MySQL(锁机制)

MySQL(锁机制)

1.隔离级别

(1)读不提交(Read UncommitedRU)

这种隔离级别下,事务间完全不隔离,会产生脏读,可以读取未提交的记录,实际情况下不会使用。

(2)读提交(Read commitedRC)

仅能读取到已提交的记录,这种隔离级别下,会存在幻读现象,所谓幻读是指在同一个事务中,多次执行同一个查询,返回的记录不完全相同的现象。幻读产生的根本原因是,在RC隔离级别下,每条语句都会读取已提交事务的更新,若两次查询之间有其他事务提交,则会导致两次查询结果不一致。虽然如此,读提交隔离级别在生产环境中使用很广泛。

(3)可重复读(Repeatable Read, RR)

可重复读隔离级别解决了不可重复读的问题,但依然没有解决幻读的问题。那么不可重复读与幻读有什么区别呢?不可重复读重点在修改,即读取过的数据,两次读的值不一样;而幻读则侧重于记录数目变化【插入和删除】。一般教科书上告诉我们只有到串行化隔离级别才解决幻读问题,但mysql的innodb比较特殊,RR即解决了幻读问题,主要通过GAP锁实现。另外,不是所有的数据库都实现了该隔离级别,后面会简单介绍下mysql是如何实现可重复读隔离级别的。

(4)串行化(Serializable)

在串行化隔离模式下,消除了脏读,幻象,但事务并发度急剧下降,事务的隔离级别与事务的并发度成反比,隔离级别越高,事务的并发度越低。实际生产环境下,dba会在并发和满足业务需求之间作权衡,选择合适的隔离级别。

2.并发调度方式

与隔离级别紧密联系的另外一个东西是并发调度,通过并发调度实现隔离级别。对于并发调度,不同的数据库厂商有不同的实现机制,但基本原理类似,都是通过加锁来保护数据对象不同时被多个事务修改。多版本的并发控制(MVCC)相对于传统的基于锁的并发控制主要特点是读不上锁,这种特性对于读多写少的场景,大大提高了系统的并发度,因此大部分关系型数据库都实现了MVCC

3.两阶段锁协议

两阶段锁协议的含义是,事务分为两个阶段,第一个阶段是获得封锁,第二个阶段是释放封锁。两阶段封锁保证并发调度的正确性。两阶段封锁相对于一阶段封锁(一次性获得事务需要的所有锁),提高了并发度,但同时也带来了死锁的可能。

4.死锁

所谓死锁是指两个或多个事务,各自占有对方的期望获得的资源,形成的循环等待,彼此无法继续执行的一种状态。

5.锁类型

根据锁的类型分,可以分为共享锁,排他锁,意向共享锁和意向排他锁。根据锁的粒度分,又可以分为行锁,表锁。对于mysql而言,事务机制更多是靠底层的存储引擎来实现,因此,mysql层面只有表锁,而支持事务的innodb存储引擎则实现了行锁(记录锁)gap锁,next-key锁。Mysql的记录锁实质是索引记录的锁,因为innodb是索引组织表;gap锁是索引记录间隙的锁,这种锁只在RR隔离级别下有效;next-key锁是记录锁加上记录之前gap锁的组合。mysql通过gap锁和next-key锁实现RR隔离级别。

说明:

  1. 对于更新操作(读不上锁),只有走索引才可能上行锁;否则会对聚簇索引的每一行上写锁,实际等同于对表上写锁。
  2. 若多个物理记录对应同一个索引,若同时访问,也会出现锁冲突;
  3. 当表有多个索引时,不同事务可以用不同的索引锁住不同的行,另外innodb会同时用行锁对数据记录(聚簇索引)加锁。
  4. MVCC并发控制机制下,任何操作都不会阻塞读操作,读操作也不会阻塞任何操作,只因为读不上锁。

6. 锁互斥与兼容关系矩阵   

 

X   (排他锁)

S   (共享锁)

IX (意向排他锁)  

IS(意向共享锁)

n    

n   

n    

n

n    

y   

n    

y

IX

n    

n   

y    

y

IS

n    

y   

y

 y

 (y表示兼容,n表示不兼容):

7.mysql锁相关操作

(1).查看最近一次死锁信息

show innodb engine status;

查看LATEST DETECTED DEADLOCK这一栏的相关信息。

(2)查看正在使用的锁

SELECT r.trx_id             waiting_trx_id, 
       r.trx_query           waiting_query, 
       b.trx_id                blocking_trx_id, 
       b.trx_query           blocking_query, 
       b.trx_mysql_thread_id blocking_thread, 
       b.trx_started, 
       b.trx_wait_started 
FROM   information_schema.innodb_lock_waits w 
       INNER JOIN information_schema.innodb_trx b 
               ON b.trx_id = w.blocking_trx_id 
       INNER JOIN information_schema.innodb_trx r 
               ON r.trx_id = w.requesting_trx_id 

(3)查看事务的隔离级别

show variables like 'tx_isolation';

8.典型SQL语句锁分析

(1).select ......lock in share mode 获得共享锁。【对于表上意向共享锁;对于读取的每一个行,上行级共享锁】
(2).select ...... for update 获得排他锁【对于表上意向排他锁;对于读取的每一个行,会上行级排他锁】
(3).insert into target_tab select * from source_tab where ...
(4).create table new_tab as select ... From source_tab where ...
(3)和(4)在RR隔离级别下,会对source_tab上锁,防止出现幻读;RC隔离级别下,不上锁。
(5).FLUSH TABLES WITH READ LOCK
全局读锁定,锁定数据库中的所有库中的所有表,mysqldump会用到这个命令。


InnoDB分析:

MySQL/InnoDB的加锁分析,一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中,经常会有同事咨询这方面的问题。同时,微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信,让我帮助解决一些死锁的问题。本文,准备就MySQL/InnoDB的加锁问题,展开较为深入的分析与讨论,主要是介绍一种思路,运用此思路,拿到任何一条SQL语句,都能完整的分析出这条语句会加什么锁?会有什么样的使用风险?甚至是分析线上的一个死锁场景,了解死锁产生的原因。

 

注:MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍,都是基于InnoDB存储引擎,其他引擎的表现,会有较大的区别。

  1. MVCC:Snapshot Read vs Current Read

 

MySQL InnoDB存储引擎,实现的是基于多版本的并发控制协议——MVCC (Multi-Version Concurrency Control) (注:与MVCC相对的,是基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control)。MVCC最大的好处,相信也是耳熟能详:读不加锁,读写不冲突。在读多写少的OLTP应用中,读写不冲突是非常重要的,极大的增加了系统的并发性能,这也是为什么现阶段,几乎所有的RDBMS,都支持了MVCC。

 

在MVCC并发控制中,读操作可以分成两类:快照读 (snapshot read)与当前读 (current read)。快照读,读取的是记录的可见版本 (有可能是历史版本),不用加锁。当前读,读取的是记录的最新版本,并且,当前读返回的记录,都会加上锁,保证其他事务不会再并发修改这条记录。

 

在一个支持MVCC并发控制的系统中,哪些读操作是快照读?哪些操作又是当前读呢?以MySQL InnoDB为例:

 

  • 快照读:简单的select操作,属于快照读,不加锁。(当然,也有例外,下面会分析)
    • select * from table where ?;
  • 当前读:特殊的读操作,插入/更新/删除操作,属于当前读,需要加锁。
    • select * from table where ? lock in share mode;
    • select * from table where ? for update;
    • insert into table values (…);
    • update table set ? where ?;
    • delete from table where ?;

    所有以上的语句,都属于当前读,读取记录的最新版本。并且,读取之后,还需要保证其他并发事务不能修改当前记录,对读取记录加锁。其中,除了第一条语句,对读取记录加S锁 (共享锁)外,其他的操作,都加的是X锁 (排它锁)。

     

为什么将 插入/更新/删除 操作,都归为当前读?可以看看下面这个 更新 操作,在数据库中的执行流程:

update 执行流程

从图中,可以看到,一个Update操作的具体流程。当Update SQL被发给MySQL后,MySQL Server会根据where条件,读取第一条满足条件的记录,然后InnoDB引擎会将第一条记录返回,并加锁 (current read)。待MySQL Server收到这条加锁的记录之后,会再发起一个Update请求,更新这条记录。一条记录操作完成,再读取下一条记录,直至没有满足条件的记录为止。因此,Update操作内部,就包含了一个当前读。同理,Delete操作也一样。Insert操作会稍微有些不同,简单来说,就是Insert操作可能会触发Unique Key的冲突检查,也会进行一个当前读。

 

根据上图的交互,针对一条当前读的SQL语句,InnoDB与MySQL Server的交互,是一条一条进行的,因此,加锁也是一条一条进行的。先对一条满足条件的记录加锁,返回给MySQL Server,做一些DML操作;然后在读取下一条加锁,直至读取完毕。

 

  1. Cluster Index:聚簇索引

 

InnoDB存储引擎的数据组织方式,是聚簇索引表:完整的记录,存储在主键索引中,通过主键索引,就可以获取记录所有的列。关于聚簇索引表的组织方式,可以参考MySQL的官方文档:Clustered and Secondary Indexes 。本文假设读者对这个,已经有了一定的认识,就不再做具体的介绍。接下来的部分,主键索引/聚簇索引 两个名称,会有一些混用,望读者知晓。

 

  1. 2PL:Two-Phase Locking

 

传统RDBMS加锁的一个原则,就是2PL (二阶段锁):Two-Phase Locking。相对而言,2PL比较容易理解,说的是锁操作分为两个阶段:加锁阶段与解锁阶段,并且保证加锁阶段与解锁阶段不相交。下面,仍旧以MySQL为例,来简单看看2PL在MySQL中的实现。

 

2PL

从上图可以看出,2PL就是将加锁/解锁分为两个完全不相交的阶段。加锁阶段:只加锁,不放锁。解锁阶段:只放锁,不加锁。

 

  1. Isolation Level

 

隔离级别:Isolation Level,也是RDBMS的一个关键特性。相信对数据库有所了解的朋友,对于4种隔离级别:Read Uncommited,Read Committed,Repeatable Read,Serializable,都有了深入的认识。本文不打算讨论数据库理论中,是如何定义这4种隔离级别的含义的,而是跟大家介绍一下MySQL/InnoDB是如何定义这4种隔离级别的。

 

MySQL/InnoDB定义的4种隔离级别:

  • Read Uncommited

    可以读取未提交记录。此隔离级别,不会使用,忽略。

  • Read Committed (RC)

    快照读忽略,本文不考虑。

    针对当前读,RC隔离级别保证对读取到的记录加锁 (记录锁),存在幻读现象。

  • Repeatable Read (RR)

    快照读忽略,本文不考虑。

    针对当前读,RR隔离级别保证对读取到的记录加锁 (记录锁),同时保证对读取的范围加锁,新的满足查询条件的记录不能够插入 (间隙锁),不存在幻读现象。

  • Serializable

    从MVCC并发控制退化为基于锁的并发控制。不区别快照读与当前读,所有的读操作均为当前读,读加读锁 (S锁),写加写锁 (X锁)。

    Serializable隔离级别下,读写冲突,因此并发度急剧下降,在MySQL/InnoDB下不建议使用。

 

  1. 一条简单SQL的加锁实现分析

 

在介绍完一些背景知识之后,本文接下来将选择几个有代表性的例子,来详细分析MySQL的加锁处理。当然,还是从最简单的例子说起。经常有朋友发给我一个SQL,然后问我,这个SQL加什么锁?就如同下面两条简单的SQL,他们加什么锁?

 

  • SQL1:select * from t1 where id = 10;
  • SQL2:delete from t1 where id = 10;

 

针对这个问题,该怎么回答?我能想象到的一个答案是:

 

  • SQL1:不加锁。因为MySQL是使用多版本并发控制的,读不加锁。
  • SQL2:对id = 10的记录加写锁 (走主键索引)。

 

这个答案对吗?说不上来。即可能是正确的,也有可能是错误的,已知条件不足,这个问题没有答案。如果让我来回答这个问题,我必须还要知道以下的一些前提,前提不同,我能给出的答案也就不同。要回答这个问题,还缺少哪些前提条件?

 

  • 前提一:id列是不是主键?

 

  • 前提二:当前系统的隔离级别是什么?
  • 前提三:id列如果不是主键,那么id列上有索引吗?
  • 前提四:id列上如果有二级索引,那么这个索引是唯一索引吗?
  • 前提五:两个SQL的执行计划是什么?索引扫描?全表扫描?

 

没有这些前提,直接就给定一条SQL,然后问这个SQL会加什么锁,都是很业余的表现。而当这些问题有了明确的答案之后,给定的SQL会加什么锁,也就一目了然。下面,我将这些问题的答案进行组合,然后按照从易到难的顺序,逐个分析每种组合下,对应的SQL会加哪些锁?

 

注:下面的这些组合,我做了一个前提假设,也就是有索引时,执行计划一定会选择使用索引进行过滤 (索引扫描)。但实际情况会复杂很多,真正的执行计划,还是需要根据MySQL输出的为准。

 

  • 组合一id列是主键,RC隔离级别
  • 组合二id列是二级唯一索引,RC隔离级别
  • 组合三id列是二级非唯一索引,RC隔离级别
  • 组合四id列上没有索引,RC隔离级别
  • 组合五id列是主键,RR隔离级别
  • 组合六id列是二级唯一索引,RR隔离级别
  • 组合七id列是二级非唯一索引,RR隔离级别
  • 组合八id列上没有索引,RR隔离级别
  • 组合九Serializable隔离级别

 

排列组合还没有列举完全,但是看起来,已经很多了。真的有必要这么复杂吗?事实上,要分析加锁,就是需要这么复杂。但是从另一个角度来说,只要你选定了一种组合,SQL需要加哪些锁,其实也就确定了。接下来,就让我们来逐个分析这9种组合下的SQL加锁策略。

 

注:在前面八种组合下,也就是RC,RR隔离级别下,SQL1:select操作均不加锁,采用的是快照读,因此在下面的讨论中就忽略了,主要讨论SQL2:delete操作的加锁。

 

  1. 组合一:id主键+RC

 

这个组合,是最简单,最容易分析的组合。id是主键,Read Committed隔离级别,给定SQL:delete from t1 where id = 10; 只需要将主键上,id = 10的记录加上X锁即可。如下图所示:

id主键+rc

结论:id是主键时,此SQL只需要在id=10这条记录上加X锁即可。

 

  1. 组合二:id唯一索引+RC

 

这个组合,id不是主键,而是一个Unique的二级索引键值。那么在RC隔离级别下,delete from t1 where id = 10; 需要加什么锁呢?见下图:

id unique+rc

此组合中,id是unique索引,而主键是name列。此时,加锁的情况由于组合一有所不同。由于id是unique索引,因此delete语句会选择走id列的索引进行where条件的过滤,在找到id=10的记录后,首先会将unique索引上的id=10索引记录加上X锁,同时,会根据读取到的name列,回主键索引(聚簇索引),然后将聚簇索引上的name = ‘d’ 对应的主键索引项加X锁。为什么聚簇索引上的记录也要加锁?试想一下,如果并发的一个SQL,是通过主键索引来更新:update t1 set id = 100 where name = ‘d'; 此时,如果delete语句没有将主键索引上的记录加锁,那么并发的update就会感知不到delete语句的存在,违背了同一记录上的更新/删除需要串行执行的约束。

 

结论若id列是unique列,其上有unique索引。那么SQL需要加两个X锁,一个对应于id unique索引上的id = 10的记录,另一把锁对应于聚簇索引上的[name=’d’,id=10]的记录。

 

  1. 组合三:id非唯一索引+RC

 

相对于组合一、二,组合三又发生了变化,隔离级别仍旧是RC不变,但是id列上的约束又降低了,id列不再唯一,只有一个普通的索引。假设delete from t1 where id = 10; 语句,仍旧选择id列上的索引进行过滤where条件,那么此时会持有哪些锁?同样见下图:

id 非唯一索引+rc

根据此图,可以看到,首先,id列索引上,满足id = 10查询条件的记录,均已加锁。同时,这些记录对应的主键索引上的记录也都加上了锁。与组合二唯一的区别在于,组合二最多只有一个满足等值查询的记录,而组合三会将所有满足查询条件的记录都加锁。

 

结论若id列上有非唯一索引,那么对应的所有满足SQL查询条件的记录,都会被加锁。同时,这些记录在主键索引上的记录,也会被加锁。

 

  1. 组合四:id无索引+RC

 

相对于前面三个组合,这是一个比较特殊的情况。id列上没有索引,where id = 10;这个过滤条件,没法通过索引进行过滤,那么只能走全表扫描做过滤。对应于这个组合,SQL会加什么锁?或者是换句话说,全表扫描时,会加什么锁?这个答案也有很多:有人说会在表上加X锁;有人说会将聚簇索引上,选择出来的id = 10;的记录加上X锁。那么实际情况呢?请看下图:

id 无索引+rc

由于id列上没有索引,因此只能走聚簇索引,进行全部扫描。从图中可以看到,满足删除条件的记录有两条,但是,聚簇索引上所有的记录,都被加上了X锁。无论记录是否满足条件,全部被加上X锁。既不是加表锁,也不是在满足条件的记录上加行锁。

 

有人可能会问?为什么不是只在满足条件的记录上加锁呢?这是由于MySQL的实现决定的。如果一个条件无法通过索引快速过滤,那么存储引擎层面就会将所有记录加锁后返回,然后由MySQL Server层进行过滤。因此也就把所有的记录,都锁上了。

 

注:在实际的实现中,MySQL有一些改进,在MySQL Server过滤条件,发现不满足后,会调用unlock_row方法,把不满足条件的记录放锁 (违背了2PL的约束)。这样做,保证了最后只会持有满足条件记录上的锁,但是每条记录的加锁操作还是不能省略的。

 

结论:若id列上没有索引,SQL会走聚簇索引的全扫描进行过滤,由于过滤是由MySQL Server层面进行的。因此每条记录,无论是否满足条件,都会被加上X锁。但是,为了效率考量,MySQL做了优化,对于不满足条件的记录,会在判断后放锁,最终持有的,是满足条件的记录上的锁,但是不满足条件的记录上的加锁/放锁动作不会省略。同时,优化也违背了2PL的约束。

 

  1. 组合五:id主键+RR

 

上面的四个组合,都是在Read Committed隔离级别下的加锁行为,接下来的四个组合,是在Repeatable Read隔离级别下的加锁行为。

 

组合五,id列是主键列,Repeatable Read隔离级别,针对delete from t1 where id = 10; 这条SQL,加锁与组合一:[id主键,Read Committed]一致。

 

  1. 组合六:id唯一索引+RR

 

与组合五类似,组合六的加锁,与组合二:[id唯一索引,Read Committed]一致。两个X锁,id唯一索引满足条件的记录上一个,对应的聚簇索引上的记录一个。

 

  1. 组合七:id非唯一索引+RR

 

还记得前面提到的MySQL的四种隔离级别的区别吗?RC隔离级别允许幻读,而RR隔离级别,不允许存在幻读。但是在组合五、组合六中,加锁行为又是与RC下的加锁行为完全一致。那么RR隔离级别下,如何防止幻读呢?问题的答案,就在组合七中揭晓。

 

组合七,Repeatable Read隔离级别,id上有一个非唯一索引,执行delete from t1 where id = 10; 假设选择id列上的索引进行条件过滤,最后的加锁行为,是怎么样的呢?同样看下面这幅图:

id 非唯一索引 + rr

此图,相对于组合三:[id列上非唯一锁,Read Committed]看似相同,其实却有很大的区别。最大的区别在于,这幅图中多了一个GAP锁,而且GAP锁看起来也不是加在记录上的,倒像是加载两条记录之间的位置,GAP锁有何用?

 

其实这个多出来的GAP锁,就是RR隔离级别,相对于RC隔离级别,不会出现幻读的关键。确实,GAP锁锁住的位置,也不是记录本身,而是两条记录之间的GAP。所谓幻读,就是同一个事务,连续做两次当前读 (例如:select * from t1 where id = 10 for update;),那么这两次当前读返回的是完全相同的记录 (记录数量一致,记录本身也一致),第二次的当前读,不会比第一次返回更多的记录 (幻象)。

 

如何保证两次当前读返回一致的记录,那就需要在第一次当前读与第二次当前读之间,其他的事务不会插入新的满足条件的记录并提交。为了实现这个功能,GAP锁应运而生。

 

如图中所示,有哪些位置可以插入新的满足条件的项 (id = 10),考虑到B+树索引的有序性,满足条件的项一定是连续存放的。记录[6,c]之前,不会插入id=10的记录;[6,c]与[10,b]间可以插入[10, aa];[10,b]与[10,d]间,可以插入新的[10,bb],[10,c]等;[10,d]与[11,f]间可以插入满足条件的[10,e],[10,z]等;而[11,f]之后也不会插入满足条件的记录。因此,为了保证[6,c]与[10,b]间,[10,b]与[10,d]间,[10,d]与[11,f]不会插入新的满足条件的记录,MySQL选择了用GAP锁,将这三个GAP给锁起来。

 

Insert操作,如insert [10,aa],首先会定位到[6,c]与[10,b]间,然后在插入前,会检查这个GAP是否已经被锁上,如果被锁上,则Insert不能插入记录。因此,通过第一遍的当前读,不仅将满足条件的记录锁上 (X锁),与组合三类似。同时还是增加3把GAP锁,将可能插入满足条件记录的3个GAP给锁上,保证后续的Insert不能插入新的id=10的记录,也就杜绝了同一事务的第二次当前读,出现幻象的情况。

 

有心的朋友看到这儿,可以会问:既然防止幻读,需要靠GAP锁的保护,为什么组合五、组合六,也是RR隔离级别,却不需要加GAP锁呢?

 

首先,这是一个好问题。其次,回答这个问题,也很简单。GAP锁的目的,是为了防止同一事务的两次当前读,出现幻读的情况。而组合五,id是主键;组合六,id是unique键,都能够保证唯一性。一个等值查询,最多只能返回一条记录,而且新的相同取值的记录,一定不会在新插入进来,因此也就避免了GAP锁的使用。其实,针对此问题,还有一个更深入的问题:如果组合五、组合六下,针对SQL:select * from t1 where id = 10 for update; 第一次查询,没有找到满足查询条件的记录,那么GAP锁是否还能够省略?此问题留给大家思考。

 

结论:Repeatable Read隔离级别下,id列上有一个非唯一索引,对应SQL:delete from t1 where id = 10; 首先,通过id索引定位到第一条满足查询条件的记录,加记录上的X锁,加GAP上的GAP锁,然后加主键聚簇索引上的记录X锁,然后返回;然后读取下一条,重复进行。直至进行到第一条不满足条件的记录[11,f],此时,不需要加记录X锁,但是仍旧需要加GAP锁,最后返回结束。

 

  1. 组合八:id无索引+RR

 

组合八,Repeatable Read隔离级别下的最后一种情况,id列上没有索引。此时SQL:delete from t1 where id = 10; 没有其他的路径可以选择,只能进行全表扫描。最终的加锁情况,如下图所示:

id 无索引+rr

如图,这是一个很恐怖的现象。首先,聚簇索引上的所有记录,都被加上了X锁。其次,聚簇索引每条记录间的间隙(GAP),也同时被加上了GAP锁。这个示例表,只有6条记录,一共需要6个记录锁,7个GAP锁。试想,如果表上有1000万条记录呢?

 

在这种情况下,这个表上,除了不加锁的快照度,其他任何加锁的并发SQL,均不能执行,不能更新,不能删除,不能插入,全表被锁死。

 

当然,跟组合四:[id无索引, Read Committed]类似,这个情况下,MySQL也做了一些优化,就是所谓的semi-consistent read。semi-consistent read开启的情况下,对于不满足查询条件的记录,MySQL会提前放锁。针对上面的这个用例,就是除了记录[d,10],[g,10]之外,所有的记录锁都会被释放,同时不加GAP锁。semi-consistent read如何触发:要么是read committed隔离级别;要么是Repeatable Read隔离级别,同时设置了innodb_locks_unsafe_for_binlog 参数。更详细的关于semi-consistent read的介绍,可参考我之前的一篇博客:MySQL+InnoDB semi-consitent read原理及实现分析 。

 

结论:在Repeatable Read隔离级别下,如果进行全表扫描的当前读,那么会锁上表中的所有记录,同时会锁上聚簇索引内的所有GAP,杜绝所有的并发 更新/删除/插入 操作。当然,也可以通过触发semi-consistent read,来缓解加锁开销与并发影响,但是semi-consistent read本身也会带来其他问题,不建议使用。

 

  1. 组合九:Serializable

 

针对前面提到的简单的SQL,最后一个情况:Serializable隔离级别。对于SQL2:delete from t1 where id = 10; 来说,Serializable隔离级别与Repeatable Read隔离级别完全一致,因此不做介绍。

 

Serializable隔离级别,影响的是SQL1:select * from t1 where id = 10; 这条SQL,在RC,RR隔离级别下,都是快照读,不加锁。但是在Serializable隔离级别,SQL1会加读锁,也就是说快照读不复存在,MVCC并发控制降级为Lock-Based CC。

 

结论:在MySQL/InnoDB中,所谓的读不加锁,并不适用于所有的情况,而是隔离级别相关的。Serializable隔离级别,读不加锁就不再成立,所有的读操作,都是当前读。

 

  1. 一条复杂的SQL

 

写到这里,其实MySQL的加锁实现也已经介绍的八八九九。只要将本文上面的分析思路,大部分的SQL,都能分析出其会加哪些锁。而这里,再来看一个稍微复杂点的SQL,用于说明MySQL加锁的另外一个逻辑。SQL用例如下:

复杂SQL

如图中的SQL,会加什么锁?假定在Repeatable Read隔离级别下 (Read Committed隔离级别下的加锁情况,留给读者分析。),同时,假设SQL走的是idx_t1_pu索引。

 

在详细分析这条SQL的加锁情况前,还需要有一个知识储备,那就是一个SQL中的where条件如何拆分?具体的介绍,建议阅读我之前的一篇文章:SQL中的where条件,在数据库中提取与应用浅析 。在这里,我直接给出分析后的结果:

 

  • Index key:pubtime > 1 and puptime < 20。此条件,用于确定SQL在idx_t1_pu索引上的查询范围。
  • Index Filter:userid = ‘hdc’ 。此条件,可以在idx_t1_pu索引上进行过滤,但不属于Index Key。
  • Table Filter:comment is not NULL。此条件,在idx_t1_pu索引上无法过滤,只能在聚簇索引上过滤。

 

在分析出SQL where条件的构成之后,再来看看这条SQL的加锁情况 (RR隔离级别),如下图所示:

SQL加锁

从图中可以看出,在Repeatable Read隔离级别下,由Index Key所确定的范围,被加上了GAP锁;Index Filter锁给定的条件 (userid = ‘hdc’)何时过滤,视MySQL的版本而定,在MySQL 5.6版本之前,不支持Index Condition Pushdown(ICP),因此Index Filter在MySQL Server层过滤,在5.6后支持了Index Condition Pushdown,则在index上过滤。若不支持ICP,不满足Index Filter的记录,也需要加上记录X锁,若支持ICP,则不满足Index Filter的记录,无需加记录X锁 (图中,用红色箭头标出的X锁,是否要加,视是否支持ICP而定);而Table Filter对应的过滤条件,则在聚簇索引中读取后,在MySQL Server层面过滤,因此聚簇索引上也需要X锁。最后,选取出了一条满足条件的记录[8,hdc,d,5,good],但是加锁的数量,要远远大于满足条件的记录数量。

 

结论:在Repeatable Read隔离级别下,针对一个复杂的SQL,首先需要提取其where条件。Index Key确定的范围,需要加上GAP锁;Index Filter过滤条件,视MySQL版本是否支持ICP,若支持ICP,则不满足Index Filter的记录,不加X锁,否则需要X锁;Table Filter过滤条件,无论是否满足,都需要加X锁。

 

  1. 死锁原理与分析

 

本文前面的部分,基本上已经涵盖了MySQL/InnoDB所有的加锁规则。深入理解MySQL如何加锁,有两个比较重要的作用:

 

  • 可以根据MySQL的加锁规则,写出不会发生死锁的SQL;
  • 可以根据MySQL的加锁规则,定位出线上产生死锁的原因;

下面,来看看两个死锁的例子 (一个是两个Session的两条SQL产生死锁;另一个是两个Session的一条SQL,产生死锁):

死锁用例

死锁用例2

上面的两个死锁用例。第一个非常好理解,也是最常见的死锁,每个事务执行两条SQL,分别持有了一把锁,然后加另一把锁,产生死锁。

 

第二个用例,虽然每个Session都只有一条语句,仍旧会产生死锁。要分析这个死锁,首先必须用到本文前面提到的MySQL加锁的规则。针对Session 1,从name索引出发,读到的[hdc, 1],[hdc, 6]均满足条件,不仅会加name索引上的记录X锁,而且会加聚簇索引上的记录X锁,加锁顺序为先[1,hdc,100],后[6,hdc,10]。而Session 2,从pubtime索引出发,[10,6],[100,1]均满足过滤条件,同样也会加聚簇索引上的记录X锁,加锁顺序为[6,hdc,10],后[1,hdc,100]。发现没有,跟Session 1的加锁顺序正好相反,如果两个Session恰好都持有了第一把锁,请求加第二把锁,死锁就发生了。

 

结论:死锁的发生与否,并不在于事务中有多少条SQL语句,死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。而使用本文上面提到的,分析MySQL每条SQL语句的加锁规则,分析出每条语句的加锁顺序,然后检查多个并发SQL间是否存在以相反的顺序加锁的情况,就可以分析出各种潜在的死锁情况,也可以分析出线上死锁发生的原因。

 

其他例子:

MySQL InnoDB事务的隔离级别有四级,默认是“可重复读”(REPEATABLE READ)。

  • 未提交读(READ UNCOMMITTED)。另一个事务修改了数据,但尚未提交,而本事务中的SELECT会读到这些未被提交的数据(脏读)。
  • 提交读(READ COMMITTED)。本事务读取到的是最新的数据(其他事务提交后的)。问题是,在同一个事务里,前后两次相同的SELECT会读到不同的结果(不重复读)。
  • 可重复读(REPEATABLE READ)。在同一个事务里,SELECT的结果是事务开始时时间点的状态,因此,同样的SELECT操作读到的结果会是一致的。但是,会有幻读现象(稍后解释)。
  • 串行化(SERIALIZABLE)。读操作会隐式获取共享锁,可以保证不同事务间的互斥。

四个级别逐渐增强,每个级别解决一个问题。

  • 脏读,最容易理解。另一个事务修改了数据,但尚未提交,而本事务中的SELECT会读到这些未被提交的数据。
  • 不重复读。解决了脏读后,会遇到,同一个事务执行过程中,另外一个事务提交了新数据,因此本事务先后两次读到的数据结果会不一致。
  • 幻读。解决了不重复读,保证了同一个事务里,查询的结果都是事务开始时的状态(一致性)。但是,如果另一个事务同时提交了新数据,本事务再更新时,就会“惊奇的”发现了这些新数据,貌似之前读到的数据是“鬼影”一样的幻觉。

借鉴并改造了一个搞笑的比喻:

  • 脏读。假如,中午去食堂打饭吃,看到一个座位被同学小Q占上了,就认为这个座位被占去了,就转身去找其他的座位。不料,这个同学小Q起身走了。事实:该同学小Q只是临时坐了一小下,并未“提交”。
  • 不重复读。假如,中午去食堂打饭吃,看到一个座位是空的,便屁颠屁颠的去打饭,回来后却发现这个座位却被同学小Q占去了。
  • 幻读。假如,中午去食堂打饭吃,看到一个座位是空的,便屁颠屁颠的去打饭,回来后,发现这些座位都还是空的(重复读),窃喜。走到跟前刚准备坐下时,却惊现一个恐龙妹,严重影响食欲。仿佛之前看到的空座位是“幻影”一样。

------

一些文章写到InnoDB的可重复读避免了“幻读”(phantom read),这个说法并不准确。

做个试验:(以下所有试验要注意存储引擎和隔离级别)

mysql> show create table t_bitfly\G;
CREATE TABLE `t_bitfly` (
`id` bigint(20) NOT NULL default '0',
`value` varchar(32) default NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk

mysql> select @@global.tx_isolation, @@tx_isolation;
+-----------------------+-----------------+
| @@global.tx_isolation | @@tx_isolation  |
+-----------------------+-----------------+
| REPEATABLE-READ       | REPEATABLE-READ |
+-----------------------+-----------------+

试验一:

t Session A                   Session B
|
| START TRANSACTION;          START TRANSACTION;
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| empty set
|                             INSERT INTO t_bitfly
|                             VALUES (1, 'a');
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| empty set
|                             COMMIT;
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| empty set
|
| INSERT INTO t_bitfly VALUES (1, 'a');
| ERROR 1062 (23000):
| Duplicate entry '1' for key 1
v (shit, 刚刚明明告诉我没有这条记录的)

如此就出现了幻读,以为表里没有数据,其实数据已经存在了,傻乎乎的提交后,才发现数据冲突了。

试验二:

t Session A                  Session B
|
| START TRANSACTION;         START TRANSACTION;
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | a     |
| +------+-------+
|                            INSERT INTO t_bitfly
|                            VALUES (2, 'b');
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | a     |
| +------+-------+
|                            COMMIT;
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | a     |
| +------+-------+
|
| UPDATE t_bitfly SET value='z';
| Rows matched: 2  Changed: 2  Warnings: 0
| (怎么多出来一行)
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | z     |
| |    2 | z     |
| +------+-------+
|
v

本事务中第一次读取出一行,做了一次更新后,另一个事务里提交的数据就出现了。也可以看做是一种幻读。

------

那么,InnoDB指出的可以避免幻读是怎么回事呢?

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/innodb-record-level-locks.html

By default, InnoDB operates in REPEATABLE READ transaction isolation level and with the innodb_locks_unsafe_for_binlog system variable disabled. In this case, InnoDB uses next-key locks for searches and index scans, which prevents phantom rows (see Section 13.6.8.5, “Avoiding the Phantom Problem Using Next-Key Locking”).

准备的理解是,当隔离级别是可重复读,且禁用innodb_locks_unsafe_for_binlog的情况下,在搜索和扫描index的时候使用的next-key locks可以避免幻读。

关键点在于,是InnoDB默认对一个普通的查询也会加next-key locks,还是说需要应用自己来加锁呢?如果单看这一句,可能会以为InnoDB对普通的查询也加了锁,如果是,那和序列化(SERIALIZABLE)的区别又在哪里呢?

MySQL manual里还有一段:

13.2.8.5. Avoiding the Phantom Problem Using Next-Key Locking (http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/innodb-next-key-locking.html)

To prevent phantoms, InnoDB uses an algorithm called next-key locking that combines index-row locking with gap locking.

You can use next-key locking to implement a uniqueness check in your application: If you read your data in share mode and do not see a duplicate for a row you are going to insert, then you can safely insert your row and know that the next-key lock set on the successor of your row during the read prevents anyone meanwhile inserting a duplicate for your row. Thus, the next-key locking enables you to “lock” the nonexistence of something in your table.

我的理解是说,InnoDB提供了next-key locks,但需要应用程序自己去加锁。manual里提供一个例子:

SELECT * FROM child WHERE id > 100 FOR UPDATE;

这样,InnoDB会给id大于100的行(假如child表里有一行id为102),以及100-102,102+的gap都加上锁。

可以使用show innodb status来查看是否给表加上了锁。

再看一个实验,要注意,表t_bitfly里的id为主键字段。实验三:

t Session A                 Session B
|
| START TRANSACTION;        START TRANSACTION;
|
| SELECT * FROM t_bitfly
| WHERE id&lt;=1
| FOR UPDATE;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | a     |
| +------+-------+
|                           INSERT INTO t_bitfly
|                           VALUES (2, 'b');
|                           Query OK, 1 row affected
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | a     |
| +------+-------+
|                           INSERT INTO t_bitfly
|                           VALUES (0, '0');
|                           (waiting for lock ...
|                           then timeout)
|                           ERROR 1205 (HY000):
|                           Lock wait timeout exceeded;
|                           try restarting transaction
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | a     |
| +------+-------+
|                           COMMIT;
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +------+-------+
| | id   | value |
| +------+-------+
| |    1 | a     |
| +------+-------+
v

可以看到,用id<=1加的锁,只锁住了id<=1的范围,可以成功添加id为2的记录,添加id为0的记录时就会等待锁的释放。

MySQL manual里对可重复读里的锁的详细解释:

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/set-transaction.html#isolevel_repeatable-read

For locking reads (SELECT with FOR UPDATE or LOCK IN SHARE MODE),UPDATE, and DELETE statements, locking depends on whether the statement uses a unique index with a unique search condition, or a range-type search condition. For a unique index with a unique search condition, InnoDB locks only the index record found, not the gap before it. For other search conditions, InnoDB locks the index range scanned, using gap locks or next-key (gap plus index-record) locks to block insertions by other sessions into the gaps covered by the range.

------

一致性读和提交读,先看实验,实验四:

t Session A                      Session B
|
| START TRANSACTION;             START TRANSACTION;
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +----+-------+
| | id | value |
| +----+-------+
| |  1 | a     |
| +----+-------+
|                                INSERT INTO t_bitfly
|                                VALUES (2, 'b');
|                                COMMIT;
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +----+-------+
| | id | value |
| +----+-------+
| |  1 | a     |
| +----+-------+
|
| SELECT * FROM t_bitfly LOCK IN SHARE MODE;
| +----+-------+
| | id | value |
| +----+-------+
| |  1 | a     |
| |  2 | b     |
| +----+-------+
|
| SELECT * FROM t_bitfly FOR UPDATE;
| +----+-------+
| | id | value |
| +----+-------+
| |  1 | a     |
| |  2 | b     |
| +----+-------+
|
| SELECT * FROM t_bitfly;
| +----+-------+
| | id | value |
| +----+-------+
| |  1 | a     |
| +----+-------+
v

如果使用普通的读,会得到一致性的结果,如果使用了加锁的读,就会读到“最新的”“提交”读的结果。

本身,可重复读和提交读是矛盾的。在同一个事务里,如果保证了可重复读,就会看不到其他事务的提交,违背了提交读;如果保证了提交读,就会导致前后两次读到的结果不一致,违背了可重复读。

可以这么讲,InnoDB提供了这样的机制,在默认的可重复读的隔离级别里,可以使用加锁读去查询最新的数据。

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/innodb-consistent-read.html

If you want to see the “freshest” state of the database, you should use either the READ COMMITTED isolation level or a locking read:
SELECT * FROM t_bitfly LOCK IN SHARE MODE;

------

结论:MySQL InnoDB的可重复读并不保证避免幻读,需要应用使用加锁读来保证。而这个加锁度使用到的机制就是next-key locks。


总结

 

写到这儿,本文也告一段落,做一个简单的总结,要做的完全掌握MySQL/InnoDB的加锁规则,甚至是其他任何数据库的加锁规则,需要具备以下的一些知识点:

 

  • 了解数据库的一些基本理论知识:数据的存储格式 (堆组织表 vs 聚簇索引表);并发控制协议 (MVCC vs Lock-Based CC);Two-Phase Locking;数据库的隔离级别定义 (Isolation Level);
  • 了解SQL本身的执行计划 (主键扫描 vs 唯一键扫描 vs 范围扫描 vs 全表扫描);
  • 了解数据库本身的一些实现细节 (过滤条件提取;Index Condition Pushdown;Semi-Consistent Read);
  • 了解死锁产生的原因及分析的方法 (加锁顺序不一致;分析每个SQL的加锁顺序)


本文转自:http://hedengcheng.com/?p=771