mysql锁总结

MySQL锁详解 全局锁:锁定数据库中所有的表。表级锁:每次曹锁锁住整张表。行级锁:每次操作锁住对应的行数据。表级锁,每次锁住的是整张表。锁定粒度较大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。引用在MyIsam,innodb等存储引擎中。对于表级锁,主要分为一下三类:1.表锁2.元数据(meta data lock,MDL)3.意向锁1.全局锁对整个数据库实例加锁,加锁后整个实例就处于只读状态;性能较差,数据逻辑备份时使用2.表级锁操作锁住整张表,锁定粒度大,发生锁冲突的概率高。 阅读详情

mysql锁

悲观锁:

悲观锁:顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。

乐观锁

乐观锁:顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。

表级锁

表级:引擎 MyISAM,直接锁定整张表,在你锁定期间,其它进程无法对该表进行写操作。如果你是写锁,则其它进程则读也不允许

页级锁

页级:引擎 BDB,表级锁速度快,但冲突多,行级冲突少,但速度慢。所以取了折衷的页级,一次锁定相邻的一组记录

行级锁

行级:引擎 INNODB , 仅对指定的记录进行加锁,这样其它进程还是可以对同一个表中的其它记录进行操作。

锁对比

上述三种锁的特性可大致归纳如下:

  • 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。
  • 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。
  • 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。

三种锁各有各的特点,若仅从锁的角度来说,表级锁更适合于以查询为主,只有少量按索引条件更新数据的应用,如WEB应用;行级锁更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据,同时又有并发查询的应用,如一些在线事务处理(OLTP)系统。

表级锁分类

MySQL表级锁有两种模式:

  • 表共享读锁(Table Read Lock)。对MyISAM表进行读操作时,它不会阻塞其他用户对同一表的读请求,但会阻塞 对同一表的写操作;
  • 表独占写锁(Table Write Lock)。对MyISAM表的写操作,则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作。

MyISAM表的读和写是串行的,即在进行读操作时不能进行写操作,反之也是一样。但在一定条件下MyISAM表也支持查询和插入的操作的并发进行,其机制是通过控制一个系统变量(concurrent_insert)来进行的,当其值设置为0时,不允许并发插入;当其值设置为1 时,如果MyISAM表中没有空洞(即表中没有被删除的行),MyISAM允许在一个进程读表的同时,另一个进程从表尾插入记录;当其值设置为2时,无论MyISAM表中有没有空洞,都允许在表尾并发插入记录。

表级锁调度

MyISAM锁调度是如何实现的呢,这也是一个很关键的问题。例如,当一个进程请求某个MyISAM表的读锁,同时另一个进程也请求同一表的写锁,此时MySQL将会如优先处理进程呢?通过研究表明,写进程将先获得锁(即使读请求先到锁等待队列)。但这也造成一个很大的缺陷,即大量的写操作会造成查询操作很难获得读锁,从而可能造成永远阻塞。所幸我们可以通过一些设置来调节MyISAM的调度行为。我们可通过指定参数low-priority-updates,使MyISAM默认引擎给予读请求以优先的权利,设置其值为1(set low_priority_updates=1),使优先级降低。

引擎对比

InnoDB锁与MyISAM锁的最大不同在于:

  • 是支持事务(TRANCSACTION)。
  • 是采用了行级锁。

ACID

我们知道事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,其有四个属性(简称ACID属性),分别为:

  • 原子性(Atomicity):事务是一个原子操作单元,其对数据的修改,要么全部执行,要么全都不执行;
  • 一致性(Consistent):在事务开始和完成时,数据都必须保持一致状态;
  • 隔离性(Isolation):数据库系统提供一定的隔离机制,保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行;
  • 持久性(Durable):事务完成之后,它对于数据的修改是永久性的,即使出现系统故障也能够保持。

并发事务处理带来的问题

相对于串行处理来说,并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率,提高数据库系统的事务吞吐量,从而可以支持更多的用户。但并发事务处理也会带来一些问题,主要包括以下几种情况。

  • 更新丢失(Lost Update):当两个或多个事务选择同一行,然后基于最初选定的值更新该行时,由于每个事务都不知道其他事务的存在,就会发生丢失更新问题--最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。例如,两个编辑人员制作了同一文档的电子副本。每个编辑人员独立地更改其副本,然后保存更改后的副本,这样就覆盖了原始文档。最后保存其更改副本的编辑人员覆盖另一个编辑人员所做的更改。如果在一个编辑人员完成并提交事务之前,另一个编辑人员不能访问同一文件,则可避免此问题。
  • 脏读(Dirty Reads):一个事务正在对一条记录做修改,在这个事务完成并提交前,这条记录的数据就处于不一致状态;这时,另一个事务也来读取同一条记录,如果不加控制,第二个事务读取了这些“脏”数据,并据此做进一步的处理,就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象地叫做"脏读"。
  • 不可重复读(Non-Repeatable Reads):一个事务在读取某些数据后的某个时间,再次读取以前读过的数据,却发现其读出的数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了!这种现象就叫做“不可重复读”。
  • 幻读(Phantom Reads):一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据,却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据,这种现象就称为“幻读”。

事务隔离级别

在上面讲到的并发事务处理带来的问题中,“更新丢失”通常是应该完全避免的。但防止更新丢失,并不能单靠数据库事务控制器来解决,需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决,因此,防止更新丢失应该是应用的责任。
“脏读”、“不可重复读”和“幻读”,其实都是数据库读一致性问题,必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决。数据库实现事务隔离的方式,基本上可分为以下两种。

  • 一种是在读取数据前,对其加锁,阻止其他事务对数据进行修改。
  • 另一种是不用加任何锁,通过一定机制生成一个数据请求时间点的一致性数据快照(Snapshot),并用这个快照来提供一定级别(语句级或事务级)的一致性读取。从用户的角度来看,好像是数据库可以提供同一数据的多个版本,因此,这种技术叫做数据多版本并发控制(MultiVersion Concurrency Control,简称MVCC或MCC),也经常称为多版本数据库。

数据库的事务隔离越严格,并发副作用越小,但付出的代价也就越大,因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上 “串行化”进行,这显然与“并发”是矛盾的。同时,不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的,比如许多应用对“不可重复读”和“幻读”并不敏感,可能更关心数据并发访问的能力。
为了解决“隔离”与“并发”的矛盾,ISO/ANSI SQL92定义了4个事务隔离级别,每个级别的隔离程度不同,允许出现的副作用也不同,应用可以根据自己的业务逻辑要求,通过选择不同的隔离级别来平衡 “隔离”与“并发”的矛盾。表20-5很好地概括了这4个隔离级别的特性。

隔离级别读数据一致性脏读不可重复读幻读
未提交读(Read uncommitted)最低级别,只能保证不读取物理上损坏的数据是是是
已提交度(Read committed)语句级否是是
可重复读(Repeatable read)事务级否否是
可序列化(Serializable)最高级别,事务级否否否

最后要说明的是:各具体数据库并不一定完全实现了上述4个隔离级别,例如,Oracle只提供Read committed和Serializable两个标准隔离级别,另外还提供自己定义的Read only隔离级别;SQL Server除支持上述ISO/ANSI SQL92定义的4个隔离级别外,还支持一个叫做“快照”的隔离级别,但严格来说它是一个用MVCC实现的Serializable隔离级别。MySQL 支持全部4个隔离级别,但在具体实现时,有一些特点,比如在一些隔离级别下是采用MVCC一致性读,但某些情况下又不是

行级锁分类

InnoDB有两种模式的行锁:

  • 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他锁。
    ( Select * from table_name where …lock in share mode)
  • 排他锁(X):允许获得排他锁的事务更新数据,阻止其他事务取得相同数据集的共享读锁和排他写锁。(select * from table_name where…for update)
    为了允许行锁和表锁共存,实现多粒度锁机制;同时还有两种内部使用的意向锁(都是表锁),分别为意向共享锁和意向排他锁。
  • 意向共享锁(IS):事务打算给数据行加行共享锁,事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。
  • 意向排他锁(IX):事务打算给数据行加行排他锁,事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。

InnoDB行锁模式兼容性列表

当前锁模式XIXSIS
X冲突冲突冲突冲突
IX冲突兼容冲突兼容
S冲突冲突兼容兼容
IS冲突兼容兼容兼容

如果一个事务请求的锁模式与当前的锁兼容,InnoDB就将请求的锁授予该事务;反之,如果两者不兼容,该事务就要等待锁释放。
意向锁是InnoDB自动加的,不需用户干预。对于UPDATE、DELETE和INSERT语句,InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁(X);对于普通SELECT语句,InnoDB不会加任何锁;事务可以通过以下语句显示给记录集加共享锁或排他锁。

  • 共享锁(S):SELECT * FROM table_name WHERE … LOCK IN SHARE MODE。
  • 排他锁(X):SELECT * FROM table_name WHERE … FOR UPDATE。

InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的,这一点MySQL与Oracle不同,后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的。InnoDB这种行锁实现特点意味着:只有通过索引条件检索数据,InnoDB才使用行级锁,否则,InnoDB将使用表锁!
在实际应用中,要特别注意InnoDB行锁的这一特性,不然的话,可能导致大量的锁冲突,从而影响并发性能。

实例1-查询表级锁争用情况

查询表级锁争用情况
表锁定争夺:
可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺:

mysql> show status like 'table%';
+-----------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-----------------------+-------+
| Table_locks_immediate | 2979  |
| Table_locks_waited    | 0     |
+-----------------------+-------+
2 rows in set (0.00 sec))

如果Table_locks_waited的值比较高,则说明存在着较严重的表级锁争用情况。

InnoDB行锁争夺:
可以通过检查InnoDB_row_lock状态变量来分析系统上的行锁的争夺情况:

mysql> show status like 'innodb_row_lock%';
+-------------------------------+-------+
| Variable_name                 | Value |
+-------------------------------+-------+
| InnoDB_row_lock_current_waits | 0     |
| InnoDB_row_lock_time          | 0     |
| InnoDB_row_lock_time_avg      | 0     |
| InnoDB_row_lock_time_max      | 0     |
| InnoDB_row_lock_waits         | 0     |
+-------------------------------+-------+
5 rows in set (0.01 sec)

实例2-MyISAM写锁实验

MyISAM写锁实验:
对MyISAM表的读操作,不会阻塞其他用户对同一表的读请求,但会阻塞对同一表的写请求;对 MyISAM表的写操作,则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作;MyISAM表的读操作与写操作之间,以及写操作之间是串行的!根据如表20-2所示的例子可以知道,当一个线程获得对一个表的写锁后,只有持有锁的线程可以对表进行更新操作。其他线程的读、写操作都会等待,直到锁被释放为止。
USER1:

mysql> lock table film_text write;
当前session对锁定表的查询、更新、插入操作都可以执行:
mysql> select film_id,title from film_text where film_id = 1001;
USER2:
mysql> select film_id,title from film_text where film_id = 1001;
等待
USER1:
释放锁:
mysql> unlock tables;
USER2:
获得锁,查询返回:

实例3-InnoDB存储引擎的共享锁实验

InnoDB存储引擎的共享锁实验

USER1:
mysql> set autocommit = 0;
USER2:
mysql> set autocommit = 0;
USER1:
当前session对actor_id=178的记录加share mode 的共享锁:
mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178lock in share mode;
USER2:
其他session仍然可以查询记录,并也可以对该记录加share mode的共享锁:
mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178lock in share mode;
USER1:
当前session对锁定的记录进行更新操作,等待锁:
mysql> update actor set last_name = 'MONROE T' where actor_id = 178;
等待
USER2:
其他session也对该记录进行更新操作,则会导致死锁退出:
mysql> update actor set last_name = 'MONROE T' where actor_id = 178;
ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
USER1:
获得锁后,可以成功更新:
mysql> update actor set last_name = 'MONROE T' where actor_id = 178;
Query OK, 1 row affected (17.67 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

实例4-InnoDB存储引擎的排他锁例子

InnoDB存储引擎的排他锁例子

USER1:
mysql> set autocommit = 0;
USER2:
mysql> set autocommit = 0;
USER1:
当前session对actor_id=178的记录加for update的排它锁:
mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178 for update;
USER2:
其他session可以查询该记录,但是不能对该记录加共享锁,会等待获得锁:
mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178;
USER1:
当前session可以对锁定的记录进行更新操作,更新后释放锁:
mysql> update actor set last_name = 'MONROE T' where actor_id = 178;
USER2:
其他session获得锁,得到其他session提交的记录:
mysql> select actor_id,first_name,last_name from actor where actor_id = 178 for update;

配置优化项

更新性能优化的几个重要参数
bulk_insert_buffer_size
批量插入缓存大小, 这个参数是针对MyISAM存储引擎来说的.适用于在一次性插入100-1000+条记录时, 提高效率.默认值是8M.可以针对数据量的大小,翻倍增加.
concurrent_insert
并发插入, 当表没有空洞(删除过记录), 在某进程获取读锁的情况下,其他进程可以在表尾部进行插入.
值可以设0不允许并发插入, 1当表没有空洞时, 执行并发插入, 2不管是否有空洞都执行并发插入.
默认是1 针对表的删除频率来设置.
delay_key_write
针对MyISAM存储引擎,延迟更新索引.意思是说,update记录时,先将数据up到磁盘,但不up索引,将索引存在内存里,当表关闭时,将内存索引,写到磁盘. 值为 0不开启, 1开启. 默认开启.
delayed_insert_limit, delayed_insert_timeout, delayed_queue_size
延迟插入, 将数据先交给内存队列, 然后慢慢地插入.但是这些配置,不是所有的存储引擎都支持, 目前来看, 常用的InnoDB不支持, MyISAM支持. 根据实际情况调大, 一般默认够用了

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