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。
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。
问题:为什么全库逻辑备份,就需要加全就锁呢?
(1)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。
- 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。
测试结果: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,但备份文件中库存数没减)。
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,加了全局锁之后,其他的DDL、DML全部处于阻塞状态,但可以执行DQL语句,也就是处于只读状态,而数据备份就是查询操作。
测试结果: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 数据库名 > xxx.sql
3)释放锁
unlock tables ;
案例:
(1)加全局锁后,可读不可写。
(2)备份远程数据库mydb到本地C盘中。
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。
解决方法: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 -h 192.168.211.128 -u root -p mydb > C:/mydb1.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)
1)语法
(1)加锁
lock tables 表名... read / write。
(2)释放锁
unlock tables / 客户端断开连接 。
2)特点
(1)读锁
测试:客户端1对指定表加了读锁,不会影响客户端2的读,但是会阻塞客户端2的写。
(2)写锁
测试:客户端1对指定表加了写锁,会阻塞右侧客户端的读和写。
总结:
- 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。
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。这里的元数据可以简单理解为就是一张表的表结构。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:
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 ;
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、UPDATE语句时,添加的是元数据共享锁(SHARED_READ / SHARED_WRITE),会阻塞元数据排他锁(EXCLUSIVE),两者之间之间是互斥的。
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。
情况一: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?
(1)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。
(2)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。
情况二:有了意向锁之后,客户端一对表加了行锁后,客户端二如何给表加表锁呢?
(1)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。
(2)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):由语句 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。
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;
(1)意向共享锁与表读锁是兼容的,与表写锁互斥。
(2)意向排他锁与表读锁、写锁都是互斥的。
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。
两种行锁的兼容情况如下:
常见的SQL语句,在执行时,所加的行锁如下:
2)演示
默认情况下,InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别(可重复读) 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;案例:
// 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);
(1)普通的select语句,执行时,不会加锁。
(2)select...lock in share mode,加共享锁,共享锁与共享锁之间兼容。
(3)共享锁与排他锁之间互斥。
注:客户端1获取的是id为1这行的共享锁,客户端2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。
(4)排它锁与排他锁之间互斥。
当客户端1执行update语句,会为id为3的记录加排他锁; 客户端2如果也执行update语句更新id为3的数据,也要为id为3的数据加排他锁,但是客户端2会处于阻塞状态,因为排他锁之间是互斥的。 直到客户端1,把事务提交了,才会把这一行的行锁释放,此时客户端2,解除阻塞。
(5)无索引行锁升级为表锁。
在客户端1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2中更新id为3的记录,却处于阻塞状态,原因就是因为此客户端1根据name字段进行更新时,name字段是没有索引的,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)
再针对name字段建立索引,索引建立之后,再次做一个测试:
此时可以看到,客户端1开启事务,然后依然是根据name进行更新。而客户端2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。
4.3 间隙锁&临键锁
默认情况下,InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别(可重复读)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-keylock 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。
示例演示:
(1)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。
(2)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。
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。
(3)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,+∞]。所以数据库数据加锁时,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)。