MySQL 表锁、行锁、间隙锁、页锁介绍分析
发布日期:2021-06-29 21:37:54 浏览次数:2 分类:技术文章

本文共 11634 字,大约阅读时间需要 38 分钟。

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前言

行锁变表锁,是福还是坑?如果你不清楚MySQL加锁的原理,你会被它整的很惨!不知坑在何方?没事,我来给你们标记几个坑。遇到了可别乱踩。通过本章内容,带你学习MySQL的行锁,表锁,两种锁的优缺点,行锁变表锁的原因,以及开发中需要注意的事项。还在等啥?经验等你来拿!

MySQL的存储引擎是从MyISAM到InnoDB,锁从表锁到行锁。后者的出现从某种程度上是弥补前者的不足。比如:MyISAM不支持事务,InnoDB支持事务。表锁虽然开销小,锁表快,但高并发下性能低。行锁虽然开销大,锁表慢,但高并发下相比之下性能更高。事务和行锁都是在确保数据准确的基础上提高并发的处理能力。本章重点介绍InnoDB的行锁。

案例分析
目前,MySQL常用的存储引擎是InnoDB,相对于MyISAM而言。InnoDB更适合高并发场景,同时也支持事务处理。我们通过下面这个案例(坑),来了解行锁和表锁。

业务:因为订单重复导入,需要用脚本将订单状态为"待客服确认"且平台是"xxx"的数据批量修改为"已关闭"。

说明:避免直接修改订单表造成数据异常。这里用innodb_lock 表演示InnoDB的行锁。表中有三个字段:id,k(key值),v(value值)。表在github上:

DROP TABLE IF EXISTS `innodb_lock`;CREATE TABLE `innodb_lock` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `k` varchar(20) DEFAULT NULL,  `v` varchar(50) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

步骤:

第一步:连接数据库,这里为了方便区分命名为Transaction-A,设置autocommit为零,表示需手动提交事务。
第二步:Transaction-A,执行update修改id为1的命令。
第三步:新增一个连接,命名为Transaction-B,能正常修改id为2的数据。再执行修改id为1的数据命令时,却发现该命令一直处理阻塞等待中。
第四步:Transaction-A,执行commit命令。Transaction-B,修改id为1的命令自动执行,等待37.51秒。

总结:多个事务操作同一行数据时,后来的事务处于阻塞等待状态。这样可以避免了脏读等数据一致性的问题。后来的事务可以操作其他行数据,解决了表锁高并发性能低的问题。

# Transaction-Amysql> set autocommit = 0;mysql> update innodb_lock set v='1001' where id=1;mysql> commit;# Transaction-Bmysql> update innodb_lock set v='2001' where id=2;Query OK, 1 row affected (0.37 sec)mysql> update innodb_lock set v='1002' where id=1;Query OK, 1 row affected (37.51 sec)

有了上面的模拟操作,结果和理论又惊奇的一致,似乎可以放心大胆的实战。。。。。。但现实真的很残酷。

现实:当执行批量修改数据脚本的时候,行锁升级为表锁。其他对订单的操作都处于等待中,,,

原因:InnoDB只有在通过索引条件检索数据时使用行级锁,否则使用表锁!而模拟操作正是通过id去作为检索条件,而id又是MySQL自动创建的唯一索引,所以才忽略了行锁变表锁的情况。
步骤:
第一步:还原问题,Transaction-A,通过k=1更新v。Transaction-B,通过k=2更新v,命令处于阻塞等待状态。
第二步:处理问题,给需要作为查询条件的字段添加索引。用完后可以删掉。

总结:InnoDB的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁。并且该索引不能失效,否则都会从行锁升级为表锁。索引失效的原因在上一章节中已经介绍

Transaction-Amysql> update innodb_lock set v='1002' where k=1;mysql> commit;mysql> create index idx_k on innodb_lock(k);Transaction-Bmysql> update innodb_lock set v='2002' where k=2;Query OK, 1 row affected (19.82 sec)

从上面的案例看出,行锁变表锁似乎是一个坑,可MySQL没有这么无聊给你挖坑。这是因为MySQL有自己的执行计划。

当你需要更新一张较大表的大部分甚至全表的数据时。而你又傻乎乎地用索引作为检索条件。一不小心开启了行锁(没毛病啊!保证数据的一致性!)。可MySQL却认为大量对一张表使用行锁,会导致事务执行效率低,从而可能造成其他事务长时间锁等待和更多的锁冲突问题,性能严重下降。所以MySQL会将行锁升级为表锁,即实际上并没有使用索引。

我们仔细想想也能理解,既然整张表的大部分数据都要更新数据,一行一行地加锁效率则更低。其实我们可以通过explain命令查看MySQL的执行计划,你会发现key为null。表明MySQL实际上并没有使用索引,行锁升级为表锁也和上面的结论一致。

本章重点介绍InnoDB的行锁及其相关的事务知识。如果想了解MySQL的执行计划,请看。

行锁

行锁的劣势:开销大;加锁慢;会出现死锁

行锁的优势:锁的粒度小,发生锁冲突的概率低;处理并发的能力强
加锁的方式:自动加锁。对于UPDATE、DELETE和INSERT语句,InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁;对于普通SELECT语句,InnoDB不会加任何锁;当然我们也可以显示的加锁:
共享锁select * from tableName where ... + lock in share more
排他锁select * from tableName where ... + for update
InnoDB和MyISAM的最大不同点有两个:一,InnoDB支持事务(transaction);二,默认采用行级锁。加锁可以保证事务的一致性,可谓是有人(锁)的地方,就有江湖(事务);我们先简单了解一下事务知识。

MySQL 事务属性

事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,事务具有ACID属性。

原子性(Atomicity):事务是一个原子操作单元。在当时原子是不可分割的最小元素,其对数据的修改,要么全部成功,要么全部都不成功。
一致性(Consistent):事务开始到结束的时间段内,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。
持久性(Durable):事务完成后,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。

并发事务常见问题

更新丢失(Lost Update)

原因:当多个事务选择同一行操作,并且都是基于最初选定的值,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----最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。类比github提交冲突。
例如:两个程序员修改了同一java文件。每个程序员独立地更改其副本,然后保存更改后的副本,这样就覆盖了原始文档。最后保存更改副本的编辑人员覆盖前一个程序员所做的更改。
如果在一个程序员完成并提交事务之前,另一个程序员不能访问同一文件,则可避免此问题。
脏读(Dirty Reads)
原因:事务A读取了事务B已经修改但尚未提交的数据。若事务B回滚数据,事务A的数据存在不一致性的问题。也就是说: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,并据此做进一步的处理,就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象地叫做“脏读”。
一句话:事务A读取到了事务B已修改但尚未提交的数据,还在这个数据的基础上做了操作。此时,如果B事务回滚,A读取的数据无效,不符合一致性要求。

不可重复读(Non-Repeatable Reads)

原因:事务A第一次读取最初数据,第二次读取事务B已经提交的修改或删除数据。导致两次读取数据不一致。不符合事务的隔离性。也就是说,一个事务在读取某些数据后的某个时间,再次读取以前读取过的数据,却发现其读取的数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了!这种现象被叫做“不可重复读”
一句话:事务A读取到了事务B已经提交的修改数据,不符合隔离性。

幻读(Phantom Reads)

原因:事务A根据相同条件第二次查询到事务B提交的新增数据,两次数据结果集不一致。不符合事务的隔离性。也就是说,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:事务A读取到了事务B提交的新增数据,不符合隔离性。
幻读和脏读有点类似
脏读是事务B里面修改了数据,
幻读是事务B里面新增了数据。

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

事务的隔离级别

数据库的事务隔离越严格,并发副作用越小,但付出的代价也就越大。这是因为事务隔离实质上是将事务在一定程度上"串行"进行,这显然与"并发"是矛盾的。根据自己的业务逻辑,权衡能接受的最大副作用。从而平衡了"隔离" 和 "并发"的问题。MySQL默认隔离级别是可重复读。

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

+------------------------------+---------------------+--------------+--------------+--------------+| 隔离级别                      | 读数据一致性         | 脏读         | 不可重复 读   | 幻读         |+------------------------------+---------------------+--------------+--------------+--------------+| 读未提交(Read uncommitted)    | 最低级别            | 是            | 是           | 是           | +------------------------------+---------------------+--------------+--------------+--------------+| 读已提交(Read committed)      | 语句级              | 否           | 是           | 是           |+------------------------------+---------------------+--------------+--------------+--------------+| 可重复读(Repeatable read)     | 事务级              | 否           | 否           | 是           |+------------------------------+---------------------+--------------+--------------+--------------+| 可序列化(Serializable)        | 最高级别,事务级     | 否           | 否           | 否           |+------------------------------+---------------------+--------------+--------------+--------------+

查看当前数据库的事务隔离级别:show variables like 'tx_isolation';

mysql> show variables like 'tx_isolation';+---------------+-----------------+| Variable_name | Value           |+---------------+-----------------+| tx_isolation  | REPEATABLE-READ |+---------------+-----------------+

间隙锁

当我们用范围条件检索数据,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,叫做"间隙(GAP)"。InnoDB也会对这个"间隙"加锁,这种锁机制就是所谓的间隙锁(Next-Key锁)。

Transaction-Amysql> update innodb_lock set k=66 where id >=6;Query OK, 1 row affected (0.63 sec)mysql> commit;Transaction-Bmysql> insert into innodb_lock (id,k,v) values(7,'7','7000');Query OK, 1 row affected (18.99 sec)

危害(坑):因为query执行过程中通过范围查找的话,他会锁定整个范围内的所有索引键值,即使这个键值并不存在,间隙锁有一个比较致命的弱点,就是当锁定一个范围键值之后,即使某些不存在的键值也会被无辜的锁定,而造成在锁定的时候无法插入锁定键值范围内的任何数据。在某些场景下这可能会对性能造成很大的危害。

排他锁

排他锁,也称写锁,独占锁,当前写操作没有完成前,它会阻断其他写锁和读锁。

在这里插入图片描述

# Transaction_Amysql> set autocommit=0;mysql> select * from innodb_lock where id=4 for update;+----+------+------+| id | k    | v    |+----+------+------+|  4 | 4    | 4000 |+----+------+------+1 row in set (0.00 sec)mysql> update innodb_lock set v='4001' where id=4;Query OK, 1 row affected (0.00 sec)Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0mysql> commit;Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
# Transaction_Bmysql> select * from innodb_lock where id=4 for update;+----+------+------+| id | k    | v    |+----+------+------+|  4 | 4    | 4001 |+----+------+------+1 row in set (9.53 sec)

for update用于锁定一行。

共享锁

共享锁,也称读锁,多用于判断数据是否存在,多个读操作可以同时进行而不会互相影响。当如果事务对读锁进行修改操作,很可能会造成死锁。如下图所示。

在这里插入图片描述

# Transaction_Amysql> set autocommit=0;mysql> select * from innodb_lock where id=4 lock in share mode;+----+------+------+| id | k    | v    |+----+------+------+|  4 | 4    | 4001 |+----+------+------+1 row in set (0.00 sec)mysql> update innodb_lock set v='4002' where id=4;Query OK, 1 row affected (31.29 sec)Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0
# Transaction_Bmysql> set autocommit=0;mysql> select * from innodb_lock where id=4 lock in share mode;+----+------+------+| id | k    | v    |+----+------+------+|  4 | 4    | 4001 |+----+------+------+1 row in set (0.00 sec)mysql> update innodb_lock set v='4002' where id=4;ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction

分析行锁定

通过检查InnoDB_row_lock 状态变量分析系统上的行锁的争夺情况 show status like ‘innodb_row_lock%’

mysql> show status like 'innodb_row_lock%';+-------------------------------+-------+| Variable_name                 | Value |+-------------------------------+-------+| Innodb_row_lock_current_waits | 0     || Innodb_row_lock_time          | 0     || Innodb_row_lock_time_avg      | 0     || Innodb_row_lock_time_max      | 0     || Innodb_row_lock_waits         | 0     |+-------------------------------+-------+

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总时间长度;非常重要的参数,
innodb_row_lock_time_avg:每次等待所花平均时间;非常重要的参数,
innodb_row_lock_time_max:从系统启动到现在等待最常的一次所花的时间;
innodb_row_lock_waits:系统启动后到现在总共等待的次数;非常重要的参数。直接决定优化的方向和策略。

行锁优化

1 尽可能让所有数据检索都通过索引来完成,避免无索引行或索引失效导致行锁升级为表锁。

2 尽可能避免间隙锁带来的性能下降,减少或使用合理的检索范围。
3 尽可能减少事务的粒度,比如控制事务大小,而从减少锁定资源量和时间长度,从而减少锁的竞争等,提供性能。
4 尽可能低级别事务隔离,隔离级别越高,并发的处理能力越低。

表锁

表锁的优势:开销小;加锁快;无死锁

表锁的劣势:锁粒度大,发生锁冲突的概率高,并发处理能力低
加锁的方式:自动加锁。查询操作(SELECT),会自动给涉及的所有表加读锁,更新操作(UPDATE、DELETE、INSERT),会自动给涉及的表加写锁。也可以显示加锁:
共享读锁:lock table tableName read;
独占写锁:lock table tableName write;
批量解锁:unlock tables;

共享读锁

对MyISAM表的读操作(加读锁),不会阻塞其他进程对同一表的读操作,但会阻塞对同一表的写操作。只有当读锁释放后,才能执行其他进程的写操作。在锁释放前不能取其他表。

在这里插入图片描述

Transaction-Amysql> lock table myisam_lock read;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select * from myisam_lock;9 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from innodb_lock;ERROR 1100 (HY000): Table 'innodb_lock' was not locked with LOCK TABLESmysql> update myisam_lock set v='1001' where k='1';ERROR 1099 (HY000): Table 'myisam_lock' was locked with a READ lock and can't be updatedmysql> unlock tables;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
Transaction-Bmysql> select * from myisam_lock;9 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from innodb_lock;8 rows in set (0.01 sec)mysql> update myisam_lock set v='1001' where k='1';Query OK, 1 row affected (18.67 sec)

独占写锁

对MyISAM表的写操作(加写锁),会阻塞其他进程对同一表的读和写操作,只有当写锁释放后,才会执行其他进程的读写操作。在锁释放前不能写其他表。

在这里插入图片描述

Transaction-Amysql> set autocommit=0;Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql> lock table myisam_lock write;Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)mysql> update myisam_lock set v='2001' where k='2';Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> select * from myisam_lock;9 rows in set (0.00 sec)mysql> update innodb_lock set v='1001' where k='1';ERROR 1100 (HY000): Table 'innodb_lock' was not locked with LOCK TABLESmysql> unlock tables;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
Transaction-Bmysql> select * from myisam_lock;9 rows in set (42.83 sec)

总结:表锁,读锁会阻塞写,不会阻塞读。而写锁则会把读写都阻塞。

查看加锁情况

show open tables; 1表示加锁,0表示未加锁。

mysql> show open tables where in_use > 0;+----------+-------------+--------+-------------+| Database | Table       | In_use | Name_locked |+----------+-------------+--------+-------------+| lock     | myisam_lock |      1 |           0 |+----------+-------------+--------+-------------+

分析表锁定

可以通过检查table_locks_waited 和 table_locks_immediate 状态变量分析系统上的表锁定:show status like 'table_locks%'

mysql> show status like 'table_locks%';+----------------------------+-------+| Variable_name              | Value |+----------------------------+-------+| Table_locks_immediate      | 104   || Table_locks_waited         | 0     |+----------------------------+-------+

table_locks_immediate: 表示立即释放表锁数。

table_locks_waited: 表示需要等待的表锁数。此值越高则说明存在着越严重的表级锁争用情况。

此外,MyISAM的读写锁调度是写优先,这也是MyISAM不适合做写为主表的存储引擎。因为写锁后,其他线程不能做任何操作,大量的更新会使查询很难得到锁,从而造成永久阻塞。

什么场景下用表锁

InnoDB默认采用行锁,在未使用索引字段查询时升级为表锁。MySQL这样设计并不是给你挖坑。它有自己的设计目的。

即便你在条件中使用了索引字段,MySQL会根据自身的执行计划,考虑是否使用索引(所以explain命令中会有possible_key 和 key)。如果MySQL认为全表扫描效率更高,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,以确认是否真正使用了索引。

第一种情况:全表更新。事务需要更新大部分或全部数据,且表又比较大。若使用行锁,会导致事务执行效率低,从而可能造成其他事务长时间锁等待和更多的锁冲突。

第二种情况:多表级联。事务涉及多个表,比较复杂的关联查询,很可能引起死锁,造成大量事务回滚。这种情况若能一次性锁定事务涉及的表,从而可以避免死锁、减少数据库因事务回滚带来的开销。

页锁

开销和加锁时间介于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度介于表锁和行锁之间,并发处理能力一般。只需了解一下。

总结

1 InnoDB 支持表锁和行锁,使用索引作为检索条件修改数据时采用行锁,否则采用表锁。

2 InnoDB 自动给修改操作加锁,给查询操作不自动加锁
3 行锁可能因为未使用索引而升级为表锁,所以除了检查索引是否创建的同时,也需要通过explain执行计划查询索引是否被实际使用。
4 行锁相对于表锁来说,优势在于高并发场景下表现更突出,毕竟锁的粒度小。
5 当表的大部分数据需要被修改,或者是多表复杂关联查询时,建议使用表锁优于行锁。
6 为了保证数据的一致完整性,任何一个数据库都存在锁定机制。锁定机制的优劣直接影响到一个数据库的并发处理能力和性能。

数据库的事务隔离越严格,并发副作用越小,但付出的代价也就越大,因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上“串行化”进行,这显然与“并发”是矛盾的。同时,不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的,比如许多应用对“不可重复读”和“幻读”并不敏感,可能更关心数据并发访问的能力。

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