MySQL中的锁机制和MVCC

在学习MySQL中的锁机制相关时搜集了几篇写得非常不错的博客，这里就不再花时间详细介绍，本篇仅做总结和重点部分摘录（摘自：传送门）。推荐先理解下面篇博客（写得很赞）： https://www.cnblogs.com/crazylqy/p/7611069.html

概述

InnoDB的MVCC

• 概述： MVCC（Multi-Version Concurrency Control）多版本并发控制，MVCC 是一种并发控制的方法，一般在数据库管理系统中，实现对数据库的并发访问，它在不同的数据库引擎中有不同的实现。MySQL中MVCC只能在Repeatable Read（读可重复读）、Read Committed（读可提交）这两个隔离级别下工作。
• 用途： MVCC实现的是普通读取不加锁，并且读写不冲突，根据28定律，通常大部分为读操作，避免了读操作的加锁可以大大提高性能。
• 原理：

1. MVCC是通过保存了数据库某个时间的快照来实现的。也就是说当几个事务开启的时间不同，可能会出现同一时刻、不同事务读取同一张表的同一行记录是不一样的。这个机制也是可重复读的实现。

先看一个例子：

在一个与MySQL的连接中启动事务，读取tno为1的教师姓名，结果为tom（还未commit）

再启动第二个连接，将tno为1的教师名改成了jery

begin;
update teacher set tname="jery" where tno=1;
commit;

此时，事务已经提交，我们再次从第一个连接的事务中查询tno为1的教师姓名

结果依然为tom，并没有读取到最新修改的数据jery，原因就在于每个事务读取的都是专有的快照。

2. 在InnoDB引擎的数据库中，每一行记录后都有几个隐藏列来记录信息：
   
   先了解一下两个概念：

系统版本号： 每当启动一个事务时，系统版本号会递增。
事务版本号 事务开始时的系统版本号作为该事务的版本号，事务的版本号用于在select操作中与记录的DATA_TRX_ID字段做对比。

隐藏列：

DATA_TRX_ID： 记录了某行记录的系统版本号，每当事务commit对该行的修改操作时就会将。
DATA_ROLL_PTR： 记录了此行记录的回滚记录指针，找之前的历史版本就是通过它。
DELETE BIT： 标记此记录是否正在有事务删除它，最后真正的删除操作是在事务commit后。

3. 增删改查中的MVCC操作：

select：①执行select操作时，InnoDB会查找到对应的数据行，并对比DATA_TRX_ID（版本号），要求数据行的版本必须小于等于事务的版本，如果当前数据行版本大于此事务版本，那么InnoDB会进入undo log中查找。确保当前事务读取的是事务之前存在的，或者是由当前事务创建或修改的行。 ② InnoDB会查找到对应的数据行后，查看DELETE BIT是否被定义，只允许未定义，或者删除的版本要大于此事务版本号。保证在执行此事务之前还未被删除。 当且仅当这两个条件都成立才允许返回select结果！

insert： InnoDB创建新记录，并以当前系统的版本号为新增记录的DATA_TRX_ID，如果需要回滚则丢弃undo log。

delete： InnoDB寻找到需要删除的记录，将此记录的DELETE BIT设置为系统当前版本号，若事务回滚则去除DELETE BIT定义的版本号，若事务提交则删除行。

update： InnoDB寻找到需要更新的行记录，复制了一条新的记录，新记录的版本ID为当前系统版本号，新记录的回滚指针指向原记录，将原记录的删除ID也设置为当前系统版本号。提交后则删除原记录，若回滚则删除复制的记录，并清除原记录的删除ID。

现在分析一下上一个例子：
假设当前tno=1的教师记录的DATA_TRX_ID = 2，那么第一个事务开启时系统版本号假设为3，在第一个事务中执行的查询操作只会读取DATA_TRX_ID <= 3的记录。此时第二个事务开启了，假设事务版本号为4，它执行了对该行数据的更新操作并提交了，新的记录中DATA_TRX_ID >= 4（期间可能还有其他事务的发送，使系统版本号增加）。

MVCC锁相关

• 在MVCC中，读操作可以分成：快照读 (snapshot read)与当前读 (current read)。

快照读： 读取的是记录的可见版本，不加锁。
当前读： 读取的是记录的最新版本，并且会对读取的记录加上锁（有共享和排他锁），确保其他事务不会并发地修改这条记录。

快照读：简单的select操作属于快照读，不会加锁。 select * from table where id=1;

当前读：添加了关键字的特殊查询操作，或者update、delete、insert都属于当前读，需要加锁。这里的锁分为共享锁和排他锁（忘记概念了？传送门）。
select * from table where ? lock in share mode;
select * from table where ? for update;
insert into table values (…);
update table set ? where ?;
delete from table where ?;
以上语句中除了第一条是共享锁（S锁），其他都是排他锁（X锁）

• 为什么增删改也是当前读？ 因为要进行增删改之前都得先找到符合条件的行，找的过程不就是读嘛~为了保证数据的线程安全性，需要对当前行进行加锁，有时也会出现锁表。

• lock in share mode和for update有何区别？

1. 前者为记录添加的是S锁，后者添加的是X锁。共享锁和快照锁都不会影响快照读。
2. 根据S锁和X锁的规则，当记录中有S锁时，其他事务允许快照读，或再添加一个S锁，但是不允许添加X锁，必须等所有S锁都被释放以后才能上X锁。
3. 当记录中有X锁时，只允许快照读，不允许再添加X锁和S锁，直到该X锁释放（事务commit）。

SQL语句的加锁分析

首先介绍InnoDB中的锁。

Record lock： 给单挑索引的记录上锁，它锁的是索引而不是记录本身。如果没有指定主键索引，那么InnoDB会创建一个隐藏的主键索引，它本身是一个索引组织表。

Gap lock： 间隙锁，它是存在于某一条记录和前一条或者后一条之间间隙的锁，它只要是用于解决RR隔离级别下的幻读问题。举个例子：在b和a，b和c之间加入了间隙锁，那么b的前后相邻的位置都不能插入记录。

delete from t1 where id = 10;

1. 在id是主键+隔离级别RC。（RR相同）
   
   主键是唯一的，只需要在id=10的这条记录的主键上加X锁即可

2. id是唯一索引+隔离级别RC。（RR相同）
   
   关于索引的总结可以看我的另一篇博客，有助于理解：传送门

• 这里根据唯一索引找到索引表中的记录，再根据记录中的主键去寻找真正的数据行，加了两个锁分别在id=10的主键上和name=d的唯一索引上。
• 为什么要两个列都加上锁？ 如果只给唯一索引上了锁，那么并发事务来了个where条件为name=d的update操作，那么此update并不知道该记录已经被delete操作锁定，违背了同一记录上的更新和删除操作串行执行的约束。

3. id是非唯一索引+隔离级别为RC
   
   同理，非唯一索引可能搜索到的结果有好几个记录，那么对所有满足的记录都加上锁。主键和非唯一索引都会上锁。

4. id不是索引+隔离级别RC

由于条件中的id不是索引，那么InnoDB将会根据主键进行全表的遍历扫描，所有的记录的主键都会被加上X锁，即便在MySQL中有相关的优化，它会判断每条记录是否满足条件，如果不满足则会释放锁，直到最后加锁的是符合条件的记录。但是仍然无法避免对不满足条件的主键的加锁、释放锁的步骤。

5. id是非唯一索引+隔离级别为RR
   
   先回顾一下隔离级别，RC中允许存在幻读和不可重复读，RR中解决了幻读和不可重复读，其中可重复读的实现是通过快照，幻读的解决则是通过MVCC。这个情况就是对幻读预防的原理。

我们将例子中的SQL语句换为查询会更好理解：

begin;
select * from T1 where id=10 for update;
commit;

如图所示，在X锁的基础上加入了gap锁，它将非唯一索引之间、之前、之后的间隙都锁定上了，这意味着在这一次事务commit之前，其他事务不能再插入id=10的记录，更不可能去删除。那么在这一次的事务中重复执行该当前读语句，只能读取到快照的版本或者该事务自身修改的记录，也就杜绝了幻读！

6. id不是索引+隔离级别RR

这个的情况和RC的类似，只是更可怕了，除了全表的X锁还有全表的gap锁，虽然也有类似的优化机制，会主动释放与条件不符合的索引的锁，但是性能依然不可观。这也是我们写SQL语句时需要避免的情况。

RR隔离级别是如何解决幻读的？

通过gap锁，将可能重复的记录之间的间隙锁上，其他事务无法并发的往间隙中进行插入。通过X锁锁定索引，其他事务无法并发进行删除。通过读取快照，每次只能读取到在此事务之前的历史版本或此事务修改的数据，实现可重复读。

死锁

简单的表结构。

情况一：

现有两个事务启动，T1和T2，对teacher表进行操作。顺序如图所示：

执行到③时T1等待T2，执行到④时T2又会等待T1，互相等待就造成了死锁。

情况二：


两个事务都只有一条SQL语句，但是仍然有可能造成死锁，原因在于事务对索引的加锁是逐个加锁。下面详细分析出现死锁时的情况：

1. session1的加锁顺序为（1，hdc，100），（6，hdc，10）。session的加锁顺序以此类推。
2. 那么在特定的情况下出现了如下的顺序：S1（1，hdc，100）—> S2（6，hdc，10）----> S1（6，hdc，10）—> S2（1，hdc，100）。也就出现了死锁。

简单总结： 从上面的两个例子中可以发现，死锁的发生关键在于并发下事务加锁的顺序。

模拟死锁

现在使用Springboot+Mybatis简单搭建环境操作数据库来模拟死锁。

teacher表结构：

TeacherMappper.xml

	<select id="getTeacherByLock" resultType="com.springboot.bean.Teacher">
        select * from teacher where tno=#{tno} for update;
    select>

    <update id="updateTeacherByLock">
        update teacher set tname=#{tname} where tno=#{tno};
    update>

TeacherMapper.java接口中的方法：

    Teacher getTeacherByLock(int tno);

    Teacher updateTeacherByLock(Teacher teacher);

TeacherService.java中模拟死锁的业务逻辑，这里为了方便调试起见写了两个方法：

@Service
public class TeacherService {
    @Autowired
    TeacherMapper mapper;

    @Transactional
    public void deadLock(){
        //锁tno=1的
        Teacher teacher = mapper.getTeacherByLock(1);
        //更新tno=2的
        Teacher teacher2 = new Teacher();
        teacher2.setTno(2);
        teacher2.setTname("aaa");
        mapper.updateTeacher(teacher2);
        System.out.println();
    }

    @Transactional
    public void deadLock2(){

        //锁tno=2的
        Teacher teacher = mapper.getTeacherByLock(2);

        //更新tno=1的
        Teacher teacher2 = new Teacher();
        teacher2.setTno(1);
        teacher2.setTname("bbb");
        mapper.updateTeacher(teacher2);
        System.out.println();
    }

}

测试类：

@Test
    public void contextLoads() {
        service.deadLock();
    }


    @Test
    public void contextLoads2() {
        service.deadLock2();
    }

以断点调试的方式启动，断点打在service层的方法中

分别debug启动两个test。调试顺序为：

1. test1执行锁tno=1的索引
2. test2执行锁tno=2的索引
3. test1执行更新tno=2的tname，此时会进入等待test2释放锁，超时时间可以设置。
4. test2执行更新tno=1的tname，此时会出现报错信息，同时test2事务回滚。
   在test2尝试为tno=1的索引加锁时，InnoDB检测到了死锁并回滚了事务。