MySQL（六）MySQL事务和锁

一、概述

　　背景：我们的数据库一般都会并发执行多个事务，多个事务可能会并发的对相同的一批数据进行增删改查操作，可能就会导致我们说的脏写、脏读、不可重复读、幻读这些问题。

　　本质：数据库的多事务并发问题

　　应对措施：

• 事务隔离机制
• 锁机制
• MVCC多版本并发控制隔离机制

二、事务及其ACID属性

ACID是什么？

　　事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,事务具有以下4个属性,通常简称为事务的ACID属性。

• 原子性(Atomicity) ：事务是一个原子操作单元,其对数据的修改，要么全都执行,要么全都不执行。
• 一致性(Consistent) ：在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。
• 隔离性(Isolation) ：数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的，反之亦然。
• 持久性(Durable) ：事务完成之后，它对于数据的修改是永久性的，即使出现系统故障也能够保持。

　　PS：原子性和一致性类似，原子性主要针对于操作，一致性主要针对数据。

并发事务处理带来的问题

脏写/更新丢失(Lost Update)

　　当多个事务选择同一行进行操作，并基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生丢失更新问题。

　　一句话总结：最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。

-- 库存扣减时，库存在代码里算好然后直接执行sql语句【举个例子原来库存是10】

-- A事务【count = 10 - 1 = 9】：
update t_gds_stock set stock_count = 9;

-- B事务【count = 10 - 5 = 5】：
update t_gds_stock set stock_count = 5;

-- 执行完毕后，库存为5，而正确的库存应该为10 - 1 - 5 = 4　

PS：涉及到类似减库存的这种操作，不要在java代码里面做，而是用数据库来控制。

脏读（Dirty Reads）

　　一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务完成并提交前，这条记录的数据就处于不一致的状态；这时另一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，第二个事务读取了这些“脏”数据，并作进一步的处理，就会产生对未提交数据的依赖关系，这种现象被称为“脏读”。此时，如果B事务回滚，A读取的数据就无效了，这不符合一致性要求。

　　 一句话总结：事务A读取到了事务B已经修改但尚未提交的数据，还在这个数据基础上做了操作。

-- 库存扣减时，下单异常库存回滚

-- 第1步 A事务进行库存扣减后【未commit】：
update t_gds_stock set stock_count = 9;

-- 第2步 B事务读取到A事务更新后的库存，并运算
update t_gds_stock set stock_count = 9 - 5;

-- 第3步 A事务异常并回滚
A：roll back;

-- 执行完毕后，库存为4，而正确的库存应该为10 - 5 = 5

不可重读（Non-Repeatable Reads）

　　一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，却发现其读出的数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了！这种现象就叫做“不可重复读”。

　　 一句话总结：事务A内部的相同查询语句在不同时刻读出的结果不一致，不符合隔离性。

-- B、C事务正在修改库存，而A事务在一个事务内多次查询库存的结果不一样

-- 第1步 A事务进行库存查询【查询结果：10】：
select stock_count from t_gds_stock;

-- 第2步 B事务修改库存
update t_gds_stock set stock_count = 10 - 5;

-- 第3步 A事务执行同样的语句【查询结果：5】：
select stock_count from t_gds_stock;

-- 第4步 C事务修改库存
update t_gds_stock set stock_count = 5 - 3;

-- 第5步 A事务执行同样的语句【查询结果：2】：
select stock_count from t_gds_stock;

-- 执行完毕后，A事务一脸懵圈，到底应该用哪个库存呀，相当不好写代码呀！

PS：我们至少需要保证在同一个事务内，同一个数据多次查询的结果是一致的，而真正去操作数据库的时候再用最新的真实数据来更新，这样我们的代码才好控制逻辑【最终一致】

幻读（Phantom Reads）

　　一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象就称为“幻读”。

　　一句话总结：事务A读取到了事务B提交的新增数据，不符合隔离性。

-- A事务进行库存分仓查询，此时B事务新增了一条记录，A事务再次查询的时候查出了B事务新增的数据

-- 第1步 A事务进行库存查询【查询结果：3条记录】：
select * from t_gds_stock;

-- 第2步 B事务新增数据
insert into t_gds_stock VALUES (4,'新增的商品',SYSDATE());

-- 第3步 A事务再次进行库存查询【查询结果：4条记录】：
select * from t_gds_stock;

-- 执行完毕后，A事务一脸懵圈，怎么回事跟刚才的查询结果不一样，有点慌啊...

事务隔离级别

　　MySQL默认事务级别：repeatable-read【可重复读】

　　“脏读”、“不可重复读”和“幻读”，其实都是数据库读一致性问题，需要由数据库提供一定的事务隔离机制来解决。

　　PS：数据库的事务隔离越严格，并发影响越小，但性能开销也就越大。

-- 查看当前数据库的事务隔离级别【8.0+版本】【下面2条语句都可以查】
select @@transaction_isolation;
show variables like 'transaction_isolation';

-- 设置read uncommitted级别：
set session transaction isolation level read uncommitted;

-- 设置read committed级别：
set session transaction isolation level read committed;

-- 设置repeatable read级别：
set session transaction isolation level repeatable read;

-- 设置serializable级别：
set session transaction isolation level serializable;

PS：Mysql默认的事务隔离级别是可重复读，用Spring开发程序时，如果不设置隔离级别默认用Mysql设置的隔离级别，如果Spring设置了就用已经设置的隔离级别。

三、数据库锁

　　定义：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。

锁的分类

从性能上分：乐观锁和悲观锁

-- 乐观锁【用一个字段version来标示版本号，更新的时候需要带上并对比】
update t_gds_stock set stock_count = 5 where version = 1;

-- 悲观锁【for update语句】
-- 1、开启事务
begin; 
-- 2、for update 语句【此时会上锁，其他事务要操作的时候，就会暂时阻塞】
select stock_count from t_gds_stock for update;

从对数据库操作的类型分：读锁和写锁

• 读锁（共享锁，S锁(Shared)）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响【别的事务可以读，不可以写】
• 写锁（排它锁，X锁(eXclusive)）：当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁。【不让别的事务读写】

PS：读锁和写锁都属于悲观锁。

从对数据操作的粒度分：表锁和行锁

表锁

　　定义：每次操作锁住整张表。

　　特点：开销小，加锁快，不会出现死锁，锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。

　　PS： 一般用在整表数据迁移时，不让业务进行数据变更的场景。

-- 手动增加表锁【lock table t_user read/write; 】
lock table t_user read; 
-- 查看表上加过的锁 
show open tables; 
-- 删除表锁 
unlock tables;

行锁

　　定义：每次操作锁住一行数据。

　　特点：开销大，加锁慢，会出现死锁，锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。

　　PS： InnoDB与MyISAM的最大不同有两点：

• InnoDB支持事务
• InnoDB支持行级锁

小结

　　表锁：InnoDB与MyISAM都有

　　行锁：InnoDB有，MyISAM没有

MyISAM

• 在执行查询语句SELECT前，会自动给涉及的所有表加读锁，在执行update、insert、delete操作会自动给涉及的表加写锁。【读写都加锁】

InnoDB

• 在执行查询语句SELECT时(非串行隔离级别)，不会加锁。
• 但是update、insert、delete操作会加行锁。

　　简而言之，就是读锁会阻塞写，但是不会阻塞读。而写锁则会把读和写都阻塞。

四、间隙锁(Gap Lock)

　　定义：间隙锁，锁的就是两个值之间的空隙。

　　如上图，间隙区间有：（3，10）、（10，15）、（15，+无穷）

场景分析

案例解析

　　在事务1下面执行

-- 开启事务
BEGIN;
-- 更新数据【未提交】【PS：注意此时锁的区间是（3，15）这个范围】
update t_user set name ='ZH666' where id > 4 and id < 12;

　　则其他Session没法在这个范围所包含的所有行记录（包括间隙行记录）以及行记录所在的间隙里插入或修改任何数据，即id在(3,15)区间都无法新增修改数据。

 　　PS：间隙锁是在可重复读隔离级别下才会生效。

五、使用锁时的一些注意事项

无索引行锁会升级为表锁

 　　锁主要是加在索引上，如果对非索引字段更新，行锁可能会变表锁。

-- 事务1：【name字段没有加索引】
begin;
update t_user set name ='有梦想的肥宅' where name='ZH';


-- 事务2
对表的任一操作都会被阻塞【写操作】

　　InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁。

　　PS：作为条件时该索引不能失效，否则都会从行锁升级为表锁。

事务级别尽量不要设置可串行化

　　事务在可串行化级别下，连select语句也会枷锁，效率非常低，一般我们用默认的级别【可重复读】就够了，在更新数据的时候再用sql的真实值去更新就好了。

尽可能的避免join语句

　　一定要尽可能的避免join语句，首先join语句非常难优化，一般的互联网公司也是禁止这样玩的。

　　一旦使用了Join语句，性能上面非常难以优化，且后期如果需要分库分表也会有很大的问题。

一些锁的优化建议

• 尽可能让所有数据检索都通过索引来完成，避免无索引行锁升级为表锁
• 合理设计索引，尽量缩小锁的范围
• 尽可能减少检索条件范围，避免间隙锁
• 尽量控制事务大小，减少锁定资源量和时间长度，涉及事务加锁的sql尽量放在事务最后执行
• 尽可能低级别事务隔离

六、小问答

Q：为什么行锁开销大，加锁慢，而表锁则相反呢？

　　表锁只需要通过简单的lock语句就可以对一张表上锁了，而行锁还需要定位到对应的行才可以进行上锁。

Q：如何手动开启事务？【默认是自动commit的】　

-- 1、显式声明开启事务
begin;

-- 2、输入需要执行的sql语句
update t_user set name ='有梦想的肥宅' where name='ZH';

-- 3、提交事务
commit；