本篇文章带大家了解一下MySQL中的锁,介绍一下MySQL的全局锁、表级锁和行锁,希望对大家有所帮助!
本篇文章带大家了解一下MySQL中的锁,介绍一下MySQL的全局锁、表级锁和行锁,希望对大家有所帮助! 根据加锁的范围,MySQL里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类 一、全局锁全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法,命令是 全局锁的典型使用场景是,做全库逻辑备份。也就是把整库每个表都select出来存成文本 但是让整个库都只读,可能出现以下问题:
在可重复读隔离级别下开启一个事务能够拿到一致性视图 官方自带的逻辑备份工具是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。single-transaction只适用于所有的表使用事务引擎的库 1.既然要全库只读,为什么不使用
二、表级锁MySQL里面表级别的锁有两种:一种是表锁,一种是元数据锁(meta data lock,MDL) 表锁的语法是lock tables … read/write。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。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 如果在某个线程A中执行 另一类表级的锁是MDL。MDL不需要显式使用,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。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了变更,删了一列,那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上,肯定不行 在MySQL5.5版本引入了MDL,当对一个表做增删改查操作的时候,加MDL读锁;当要对表做结构变更操作的时候,加MDL写锁
给一个表加字段,或者修改字段,或者加索引,需要扫描全表的数据。在对大表操作的时候,需要特别小心,以免对线上服务造成影响
事务中的MDL锁,在语句执行开始时申请,但是语句结束后并不会马上释放,而会等到整个事务提交后再释放 1.如果安全地给小表加字段? 首先要解决长事务,事务不提交,就会一直占着DML锁。在MySQL的information_schema库的innodb_trx表中,可以查到当前执行的事务。如果要做DDL变更的表刚好有长事务在执行,要考虑先暂停DDL,或者kill掉这个长事务 2.如果要变更的表是一个热点表,虽然数据量不大,但是上面的请求很频繁,而又不得不加个字段,该怎么做? 在alter table语句里面设定等待时间,如果在这个指定的等待时间里面能够拿到MDL写锁最好,拿不到也不要阻塞后面的业务语句,先放弃。之后再通过重试命令重复这个过程 三、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引擎就不支持行锁 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,则必须等事务A的操作完成后才能进行更新 1、两阶段锁协议
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刻释放,而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议 如果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 假设要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。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 为了保证交易的原子性,要把这三个操作放在一个事务中。如何安排这三个语句在事务中的顺序呢? 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,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 2、死锁和死锁检测在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
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 正常情况下还是要采用主动死锁检查策略,而且innodb_deadlock_detect的默认值本身就是on。主动死锁监测在发生死锁的时候,是能够快速发现并进行处理的,但是它有额外负担的。每当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 如果所有事务都要更新同一行的场景,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死锁,这是一个时间复杂度是O(n)的操作 怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题? 1.如果确保这个业务一定不会出现死锁,可以临时把死锁检测关掉 2.控制并发度 3.将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。以影院账户为例,可以考虑放在多条记录上,比如10个记录,影院的账户总额等于这10个记录的值的总和。这样每次要给影院账户加金额的时候,随机选其中一条记录来加。这样每次冲突概率变成员原来的1/10,可以减少锁等待个数,也就减少了死锁检测的CPU消耗 四、为什么我只查一行的语句,也执行这么慢?构造一个表,这个表有两个字段id和c,并且在里面插入了10万行记录 CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB; CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `idata`() BEGIN declare i int; set i=1; while(i<=100000) do insert into t values(i,i); set i=i+1; end while; END 1、第一类:查询长时间不返回select * from t3 where id=1; 查询结果长时间不返回,使用show processlist命令,查看当前语句处于什么状态 1)、等MDL锁 如下图所示,使用
场景复现:
这类问题的处理方式,就是找到谁持有MDL写锁,然后把它kill掉。但是由于show processlist的结果里,sessionA的Command列是Sleep,导致查找起来很不方便,可以通过查询sys.schema_table_lock_waits这张表直接找出造成阻塞的process id,把这个连接kill命令断开即可(MySQL启动时需要设置performance_schema=on,相比于设置为off会有10%左右的性能损失) select blocking_pid from sys.schema_table_lock_waits; 2)、等flush 在表t上执行如下的SQL语句: select * from information_schema.processlist where id=1; 查出来某个线程状态为Waiting for table flush flush tables t with read lock;flush tables with read lock; 这两个flush语句,如果指定表t的话,代表的是只关闭表t;如果没有指定具体的表名,则表示关闭MySQL里所有打开的表 但是正常情况下这两个语句执行起来都很快,除非它们被别的线程堵住了 所以,出现Waiting for table flush状态的可能情况是:有一个flush tables命令被别的语句堵住了,然后它有堵住了select语句 场景复现:
3)、等行锁 select * from t where id=1 lock in share mode; 由于访问id=1这个记录时要加读锁,如果这时候已经有一个事务在这行记录上持有一个写锁,select语句就会被堵住 场景复现:
2、第二类:查询慢
sessionB执行完100万次update语句后,生成100万个回滚日志 带lock in share mode的语句是当前读,因此会直接读到1000001这个结果,速度很快;而select * from t where id=1这个语句是一致性读,因此需要从1000001开始,依次执行undo log,执行了100万次以后,才将1这个结果返回 五、间隙锁建表和初始化语句如下: CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, `d` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `c` (`c`) ) ENGINE=InnoDB; insert into t values(0,0,0),(5,5,5), (10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25); 这个表除了主键id外,还有一个索引c 为了解决幻读问题,InnoDB引入了间隙锁,锁的就是两个值之间的空隙 行锁分成读锁和写锁 间隙锁和行锁合称next-key lock,每个next-key lock是前开后闭区间。表t初始化以后,如果用 间隙锁和next-key lock的引入,解决了幻读的问题,但同时也带来了一些困扰 间隙锁导致的死锁: 2.sessionB执行select … for update语句,同样会加上间隙锁(5,10),间隙锁之间不会冲突 3.sessionB试图插入一行(9,9,9),被sessionA的间隙锁挡住了,只好进入等待 4.sessionA试图插入一行(9,9,9),被sessionB的间隙锁挡住了 两个session进入互相等待状态,形成了死锁 间隙锁的引入可能会导致同样的语句锁住更大的范围,这其实是影响并发度的 在读提交隔离级别下,不存在间隙锁 六、next-key lock表t的建表语句和初始化语句如下: CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, `d` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `c` (`c`) ) ENGINE=InnoDB; insert into t values(0,0,0),(5,5,5), (10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25); 1、next-key lock加锁规则
2、案例一:等值查询间隙锁
2.根据优化2,这是一个等值查询(id=7),而id=10不满足查询条件,next-key lock退化成间隙锁,因此最终加锁的范围是(5,10) 所以,sessionB要往这个间隙里面插入id=8的记录会被锁住,但是sessionC修改id=10这行是可以的 3、案例二:非唯一索引等值锁
2.c是普通索引,因此访问c=5这一条记录是不能马上停下来的,需要向右遍历,查到c=10才放弃。根据原则2,访问到的都要加锁,因此要给(5,10]加next-key lock 3.根据优化2,等值判断,向右遍历,最后一个值不满足c=5这个等值条件,因此退化成间隙锁(5,10) 4.根据原则2,只有访问到的对象才会加锁,这个查询使用覆盖索引,并不需要访问主键索引,所以主键索引上没有任何锁,这就是为什么sessionB的update语句可以执行完成 锁是加在索引上的,在这个例子中,lock in share mode只锁覆盖索引,但是如果是for update,系统会认为你接下来要更新数据,因此会顺便给主键索引上满足条件的行加上行锁,这样的话sessionB的update语句会被阻塞住。如果你要用 lock in share mode 来给行加读锁避免数据被更新的话,就必须得绕过覆盖索引的优化,在查询字段中加入索引中不存在的字段 4、案例三:主键索引范围锁
2.范围查询就往后继续找,找到id=15这一行停下来,因此需要加next-key lock(10,15] 所以,sessionA这时候锁的范围就是主键索引上,行锁id=10和next-key lock(10,15] 5、案例四:非唯一索引范围锁
6、案例五:唯一索引范围锁bug
但是实现上,InnoDB会扫描到第一个不满足条件的行为止,也就是id=20。而且由于这是个范围扫描,因此索引id上的(15,20]这个next-key lock也会被锁上 所以,sessionB要更新id=20这一行是会被锁住的。同样地,sessionC要插入id=16的一行,也会被锁住 7、案例六:非唯一索引上存在等值的例子insert into t values(30,10,30); 新插入的这一行c=10,现在表里有两个c=10的行。虽然有两个c=10,但是它们的主键值id是不同的,因此这两个c=10的记录之间也是有间隙的 也就是说,这个delete语句在索引c上的加锁范围,就是下图中蓝色区域覆盖的部分,这个蓝色区域左右两边都是虚线,表示开区间 8、案例七:limit语句加锁
9、案例八:一个死锁的例子
2.sessionB的update语句也要在索引c上加next-key lock(5,10],进入锁等待 3.然后sessionA要再插入(8,8,8)这一行,被sessionB的间隙锁锁住。由于出现了死锁,InnoDB让sessionB回滚 sessionB的加next-key lock(5,10]操作,实际上分成了两步,先是加(5,10)间隙锁,加锁成功;然后加c=10的行锁,这时候才被锁住的 七、用动态的观点看加锁表t的建表语句和初始化语句如下: CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, `d` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `c` (`c`) ) ENGINE=InnoDB; insert into t values(0,0,0),(5,5,5), (10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25); 1、不等号条件里的等值查询begin; select * from t where id>9 and id<12 order by id desc for update; 利用上面的加锁规则,这个语句的加锁范围是主键索引上的(0,5]、(5,10]和(10,15)。加锁单位是next-key lock,这里用到了优化2,即索引上的等值查询,向右遍历的时候id=15不满足条件,所以next-key lock退化为了间隙锁(10,15) 1.首先这个查询语句的语义是order by id desc,要拿到满足条件的所有行,优化器必须先找到第一个id<12的值 2.这个过程是通过索引树的搜索过程得到的,在引擎内部,其实是要找到id=12的这个值,只是最终没找到,但找到了(10,15)这个间隙 3.然后根据order by id desc,再向左遍历,在遍历过程中,就不是等值查询了,会扫描到id=5这一行,所以会加一个next-key lock (0,5] 在执行过程中,通过树搜索的方式定位记录的时候,用的是等值查询的方法 2、等值查询的过程begin; select id from t where c in(5,20,10) lock in share mode;
在查找c=5的时候,先锁住了(0,5]。但是因为c不是唯一索引,为了确认还有没有别的记录c=5,就要向右遍历,找到c=10确认没有了,这个过程满足优化2,所以加了间隙锁(5,10)。执行c=10会这个逻辑的时候,加锁的范围是(5,10]和(10,15),执行c=20这个逻辑的时候,加锁的范围是(15,20]和(20,25) 这条语句在索引c上加的三个记录锁的顺序是:先加c=5的记录锁,再加c=10的记录锁,最后加c=20的记录锁 select id from t where c in(5,20,10) order by c desc for update; 由于语句里面是order by c desc,这三个记录锁的加锁顺序是先锁c=20,然后c=10,最后是c=5。这两条语句要加锁相同的资源,但是加锁顺序相反。当这两条语句并发执行的时候,就可能出现死锁 八、insert语句的锁为什么这么多?1、insert … select语句表t和t2的表结构、初始化数据语句如下: CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `c` int(11) DEFAULT NULL, `d` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `c` (`c`) ) ENGINE=InnoDB; insert into t values(null, 1,1); insert into t values(null, 2,2); insert into t values(null, 3,3); insert into t values(null, 4,4); create table t2 like t; 在可重复读隔离级别下,binlog_format=statement时执行下面这个语句时,需要对表t的所有行和间隙加锁 insert into t2(c,d) select c,d from t; 2、insert循环写入要往表t2中插入一行数据,这一行的c值是表t中c值的最大值加1,SQL语句如下: insert into t2(c,d) (select c+1, d from t force index(c) order by c desc limit 1); 这个语句的加锁范围,就是表t索引c上的(3,4]和(4,supermum]这两个next-key lock,以及主键索引上id=4这一行 执行流程是从表t中按照索引c倒序吗,扫描第一行,拿到结果写入到表t2中,因此整条语句的扫描行数是1 但如果要把这一行的数据插入到表t中的话: insert into t(c,d) (select c+1, d from t force index(c) order by c desc limit 1);
执行流程如下: 1.创建临时表,表里有两个字段c和d 2.按照索引c扫描表t,依次取c=4、3、2、1,然后回表,读到c和d的值写入临时表 3.由于语义里面有limit 1,所以只取了临时表的第一行,再插入到表t中 这个语句会导致在表t上做全表扫描,并且会给索引c上的所有间隙都加上共享的next-key lock。所以,这个语句执行期间,其他事务不能在这个表上插入数据 需要临时表是因为这类一边遍历数据,一边更新数据的情况,如果读出来的数据直接写回原表,就可能在遍历过程中,读到刚刚插入的记录,新插入的记录如果参与计算逻辑,就跟语义不符 3、insert唯一键冲突
1.在T1时刻,启动sessionA,并执行insert语句,此时在索引c的c=5上加了记录锁。这个索引是唯一索引,因此退化为记录锁 2.在T2时刻,sessionA回滚。这时候,sessionB和sessionC都试图继续执行插入操作,都要加上写锁。两个session都要等待对方的行锁,所以就出现了死锁 4、insert into … on duplicate key update上面这个例子是主键冲突后直接报错,如果改写成 insert into t values(11,10,10) on duplicate key update d=100; 就会给索引c上(5,10]加一个排他的next-key lock(写锁) insert into … on duplicate key update的语义逻辑是,插入一行数据,如果碰到唯一键约束,就继续执行后面的更新语句。如果有多个列违反了唯一性索引,就会按照索引的顺序,修改跟第一个索引冲突的行 表t里面已经有了(1,1,1)和(2,2,2)这两行,执行这个语句效果如下:
思考题:1、如果要删除一个表里面的前10000行数据,有以下三种方法可以做到:
选择哪一种方式比较好? 参考答案: 第一种方式,单个语句占用时间长,锁的时间也比较长,而且大事务还会导致主从延迟 第三种方式,会人为造成锁冲突 第二种方式相对较好 更多编程相关知识,请访问:编程入门!! 以上就是深入了解MySQL中的锁(全局锁、表级锁、行锁)的详细内容,更多请关注模板之家(www.mb5.com.cn)其它相关文章! |