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1.概述 锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中,除传统的计算资( CPU 、 RAM、 I/O )的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致 性、有 效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要 因素。从这个 角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。 MySQL 中的锁,按照锁的粒度分,分为以下三类: 全局锁:锁定数据库中的所有表。 表级锁:每次操作锁住整张表。 行级锁:每次操作锁住对应的行数据。 2.全局锁2.1介绍全局锁就是对整个数据库实例加锁,加锁后整个实例就处于只读状态,后续的 DML 的写语句, DDL 语句,已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞。 其典型的使用场景是做全库的逻辑备份,对所有的表进行锁定,从而获取一致性视图,保证数据的 完整性。 为什么全库逻辑备份,就需要加全就锁呢? A. 我们一起先来分析一下不加全局锁,可能存在的问题。 假设在数据库中存在这样三张表 : tb_stock 库存表, tb_order 订单表, tb_orderlog 订单日志表。 在进行数据备份时,先备份了 tb_stock 库存表。 然后接下来,在业务系统中,执行了下单操作,扣减库存,生成订单(更新 tb_stock 表,插入 tb_order 表)。 然后再执行备份 tb_order 表的逻辑。 业务中执行插入订单日志操作。 最后,又备份了 tb_orderlog 表。 此时备份出来的数据,是存在问题的。因为备份出来的数据, tb_stock 表与 tb_order 表的数据不一 致 ( 有最新操作的订单信息 , 但是库存数没减 ) 。 那如何来规避这种问题呢 ? 此时就可以借助于 MySQL 的全局锁来解决。 B. 再来分析一下加了全局锁后的情况 对数据库进行进行逻辑备份之前,先对整个数据库加上全局锁,一旦加了全局锁之后,其他的 DDL 、DML全部都处于阻塞状态,但是可以执行 DQL 语句,也就是处于只读状态,而数据备份就 是查询操作。 那么数据在进行逻辑备份的过程中,数据库中的数据就是不会发生变化的,这样就 保证了数据的一致性和完整性。 2.2语法加全局锁 代码语言:javascript复制flush tables with read lock ;数据备份 代码语言:javascript复制mysqldump -uroot –p1234 itcast > itcast.sql数据备份的相关指令 , 在后面 MySQL 管理章节 , 还会详细讲解 . 释放锁 代码语言:javascript复制unlock tables ; 2.3特点数据库中加全局锁,是一个比较重的操作,存在以下问题: 如果在主库上备份,那么在备份期间都不能执行更新,业务基本上就得停摆。 如果在从库上备份,那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志( binlog ),会导 致主从延迟。 在 InnoDB 引擎中,我们可以在备份时加上参数 --single-transaction 参数来完成不加锁的一致 性数据备份. 3.表级锁3.1介绍表级锁,每次操作锁住整张表。锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。应用在 MyISAM 、InnoDB、 BDB 等存储引擎中。 对于表级锁,主要分为以下三类: 表锁 元数据锁( meta data lock , MDL ) 意向锁 3.2表锁对于表锁,分为两类: 表共享读锁( read lock ) 表独占写锁( write lock ) 语法: 加锁: lock tables 表名 ... read/write 。 释放锁: unlock tables / 客户端断开连接 。 特点 : A. 读锁 左侧为客户端一,对指定表加了读锁,不会影响右侧客户端二的读,但是会阻塞右侧客户端的写。 测试 : B. 写锁 左侧为客户端一,对指定表加了写锁,会阻塞右侧客户端的读和写。 测试 : 结论 : 读锁不会阻塞其他客户端的读,但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读,又会阻塞 其他客户端的写。 3.3元数据锁meta data lock , 元数据锁,简写 MDL 。 MDL 加锁过程是系统自动控制,无需显式使用,在访问一张表的时候会自动加上。 MDL 锁主要作 用是维护表元数据的数据一致性,在表上有活动事务的时候,不可以对元数据进行写入操作。为了 避免 DML 与 DDL 冲突,保证读写的正确性。 这里的元数据,大家可以简单理解为就是一张表的表结构。 也就是说,某一张表涉及到未提交的 事务时,是不能够修改这张表的表结构的。 在 MySQL5.5 中引入了 MDL ,当对一张表进行增删改查的时候,加 MDL 读锁 ( 共享 ) ;当对表结构进 行变更操作的时候,加MDL 写锁 ( 排他 ) 。 常见的 SQL 操作时,所添加的元数据锁: 演示: 当执行 SELECT 、 INSERT 、 UPDATE 、 DELETE 等语句时,添加的是元数据共 ( SHARED_READ SHARED_WRITE),之间是兼容的 当执行 SELECT 语句时,添加的是元数据共享锁( SHARED_READ ),会阻塞元数据排他锁 ( EXCLUSIVE ),之间是互斥的。 我们可以通过下面的 SQL ,来查看数据库中的元数据锁的情况: 代码语言:javascript复制select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema.metadata_locks ;我们在操作过程中,可以通过上述的 SQL 语句,来查看元数据锁的加锁情况。 3.4意向锁1). 介绍 为了避免 DML 在执行时,加的行锁与表锁的冲突,在 InnoDB 中引入了意向锁,使得表锁不用检查 每行数据是否加锁,使用意向锁来减少表锁的检查。 假如没有意向锁,客户端一对表加了行锁后,客户端二如何给表加表锁呢,来通过示意图简单分析 一下: 首先客户端一,开启一个事务,然后执行 DML 操作,在执行 DML 语句时,会对涉及到的行加行 锁。 当客户端二,想对这张表加表锁时,会检查当前表是否有对应的行锁,如果没有,则添加表锁,此 时就会从第一行数据,检查到最后一行数据,效率较低。 有了意向锁之后 : 客户端一,在执行 DML 操作时,会对涉及的行加行锁,同时也会对该表加上意向锁。 而其他客户端,在对这张表加表锁的时候,会根据该表上所加的意向锁来判定是否可以成功加表 锁,而不用逐行判断行锁情况了。 2). 分类 意向共享锁 (IS): 由语句 select ... lock in share mode 添加 。 与 表锁共享锁 (read) 兼容,与表锁排他锁 (write) 互斥。 意向排他锁 (IX): 由 insert 、 update 、 delete 、 select...for update 添加 。与表锁共 享锁 (read) 及排他锁 (write) 都互斥,意向锁之间不会互斥。 一旦事务提交了,意向共享锁、意向排他锁,都会自动释放。 可以通过以下 SQL ,查看意向锁及行锁的加锁情况: 代码语言:javascript复制select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;演示: A. 意向共享锁与表读锁是兼容的 B. 意向排他锁与表读锁、写锁都是互斥的 4.行级锁4.1介绍行级锁,每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度最高。应用 在InnoDB存储引擎中。 InnoDB 的数据是基于索引组织的,行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的,而不是对记录加 的锁。对于行级锁,主要分为以下三类: 行锁( Record Lock ):锁定单个行记录的锁,防止其他事务对此行进行 update 和 delete 。在 RC 、 RR 隔离级别下都支持。 间隙锁( Gap Lock ):锁定索引记录间隙(不含该记录),确保索引记录间隙不变,防止其他事 务在这个间隙进行 insert ,产生幻读。在 RR 隔离级别下都支持。 临键锁( Next-Key Lock ):行锁和间隙锁组合,同时锁住数据,并锁住数据前面的间隙 Gap 。 在 RR 隔离级别下支持。 4.2行锁1). 介绍 InnoDB 实现了以下两种类型的行锁: 共享锁(S):允许一个事务去读一行,阻止其他事务获得相同数据集的排它锁。 排他锁(X):允许获取排他锁的事务更新数据,阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他 锁。 两种行锁的兼容情况如下: 常见的 SQL 语句,在执行时,所加的行锁如下: 2). 演示 默认情况下, InnoDB 在 REPEATABLE READ 事务隔离级别运行, InnoDB 使用 next-key 锁进行搜 索和索引扫描,以防止幻读。 针对唯一索引进行检索时,对已存在的记录进行等值匹配时,将会自动优化为行锁。 InnoDB 的行锁是针对于索引加的锁,不通过索引条件检索数据,那么 InnoDB 将对表中的所有记 录加锁,此时 就会升级为表锁。 可以通过以下 SQL ,查看意向锁及行锁的加锁情况: 代码语言:javascript复制select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;示例演示 数据准备 : 代码语言:javascript复制CREATE TABLE `stu` ( `id` int NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `age` int NOT NULL ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4; INSERT INTO `stu` VALUES (1, 'tom', 1); INSERT INTO `stu` VALUES (3, 'cat', 3); INSERT INTO `stu` VALUES (8, 'rose', 8); INSERT INTO `stu` VALUES (11, 'jetty', 11); INSERT INTO `stu` VALUES (19, 'lily', 19); INSERT INTO `stu` VALUES (25, 'luci', 25);演示行锁的时候,我们就通过上面这张表来演示一下。 A. 普通的 select 语句,执行时,不会加锁。 B. select...lock in share mode ,加共享锁,共享锁与共享锁之间兼容。 共享锁与排他锁之间互斥。 客户端一获取的是 id 为 1 这行的共享锁,客户端二是可以获取 id 为 3 这行的排它锁的,因为不是同一 行数据。 而如果客户端二想获取id 为 1 这行的排他锁,会处于阻塞状态,以为共享锁与排他锁之间 互斥。 C. 排它锁与排他锁之间互斥 当客户端一,执行 update 语句,会为 id 为 1 的记录加排他锁; 客户端二,如果也执行 update 语句更 新 id 为 1 的数据,也要为 id 为 1 的数据加排他锁,但是客户端二会处于阻塞状态,因为排他锁之间是 互斥的。 直到客户端一,把事务提交了,才会把这一行的行锁释放,此时客户端二,解除阻塞。 D. 无索引行锁升级为表锁 stu表中数据如下: 我们在两个客户端中执行如下操作 : 在客户端一中,开启事务,并执行 update 语句,更新 name 为 Lily 的数据,也就是 id 为 19 的记录 。 然后在客户端二中更新 id 为 3 的记录,却不能直接执行,会处于阻塞状态,为什么呢? 原因就是因为此时,客户端一,根据 name 字段进行更新时, name 字段是没有索引的,如果没有索 引,此时行锁会升级为表锁( 因为行锁是对索引项加的锁,而 name 没有索引 ) 。 接下来,我们再针对 name 字段建立索引,索引建立之后,再次做一个测试: 此时我们可以看到,客户端一,开启事务,然后依然是根据 name 进行更新。而客户端二,在更新 id 为 3的数据时,更新成功,并未进入阻塞状态。 这样就说明,我们根据索引字段进行更新操作, 就可以避免行锁升级为表锁的情况。 4.3间隙锁&临键锁默认情况下, InnoDB 在 REPEATABLE READ 事务隔离级别运行, InnoDB 使用 next-key 锁进行搜 索和索引扫描,以防止幻读。 索引上的等值查询 ( 唯一索引 ) ,给不存在的记录加锁时 , 优化为间隙锁 。 索引上的等值查询 ( 非唯一普通索引 ) ,向右遍历时最后一个值不满足查询需求时, next-key lock 退化为间隙锁。 索引上的范围查询 ( 唯一索引 )-- 会访问到不满足条件的第一个值为止。 注意:间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存,一个事务采用的间隙锁不会 阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。 示例演示 A. 索引上的等值查询 ( 唯一索引 ) ,给不存在的记录加锁时 , 优化为间隙锁 B. 索引上的等值查询 ( 非唯一普通索引 ) ,向右遍历时最后一个值不满足查询需求时, next-key lock 退化为间隙锁。 介绍分析一下: 我们知道 InnoDB 的 B+ 树索引,叶子节点是有序的双向链表。 假如,我们要根据这个二级索引查询 值为18 的数据,并加上共享锁,我们是只锁定 18 这一行就可以了吗? 并不是,因为是非唯一索 引,这个结构中可能有多个18 的存在,所以,在加锁时会继续往后找,找到一个不满足条件的值 (当前案例中也就是29 )。此时会对 18 加临键锁,并对 29 之前的间隙加锁。 C. 索引上的范围查询 ( 唯一索引 )-- 会访问到不满足条件的第一个值为止。 查询的条件为 id>=19 ,并添加共享锁。 此时我们可以根据数据库表中现有的数据,将数据分为三 个部分: [19] (19,25] (25,+∞] 所以数据库数据在加锁是,就是将 19 加了行锁, 25 的临键锁(包含 25 及 25 之前的间隙),正无穷 的临键锁(正无穷及之前的间隙 ) 。 |
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