MySQL——锁:概述、全局锁、表级锁、表锁(读锁、写锁)、元数据锁、意向锁、行级锁、行锁、间隙锁&临键锁

5.锁

5.1 概述

​ **锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。**在数据库中,除传统的计算资源(CPU、 RAM、I/O)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。

MySQL中的锁,按照锁的粒度分,分为以下三类:

  • 全局锁:锁定数据库中的所有表
  • 表级锁:每次操作锁住整张表
  • 行级锁:每次操作锁住对应的行数据

5.2 全局锁

5.2.1 介绍

​ 全局锁就是对整个数据库实例加锁,加锁后整个实例就处于只读状态,后续的DML的写语句,DDL语句,已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞。

​ 其典型的使用场景是做全库的逻辑备份,对所有的表进行锁定,从而获取一致性视图,保证数据的完整性。

A. 我们一起先来分析一下不加全局锁,可能存在的问题。 假设在数据库中存在这样三张表: tb_stock 库存表,tb_order 订单表,tb_orderlog 订单日志表。

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  • 在进行数据备份时,先备份了tb_stock库存表。

  • 然后接下来,在业务系统中,执行了下单操作,扣减库存,生成订单(更新tb_stock表,插入 tb_order表)。

  • 然后再执行备份 tb_order表的逻辑。

  • 业务中执行插入订单日志操作。

  • 最后,又备份了tb_orderlog表。

    ​ 此时备份出来的数据,是存在问题的。因为备份出来的数据,tb_stock表与tb_order表的数据不一 致(有最新操作的订单信息,但是库存数没减)。

    ​ 那如何来规避这种问题呢? 此时就可以借助于MySQL的全局锁来解决。

B. 再来分析一下加了全局锁后的情况

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​ 对数据库进行进行逻辑备份之前,先对整个数据库加上全局锁,一旦加了全局锁之后,其他的DDL、 DML全部都处于阻塞状态,但是可以执行DQL语句,也就是处于只读状态,而数据备份就是查询操作。 那么数据在进行逻辑备份的过程中,数据库中的数据就是不会发生变化的,这样就保证了数据的一致性和完整性。

5.2.2 语法

1). 加全局锁

flush tables with read lock ;

2). 数据备份

mysqldump -uroot –p1234 itcast > itcast.sql

数据备份的相关指令, 在后面MySQL管理章节, 还会详细讲解.

3). 释放锁

unlock tables ;

5.2.3 特点

​ 数据库中加全局锁,是一个比较重的操作,存在以下问题:

  • 如果在主库上备份,那么在备份期间都不能执行更新,业务基本上就得停摆
  • 如果在从库上备份,那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志(binlog),会导致主从延迟。

​ 在InnoDB引擎中,我们可以在备份时加上参数 –single-transaction 参数来完成不加锁的一致性数据备份。

mysqldump --single-transaction -uroot –p123456 itcast > itcast.sql

5.3 表级锁

5.3.1 介绍

**表级锁,每次操作锁住整张表。**锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。应用在MyISAM、 InnoDB、BDB等存储引擎中。

对于表级锁,主要分为以下三类:

  • 表锁
  • 元数据锁(meta data lock,MDL)
  • 意向锁

5.3.2 表锁

对于表锁,分为两类:

  • 表共享读锁(read lock)
  • 表独占写锁(write lock)

语法:

  • 加锁:lock tables 表名… read/write。
  • 释放锁:unlock tables / 客户端断开连接 。

特点:

A. 读锁

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左侧为客户端一,对指定表加了读锁,不会影响右侧客户端二的读,但是会阻塞右侧客户端的写。 测试:

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B. 写锁

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左侧为客户端一,对指定表加了写锁,会阻塞右侧客户端的读和写。

测试:

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结论:

读锁不会阻塞其他客户端的读,但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读,又会阻塞其他客户端的写。

5.3.3 元数据锁

​ meta data lock , 元数据锁,简写MDL。

MDL加锁过程是系统自动控制,无需显式使用,在访问一张表的时候会自动加上。**MDL锁主要作用是维护表元数据的数据一致性,在表上有活动事务的时候,不可以对元数据进行写入操作。**为了避免DML与 DDL冲突,保证读写的正确性。

​ 这里的元数据,大家可以简单理解为就是一张表的表结构。 也就是说,某一张表涉及到未提交的事务时,是不能够修改这张表的表结构的。

​ 在MySQL5.5中引入了MDL,当对一张表进行增删改查的时候,加MDL读锁(共享);当对表结构进行变更操作的时候,加MDL写锁(排他)

​ 常见的SQL操作时,所添加的元数据锁:

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演示:

​ 当执行SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等语句时,添加的是元数据共享锁(SHARED_READ / SHARED_WRITE),之间是兼容的。

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​ 当执行SELECT语句时,添加的是元数据共享锁(SHARED_READ),会阻塞元数据排他锁 (EXCLUSIVE),之间是互斥的。

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​ 我们可以通过下面的SQL,来查看数据库中的元数据锁的情况:

select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema.metadata_locks ;

​ 我们在操作过程中,可以通过上述的SQL语句,来查看元数据锁的加锁情况。

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5.3.4 意向锁

1). 介绍

​ 为了避免DML在执行时,加的行锁与表锁的冲突,在InnoDB中引入了意向锁,使得表锁不用检查每行数据是否加锁,使用意向锁来减少表锁的检查。

​ 假如没有意向锁,客户端一对表加了行锁后,客户端二如何给表加表锁呢,来通过示意图简单分析一 下:

​ 首先客户端一,开启一个事务,然后执行DML操作,在执行DML语句时,会对涉及到的行加行锁。

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​ 当客户端**二,想对这张表加表锁时,会检查当前表是否有对应的行锁,如果没有,则添加表锁,**此时就会从第一行数据,检查到最后一行数据,效率较低。

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有了意向锁之后 :

客户端一,在执行DML操作时,会对涉及的行加行锁,同时也会对该表加上意向锁。

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​ 而其他客户端,在对这张表加表锁的时候,会根据该表上所加的意向锁来判定是否可以成功加表锁,而不用逐行判断行锁情况了。

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2). 分类

  • 意向共享锁(IS): 由语句select … lock in share mode添加 。 与 表锁共享锁 (read)兼容,与表锁排他锁(write)互斥。
  • 意向排他锁(IX): 由insert、update、delete、select…for update添加 。与表锁共享锁(read)及排他锁(write)都互斥,意向锁之间不会互斥。

注:一旦事务提交了,意向共享锁、意向排他锁,都会自动释放。

可以通过以下SQL,查看意向锁及行锁的加锁情况:

select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;

演示: A. 意向共享锁与表读锁是兼容的

B. 意向排他锁与表读锁、写锁都是互斥的

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5.4 行级锁

5.4.1 介绍

​ 行级锁,每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度最高。应用在 InnoDB存储引擎中。

​ InnoDB的数据是基于索引组织的,行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的,而不是对记录加的锁。对于行级锁,主要分为以下三类:

  • 行锁(Record Lock):锁定单个行记录的锁,防止其他事务对此行进行update和delete。在 RC、RR隔离级别下都支持。

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  • 间隙锁(Gap Lock):锁定索引记录间隙(不含该记录),确保索引记录间隙不变,防止其他事 务在这个间隙进行insert,产生幻读。在RR隔离级别下都支持。

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  • 临键锁(Next-Key Lock):行锁和间隙锁组合,同时锁住数据,并锁住数据前面的间隙Gap。 在RR隔离级别下支持。

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5.4.2 行锁

1). 介绍

InnoDB实现了以下两种类型的行锁:

  • 共享锁(S):允许一个事务去读一行,阻止其他事务获得相同数据集的排它锁
  • 排他锁(X):允许获取排他锁的事务更新数据,阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁

两种行锁的兼容情况如下:

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常见的SQL语句,在执行时,所加的行锁如下:

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2). 演示

​ 默认情况下,InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行,InnoDB使用 next-key 锁进行搜索和索引扫描,以防止幻读。

  • 针对唯一索引进行检索时,对已存在的记录进行等值匹配时,将会自动优化为行锁。
  • InnoDB的行锁是针对于索引加的锁,不通过索引条件检索数据,那么InnoDB将对表中的所有记 录加锁,此时就会升级为表锁。

可以通过以下SQL,查看意向锁及行锁的加锁情况:

select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;

示例演示

数据准备:

CREATE TABLE `stu` (
`id` int NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`age` int NOT NULL
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4;
INSERT INTO `stu` VALUES (1, 'tom', 1);
INSERT INTO `stu` VALUES (3, 'cat', 3);
INSERT INTO `stu` VALUES (8, 'rose', 8);
INSERT INTO `stu` VALUES (11, 'jetty', 11);
INSERT INTO `stu` VALUES (19, 'lily', 19);
INSERT INTO `stu` VALUES (25, 'luci', 25);

A. 普通的select语句,执行时,不会加锁。

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B. select…lock in share mode,加共享锁,共享锁与共享锁之间兼容。

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共享锁与排他锁之间互斥。

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​ 客户端一获取的是id为1这行的共享锁,客户端二是可以获取id为3这行的排它锁的,因为不是同一行数据。 而如果客户端二想获取id为1这行的排他锁,会处于阻塞状态,以为共享锁与排他锁之间互斥。

C. 排它锁与排他锁之间互斥

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​ 当客户端一,执行update语句,会为id为1的记录加排他锁; 客户端二,如果也执行update语句更 新id为1的数据,也要为id为1的数据加排他锁,但是客户端二会处于阻塞状态,因为排他锁之间是互斥的。 直到客户端一,把事务提交了,才会把这一行的行锁释放,此时客户端二,解除阻塞。

D. 无索引行锁升级为表锁

stu表中数据如下:

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我们在两个客户端中执行如下操作:

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​ 在客户端一中,开启事务,并执行update语句,更新name为Lily的数据,也就是id为19的记录。然后在客户端二中更新id为3的记录,却不能直接执行,会处于阻塞状态,为什么呢?

​ 原因就是因为此时,客户端一,根据name字段进行更新时,name字段是没有索引的,如果没有索引, 此时行锁会升级为表锁(因为行锁是对索引项加的锁,而name没有索引)。

​ 接下来,我们再针对name字段建立索引,索引建立之后,再次做一个测试:

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​ 此时我们可以看到,客户端一,开启事务,然后依然是根据name进行更新。而客户端二,在更新id为3 的数据时,更新成功,并未进入阻塞状态。 这样就说明,我们根据索引字段进行更新操作,就可以避 免行锁升级为表锁的情况。

5.4.3 间隙锁&临键锁

默认情况下,InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行,InnoDB使用 next-key 锁进行搜 索和索引扫描,以防止幻读。

索引上的等值查询(唯一索引),给不存在的记录加锁时, 优化为间隙锁 。 索引上的等值查询(非唯一普通索引),向右遍历时最后一个值不满足查询需求时,next-key lock 退化为间隙锁。 索引上的范围查询(唯一索引)–会访问到不满足条件的第一个值为止。

注意:间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存,一个事务采用的间隙锁不会 阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。

示例演示

A. 索引上的等值查询(唯一索引),给不存在的记录加锁时, 优化为间隙锁

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B. 索引上的等值查询(非唯一普通索引),向右遍历时最后一个值不满足查询需求时,next-key lock 退化为间隙锁。

介绍分析一下:

​ 我们知道InnoDB的B+树索引,叶子节点是有序的双向链表。 假如,我们要根据这个二级索引查询值 为18的数据,并加上共享锁,我们是只锁定18这一行就可以了吗? 并不是,因为是非唯一索引,这个 结构中可能有多个18的存在,所以,在加锁时会继续往后找,找到一个不满足条件的值(当前案例中也 就是29)。此时会对18加临键锁,并对29之前的间隙加锁。

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C. 索引上的范围查询(唯一索引)–会访问到不满足条件的第一个值为止。

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​ 查询的条件为id>=19,并添加共享锁。 此时我们可以根据数据库表中现有的数据,将数据分为三个部分:

[19]

(19,25]

(25,+∞]

​ 所以数据库数据在加锁是,就是将19加了行锁,25的临键锁(包含25及25之前的间隙),正无穷的临键锁(正无穷及之前的间隙)。

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