MySQL的鎖詳解

鎖，在現(xiàn)實(shí)生活中是為我們想要隱藏于外界所使用的一種工具。在計(jì)算機(jī)中，是協(xié)調(diào)多個(gè)進(jìn)程或縣城并發(fā)訪問某一資源的一種機(jī)制。在數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，除了傳統(tǒng)的計(jì)算資源（cpu、ram、i/o等等）的爭用之外，數(shù)據(jù)也是一種供許多用戶共享訪問的資源。如何保證數(shù)據(jù)并發(fā)訪問的一致性、有效性，是所有數(shù)據(jù)庫必須解決的一個(gè)問題，鎖的沖突也是影響數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問性能的一個(gè)重要因素。從這一角度來說，鎖對于數(shù)據(jù)庫而言就顯得尤為重要。

1、mysql中的鎖

MySQL中有著Lock和Latch的概念，在數(shù)據(jù)庫中，這兩者都可以被稱為“鎖”，但是兩者有著截然不同的含義。

Latch一般稱為閂鎖（輕量級的鎖），因?yàn)槠湟箧i定的時(shí)間必須非常短。若持續(xù)的時(shí)間長，則應(yīng)用的性能會非常差，在InnoDB引擎中，Latch又可以分為mutex（互斥量）和rwlock（讀寫鎖）。其目的是用來保證并發(fā)線程操作臨界資源的正確性，并且通常沒有死鎖檢測的機(jī)制。

Lock的對象是事務(wù)，用來鎖定的是數(shù)據(jù)庫中的對象，如表、頁、行。并且一般lock的對象僅在事務(wù)commit或rollback后進(jìn)行釋放（不同事務(wù)隔離級別釋放的時(shí)間可能不同）。

關(guān)于Latch更詳細(xì)的講解可以參考：關(guān)于MySQL latch爭用深入分析與判斷，本文主要關(guān)注的是Lock鎖。

鎖的類型

對數(shù)據(jù)的操作其實(shí)只有兩種，也就是讀和寫，而數(shù)據(jù)庫在實(shí)現(xiàn)鎖時(shí)，也會對這兩種操作使用不同的鎖；InnoDB 實(shí)現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)的行級鎖，也就是共享鎖（Shared Lock）和互斥鎖（Exclusive Lock）。

• 共享鎖（讀鎖），允許事務(wù)讀一行數(shù)據(jù)。

• 排他鎖（寫鎖），允許事務(wù)刪除或更新一行數(shù)據(jù)。

而它們的名字也暗示著各自的另外一個(gè)特性，共享鎖之間是兼容的，而互斥鎖與其他任意鎖都不兼容：

稍微對它們的使用進(jìn)行思考就能想明白它們?yōu)槭裁匆@么設(shè)計(jì)，因?yàn)楣蚕礞i代表了讀操作、互斥鎖代表了寫操作，所以我們可以在數(shù)據(jù)庫中并行讀，但是只能串行寫，只有這樣才能保證不會發(fā)生線程競爭，實(shí)現(xiàn)線程安全。

鎖的粒度

Lock鎖根據(jù)粒度主要分為表鎖、頁鎖和行鎖。不同的存儲引擎擁有的鎖粒度都不同。

表鎖

表級別的鎖定是MySQL各存儲引擎中最大顆粒度的鎖定機(jī)制。該鎖定機(jī)制最大的特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)邏輯非常簡單，帶來的系統(tǒng)負(fù)面影響最小。所以獲取鎖和釋放鎖的速度很快。由于表級鎖一次會將整個(gè)表鎖定，所以可以很好的避免困擾我們的死鎖問題。

當(dāng)然，鎖定顆粒度大所帶來最大的負(fù)面影響就是出現(xiàn)鎖定資源爭用的概率也會最高，致使并發(fā)度大打折扣。

使用表級鎖定的主要是MyISAM，MEMORY，CSV等一些非事務(wù)性存儲引擎。

表鎖的語法很簡單：

#?獲取表鎖 LOCK?TABLES ????tbl_name?[[AS]?alias]?lock_type ????[,?tbl_name?[[AS]?alias]?lock_type]?... ? lock_type: ????READ?[LOCAL] ??|?[LOW_PRIORITY]?WRITE ? #?釋放表鎖 UNLOCK?TABLES

MyISAM在執(zhí)行查詢前，會自動執(zhí)行表的加鎖、解鎖操作，一般情況下不需要用戶手動加、解鎖，但是有的時(shí)候也需要顯示加鎖。比如：檢索某一個(gè)時(shí)刻t1，t2表中數(shù)據(jù)數(shù)量。

LOCK?TABLE?t1?read,?t2?read; select?count(t1.id1)?as?'sum'?from?t1; select?count(t2.id1)?as?'sum'?from?t2; UNLOCK?TABLES;

頁鎖

頁級鎖定是MySQL中比較獨(dú)特的一種鎖定級別，在其他數(shù)據(jù)庫管理軟件中也并不是太常見。頁級鎖定的特點(diǎn)是鎖定顆粒度介于行級鎖定與表級鎖之間，所以獲取鎖定所需要的資源開銷，以及所能提供的并發(fā)處理能力也同樣是介于上面二者之間。另外，頁級鎖定和行級鎖定一樣，會發(fā)生死鎖。

在數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)資源鎖定的過程中，隨著鎖定資源顆粒度的減小，鎖定相同數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)所需要消耗的內(nèi)存數(shù)量是越來越多的，實(shí)現(xiàn)算法也會越來越復(fù)雜。不過，隨著鎖定資源顆粒度的減小，應(yīng)用程序的訪問請求遇到鎖等待的可能性也會隨之降低，系統(tǒng)整體并發(fā)度也隨之提升。

使用頁級鎖定的主要是BerkeleyDB存儲引擎。

行鎖

行級鎖定最大的特點(diǎn)就是鎖定對象的粒度很小，也是目前各大數(shù)據(jù)庫管理軟件所實(shí)現(xiàn)的鎖定顆粒度最小的。由于鎖定顆粒度很小，所以發(fā)生鎖定資源爭用的概率也最小，能夠給予應(yīng)用程序盡可能大的并發(fā)處理能力而提高一些需要高并發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)的整體性能。

雖然能夠在并發(fā)處理能力上面有較大的優(yōu)勢，但是行級鎖定也因此帶來了不少弊端。由于鎖定資源的顆粒度很小，所以每次獲取鎖和釋放鎖需要做的事情也更多，帶來的消耗自然也就更大了。此外，行級鎖定也最容易發(fā)生死鎖。

使用行級鎖定的主要是InnoDB存儲引擎。

總結(jié)

• 表級鎖：開銷小，加鎖快；不會出現(xiàn)死鎖；鎖定粒度大，發(fā)生鎖沖突的概率最高，并發(fā)度最低。

• 行級鎖：開銷大，加鎖慢；會出現(xiàn)死鎖；鎖定粒度最小，發(fā)生鎖沖突的概率最低，并發(fā)度也最高。

• 頁面鎖：開銷和加鎖時(shí)間界于表鎖和行鎖之間；會出現(xiàn)死鎖；鎖定粒度界于表鎖和行鎖之間，并發(fā)度一般。

從鎖的角度來說，表級鎖更適合于以查詢?yōu)橹?，只有少量按索引條件更新數(shù)據(jù)的應(yīng)用，如Web應(yīng)用；而行級鎖則更適合于有大量按索引條件并發(fā)更新少量不同數(shù)據(jù)，同時(shí)又有并發(fā)查詢的應(yīng)用，如一些在線事務(wù)處理（OLTP）系統(tǒng)。

2、InnoDB中的鎖

意向鎖

上節(jié)提到InnoDB 支持多種粒度的鎖，也就是行鎖和表鎖。為了支持多粒度鎖定，InnoDB 存儲引擎引入了意向鎖（Intention Lock）。

那什么是意向鎖呢？我們在這里可以舉一個(gè)例子：如果沒有意向鎖，當(dāng)已經(jīng)有人使用行鎖對表中的某一行進(jìn)行修改時(shí)，如果另外一個(gè)請求要對全表進(jìn)行修改，那么就需要對所有的行是否被鎖定進(jìn)行掃描，在這種情況下，效率是非常低的；不過，在引入意向鎖之后，當(dāng)有人使用行鎖對表中的某一行進(jìn)行修改之前，會先為表添加意向互斥鎖（IX），再為行記錄添加互斥鎖（X），在這時(shí)如果有人嘗試對全表進(jìn)行修改就不需要判斷表中的每一行數(shù)據(jù)是否被加鎖了，只需要通過等待意向互斥鎖被釋放就可以了。

與上一節(jié)中提到的兩種鎖的種類相似的是，意向鎖也分為兩種：

• 意向共享鎖（IS）：事務(wù)想要在獲得表中某些記錄的共享鎖，需要在表上先加意向共享鎖。

• 意向互斥鎖（IX）：事務(wù)想要在獲得表中某些記錄的互斥鎖，需要在表上先加意向互斥鎖。

隨著意向鎖的加入，鎖類型之間的兼容矩陣也變得愈加復(fù)雜：

意向鎖其實(shí)不會阻塞全表掃描之外的任何請求，它們的主要目的是為了表示是否有人請求鎖定表中的某一行數(shù)據(jù)。

行鎖的算法

InnoDB存儲引擎有3種行鎖的算法，其分別是：

• Record Lock：單個(gè)行記錄上的鎖。

• Gap Lock：間隙鎖，鎖定一個(gè)范圍，但不包含記錄本身。

• Next-Key Lock：Gap Lock+Record Lock，鎖定一個(gè)范圍，并且鎖定記錄本身。

Record Lock總是會去鎖住索引記錄，如果InnoDB存儲引擎表在建立的時(shí)候沒有設(shè)置任何一個(gè)索引，那么這時(shí)InnoDB存儲引擎會使用隱式的主鍵來進(jìn)行鎖定。

Next-Key Lock是結(jié)合了Gap Lock和Record Lock的一種鎖定算法，在Next-Key Lock算法下，InnoDB對于行的查詢都是采用這種鎖定算法。例如有一個(gè)索引有10，11，13和20這4個(gè)值，那么該索引可能被Next-Key Locking的區(qū)間為：

除了Next-Key Locking，還有Previous-Key Locking技術(shù)。同樣上述的值，使用Previous-Key Locking技術(shù)，那么可鎖定的區(qū)間為：

但是不是所有索引都會加上Next-key Lock的，在查詢的列是唯一索引（包含主鍵索引）的情況下，Next-key Lock會降級為Record Lock。

接下來，我們來通過一個(gè)例子解釋一下。

CREATE?TABLE?z?( ????a?INT, ????b?INT, ????PRIMARY?KEY(a),????//?a是主鍵索引 ????KEY(b)????//?b是普通索引 ); INSERT?INTO?z?select?1,?1; INSERT?INTO?z?select?3,?1; INSERT?INTO?z?select?5,?3; INSERT?INTO?z?select?7,?6; INSERT?INTO?z?select?10,?8;

這時(shí)候在會話A中執(zhí)行 SELECT * FROM z WHERE b = 3 FOR UPDATE ，索引鎖定如下：

這時(shí)候會話B執(zhí)行的語句落在鎖定范圍內(nèi)的都會進(jìn)行waiting

SELECT?*?FROM?z?WHERE?a?=?5?LOCK?IN?SHARE?MODE; INSERT?INTO?z?SELECT?4,?2; INSERT?INTO?z?SELECT?6,?5;

用戶可以通過以下兩種方式來顯示的關(guān)閉Gap Lock：

• 將事務(wù)的隔離級別設(shè)為 READ COMMITED。

• 將參數(shù)innodb_locks_unsafe_for_binlog設(shè)置為1。

從上面的例子可以看出來，Gap Lock的作用是為了阻止多個(gè)事務(wù)將記錄插入到同一個(gè)范圍內(nèi)，設(shè)計(jì)它的目的是用來解決Phontom Problem（幻讀問題）。在MySQL默認(rèn)的隔離級別（Repeatable Read）下，InnoDB就是使用它來解決幻讀問題。

幻讀是指在同一事務(wù)下，連續(xù)執(zhí)行兩次同樣的SQL語句可能導(dǎo)致不同的結(jié)果，第二次的SQL可能會返回之前不存在的行，也就是第一次執(zhí)行和第二次執(zhí)行期間有其他事務(wù)往里插入了新的行。

一致性非鎖定讀

一致性非鎖定讀（consistent nonlocking read）是指InnoDB存儲引擎通過多版本控制（MVCC）的方式來讀取當(dāng)前執(zhí)行時(shí)間數(shù)據(jù)庫中行的數(shù)據(jù)。如果讀取的這行正在執(zhí)行DELETE或UPDATE操作，這時(shí)讀取操作不會向XS鎖一樣去等待鎖釋放，而是會去讀一個(gè)快照數(shù)據(jù)。MVCC相關(guān)的知識我已經(jīng)在另外一篇文章中闡述了，這里就不做過多原理的分析了。地址：談?wù)凪ySQL InnoDB存儲引擎事務(wù)的ACID特性

在事務(wù)隔離級別RC和RR下，InnoDB存儲引擎使用非鎖定的一致性讀。然而對于快照數(shù)據(jù)的定義卻不同，在RC級別下，對于快照數(shù)據(jù)，非一致性讀總是讀取被鎖定行的最新一份快照數(shù)據(jù)。而在RR級別下，對于快照數(shù)據(jù)，非一致性讀總是讀取事務(wù)開始時(shí)的行數(shù)據(jù)版本。

下面我們通過一個(gè)例子來看看大家是否對MVCC理解了。

可以看到，第1步和第2步是非常容易理解的，而在第3步事務(wù)B插入一條新的數(shù)據(jù)后，在第4步事務(wù)A還是查不到，也就是利用了MVCC的特性來實(shí)現(xiàn)。當(dāng)事務(wù)B提交后，第5步的查詢在RC和RR隔離級別下的輸出是不同的，這個(gè)的原因在另一篇博客中也說到了，是因?yàn)樗麄儎?chuàng)建ReadView的時(shí)機(jī)不同。

但是很詭異的是在第6步的時(shí)候，事務(wù)A更新了一條它看不見的記錄，然后查詢就能夠查詢出來了。這里很多人容易迷惑，不可見不代表記錄不存在，它只是利用了可見性判斷忽略了而已。更新成功之后，事務(wù)A順其自然的記錄了這條記錄的Undo log，在隨后的查詢中，因?yàn)樗軌蚩匆娮约旱母膭舆@一個(gè)可見性的判斷，自然就能夠查詢出來了。這里很多名詞需要去深入讀一下此文：談?wù)凪ySQL InnoDB存儲引擎事務(wù)的ACID特性

一致性鎖定讀

前面說到，在默認(rèn)隔離級別RR下，InnoDB存儲引擎的SELECT操作使用一致性非鎖定讀。但是在某些情況下，用戶需要顯式地對數(shù)據(jù)庫讀取操作進(jìn)行加鎖以保證數(shù)據(jù)邏輯的一致性。InnoDB存儲引擎對于SELECT語句支持兩種一致性的鎖定讀（locking read）操作。

• SELECT … FOR UPDATE （X鎖）

• SELECT … LOCK IN SHARE MODE （S鎖）

3、鎖帶來的問題

通過鎖定機(jī)制可以實(shí)現(xiàn)事務(wù)隔離性要求，使得事務(wù)可以并發(fā)的工作。鎖提高了并發(fā)，但是卻會帶來潛在的問題。不過好在有事務(wù)隔離性的要求，不同的隔離級別解決的鎖的問題也不同，這里只進(jìn)行簡單的介紹，不進(jìn)行舉例分析了。

InnoDB存儲引擎在RR級別就已經(jīng)解決了所有問題，但是它和Serializable的區(qū)別在哪里呢？區(qū)別就在于RR級別還存在一個(gè)丟失更新問題，而SERIALIZABLE無論對于查詢還是更新都會進(jìn)行鎖定操作。

如圖所示，用戶原始金額為100，如果程序中對于轉(zhuǎn)賬和存款的判斷是先查詢再更新的話就會出現(xiàn)丟失更新的問題，也就是后面的更新覆蓋了前面的更新。如果想避免這種問題，只能每次更新的時(shí)候金額基于表里最新的值來做。如果必須要先查詢再更新，可以在更新的條件里判斷金額（樂觀鎖），也可以使用隔離級別最高的SERIALIZABLE。

4、死鎖

死鎖是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的事務(wù)在執(zhí)行過程中，因爭奪鎖資源而造成的一種互相等待的現(xiàn)象，這里直接放上之前項(xiàng)目中遇到的一個(gè)死鎖問題以及深入的分析：由一次線上問題帶來的MySQL死鎖問題分析，這里就不再贅述了。

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