资深程序员经典总结：MySQL的并发控制原理！

MySQL是主流的开源关系型数据库，提供高性能的数据存储服务。我们在做后端开发时，性能瓶颈往往不是应用本身，而是数据库层面。所以掌握MySQL的一些底层原理有助于我们更好地理解MySQL，对MySQL进行性能调优，从而开发高性能的后端服务。

MySQL 的逻辑架构

MySQL的逻辑架构如下图：

 

Python资源共享群：484031800

 

 

 

 

最上层是处理客户端过来的连接的。主要做连接处理、授权认证、安全等。MySQL在这一层维护了一个线程池，用于处理来自客户端的连接。MySQL可以使用用户名密码认证，也可以使用SSL基于X.509证书认证。

第二层由三部分组成：查询缓存、解析器、优化器。解析器用来解析SQL语句，优化器会对解析之后的语句进行优化。在解析查询前，服务器会先检查查询缓存，如果能在其中找到对应的查询结果，则无需再进行查询解析、优化等过程，直接返回查询结果。存储过程、触发器、视图等都在这一层实现。

第三层是存储引擎，存储引擎负责在MySQL中存储数据、提取数据、开启一个事务等等。存储引擎通过API与上层进行通信，这些API屏蔽了不同存储引擎之间的差异，使得这些差异对上层查询过程透明。存储引擎不会去解析SQL。

Mysql最常用的存储引擎是InnoDB

Mysql的并发控制

如果多个线程同时操作数据，就有可能引发并发控制的问题。本文接下来将介绍MySQL是如何控制并发读写的。

读写锁

如果多个线程都只是读数据，其实可以一起读，不会互相影响，这个时候应该使用“读锁”，也称为共享锁。获取读锁的线程之间互相不会阻塞，可以同时读取一个资源。

如果有一个线程需要写数据，则应该使用“写锁”，也成为排它锁。写锁会阻塞其它的写锁和读锁，直至写操作完成。

锁粒度

首先明确一个概念：在给定的资源上，需要加锁的数据越少，系统能够承载的并发量就越高。但加锁也是需要消耗资源的，如果系统花费大量的时间来管理锁，而不是存取数据，那么系统的性能可能会因此受影响。

所以一个好的“锁策略”就是要在锁的开销和数据的安全性之间寻求平衡，Mysql支持多个存储引擎的架构，每种存储引擎都可以实现自己的锁策略和锁粒度。

表锁和行锁

表锁顾名思义就是锁住整张表。表锁开销比较小。对表加写锁后，其它用户对这张表的所有读写操作都会被阻塞。在MySQL中，尽管存储引擎可以提供自己的锁，但MySQL有时候也会使用表锁，比如 ALTER TABLE 之类的语句。

写锁比读锁有更高的优先级，因此一个写锁请求可能会被插入到读锁队列的前面。

行级锁即锁住整行，可以最大程度地支持并发处理，但加解锁的开销也会比较大。行级锁只在储存引擎层实现，所有的存储引擎都以自己的方式实现了行级锁。

MVCC

MVCC即“多版本并发控制”，可以认为MVCC是行级锁的一个变种，但是它在很多情况下避免了加锁操作，因此开销更低。

主流的关系型数据库都实现了MVCC，但实现机制各有不同。实际上MVCC也没有一个统一的标准。但大都实现了非阻塞的读操作，写操作也只是锁定必要的行。

MVCC保证的是每个事务里面在执行期间看到的数据都是一致的。但不同的事务由于开始的时间不同，所以可能对同一张表，同一时刻看到的数据是不一样的。

在MySQL的InnoDB引擎，是通过给每行记录后面保存两个隐藏的列来实现的。一个是保存行的创建时间，另一个保存了行的过期时间（或删除时间）。

实际上存储的并不是实际的一个时间戳，而是“系统版本号”。

每次开启一个事务，系统版本号都会递增。事务开始时，系统版本号会作为事务的版本号，用来和查询到的行的版本号进行比较。下面分别介绍常见的CRUD操作中版本号是怎么工作的：

INSERT

保存当前系统版本号作为行版本号

DELETE

保存当前的系统版本号到这行数据的“删除版本”。

UPDATE

插入一行新纪录，保存当前系统版本号作为行版本号，同时保存当前系统版本号到原来的行的“删除版本”。

SELECT

• 只查找版本早于当前事务版本的行。这样可以保证事务读取都的行，要么之前就存在，要么是这个事务本身自己插入或者修改的。
• 行的“删除版本”要么未定义，要么大于当前事务版本号。这样可以确保事务读取到的行，在事务之前没有被删除。

MVCC只在REPEATABLE READ和READ COMMITTED两个隔离级别下工作，其它两个隔离级别不能工作。因为READ UNCOMMITTED总是读取最新的数据防，而不是符合当前事务版本的数据行。而SERIALIZABLE则会对所有读取的行都加锁。