【MySQL】一文带你搞懂MySQL中的各种锁

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: 【MySQL】一文带你搞懂MySQL中的各种锁

1.概述

锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中,除传统的计算资( CPU

RAM、 I/O )的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致

性、有 效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要

因素。从这个 角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。

MySQL 中的锁,按照锁的粒度分,分为以下三类:

全局锁:锁定数据库中的所有表。

表级锁:每次操作锁住整张表。

行级锁:每次操作锁住对应的行数据。

2.全局锁

2.1介绍

全局锁就是对整个数据库实例加锁,加锁后整个实例就处于只读状态,后续的 DML 的写语句, DDL

语句,已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞。

其典型的使用场景是做全库的逻辑备份,对所有的表进行锁定,从而获取一致性视图,保证数据的

完整性。

为什么全库逻辑备份,就需要加全就锁呢?

A. 我们一起先来分析一下不加全局锁,可能存在的问题。

假设在数据库中存在这样三张表 : tb_stock 库存表, tb_order 订单表, tb_orderlog 订单日志表。

在进行数据备份时,先备份了 tb_stock 库存表。

然后接下来,在业务系统中,执行了下单操作,扣减库存,生成订单(更新 tb_stock 表,插入

tb_order 表)。

然后再执行备份 tb_order 表的逻辑。

业务中执行插入订单日志操作。

最后,又备份了 tb_orderlog 表。

此时备份出来的数据,是存在问题的。因为备份出来的数据, tb_stock 表与 tb_order 表的数据不一

( 有最新操作的订单信息 , 但是库存数没减 )

那如何来规避这种问题呢 ? 此时就可以借助于 MySQL 的全局锁来解决。

B. 再来分析一下加了全局锁后的情况

对数据库进行进行逻辑备份之前,先对整个数据库加上全局锁,一旦加了全局锁之后,其他的

DDL 、DML全部都处于阻塞状态,但是可以执行 DQL 语句,也就是处于只读状态,而数据备份就

是查询操作。 那么数据在进行逻辑备份的过程中,数据库中的数据就是不会发生变化的,这样就

保证了数据的一致性和完整性。

2.2语法

加全局锁

flush tables with read lock ;

数据备份

mysqldump -uroot –p1234 itcast > itcast.sql

数据备份的相关指令 , 在后面 MySQL 管理章节 , 还会详细讲解 .

释放锁

unlock tables ;

2.3特点

数据库中加全局锁,是一个比较重的操作,存在以下问题:

如果在主库上备份,那么在备份期间都不能执行更新,业务基本上就得停摆。

如果在从库上备份,那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志( binlog ),会导

致主从延迟。

InnoDB 引擎中,我们可以在备份时加上参数 --single-transaction 参数来完成不加锁的一致

性数据备份.

3.表级锁

3.1介绍

表级锁,每次操作锁住整张表。锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。应用在

MyISAM 、InnoDB、 BDB 等存储引擎中。

对于表级锁,主要分为以下三类:

表锁

元数据锁( meta data lock MDL

意向锁

3.2表锁

对于表锁,分为两类:

表共享读锁( read lock

表独占写锁( write lock

语法:

加锁: lock tables 表名 ... read/write

释放锁: unlock tables / 客户端断开连接 。

特点 :

A. 读锁

左侧为客户端一,对指定表加了读锁,不会影响右侧客户端二的读,但是会阻塞右侧客户端的写。

测试 :

B. 写锁

左侧为客户端一,对指定表加了写锁,会阻塞右侧客户端的读和写。

测试 :

结论 : 读锁不会阻塞其他客户端的读,但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读,又会阻塞

其他客户端的写。

3.3元数据锁

meta data lock , 元数据锁,简写 MDL

MDL 加锁过程是系统自动控制,无需显式使用,在访问一张表的时候会自动加上。 MDL 锁主要作

用是维护表元数据的数据一致性,在表上有活动事务的时候,不可以对元数据进行写入操作。为了

避免 DML DDL 冲突,保证读写的正确性。

这里的元数据,大家可以简单理解为就是一张表的表结构。 也就是说,某一张表涉及到未提交的

事务时,是不能够修改这张表的表结构的。

MySQL5.5 中引入了 MDL ,当对一张表进行增删改查的时候,加 MDL 读锁 ( 共享 ) ;当对表结构进

行变更操作的时候,加MDL 写锁 ( 排他 )

常见的 SQL 操作时,所添加的元数据锁:

演示:

当执行 SELECT INSERT UPDATE DELETE 等语句时,添加的是元数据共

SHARED_READ SHARED_WRITE),之间是兼容的

当执行 SELECT 语句时,添加的是元数据共享锁( SHARED_READ ),会阻塞元数据排他锁

EXCLUSIVE ),之间是互斥的。

我们可以通过下面的 SQL ,来查看数据库中的元数据锁的情况:

select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from
performance_schema.metadata_locks ;

我们在操作过程中,可以通过上述的 SQL 语句,来查看元数据锁的加锁情况。

3.4意向锁

1). 介绍

为了避免 DML 在执行时,加的行锁与表锁的冲突,在 InnoDB 中引入了意向锁,使得表锁不用检查

每行数据是否加锁,使用意向锁来减少表锁的检查。

假如没有意向锁,客户端一对表加了行锁后,客户端二如何给表加表锁呢,来通过示意图简单分析

一下:

首先客户端一,开启一个事务,然后执行 DML 操作,在执行 DML 语句时,会对涉及到的行加行

锁。

当客户端二,想对这张表加表锁时,会检查当前表是否有对应的行锁,如果没有,则添加表锁,此

时就会从第一行数据,检查到最后一行数据,效率较低。

有了意向锁之后 :

客户端一,在执行 DML 操作时,会对涉及的行加行锁,同时也会对该表加上意向锁。

而其他客户端,在对这张表加表锁的时候,会根据该表上所加的意向锁来判定是否可以成功加表

锁,而不用逐行判断行锁情况了。

2). 分类 意向共享锁 (IS): 由语句 select ... lock in share mode 添加 。 与 表锁共享锁

(read) 兼容,与表锁排他锁 (write) 互斥。

意向排他锁 (IX): insert update delete select...for update 添加 。与表锁共

享锁 (read) 及排他锁 (write) 都互斥,意向锁之间不会互斥。

一旦事务提交了,意向共享锁、意向排他锁,都会自动释放。

可以通过以下 SQL ,查看意向锁及行锁的加锁情况:

select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from
performance_schema.data_locks;

演示:

A. 意向共享锁与表读锁是兼容的

B. 意向排他锁与表读锁、写锁都是互斥的

 

4.行级锁

4.1介绍

行级锁,每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度最高。应用

在InnoDB存储引擎中。

InnoDB 的数据是基于索引组织的,行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的,而不是对记录加

的锁。对于行级锁,主要分为以下三类:

行锁( Record Lock ):锁定单个行记录的锁,防止其他事务对此行进行 update delete 。在

RC RR 隔离级别下都支持。

 

间隙锁( Gap Lock ):锁定索引记录间隙(不含该记录),确保索引记录间隙不变,防止其他事

务在这个间隙进行 insert ,产生幻读。在 RR 隔离级别下都支持。

临键锁( Next-Key Lock ):行锁和间隙锁组合,同时锁住数据,并锁住数据前面的间隙 Gap

RR 隔离级别下支持。

4.2行锁

1). 介绍

InnoDB 实现了以下两种类型的行锁:

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它锁。

排他锁(X):允许获取排他锁的事务更新数据,阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他

锁。 两种行锁的兼容情况如下:

常见的 SQL 语句,在执行时,所加的行锁如下:

2). 演示

默认情况下, InnoDB REPEATABLE READ 事务隔离级别运行, InnoDB 使用 next-key 锁进行搜

索和索引扫描,以防止幻读。

针对唯一索引进行检索时,对已存在的记录进行等值匹配时,将会自动优化为行锁。

InnoDB 的行锁是针对于索引加的锁,不通过索引条件检索数据,那么 InnoDB 将对表中的所有记

录加锁,此时 就会升级为表锁。

可以通过以下 SQL ,查看意向锁及行锁的加锁情况:

select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from
performance_schema.data_locks;

示例演示

数据准备 :

CREATE TABLE `stu` (
`id` int NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`age` int NOT NULL
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4;
INSERT INTO `stu` VALUES (1, 'tom', 1);
INSERT INTO `stu` VALUES (3, 'cat', 3);
INSERT INTO `stu` VALUES (8, 'rose', 8);
INSERT INTO `stu` VALUES (11, 'jetty', 11);
INSERT INTO `stu` VALUES (19, 'lily', 19);
INSERT INTO `stu` VALUES (25, 'luci', 25);

演示行锁的时候,我们就通过上面这张表来演示一下。

A. 普通的 select 语句,执行时,不会加锁。

B. select...lock in share mode ,加共享锁,共享锁与共享锁之间兼容。

共享锁与排他锁之间互斥。

客户端一获取的是 id 1 这行的共享锁,客户端二是可以获取 id 3 这行的排它锁的,因为不是同一

行数据。 而如果客户端二想获取id 1 这行的排他锁,会处于阻塞状态,以为共享锁与排他锁之间

互斥。

C. 排它锁与排他锁之间互斥

       

当客户端一,执行 update 语句,会为 id 1 的记录加排他锁; 客户端二,如果也执行 update 语句更

id 1 的数据,也要为 id 1 的数据加排他锁,但是客户端二会处于阻塞状态,因为排他锁之间是

互斥的。 直到客户端一,把事务提交了,才会把这一行的行锁释放,此时客户端二,解除阻塞。

D. 无索引行锁升级为表锁

stu表中数据如下:

我们在两个客户端中执行如下操作 :

在客户端一中,开启事务,并执行 update 语句,更新 name Lily 的数据,也就是 id 19 的记录 。

然后在客户端二中更新 id 3 的记录,却不能直接执行,会处于阻塞状态,为什么呢?

原因就是因为此时,客户端一,根据 name 字段进行更新时, name 字段是没有索引的,如果没有索

引,此时行锁会升级为表锁( 因为行锁是对索引项加的锁,而 name 没有索引 )

接下来,我们再针对 name 字段建立索引,索引建立之后,再次做一个测试:

此时我们可以看到,客户端一,开启事务,然后依然是根据 name 进行更新。而客户端二,在更新

id 3的数据时,更新成功,并未进入阻塞状态。 这样就说明,我们根据索引字段进行更新操作,

就可以避免行锁升级为表锁的情况。

4.3间隙锁&临键锁

默认情况下, InnoDB REPEATABLE READ 事务隔离级别运行, InnoDB 使用 next-key 锁进行搜

索和索引扫描,以防止幻读。

索引上的等值查询 ( 唯一索引 ) ,给不存在的记录加锁时 , 优化为间隙锁 。

索引上的等值查询 ( 非唯一普通索引 ) ,向右遍历时最后一个值不满足查询需求时, next-key

lock 退化为间隙锁。

索引上的范围查询 ( 唯一索引 )-- 会访问到不满足条件的第一个值为止。

注意:间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存,一个事务采用的间隙锁不会

阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。

示例演示

A. 索引上的等值查询 ( 唯一索引 ) ,给不存在的记录加锁时 , 优化为间隙锁

B. 索引上的等值查询 ( 非唯一普通索引 ) ,向右遍历时最后一个值不满足查询需求时, next-key

lock 退化为间隙锁。

介绍分析一下:

我们知道 InnoDB B+ 树索引,叶子节点是有序的双向链表。 假如,我们要根据这个二级索引查询

值为18 的数据,并加上共享锁,我们是只锁定 18 这一行就可以了吗? 并不是,因为是非唯一索

引,这个结构中可能有多个18 的存在,所以,在加锁时会继续往后找,找到一个不满足条件的值

(当前案例中也就是29 )。此时会对 18 加临键锁,并对 29 之前的间隙加锁。

C. 索引上的范围查询 ( 唯一索引 )-- 会访问到不满足条件的第一个值为止。

查询的条件为 id>=19 ,并添加共享锁。 此时我们可以根据数据库表中现有的数据,将数据分为三

个部分:

[19]

(19,25]

(25,+∞]

所以数据库数据在加锁是,就是将 19 加了行锁, 25 的临键锁(包含 25 25 之前的间隙),正无穷

的临键锁(正无穷及之前的间隙 )

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