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  • mysql(四)------Mysql中的锁

    1.

    2 MySQL InnoDB 锁的基本类型
    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-locking.html
    官网把锁分成了 8 类。所以我们把前面的两个行级别的锁(Shared and Exclusive
    Locks),和两个表级别的锁(Intention Locks)称为锁的基本模式。
    后面三个 Record Locks、Gap Locks、Next-Key Locks,我们把它们叫做锁的算法,
    也就是分别在什么情况下锁定什么范围。
    2.1 锁的粒度
    我们讲到 InnoDB 里面既有行级别的锁,又有表级别的锁,我们先来分析一下这两
    种锁定粒度的一些差异。
    表锁,顾名思义,是锁住一张表;行锁就是锁住表里面的一行数据。锁定粒度,表
    锁肯定是大于行锁的。
    那么加锁效率,表锁应该是大于行锁还是小于行锁呢?大于。为什么?表锁只需要
    直接锁住这张表就行了,而行锁,还需要在表里面去检索这一行数据,所以表锁的加锁
    效率更高。
    第二个冲突的概率?表锁的冲突概率比行锁大,还是小?
    大于,因为当我们锁住一张表的时候,其他任何一个事务都不能操作这张表。但是
    我们锁住了表里面的一行数据的时候,其他的事务还可以来操作表里面的其他没有被锁
    定的行,所以表锁的冲突概率更大。
    表锁的冲突概率更大,所以并发性能更低,这里并发性能就是小于。
    nnoDB 里面我们知道它既支持表锁又支持行锁,另一个常用的存储引擎 MyISAM 支
    持什么粒度的锁?这是第一个问题。第二个就是 InnoDB 已经支持行锁了,那么它也可
    以通过把表里面的每一行都锁住来实现表锁,为什么还要提供表锁呢?
    要搞清楚这个问题,我们就要来了解一下 InnoDB 里面的基本的锁的模式(lock
    mode),这里面有两个行锁和两个表锁。
    2.2 共享锁
    第一个行级别的锁就是我们在官网看到的 Shared Locks (共享锁),我们获取了
    一行数据的读锁以后,可以用来读取数据,所以它也叫做读锁,注意不要在加上了读锁
    以后去写数据,不然的话可能会出现死锁的情况。而且多个事务可以共享一把读锁。那
    怎么给一行数据加上读锁呢?
    我们可以用 select …… lock in share mode; 的方式手工加上一把读锁。
    释放锁有两种方式,只要事务结束,锁就会自动事务,包括提交事务和结束事务。
    我们也来验证一下,看看共享锁是不是可以重复获取。 
    2.3 排它锁
    第二个行级别的锁叫做 Exclusive Locks(排它锁),它是用来操作数据的,所以又
    叫做写锁。只要一个事务获取了一行数据的排它锁,其他的事务就不能再获取这一行数
    据的共享锁和排它锁。
    排它锁的加锁方式有两种,第一种是自动加排他锁。我们在操作数据的时候,包括
    增删改,都会默认加上一个排它锁。
    还有一种是手工加锁,我们用一个 FOR UPDATE 给一行数据加上一个排它锁,这个
    无论是在我们的代码里面还是操作数据的工具里面,都比较常用。
    释放锁的方式跟前面是一样的。
    排他锁的验证: 
    这个是两个行锁,接下来就是两个表锁。
    2.4 意向锁
    意向锁是什么呢?我们好像从来没有听过,也从来没有使用过,其实他们是由数据
    库自己维护的。
    也就是说,当我们给一行数据加上共享锁之前,数据库会自动在这张表上面加一个
    意向共享锁。
    当我们给一行数据加上排他锁之前,数据库会自动在这张表上面加一个意向排他锁。
    反过来说:
    如果一张表上面至少有一个意向共享锁,说明有其他的事务给其中的某些数据行加
    上了共享锁。
    如果一张表上面至少有一个意向排他锁,说明有其他的事务给其中的某些数据行加
    上了排他锁
    select * from t2 where id =4 for update;
    TABLE LOCK table `gupao`.`t2` trx id 24467 lock mode IX
    RECORD LOCKS space id 64 page no 3 n bits 72 index PRIMARY of table `gupao`.`t2` trx id 24467 lock_mode X locks rec but not
    gap
    那么这两个表级别的锁存在的意义是什么呢?第一个,我们有了表级别的锁,在
    InnoDB 里面就可以支持更多粒度的锁。它的第二个作用,我们想一下,如果说没有意向
    锁的话,当我们准备给一张表加上表锁的时候,我们首先要做什么?是不是必须先要去
    判断有没其他的事务锁定了其中了某些行?如果有的话,肯定不能加上表锁。那么这个
    时候我们就要去扫描整张表才能确定能不能成功加上一个表锁,如果数据量特别大,比
    如有上千万的数据的时候,加表锁的效率是不是很低?
    但是我们引入了意向锁之后就不一样了。我只要判断这张表上面有没有意向锁,如
    果有,就直接返回失败。如果没有,就可以加锁成功。所以 InnoDB 里面的表锁,我们
    可以把它理解成一个标志。就像火车上厕所有没有人使用的灯,是用来提高加锁的效率
    的。
    以上就是 MySQL 里面的 4 种基本的锁的模式,或者叫做锁的类型。
    到这里我们要思考两个问题,首先,锁的作用是什么?它跟 Java 里面的锁是一样的,
    是为了解决资源竞争的问题,Java 里面的资源是对象,数据库的资源就是数据表或者数
    据行。
    所以锁是用来解决事务对数据的并发访问的问题的。
    那么,锁到底锁住了什么呢?
    当一个事务锁住了一行数据的时候,其他的事务不能操作这一行数据,那它到底是
    锁住了这一行数据,还是锁住了这一个字段,还是锁住了别的什么东西呢?
    3 行锁的原理
    3.1 没有索引的表(假设锁住记录)
    首先我们有三张表,一张没有索引的 t1,一张有主键索引的 t2,一张有唯一索引的
    t3。
    我们先假设 InnoDB 的锁锁住了是一行数据或者一条记录。
    我们先来看一下 t1 的表结构,它有两个字段,
    int 类型的 id 和 varchar 类型的 name。
    里面有 4 条数据,1、2、3、4。
    现在我们在两个会话里面手工开启两个事务。
    在第一个事务里面,我们通过 where id =1 锁住第一行数据。
    在第二个事务里面,我们尝试给 id=3 的这一行数据加锁,大家觉得能成功吗?
    【互动】觉得能成功刷 1,觉得不能成功的刷 0。
    很遗憾,我们看到红灯亮起,这个加锁的操作被阻塞了。这就有点奇怪了,第一个
    事务锁住了 id=1 的这行数据,为什么我不能操作 id=3 的数据呢?
    我们再来操作一条不存在的数据,插入 id=5。它也被阻塞了。实际上这里整张表都
    被锁住了。所以,我们的第一个猜想被推翻了,InnoDB 的锁锁住的应该不是 Record。
    那为什么在没有索引或者没有用到索引的情况下,会锁住整张表?这个问题我们先
    留在这里。
    我们继续看第二个演示。
    3.2 有主键索引的表
    我们看一下 t2 的表结构。字段是一样的,不同的地方是 id 上创建了一个主键索引。
    里面的数据是 1、4、7、10。

     

    第一种情况,使用相同的 id 值去加锁,冲突;使用不同的 id 加锁,可以加锁成功。
    那么,既然不是锁定一行数据,有没有可能是锁住了 id 的这个字段呢?
    3.3 唯一索引(假设锁住字段)
    我们看一下 t3 的表结构。字段还是一样的, id 上创建了一个主键索引,name 上
    创建了一个唯一索引。里面的数据是 1、4、7、10。
    在第一个事务里面,我们通过 name 字段去锁定值是 4 的这行数据。
    在第二个事务里面,尝试获取一样的排它锁,肯定是失败的,这个不用怀疑。
    在这里我们怀疑 InnoDB 锁住的是字段,所以这次我换一个字段,用 id=4 去给这行
    数据加锁,大家觉得能成功吗?
    【互动】觉得能成功的刷一波 1,觉得不能成功的刷一波 0。
    很遗憾,又被阻塞了,说明锁住的是字段的这个推测也是错的,否则就不会出现第
    一个事务锁住了 name,第二个字段锁住 id 失败的情况。
    既然锁住的不是 record,也不是 column,InnoDB 里面锁住的到底是什么呢?在这
    三个案例里面,我们要去分析一下他们的差异在哪里,也就是这三张表的结构,是什么
    区别导致了加锁的行为的差异?其实答案就是索引。InnoDB 的行锁,就是通过锁住索引
    来实现的。
    那索引又是个什么东西?为什么它可以被锁住?我们在第二节课里面已经分析过
    了。
    那么我们还有两个问题没有解决:
    1、为什么表里面没有索引的时候,锁住一行数据会导致锁表?
    或者说,如果锁住的是索引,一张表没有索引怎么办?
    所以,一张表有没有可能没有索引?
    1)如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么 InnoDB 会选择主键作为聚集索引。
    2)如果没有显式定义主键,则 InnoDB 会选择第一个不包含有 NULL 值的唯一索
    引作为主键索引。
    3)如果也没有这样的唯一索引,则 InnoDB 会选择内置 6 字节长的 ROWID 作
    为隐藏的聚集索引,它会随着行记录的写入而主键递增。
    所以,为什么锁表,是因为查询没有使用索引,会进行全表扫描,然后把每一个隐
    藏的聚集索引都锁住了。
    2、为什么通过唯一索引给数据行加锁,主键索引也会被锁住?
    大家还记得在 InnoDB 里面,当我们使用辅助索引的时候,它是怎么检索数据的吗?
    辅助索引的叶子节点存储的是什么内容?
    在辅助索引里面,索引存储的是二级索引和主键的值。比如name=4,存储的是name
    的索引和主键 id 的值 4。
    而主键索引里面除了索引之外,还存储了完整的数据。所以我们通过辅助索引锁定
    一行数据的时候,它跟我们检索数据的步骤是一样的,会通过主键值找到主键索引,然
    后也锁定。
    现在我们已经搞清楚 4 个锁的基本类型和锁的原理了,在官网上,还有 3 种锁,我
    们把它理解为锁的算法。我们也来看下 InnoDB 在什么时候分别锁住什么范围。
    4 锁的算法
    我们先来看一下我们测试用的表,t2,这张表有一个主键索引。
    我们插入了 4 行数据,主键值分别是 1、4、7、10。
    为了让大家真正理解这三种行锁算法的区别,我们需要了解一下三种范围的概念。
    因为我们用主键索引加锁,我们这里的划分标准就是主键索引的值。 
    这些数据库里面存在的主键值,我们把它叫做 Record,记录,那么这里我们就有 4
    个 Record。
    根据主键,这些存在的 Record 隔开的数据不存在的区间,我们把它叫做 Gap,间
    隙,它是一个左开右开的区间。
    最后一个,间隙(Gap)连同它左边的记录(Record),我们把它叫做临键的区间,
    它是一个左开右闭的区间。
    t2 的主键索引,它是整型的,可以排序,所以才有这种区间。如果我的主键索引不
    是整形,是字符怎么办呢?字符可以排序吗? 用 ASCII 码来排序。
    我们已经弄清楚了三个范围的概念,下面我们就来看一下在不同的范围下,行锁是
    怎么表现的。
    4.1 记录锁
    第一种情况,当我们对于唯一性的索引(包括唯一索引和主键索引)使用等值查询,
    精准匹配到一条记录的时候,这个时候使用的就是记录锁。
    比如 where id = 1 4 7 10 。
    这个演示我们在前面已经看过了。我们使用不同的 key 去加锁,不会冲突,它只锁
    住这个 record。
    4.2 间隙锁
    第二种情况,当我们查询的记录不存在,没有命中任何一个 record,无论是用等值
    查询还是范围查询的时候,它使用的都是间隙锁。
    举个例子,where id >4 and id <7,where id = 6。
    重复一遍,当查询的记录不存在的时候,使用间隙锁。
    注意,间隙锁主要是阻塞插入 insert。相同的间隙锁之间不冲突。
    Gap Lock 只在 RR 中存在。如果要关闭间隙锁,就是把事务隔离级别设置成 RC,
    并且把 innodb_locks_unsafe_for_binlog 设置为 ON。
    这种情况下除了外键约束和唯一性检查会加间隙锁,其他情况都不会用间隙锁。
    4.3 临键锁
    第三种情况,当我们使用了范围查询,不仅仅命中了 Record 记录,还包含了 Gap
    间隙,在这种情况下我们使用的就是临键锁,它是 MySQL 里面默认的行锁算法,相当于
    记录锁加上间隙锁。
    其他两种退化的情况:
    唯一性索引,等值查询匹配到一条记录的时候,退化成记录锁。
    没有匹配到任何记录的时候,退化成间隙锁。
    比如我们使用>5 <9, 它包含了记录不存在的区间,也包含了一个 Record 7。
    临键锁,锁住最后一个 key 的下一个左开右闭的区间。
    select * from t2 where id >5 and id <=7 for update; -- 锁住(4,7]和(7,10]
    select * from t2 where id >8 and id <=10 for update; -- 锁住 (7,10],(10,+∞)
    为什么要锁住下一个左开右闭的区间?——就是为了解决幻读的问题。
    4.4 小结:隔离级别的实现
    所以,我们再回过头来看下这张图片,为什么 InnoDB 的 RR 级别能够解决幻读的
    问题,就是用临键锁实现的。
    我们再回过头来看下这张图片,这个就是MySQL InnoDB里面事务隔离级别的实现
    最后我们来总结一下四个事务隔离级别的实现:
    4.4.1 Read Uncommited
    RU 隔离级别:不加锁。
    4.4.2 Serializable
    Serializable 所有的 select 语句都会被隐式的转化为 select ... in share mode,会
    和 update、delete 互斥。
    这两个很好理解,主要是 RR 和 RC 的区别?
    4.4.3 Repeatable Read
    RR 隔离级别下,普通的 select 使用快照读(snapshot read),底层使用 MVCC 来实
    现。
    加锁的 select(select ... in share mode / select ... for update)以及更新操作
    update, delete 等语句使用当前读(current read),底层使用记录锁、或者间隙锁、
    临键锁。
    4.4.4 Read Commited
    RC 隔离级别下,普通的 select 都是快照读,使用 MVCC 实现。
    加锁的 select 都使用记录锁,因为没有 Gap Lock。
    除了两种特殊情况——外键约束检查(foreign-key constraint checking)以及重复
    键检查(duplicate-key checking)时会使用间隙锁封锁区间。
    所以 RC 会出现幻读的问题。
    5 事务隔离级别怎么选?
    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-transaction-isolation-levels.html
    RU 和 Serializable 肯定不能用。为什么有些公司要用 RC,或者说网上有些文章推
    荐有 RC?
    RC 和 RR 主要有几个区别:
    1、 RR 的间隙锁会导致锁定范围的扩大。
    2、 条件列未使用到索引,RR 锁表,RC 锁行。
    3、 RC 的“半一致性”(semi-consistent)读可以增加 update 操作的并发性。
    在 RC 中,一个 update 语句,如果读到一行已经加锁的记录,此时 InnoDB 返回记
    录最近提交的版本,由 MySQL 上层判断此版本是否满足 update 的 where 条件。若满
    足(需要更新),则 MySQL 会重新发起一次读操作,此时会读取行的最新版本(并加锁)。
    实际上,如果能够正确地使用锁(避免不使用索引去枷锁),只锁定需要的数据,
    用默认的 RR 级别就可以了。
    在我们使用锁的时候,有一个问题是需要注意和避免的,我们知道,排它锁有互斥
    的特性。一个事务或者说一个线程持有锁的时候,会阻止其他的线程获取锁,这个时候
    会造成阻塞等待,如果循环等待,会有可能造成死锁。 
    这个问题我们需要从几个方面来分析,一个是锁为什么不释放,第二个是被阻塞了
    怎么办,第三个死锁是怎么发生的,怎么避免。
    6 死锁
    6.1 锁的释放与阻塞
    回顾:锁什么时候释放?
    事务结束(commit,rollback);客户端连接断开。
    如果一个事务一直未释放锁,其他事务会被阻塞多久?会不会永远等待下去?如果
    是,在并发访问比较高的情况下,如果大量事务因无法立即获得所需的锁而挂起,会占
    用大量计算机资源,造成严重性能问题,甚至拖跨数据库。
    [Err] 1205 - Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
    MySQL 有一个参数来控制获取锁的等待时间,默认是 50 秒。
    show VARIABLES like 'innodb_lock_wait_timeout';

    对于死锁,是无论等多久都不能获取到锁的,这种情况,也需要等待 50 秒钟吗?那
    不是白白浪费了 50 秒钟的时间吗?
    我们先来看一下什么时候会发生死锁。
    6.2 死锁的发生和检测
    死锁演示: 
    在第一个事务中,检测到了死锁,马上退出了,第二个事务获得了锁,不需要等待
    50 秒:
    [Err] 1213 - Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
    为什么可以直接检测到呢?是因为死锁的发生需要满足一定的条件,所以在发生死
    锁时,InnoDB 一般都能通过算法(wait-for graph)自动检测到。
    那么死锁需要满足什么条件?死锁的产生条件:
    因为锁本身是互斥的,(1)同一时刻只能有一个事务持有这把锁,(2)其他的事
    务需要在这个事务释放锁之后才能获取锁,而不可以强行剥夺,(3)当多个事务形成等
    待环路的时候,即发生死锁。
    举例:
    理发店有两个总监。一个负责剪头的 Tony 总监,一个负责洗头的 Kelvin 总监。
    Tony 不能同时给两个人剪头,这个就叫互斥。
    Tony 在给别人在剪头的时候,你不能让他停下来帮你剪头,这个叫不能强行剥夺。
    如果Tony的客户对Kelvin总监说:你不帮我洗头我怎么剪头?Kelvin的客户对Tony
    总监说:你不帮我剪头我怎么洗头?这个就叫形成等待环路。
    如果锁一直没有释放,就有可能造成大量阻塞或者发生死锁,造成系统吞吐量下降,
    这时候就要查看是哪些事务持有了锁
    6.3 查看锁信息(日志)
    SHOW STATUS 命令中,包括了一些行锁的信息:
    show status like 'innodb_row_lock_%';

    Innodb_row_lock_current_waits:当前正在等待锁定的数量;
    Innodb_row_lock_time :从系统启动到现在锁定的总时间长度,单位 ms;
    Innodb_row_lock_time_avg :每次等待所花平均时间;
    Innodb_row_lock_time_max:从系统启动到现在等待最长的一次所花的时间;
    Innodb_row_lock_waits :从系统启动到现在总共等待的次数。
     
    SHOW 命令是一个概要信息。InnoDB 还提供了三张表来分析事务与锁的情况:
    select * from information_schema.INNODB_TRX; -- 当前运行的所有事务 ,还有具体的语句

    select * from information_schema.INNODB_LOCKS; -- 当前出现的锁

    select * from information_schema.INNODB_LOCK_WAITS; -- 锁等待的对应关系
    找出持有锁的事务之后呢?
    如果一个事务长时间持有锁不释放,可以 kill 事务对应的线程 ID,也就是
    INNODB_TRX 表中的 trx_mysql_thread_id,例如执行 kill 4,kill 7,kill 8。
    当然,死锁的问题不能每次都靠 kill 线程来解决,这是治标不治本的行为。我们应该
    尽量在应用端,也就是在编码的过程中避免。
    有哪些可以避免死锁的方法呢?
    6.4 死锁的避免
    1、 在程序中,操作多张表时,尽量以相同的顺序来访问(避免形成等待环路);
    2、 批量操作单张表数据的时候,先对数据进行排序(避免形成等待环路);
    3、 申请足够级别的锁,如果要操作数据,就申请排它锁;
    4、 尽量使用索引访问数据,避免没有 where 条件的操作,避免锁表;
    5、 如果可以,大事务化成小事务;
    6、 使用等值查询而不是范围查询查询数据,命中记录,避免间隙锁对并发的影响。
    集中答疑帖:
    https://gper.club/articles/7e7e7f7ff7g55gc8g6c 
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