为什么加锁

最新推荐文章于 2025-06-15 14:46:35 发布

liudahai777

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/li123128/article/details/89515636

本文深入探讨了数据库加锁机制，解释了为何需要加锁，如何通过加锁避免数据读写冲突，特别是在并发操作中确保数据一致性和完整性的关键作用。文章详细分析了MyISAM表级锁的工作原理，包括读锁和写锁的加锁规则，以及如何调整系统变量以优化并发插入性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

　　为什么加锁
　　
　　你正在读着你喜欢的女孩递给你的信，看到一半的时候，她的好闺蜜过来瞄了一眼（假设她会隐身术，你看不到她），她想把“我很喜欢你”改成“我不喜欢你”，刚把“很”字擦掉，“不”字还没写完，只写了一横一撇，这时候你正读到这个字，她怕你察觉到也就没继续往下写了，这时候你读到的这句话就是“我丆喜欢你”，这是什么鬼？！这位闺蜜乐了：没错，确实是鬼在整蛊你呢，嘿嘿！
　　
　　数据库也会闹鬼吗？很有可能！假设会话1正在读取表里的一条记录（还没读取完），另一个会话2突然插队过来更新表里的同一条记录（还没更新完），那么会话1拿到的数据就可能是错误的（还没更新完的内容和原内容混在一起，造成乱码，就像上面的“我丆喜欢你”）。
　　
　　怎么避免这种情况呢？加锁，当有一个人在读的时候，别人能读不能写，当有一个人在写的时候，别人不能读和写。
　　
　　所以，加锁是为了在并发操作的时候，能够确保数据的完整性和一致性。
　　
　　加锁的规则
　　
　　MyISAM锁的粒度是表级锁，在执行查询（SELECT）之前，尝试在表上面加读锁，在执行更新（UPDATE,DELETE,INSERT）之前，尝试在表上面加写锁。
　　
　　加写锁：
　　
　　如果在表上没有锁（读锁和写锁），在它上面放一个写锁。
　　
　　否则，把锁定请求放在写锁定队列中。
　　
　　加读锁：
　　
　　如果在表上没有写锁定，把一个读锁定放在它上面。
　　
　　否则，把锁定请求放在读锁定队列中。
　　
　　优先级：
　　
　　当一个锁定被释放时，锁定优先被写锁定队列中的线程得到，然后是读锁定队列中的线程。这意味着如果有大量的写操作，读操作将会一直等待，直到写完成。可以通过以下命令看到加锁的情况：
　　
　　SHOW STATUS LIKE 'table%';
　　
　　+-----------------------+-------+
　　
　　| Variable_name | Value |
　　
　　+-----------------------+-------+
　　
　　| Table_locks_immediate | 42 |
　　
　　| Table_locks_waited | 3 |
　　
　　+-----------------------+-------+
　　
　　Table_locks_immediate是加锁立刻执行成功的次数，Table_locks_waited是造成等待的加锁次数。另外，可以通过LOW_PRIORITY来改变优先级。
　　
　　实例分析
　　
　　开一个会话窗口1，输入下面的语句执行：
　　
　　CREATE TABLE `users`(
　　
　　`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
　　
　　`name` varchar(15) NOT NULL,
　　
　　PRIMARY KEY (`id`)
　　
　　)ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户';
　　
　　INSERT INTO `users` VALUES (null, 'pigfly'),(null,'zhupp');
　　
　　为了模拟，我们手动执行LOCK TABLES语句把表锁住：
　　
　　LOCK TABLES `users` READ LOCAL;
　　
　　SELECT * FROM `users`;
　　
　　UPDATE `users` SET name='aa' where id=1;
　　
　　SELECT正常返回，UPDATE报错了，原因是当前表加了读锁，则当前会话只能执行读操作，不能执行更新操作。
　　
　　新开一个会话窗口2：
　　
　　INSERT INTO `users` VALUES (null, yunshenggw.cn/ 'zhupp');
　　
　　UPDATE `users` SET name='xxx' where id=1;
　　
　　可以看到插入执行成功，但是UPDATE操作被窗口1加的读锁阻塞了，我们回到窗口1执行：
　　
　　UNLOCK TABLES;
　　
　　这时候窗口2的更新语句马上返回更新成功了。
　　
　　为什么插入不会被读锁阻塞呢？原因是当表加了读锁并且表不存在空闲块的时候（删除或者更新表中间的记录会导致空闲块，OPTIMIZE TABLE可以清除空闲块），MYISAM默认允许其他线程从表尾插入。可以通过改变系统变量concurrent_insert（并发插入）的值来控制并发插入的行为。
　　
　　SHOW VARIABLES LIKE 'concurrent%';
　　
　　+-------------------+-------+
　　
　　| Variable_name | Value |
　　
　　+-------------------+-------+
　　
　　| concurrent_insert | AUTO |
　　
　　+-------------------+-------+
　　
　　Value的值：
　　
　　NEVER(0): 不允许并发插入
　　
　　AUTO(1): 表里没有空行时允许从表尾插入（默认）
　　
　　ALWAYS(2): 任何时候都允许并发插入
　　
　　注意：锁表的时候加了LOCAL关键字表示允许走并发插入的逻辑，具体是否可以并发插入还需要看是否满足concurrent_insert指定的条件，只有手动锁表的时候才需要指定LOCAL关键字。
　　
　　测试一下当表里有空闲块的情况，窗口1执行：
　　
　　DELETE FROM `users` WHERE id=1;
　　
　　LOCK TABLES `users` READ LOCAL;
　　
　　然后在窗口2执行：
　　
　　INSERT INTO `users` VALUES (null,www.yscylept.com 't1');
　　
　　果然被阻塞了。我们把并发插入的值改成2试试，在窗口1执行：
　　
　　UNLOCK TABLES;
　　
　　SET GLOBAL concurrent_insert=2;
　　
　　DELETE FROM `users` WHERE id=2;
　　
　　LOCK TABLES `users` READ LOCAL;
　　
　　然后在窗口2执行：
　　
　　INSERT INTO `users` VALUES (null, 't2');
　　
　　SELECT * FROM `users`;
　　
　　这一次没有被阻塞，插入成功了。
　　
　　Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase(); // 转大写
})
.anyMatch(s -> {
System.out.println("anyMatch: " + s);
return s.startsWith("A"www.tscdeLu.cn); // 过滤出以 A 为前缀的元素
});

// map: d2
// anyMatch: D2
// map: a2
// anyMatch: A2
终端操作 anyMatch()表示任何一个元素以 A 为前缀，返回为 true，就停止循环。所以它会从 d2 开始匹配，接着循环到 a2 的时候，返回为 true ，于是停止循环。

由于数据流的链式调用是垂直执行的，map这里只需要执行两次。相对于水平执行来说，map会执行尽可能少的次数，而不是把所有元素都 map 转换一遍。

四、中间操作顺序这么重要？
下面的例子由两个中间操作map和filter，以及一个终端操作forEach组成。让我们再来看看这些操作是如何执行的：

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase(); // 转大写
})
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return s.startsWith("A"); // 过滤出以 A 为前缀的元素
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); // for 循环输出

// map: d2
// filter: D2
// map: a2
// filter: A2
// forEach: A2
// map: b1
// filter: B1
// map: b3
// filter: B3
// map: c
// filter: C
学习了上面一小节，您应该已经知道了，map和filter会对集合中的每个字符串调用五次，而forEach却只会调用一次，因为只有 "a2" 满足过滤条件。

如果我们改变中间操作的顺序，将filter移动到链头的最开始，就可以大大减少实际的执行次数：

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> {
System.out.println(www.yunsengyule.com "filter: " + s)
return s.startsWith("a"www.enzuoylp.com); // 过滤出以 a 为前缀的元素
})
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase(www.tianscpt.com); // 转大写
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); // for 循环输出

// filter: d2
// filter: a2
// map: a2
// forEach: A2
// filter: b1
// filter: b3
// filter: c
现在，map仅仅只需调用一次，性能得到了提升，这种小技巧对于流中存在大量元素来说，是非常很有用的。

接下来，让我们对上面的代码再添加一个中间操作sorted：

Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.sorted((s1, s2) -> {
System.out.printf("sort: %s; %s\n", s1, s2);
return s1.compareTo(s2); // 排序
})
.filter(s -> {
System.out.println("filter: " + s);
return s.startsWith("a"); // 过滤出以 a 为前缀的元素
})
.map(s -> {
System.out.println("map: " + s);
return s.toUpperCase(www.ysyl157.com/); // 转大写
})
.forEach(s -> System.out.println("forEach: " + s)); // for 循环输出
　　
　　开销小、加锁快、不会产生死锁，锁定力度大，发生锁冲突的概率最高，不适合高并发场景。
　　
　　性能优化
　　
　　对于并发插入，一般默认配置AUTO就可以了，如果有大量插入操作，可以把concurrent_insert设置为2，然后定期在流量低峰期执行OPTIMIZE TABLE来清除空闲块。
　　
　　调整优先级。
　　
　　在大量更新操作前手动锁表，这样锁表只执行了一次，不然每执行一次更新就锁一次表。
　　
　　存在大量更新操作造成等待，又要兼顾查询的时候，给max_write_lock_count设置一个低值，在写锁达到一定数量时允许执行挂起的读请求。
　　
　　参考资料
　　
　　MySQL锁定事宜
　　
　　高性能MySQL
　　
　　PHP核心技术与最佳实践