和InnoDB都支持表级锁,但是InnoDB默认的是行级锁。

表锁由 MySQL Server 实现,一般在执行 DDL 语句时会对整个表进行加锁,比如说 ALTER TABLE 等操作。在执行 SQL 语句时,也可以明确指定对某个表进行加锁。

表锁使用的是一次性锁技术,也就是说,在会话开始的地方使用 lock 命令将后续需要用到的表都加上锁,在表释放前,只能访问这些加锁的表,不能访问其他表,直到最后通过 unlock tables 释放所有表锁。

除了使用 unlock tables 显示释放锁之外,会话持有其他表锁时执行lock table 语句会释放会话之前持有的锁;会话持有其他表锁时执行 start transaction 或者 begin 开启事务时,也会释放之前持有的锁。

行锁

行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大。有可能会出现死锁的情况。 行级锁按照使用方式分为共享锁和排他锁。

不同存储引擎的行锁实现不同,后续没有特别说明,则行锁特指 InnoDB 实现的行锁。

在了解 InnoDB 的加锁原理前,需要对其存储结构有一定的了解。InnoDB 是聚簇索引,也就是 B+树的叶节点既存储了主键索引也存储了数据行。而 InnoDB 的二级索引的叶节点存储的则是主键值,所以通过二级索引查询数据时,还需要拿对应的主键去聚簇索引中再次进行查询。关于MySQL索引的详细只是可以查看《MySQL索引底层数据结构与算法》

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下面以两条 SQL 的执行为例,讲解一下 InnoDB 对于单行数据的加锁原理。

update user set age = 10 where id = 49;
update user set age = 10 where name = 'Tom';

第一条 SQL 使用主键索引来查询,则只需要在 id = 49 这个主键索引上加上写锁;

第二条 SQL 则使用二级索引来查询,则首先在 name = Tom 这个索引上加写锁,然后由于使用 InnoDB 二级索引还需再次根据主键索引查询,所以还需要在 id = 49 这个主键索引上加写锁,如上图所示。

也就是说使用主键索引需要加一把锁,使用二级索引需要在二级索引和主键索引上各加一把锁

页锁

页级锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快,但冲突多,行级冲突少,但速度慢。所以取了折衷的页级,一次锁定相邻的一组记录。BDB支持页级锁。

属性锁:共享锁/排他锁

共享锁(Share Lock)

共享锁又称读锁,是读取操作创建的锁。其他用户可以并发读取数据,但任何事务都不能对数据进行修改(获取数据上的排他锁),直到已释放所有共享锁。

如果事务T对数据A加上共享锁后,则其他事务只能对A再加共享锁,不能加排他锁。获准共享锁的事务只能读数据,不能修改数据。

用法

SELECT ... LOCK IN SHARE MODE;

在查询语句后面增加LOCK IN SHARE MODE,Mysql会对查询结果中的每行都加共享锁,当没有其他线程对查询结果集中的任何一行使用排他锁时,可以成功申请共享锁,否则会被阻塞。其他线程也可以读取使用了共享锁的表,而且这些线程读取的是同一个版本的数据。

排他锁(eXclusive Lock)

排他锁又称写锁,如果事务T对数据A加上排他锁后,则其他事务不能再对A加任任何类型的封锁。获准排他锁的事务既能读数据,又能修改数据。

用法

SELECT ... FOR UPDATE;

在查询语句后面增加FOR UPDATE,Mysql会对查询结果中的每行都加排他锁,当没有其他线程对查询结果集中的任何一行使用排他锁时,可以成功申请排他锁,否则会被阻塞。

乐观锁和悲观锁

在数据库的锁机制中介绍过,数据库管理系统(DBMS)中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。

乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制(悲观锁)是并发控制主要采用的技术手段。

无论是悲观锁还是乐观锁,都是人们定义出来的概念,可以认为是一种思想。其实不仅仅是关系型数据库系统中有乐观锁和悲观锁的概念,像memcache、hibernate、tair等都有类似的概念。

针对于不同的业务场景,应该选用不同的并发控制方式。所以,不要把乐观并发控制和悲观并发控制狭义的理解为DBMS中的概念,更不要把他们和数据中提供的锁机制(行锁、表锁、排他锁、共享锁)混为一谈。其实,在DBMS中,悲观锁正是利用数据库本身提供的锁机制来实现的。

悲观锁

在关系数据库管理系统里,悲观并发控制(又名“悲观锁”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作对某行数据应用了锁,那只有当这个事务把锁释放,其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。悲观并发控制主要用于数据争用激烈的环境,以及发生并发冲突时使用锁保护数据的成本要低于回滚事务的成本的环境中。

悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度(悲观),因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。 悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制 (也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)

悲观锁的具体流程

  • 在对任意记录进行修改前,先尝试为该记录加上排他锁(exclusive locking);
  • 如果加锁失败,说明该记录正在被修改,那么当前查询可能要等待或者抛出异常。 具体响应方式由开发者根据实际需要决定;
  • 如果成功加锁,那么就可以对记录做修改,事务完成后就会解锁了。
  • 其间如果有其他对该记录做修改或加排他锁的操作,都会等待我们解锁或直接抛出异常。

悲观锁的优点和不足

悲观锁实际上是采取了“先取锁在访问”的策略,为数据的处理安全提供了保证,但是在效率方面,由于额外的加锁机制产生了额外的开销,并且增加了死锁的机会。并且降低了并发性;当一个事物所以一行数据的时候,其他事物必须等待该事务提交之后,才能操作这行数据。

乐观锁

在关系数据库管理系统里,乐观并发控制(又名“乐观锁”,Optimistic Concurrency Control,缩写“OCC”)是一种并发控制的方法。它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响,各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据。在提交数据更新之前,每个事务会先检查在该事务读取数据后,有没有其他事务又修改了该数据。如果其他事务有更新的话,正在提交的事务会进行回滚。

乐观锁( Optimistic Locking ) 相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突,所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如何去做。

相对于悲观锁,在对数据库进行处理的时候,乐观锁并不会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的方式就是记录数据版本。

数据版本,为数据增加的一个版本标识。当读取数据时,将版本标识的值一同读出,数据每更新一次,同时对版本标识进行更新。当我们提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的版本标识进行比对,如果数据库表当前版本号与第一次取出来的版本标识值相等,则予以更新,否则认为是过期数据。

乐观锁的优点和不足

乐观并发控制相信事务之间的数据竞争(data race)的概率是比较小的,因此尽可能直接做下去,直到提交的时候才去锁定,所以不会产生任何锁和死锁。但如果直接简单这么做,还是有可能会遇到不可预期的结果,例如两个事务都读取了数据库的某一行,经过修改以后写回数据库,这时就遇到了问题。

状态锁:意向共享锁/意向排他锁

由于表锁和行锁虽然锁定范围不同,但是会相互冲突。所以当你要加表锁时,势必要先遍历该表的所有记录,判断是否加有排他锁。这种遍历检查的方式显然是一种低效的方式,MySQL 引入了意向锁,来检测表锁和行锁的冲突。

意向锁也是表级锁,也可分为读意向锁(IS 锁)和写意向锁(IX 锁)。当事务要在记录上加上读锁或写锁时,要首先在表上加上意向锁。这样判断表中是否有记录加锁就很简单了,只要看下表上是否有意向锁就行了。

意向锁之间是不会产生冲突的,也不和 AUTO_INC 表锁冲突,它只会阻塞表级读锁或表级写锁,另外,意向锁也不会和行锁冲突,行锁只会和行锁冲突。

意向锁是InnoDB自动加的,不需要用户干预。

对于insert、update、delete,InnoDB会自动给涉及的数据加排他锁(X);

对于一般的Select语句,InnoDB不会加任何锁,事务可以通过以下语句给显示加共享锁或排他锁。

意向共享锁(Intention Shared Lock)

意向共享锁(IS):表示事务准备给数据行加入共享锁,也就是说一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁

意向排他锁(Exclusive Lock)

意向排他锁(IX):类似上面,表示事务准备给数据行加入排他锁,说明事务在一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。

算法锁

记录锁(Record Lock)

记录锁是最简单的行锁,并没有什么好说的。上边描述 InnoDB 加锁原理中的锁就是记录锁,只锁住 id = 49 或者 name = ‘Tom’ 这一条记录。

当 SQL 语句无法使用索引时,会进行全表扫描,这个时候 MySQL 会给整张表的所有数据行加记录锁,再由 MySQL Server 层进行过滤。但是,在 MySQL Server 层进行过滤的时候,如果发现不满足 WHERE 条件,会释放对应记录的锁。这样做,保证了最后只会持有满足条件记录上的锁,但是每条记录的加锁操作还是不能省略的。

所以更新操作必须要根据索引进行操作,没有索引时,不仅会消耗大量的锁资源,增加数据库的开销,还会极大的降低了数据库的并发性能。

间隙锁(Gap Lock)

当我们使用范围条件而不是相等条件检索数据,并请求共享或排他锁时,InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁;对于键值在条件范围内但并不存在的记录,InnoDB 也会对这个“间隙”加锁,这种锁机制就是所谓的间隙锁。

间隙锁是锁索引记录中的间隔,或者第一条索引记录之前的范围,又或者最后一条索引记录之后的范围。

间隙锁在 InnoDB 的唯一作用就是防止其它事务的插入操作,以此来达到防止幻读的发生,所以间隙锁不分什么共享锁与排他锁。

要禁止间隙锁,可以把隔离级别降为读已提交,或者开启参数 innodb_locks_unsafe_for_binlog

临键锁(Next-key Locks)

临键锁,是记录锁(行锁)与间隙锁的组合,它的锁范围,即包含索引记录,又包含索引区间。它指的是加在某条记录以及这条记录前面间隙上的锁。假设一个索引包含 15、18、20 ,30,49,50 这几个值,可能的 Next-key 锁如下:

(-∞, 15],(15, 18],(18, 20],(20, 30],(30, 49],(49, 50],(50, +∞)

通常我们都用这种左开右闭区间来表示 Next-key 锁其中,圆括号表示不包含该记录,方括号表示包含该记录。前面四个都是 Next-key 锁,最后一个为间隙锁。和间隙锁一样,在 RC 隔离级别下没有 Next-key 锁,只有 RR 隔离级别才有。还是之前的例子,如果 id 不是主键,而是二级索引,且不是唯一索引,那么这个 SQL 在 RR 隔离级别下就会加如下的 Next-key 锁 (30, 49](49, 50)

此时如果插入一条 id = 31 的记录将会阻塞住。之所以要把 id = 49 前后的间隙都锁住,仍然是为了解决幻读问题,因为 id 是非唯一索引,所以 id = 49 可能会有多条记录,为了防止再插入一条 id = 49 的记录。

注意:临键锁的主要目的,也是为了避免幻读(Phantom Read)。如果把事务隔离级别降级为 RC,临键锁则也会失效。

其他的还有自增锁和插入意向锁之类的,就不多做介绍了

总结

InnoDB锁的特性

  1. 在不通过索引条件查询的时候,InnoDB使用的确实是表锁!
  2. 由于 MySQL 的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁,所以虽然是访问不同行 的记录,但是如果是使用相同的索引键,是会出现锁冲突的。
  3. 当表有多个索引的时候,不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行,另外,不论 是使用主键索引、唯一索引或普通索引,InnoDB 都会使用行锁来对数据加锁。
  4. 即便在条件中使用了索引字段,但是否使用索引来检索数据是由 MySQL 通过判断不同 执行计划的代价来决定的,如果 MySQL 认为全表扫 效率更高,比如对一些很小的表,它 就不会使用索引,这种情况下 InnoDB 将使用表锁,而不是行锁。因此,在分析锁冲突时, 别忘了检查 SQL 的执行计划(explain查看),以确认是否真正使用了索引。

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