java架构之路-（mysql底层原理）Mysql事务隔离与MVCC

　　上几篇博客我们大致讲了一下mysql的底层结构，什么B+tree，什么Hash需要回行啊，再就是讲了mysql优化的explain，这次我们来说说mysql的锁。

mysql锁

　　锁从性能上分为乐观锁(用版本对比来实现)和悲观锁，乐观锁的性能要比悲观锁高。

　　从对数据库操作的类型分，分为读锁和写锁(都属于悲观锁)

　　读锁(共享锁):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。除锁以外的线程只可读，不可以写入。

　　写锁(排它锁):当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁。除锁以外的线程不可以做任何操作。

　　从对数据操作的粒度分，分为表锁和行锁，再就是不常提到的间隙锁。

我们主要来说表锁和行锁，还有我们的间隙锁。

注意：有锁等待的几乎都为悲观锁

表锁　

　　顾名思义，加了表锁，会将整张表锁住。开销很小，加锁很快，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;

我们来看几条命令。以student表为例

加表锁：lock table 表名称 read(write),表名称2 read(write);

lock table student write;

查看表状态（是否被加锁）：

show open tables;

内有有一个列为In_use为1的即为已有锁存在。

解锁表：unlock tables;

unlock tables;

MyISAM在执行查询语句(SELECT)前,会自动给涉及的所有表加读锁

在执行增删改操作前,会自动给涉及的表加写锁。

1、对MyISAM表的读操作(加读锁) ，不会阻寒其他进程对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求。只有当读锁释放后,才会执行其它进程的写操作。

2、对MylSAM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,才会执行其它进程的读写操作

3、MylSAM表不支持行锁，也不支持事务。

行锁

　　每次操作锁住一行数据。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。

说到这要提到我们的ACID了，我们来复习一下。

A(atomicity)原子性:

即事务要么全部做完，要么全部不做，不会出现只做一部分的情形，如A给B转帐，不会出现A的钱少了，B的钱却没有增加的情况，要么全部成功，要么全部失败（回滚）。这一系列的动作可以视为一个原子。

C(consistency)一致性：

指的是事务从一个状态到另一个状态是一致的，如A减少了100，B不可能只增加30。

I(isolation)隔离性：

即一个事务在没有完成数据的提交修改时，对其它事务是不可见的。当然这里有个隔离级别的概念，在不同隔离级别下，这里会有不同的表现形式。

D(durability)持久性：

一旦事务提交，则所做修改就会被永久保存到数据库中。

然后就是我们的并发事务处理带来的问题，先过一遍这些都会造成什么后果。

　　更新丢失(Lost Update)

当两个或多个事务选择同一行，然后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–最后的更新覆盖了由其 他事务所做的更新。

举例：比如我们同时开启两个线程去售票，卖一张少一张，我们线程A开启事务，同时我们开启线程B，同时查询到余票为10张，卖一张吧。A卖了一张，10-1，剩余9张，我们B线程也卖了一张也是10-1，也剩余9张，提交A，提交B，我们明明卖了两张票，可是数据库得到的确实9，只卖了一张票。

　　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，并据此作进一步的处理，就会产生未提 交的数据依赖关系。这种现象被形象的叫做“脏读”。 一句话: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。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: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)

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

后面的两个说完MVCC机制也就知道是怎么回事了，暂时放在这里。

这些问题我们再回到我们的数据库吧。

事务的隔离级别

　　

一般都设置为可重复读的。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。 常看当前数据库的事务隔离级别: show variables like 'tx_isolation'; 设置事务隔离级别:set tx_isolation='REPEATABLE-READ';

 其余的可以自己去尝试一下，读未提交READ-UNCOMMITTED，读已提交READ-COMMITTED，可串行化SERIALIZABLE；

MVCC：

　　这个超级重要，懂了这个上面的几乎都懂了~！

英文全称为Multi-Version Concurrency Control,翻译为中文即 多版本并发控制。这个概念很抽象，我们并不知道他控制的是什么。

举一个栗子来说一下，假设我们的MySQL表里有两个虚拟的字段，一个叫开启事务ID，一个叫删除事务ID，都为自增的。再开启事务时不会给予任何数值，在执行第一条SQL时，给予开启事务ID一个数字，我们假设为0，但是不给与提交事务ID（还是为空）。以我们给出的学生表为例上图说话。

 

 

 简单说一下图的意思，我们每次在运行sql的时候，都会以时间戳生成一个快照版本号，如果是查询SQL，会把这个版本号更新到我们的createID字段，增删改操作会把我们的版本号更新到的deleteID字段，每个线程事务之间版本号是独立的，对于我们的下一次查询来说，我们会查询数据中createID大于等于我们的快照版本号，且deleteID小于我们的当前的快照版本号ID的数据。MVCC一般在可重复读的隔离级别，但同时在读已提交也是试用的。MVCC缺点是会保存多个快照版本，造成了空间的冗余，但是保证了每个线程的独立操作。

间隙锁

简单说一下间隙锁，如果我们的表ID是自增的，我们写一个开启事务，我们写一条修改SQL

 update student set name = '1111'  where id>8 and id<22;

也就是说，不管你有没有id为8~22的数据，这时都对小于8的最大ID到大于22的最小ID这个范围加了锁，这断范围是禁止你新增和修改的，其余位置是可以的。看你的表结构

比如你的表是

 sql为 update student set name = '1111'  where id>8 and id<22; 其实我们加锁的范围是（6~22）的范围开区间都是不可以操作的 。

 锁升级：

 　　我们内部的InnoDB的锁是加在索引上的，也就是说，我们update或者delete时后面的where条件尽力要跟索引字段。

锁的分析： 

　　我们可以通过show status like'innodb_row_lock%';命令来查看我们行锁的争夺情况。

分别表示为

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(等待总时长)

Innodb_row_lock_time_avg: 每次等待所花平均时间(等待平均时长)

Innodb_row_lock_time_max:从系统启动到现在等待最长的一次所花时间

Innodb_row_lock_waits:系统启动后到现在总共等待的次数(等待总次数) 

死锁

也就是相互的锁等待造成死锁。

查看近期死锁日志信息:show engine innodb status\G; 大多数情况mysql可以自动检测死锁并回滚产生死锁的那个事务，但是有些情况mysql没法自动检测死锁

总结

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