关于数据库MySQL的锁看这篇就够了...

锁

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。

2 全局锁

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。

为什么全库逻辑备份，就需要加全就锁呢？

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。

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
红色箭头不能执行，绿色箭头可以

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。

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

root是用户名 1234是密码           itcast.sql是把数据库备份后的文件

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 ;

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

3 表级锁

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

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（共享锁）

左侧为客户端一，对指定表加了读锁,客户端一写操作报错。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。 客户端一释放锁后 客户端二阻塞结束 sql执行成功

B. 写锁（排它锁）

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。客户端一读写都可以。

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。（不会阻塞自己的读写操作）

3.3 元数据锁

meta data lock , 元数据锁，简写MDL。
MySQL 5.5引入了meta data lock，简称MDL锁，用于保证表中元数据的信息。

• 在会话A中，表开启了查询事务后，会自动获得一个MDL锁，会话B就不可以执行任何DDL语句，不能执行为表中添加字段的操作，会用MDL锁来保证数据之间的一致性。
• 元数据就是描述数据的数据，也就是你的表结构。意思是在你开启了事务之后获得了意向锁，其他事务就不能更改你的表结构。MDL锁都是为了防止在事务进行中，执行DDL语句导致数据不一致。

​ 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：
  
  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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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（共享锁）、写锁（排它锁）都是互斥的

4 行级锁

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。

• 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。
  
• 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。
  

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。

常见的SQL语句，在执行时，所加的行锁如下：

select不加行锁 但是会加元数据锁以防止表结构的修改。

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，如果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;

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

共享锁与排他锁之间互斥。

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 数据所以没阻塞。 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，因为共享锁与排他锁之间互斥。

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

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)。

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（update自动加排它锁）时, 优化为间隙锁 。

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。

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。

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)。

1、乐观锁

乐观锁大多是基于数据【版本记录机制】实现，一般是给数据库表增加一个"version"字段。

读取数据时，将此版本号一同读出，更新时，对此版本号加一。此时将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。

事务一：

select * from ydl_student where id = 1;

事务二：

select * from ydl_student where id = 1;

update ydl_student 
set score = 99,version = version + 1 
where id = 1 and version = 1;
-- 版本号修改为1+1 = 2 
commit;

事务一：

update ydl_student 
set score = 100,version = version + 1
where id = 1 and version = 1;
-- id为1的版本号被事务二改为2
commit;

发现更新失败，因为版本号被事务二、提前修改为2，这使用了不加锁的方式，实现了一个事务修改期间，禁止其他事务修改的能力。
优点：

• 并发性高：由于乐观锁大部分时间不需要进行锁定，所以多个事务可以并发地读取和修改数据，提高了系统的并发性能。
• 减少锁冲突：避免了悲观锁带来的锁争用和阻塞问题，有助于提升系统的响应性。

缺点：

• 冲突处理：在检测到冲突时，需要处理回滚或重新尝试，这可能会引入一些额外的开销。
• 不适合高冲突场景：在某些高并发、高冲突的场景下，乐观锁可能会导致大量的回滚和重试，影响性能。

2、悲观锁

总有刁民想害朕

悲观锁依靠数据库提供的锁机制实现。MySQL中的共享锁和排它锁都是悲观锁。数据库的增删改操作默认都会加排他锁，而查询不会加任何锁。此处不赘述。
优点：

• 冲突处理简单：由于悲观锁在访问资源前就已经加锁，因此不会出现乐观锁那样的回滚和重试问题。
• 适用于高冲突场景：在高并发、高冲突的场景下，悲观锁可以更稳定地控制资源的访问，避免数据一致性问题。

缺点：

• 锁开销：由于需要显式地加锁和解锁，可能会引入锁管理的开销，导致一些性能损失。
• 阻塞问题：多个事务可能因为等待锁而发生阻塞，降低了并发性能。

3、死锁问题

发生死锁的必要条件有4个，分别为互斥条件、不可剥夺条件、请求与保持条件和 循环等待条件：

• 互斥条件，在一段时间内，计算机中的某个资源只能被一个进程占用。此时，如果其他进程请求该资源，则只能等待。

• 不可剥夺条件，某个进程获得的资源在使用完毕之前，不能被其他进程强行夺走，只能由获得资源的进程主动释放。

• 请求与保持条件，进程已经获得了至少一个资源，又要请求其他资源，但请求的资源已经被其他进程占有，此时请求的进程就会被阻塞，并且不会释放自己已获得的资源。

• 循环等待条件，系统中的进程之间相互等待，同时各自占用的资源又会被下一个进程所请求。例如有进程A、进程B和进程C三个进程，进程A请求的资源被进程B占用，进程B请求的资源被进程C占用，进程C请求的资源被进程A占用，于是形成了循环等待条件。

• 我模拟了一个死锁场景，如下：
  InnoDB使用的是行级锁，在某种情况下会产生死锁问题，所以InnoDB存储引擎采用了一种叫作等待图（wait-for graph）的方法来自动检测死锁，如果发现死锁，就会自动回滚一个事务。
  
  在MySQL中，通常通过以下几种方式来避免死锁。

• 尽量让数据表中的数据检索都通过索引来完成，避免无效索引导致行锁升级为表锁。

• 合理设计索引，尽量缩小锁的范围。

• 尽量减少查询条件的范围，尽量避免间隙锁或缩小间隙锁的范围。

• 尽量控制事务的大小，减少一次事务锁定的资源数量，缩短锁定资源的时间。如果一条SQL语句涉及事务加锁操作，则尽量将其放在整个- 事务的最后执行。