MySQL：全局锁、表级别锁、行锁

数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问时，数据库需要合理的控制资源的访问规则，而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据。

根据加锁的范围，MySQL里面的锁大致可以分为全局锁、表锁和行锁三类。

全局锁

全局锁就是对整个数据库实例进行加锁。

• MySQL提供了一个加读锁的方法：Flush tables with read lock (FTWRL)。
• 当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的一下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。

全局锁的典型使用场景就是做全库逻辑备份。也就是把整库每个表都select出来存成文件。

以前有一种做法，是通过FTWRL确保不会有其他线程对数据库更新，然后对整个库做备份。注意，在备份过程中整个库完全处于只读状态。

但是让整个库都只读，听上去就很危险：

• 如果你在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆
• 如果你在从库上备份，那么备份期间从库不能执行主库同步过来的binlog，会导致主从延迟。

看起来加全局锁不太好。但是细想一下，备份为什么要加锁呢？我们来看下不加锁有什么后果。

假设你要维护一个购买系统，关注的是用户账户余额表和用户课程表。

• 现在发起一个逻辑备份。假设在备份期间，有一个用户，购买了一门课程，业务逻辑里就要扣掉他的余额，然后往已购课程里面加上一门课。

• 如果时间顺序上是先备份余额表u_account，然后用户购买，然后备份课程表u_course，会怎么样呢？如下图：

• 可以看到，用户A里面的数据状态是“账户余额没扣，但是用户课程表多了一门课”。
  

• 如果备份数据表的顺序反过来，那么和上面就相反了。

也就是说，不加锁的话，备份系统备份得到的库不是一个逻辑时间点，这个视图是逻辑不一致的。

说到视图，我们马上就会想起事务隔离。在事务隔离中，其中是有一个方法能够拿到一致性视图的：在可重复读隔离级别下开启一个事务

• 官方自带的逻辑备份工具mysqldump。当 mysqldump 使用参数–single-transaction的时候，导数据之前就会启动一个事务，来确保拿到一致性视图。
• 而由于MVCC的支持，这个过程中数据是可以正常更新的

那有了这个功能，为什么还要FTWRL呢？

• 一致性读是好，但前提是引擎要支持这个隔离级别。比如，对于MyISAM这种不支持事务的引擎，如果备份过程中有更新，总能取到最新的数据，那么就破坏了备份的一致性。这是，我们就需要使用FTWRL命令了
• 所以，single-transaction方法只适用于所有的表使用事务引擎的库。如果有的表使用了不支持事务的引擎，那么备份就只能使用FTWRL命令。这也是为什么要用InnoDB而不是MyISAM的原因之一。

既然要全库只读，那为什么不使用set global readonly=true的方式呢

确实 readonly 方式也可以让全库进入只读状态，但还是会建议你用 FTWRL 方式，主要有两个原因：

• 第一个原因：在有些系统中，readonly的值会被用来做其他逻辑，比如用来判断一个库是主库还是从库。因此，修改global变量的方式影响面更大，不建议使用。
• 第二个原因：在异常处理机制上有差异
  • 如果执行FTWRL命令之后由于客户端发送异常断开，那么MySQL会自动释放这个全局锁，整个库可以回到正常更新的状态
  • 而将整个库设置为readonly之后，如果客户端发生异常，则数据库会一直readonly状态。这样会导致整个库长时间出于不可写的状态。

业务的更新不只是增删改数据，还可能是加字段等修改表结构的操作。一个库被全局锁上之后，你要对里面任何一个表做加字段的操作，都是会被锁住的。

但是，即使没有被全局锁住，加字段也不是一帆风顺的。因为你可能会碰到表级别锁

表级别锁

MySQL里面表级别的锁有两种：

• 表锁
• 元数据锁（meta data lock）

表锁

MySQL中的表锁，其实是极为鸡肋的一个东西，几乎一般很少会用到

表锁的语法是lock tables ... read/write。

• 与FTWL类似，可以用unlock tables主动释放锁，也可以在客户端断开的时候自动释放
• 需要注意，lock tables语法除了会限制别的线程的读写外，也限定了本线程接下来的操作对象。
  • 举个例子，如果在某个线程A中执行lock tables t1 read, t2 write;这个语句，则其他线程写t1、读写t2的语句都会被阻塞
  • 同时，线程A在执行unlock tables之前，也只能执行读t1、读写t2的操作。连写t1都不允许，自然也不能访问其他表

在还没有出现更细粒度的锁的时候，表锁是最常用的处理并发的方式。而对于InnoDB这种支持行锁的引擎，一般不适用lock tables命令来控制并发，毕竟锁住整张表的影响还是太大

表锁一般是在数据库引擎不支持行锁的时候才会被用到的。如果你发现你的应用程序里有lock tables 这样的语句，你需要追查一下，比较可能的情况是：

• 要么是你的系统现在还在用 MyISAM 这类不支持事务的引擎，那要安排升级换引擎；
• 要么是你的引擎升级了，但是代码还没升级。将lock tables 和 unlock tables 改成 begin 和 commit，问题就解决了。

元数据锁

• 元数据锁MDL不需要显示使用，在访问一个表的时候会被自动加上
• MDL的作用是，保证读写的正确性。可以想象一下，如果一个查询正在遍历一个表中的数据，而执行期间另一个线程对这个表结构做变更，删了一列，那么查询线程拿到的结构就更表结构对应不上了，这肯定是不行的。

因此，在MySQL5.5版本中引入了MDL，当对一个表做增删改的时候，加MDL读锁；当要对表结构变更时，加MDL表锁。

• 读锁之前不互斥，因此可以由多个线程同时对一张表增删改查
• 读写锁之间、写锁之间是互斥的，用来保证变更表操作的安全性。

行锁

MySQL的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但不是所有的引擎都支持行锁，比如MyISAM就不支持行锁。不支持行锁就意味着并发控制只能使用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能由一个更新在执行，这就会影响到业务的并发度。InnoDB支持行锁，这也是MyISAM 被 InnoDB 替代的重要原因之一。

行锁，就是针对数据表中行记录的锁。比如事务A更新了一行，而这时候事务B也要更新同一行，则必须等待事务A的操作完成之后才能进行更新

两阶段锁

在新的操作序列中，事务B的update语句执行时会是什么现象？

• 这个问题的结论取决于事务A在执行完两条update语句后，持有哪些锁，以及在什么时候释放。
• 实际上事务B的update语句会阻塞，直到事务A执行commit之后，事务B才能继续执行
• 即事务A持有两个记录的行锁，都是在commit的时候才释放

也就是说，在InnoDB事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立即释放，而是等待事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。

MyISAM 被 InnoDB 替代的重要原因之一。

知道了这个设定，对我们使用事务有什么帮助呢？

那就是，如果你的事务中需要锁多个行，要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁尽量往后放。

你举个例子。假设你负责实现一个电影票在线交易业务，顾客 A 要在影院 B 购买电影票。我们简化一点，这个业务需要涉及到以下操作：

1. 从顾客 A 账户余额中扣除电影票价；
2. 给影院 B 的账户余额增加这张电影票价；
3. 记录一条交易日志。

也就是说，要完成这个交易，我们需要 update 两条记录，并 insert 一条记录。当然，为了保证交易的原子性，我们要把这三个操作放在一个事务中。那么，你会怎样安排这三个语句在事务中的顺序呢？

• 试想如果同时有另外一个顾客 C 要在影院 B 买票，那么这两个事务冲突的部分就是语句 2了。因为它们要更新同一个影院账户的余额，需要修改同一行数据。
• 根据两阶段锁协议，不论你怎样安排语句顺序，所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的。所以，如果你把语句 2 安排在最后，比如按照 3、1、2 这样的顺序，那么影院账户余额这一行的锁时间就最少。这就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度。

好了，现在由于这个正确设计，影院余额这一行的行锁在一个事务中不会停留很长时间。但是，这并没有完全解决你的困扰。

如果这个影院做活动，可以低价预售一年内所有的电影票，而且这个活动只做一天。于是在活动时间开始的时候，你的 MySQL 就挂了。你登上服务器一看，CPU 消耗接近 100%，但整个数据库每秒就执行不到 100 个事务。这是什么原因呢？

这里，我就要说到死锁和死锁检测了。

死锁和死锁检测

当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁。

这里我用数据库中的行锁举个例子。

这时候，事务A在等待事务B释放id=2的行锁，而事务B在等待事务A释放id=1的行锁。事务A和事务B在相互等待对方的资源释放，就是进入了死锁状态。当出现死锁以后，有两种策略：

• （1）直接进入等待，直到超时。这个超时时间可以通过参数innodb_lock_wait_timeout 来设置。
• （2）发起死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务，让其他事务得以继续执行。直到超时。这个超时时间可以通过参数innodb_lock_wait_timeout 来设置。

在InnoDB中，innodb_lock_wait_timeout 的默认值是50s，意味着

• 如果采用第一个策略，当出现死锁以后，第一个被锁住的线程要过50s才会超时退出，然后其他线程才有可能继续执行。
• 对于在线服务来说，这个等待时间往往是无法接受的。

但是，我们又不可能直接把这个时间设置成一个很小的值，比如1s。这样当出现死锁的时候，确实很快就可以解开，但如果不是死锁，而是简单的锁等待呢？所以，超时时间设置太短的话，会出现很多误伤。

所以，正常情况下，我们还是采用第二种策略，即：主动死锁检测，而且将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on，表示开启这个逻辑。

• 主动死锁检测在发生死锁的时候，是能够快速发现并进行处理的，但是它也是有额外负担的。
• 你可以想象一下这个过程：每当出现一个事务被锁的时候，就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁。

那如果是我们上面说到的所有事务都更新同一行的场景呢？

• 每个新来的被堵住的线程，都要判断会不会由于自己的加入导致了死锁，这是时间复杂度是 O(n) 的操作。
• 假设有 1000 个并发线程要同时更新同一行，那么死锁检测操作就是100 万这个量级的。虽然最终检测的结果是没有死锁，但是这期间要消耗大量的CPU资源。

因此，你会看到CPU利用率高，但是每秒却执行不了几个事务。

根据上面的分析，我们来讨论一下，怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢？

问题的症结在于，死锁检测要消耗大量的CPU资源。

• （1）如果你能确保业务一会不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉
  • 但是这种操作本身带有一定的风险，因为业务设计的时候一般不会把死锁当做一个严重错误，毕竟出现死锁了，就回滚，然后通过业务重试一般就没问题了，这是业务无损的。
  • 而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是业务有损的。
• （2）控制并发度
  • 如果并发能够控制住，比如同一行同时最多只有10个线程在更新，那么死锁检测的成本很低，就不会出现这个问题
  • 一个直接的想法是，在客户端做并发控制。但是这是不可行的，因为客户端很多。有 600 个客户端，这样即使每个客户端控制到只有 5 个并发线程，汇总到数据库服务端以后，峰值并发数也可能要达到 3000。
  • 因此，这个并发控制要做到数据库服务端。
    • 如果有中间件就在中间件；
    • 如果你的团队有能修改 MySQL 源码的人，也可以做在 MySQL 里面。基本思路是，对于相同行的更新，在进入引擎之前排队。这样在InnoDB内部就不会有大量的死锁检测工作了。
  • 还可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突

总结

• 如果你的事务中需要锁住多个行，要把最可能造成锁冲突、最可能减少并发度的锁的申请时机放在后面
• 但是，调整语句顺序并不能完全避免死锁，为此引入了死锁和死锁检测的概念。
• 减少死锁的主要方向，就是控制访问相同资源的并发事务量