全局锁
//加全局锁
flush tables with read lock
//释放全局锁
unlock tables
加了全局锁后,整个数据库就处于只读状态了,这时其他线程执行以下操作,都会被阻塞:
- 对数据的增删改操作,比如 insert、delete、update等语句;
- 对表结构的更改操作,比如 alter table、drop table 等语句。
全局锁主要应用于做全库逻辑备份,这样在备份数据库期间,不会因为数据或表结构的更新,而出现备份文件的数据与预期的不一样
那么如果数据库里有很多数据,备份就会花费很多的时间,关键是备份期间,业务只能读数据,而不能更新数据,这样会造成业务停滞。
如果数据库的引擎支持的事务支持可重复读的隔离级别,那么在备份数据库之前先开启事务,会先创建 Read View,然后整个事务执行期间都在用这个 Read View,而且由于 MVCC 的支持,备份期间业务依然可以对数据进行更新操作
备份数据库的工具是 mysqldump,在使用 mysqldump 时加上 –single-transaction 参数的时候,就会在备份数据库之前先开启事务。这种方法只适用于支持「可重复读隔离级别的事务」的存储引擎。
InnoDB 存储引擎默认的事务隔离级别正是可重复读,因此可以采用这种方式来备份数据库。
但是,对于 MyISAM 这种不支持事务的引擎,在备份数据库时就要使用全局锁的方法。
表级锁
MySQL 里面表级别的锁有这几种:
- 表锁
- 元数据锁(MDL)
- 意向锁
- AUTO-INC 锁
表锁
//表级别的共享锁,也就是读锁;
lock tables t_student read;
//表级别的独占锁,也就是写锁;
lock tables t_stuent write;
//释放表锁
unlock tables
需要注意的是,表锁除了会限制别的线程的读写外,也会限制本线程接下来的读写操作。
释放表锁,会释放当前会话的所有表锁
另外,当会话退出后,也会释放所有表锁。
不过尽量避免在使用 InnoDB 引擎的表使用表锁,因为表锁的颗粒度太大,会影响并发性能,InnoDB 牛逼的地方在于实现了颗粒度更细的行级锁。
元数据锁
我们不需要显示的使用 MDL,因为当我们对数据库表进行操作时,会自动给这个表加上 MDL:
- 对一张表进行 CRUD 操作时,加的是 MDL 读锁;
- 对一张表做结构变更操作的时候,加的是 MDL 写锁;
MDL 是为了保证当用户对表执行 CRUD 操作时,防止其他线程对这个表结构做了变更。
当有线程在执行 select 语句( 加 MDL 读锁)的期间,如果有其他线程要更改该表的结构( 申请 MDL 写锁),那么将会被阻塞,直到执行完 select 语句( 释放 MDL 读锁)。
反之,当有线程对表结构进行变更( 加 MDL 写锁)的期间,如果有其他线程执行了 CRUD 操作( 申请 MDL 读锁),那么就会被阻塞,直到表结构变更完成( 释放 MDL 写锁)。
MDL 是在事务提交后才会释放,这意味着事务执行期间,MDL 是一直持有的。
那如果数据库有一个长事务(所谓的长事务,就是开启了事务,但是一直还没提交),那在对表结构做变更操作的时候,可能会发生意想不到的事情,比如下面这个顺序的场景:
首先,线程 A 先启用了事务(但是一直不提交),然后执行一条 select 语句,此时就先对该表加上 MDL 读锁;
然后,线程 B 也执行了同样的 select 语句,此时并不会阻塞,因为「读读」并不冲突;
接着,线程 C 修改了表字段,此时由于线程 A 的事务并没有提交,也就是 MDL 读锁还在占用着,这时线程 C 就无法申请到 MDL 写锁,就会被阻塞,
那么在线程 C 阻塞后,后续有对该表的 select 语句,就都会被阻塞,如果此时有大量该表的 select 语句的请求到来,就会有大量的线程被阻塞住,这时数据库的线程很快就会爆满了。
这是因为申请 MDL 锁的操作会形成一个队列,队列中写锁获取优先级高于读锁,一旦出现 MDL 写锁等待,会阻塞后续该表的所有 CRUD 操作。
所以为了能安全的对表结构进行变更,在对表结构变更前,先要看看数据库中的长事务,是否有事务已经对表加上了 MDL 读锁,如果可以考虑 kill 掉这个长事务,然后再做表结构的变更。
意向锁
- 在使用 InnoDB 引擎的表里对某些记录加上「共享锁」之前,需要先在表级别加上一个「意向共享锁」
- 在使用 InnoDB 引擎的表里对某些纪录加上「独占锁」之前,需要先在表级别加上一个「意向独占锁」
而普通的 select 是不会加行级锁的,普通的 select 语句是利用 MVCC 实现一致性读,是无锁的。
不过,select 也是可以对记录加共享锁和独占锁的,具体方式如下:
//先在表上加上意向共享锁,然后对读取的记录加共享锁
select ... lock in share mode;
//先表上加上意向独占锁,然后对读取的记录加独占锁
select ... for update;
意向共享锁和意向独占锁是表级锁,不会和行级的共享锁和独占锁发生冲突,而且意向锁之间也不会发生冲突,只会和共享表锁(lock tables ... read)和独占表锁(lock tables ... write)发生冲突。
表锁和行锁是满足读读共享、读写互斥、写写互斥的。
如果没有「意向锁」,那么加「独占表锁」时,就需要遍历表里所有记录,查看是否有记录存在独占锁,这样效率会很慢。
那么有了「意向锁」,由于在对记录加独占锁前,先会加上表级别的意向独占锁,那么在加「独占表锁」时,直接查该表是否有意向独占锁,如果有就意味着表里已经有记录被加了独占锁,这样就不用去遍历表里的记录。
所以,意向锁的目的是为了快速判断表里是否有记录被加锁。
AUTO-INC 锁
表里的主键通常都会设置成自增的,这是通过对主键字段声明 AUTO_INCREMENT 属性实现的。
之后可以在插入数据时,可以不指定主键的值,数据库会自动给主键赋值递增的值,这主要是通过 AUTO-INC 锁实现的。
AUTO-INC 锁是特殊的表锁机制,锁不是再一个事务提交后才释放,而是再执行完插入语句后就会立即释放。
那么,一个事务在持有 AUTO-INC 锁的过程中,其他事务的如果要向该表插入语句都会被阻塞,从而保证插入数据时,被 AUTO_INCREMENT 修饰的字段的值是连续递增的。
但是, AUTO-INC 锁再对大量数据进行插入的时候,会影响插入性能,因为另一个事务中的插入会被阻塞。
因此, 在 MySQL 5.1.22 版本开始,InnoDB 存储引擎提供了一种轻量级的锁来实现自增。
一样也是在插入数据的时候,会为被 AUTO_INCREMENT 修饰的字段加上轻量级锁,然后给该字段赋值一个自增的值,就把这个轻量级锁释放了,而不需要等待整个插入语句执行完后才释放锁。
InnoDB 存储引擎提供了个 innodb_autoinc_lock_mode 的系统变量,是用来控制选择用 AUTO-INC 锁,还是轻量级的锁。
- 当 innodb_autoinc_lock_mode = 0,就采用 AUTO-INC 锁,语句执行结束后才释放锁;
- 当 innodb_autoinc_lock_mode = 2,就采用轻量级锁,申请自增主键后就释放锁,并不需要等语句执行后才释放。
- 当 innodb_autoinc_lock_mode = 1:
普通 insert 语句,自增锁在申请之后就马上释放;
类似 insert … select 这样的批量插入数据的语句,自增锁还是要等语句结束后才被释放;
当 innodb_autoinc_lock_mode = 2 是性能最高的方式,但是当搭配 binlog 的日志格式是 statement 一起使用的时候,在「主从复制的场景」中会发生数据不一致的问题。
举个例子,考虑下面场景:
session A 往表 t 中插入了 4 行数据,然后创建了一个相同结构的表 t2,然后两个 session 同时执行向表 t2 中插入数据。
如果 innodb_autoinc_lock_mode = 2,意味着「申请自增主键后就释放锁,不必等插入语句执行完」。那么就可能出现这样的情况:
- session B 先插入了两个记录,(1,1,1)、(2,2,2);
- 然后,session A 来申请自增 id 得到 id=3,插入了(3,5,5);
- 之后,session B 继续执行,插入两条记录 (4,3,3)、 (5,4,4)。
可以看到,session B 的 insert 语句,生成的 id 不连续。
当「主库」发生了这种情况,binlog 面对 t2 表的更新只会记录这两个 session 的 insert 语句,如果 binlog_format=statement,记录的语句就是原始语句。记录的顺序要么先记 session A 的 insert 语句,要么先记 session B 的 insert 语句。
但不论是哪一种,这个 binlog 拿去「从库」执行,这时从库是按「顺序」执行语句的,只有当执行完一条 SQL 语句后,才会执行下一条 SQL。因此,在从库上「不会」发生像主库那样两个 session 「同时」执行向表 t2 中插入数据的场景。所以,在备库上执行了 session B 的 insert 语句,生成的结果里面,id 都是连续的。这时,主从库就发生了数据不一致。
要解决这问题,binlog 日志格式要设置为 row,这样在 binlog 里面记录的是主库分配的自增值,到备库执行的时候,主库的自增值是什么,从库的自增值就是什么。
所以,当 innodb_autoinc_lock_mode = 2 时,并且 binlog_format = row,既能提升并发性,又不会出现数据一致性问题。
行锁
innoDB 引擎是支持行级锁的,而 MyISAM 引擎并不支持行级锁。
前面也提到,普通的 select 语句是不会对记录加锁的,因为它属于快照读。如果要在查询时对记录加行锁,可以使用下面这两个方式,这种查询会加锁的语句称为锁定读。
//对读取的记录加共享锁
select ... lock in share mode
//对读取的记录加独占锁
select ... for update
上面这两条语句必须在一个事务中,因为当事务提交了,锁就会被释放,所以在使用这两条语句的时候,要加上 begin、start transaction 或者 set autocommit = 0。
共享锁(S锁)满足读读共享,读写互斥。独占锁(X锁)满足写写互斥、读写互斥。
行级锁的类型主要有三类:
- Record Lock,记录锁,也就是仅仅把一条记录锁上;
- Gap Lock,间隙锁,锁定一个范围,但是不包含记录本身;
- Next-Key Lock:Record Lock + Gap Lock 的组合,锁定一个范围,并且锁定记录本身
Record Lock
Record Lock 称为记录锁,锁住的是一条记录。而且记录锁是有 S 锁和 X 锁之分的:
- 当一个事务对一条记录加了 S 型记录锁后,其他事务也可以继续对该记录加 S 型记录锁(S 型与 S 锁兼容),但是不可以对该记录加 X 型记录锁(S 型与 X 锁不兼容);
- 当一个事务对一条记录加了 X 型记录锁后,其他事务既不可以对该记录加 S 型记录锁(S 型与 X 锁不兼容),也不可以对该记录加 X 型记录锁(X 型与 X 锁不兼容)。
Gap Lock
Gap Lock 称为间隙锁,只存在于可重复读隔离级别,目的是为了解决可重复读隔离级别下幻读的现象。
假设,表中有一个范围 id 为(3,5)间隙锁,那么其他事务就无法插入 id = 4 这条记录了,这样就有效的防止幻读现象的发生。
间隙锁虽然存在 X 型间隙锁和 S 型间隙锁,但是并没有什么区别,间隙锁之间是兼容的,即两个事务可以同时持有包含共同间隙范围的间隙锁,并不存在互斥关系,因为间隙锁的目的是防止插入幻影记录而提出的。
两个事务即使生成的间隙锁的范围是一样的,也不会发生冲突,因为间隙锁目的是为了防止其他事务插入数据,因此间隙锁与间隙锁之间是相互兼容的。
在执行插入语句时,如果插入的记录在其他事务持有间隙锁范围内,插入语句就会被阻塞,因为插入语句在碰到间隙锁时,会生成一个插入意向锁,然后插入意向锁和间隙锁之间是互斥的关系。
如果两个事务分别向对方持有的间隙锁范围内插入一条记录,而插入操作为了获取到插入意向锁,都在等待对方事务的间隙锁释放,于是就造成了循环等待,满足了死锁的四个条件:互斥、占有且等待、不可强占用、循环等待,因此发生了死锁
Next-Key
Next-Key Lock 称为临键锁,是 Record Lock + Gap Lock 的组合,锁定一个范围,并且锁定记录本身。
假设,表中有一个范围 id 为(3,5] 的 next-key lock,那么其他事务即不能插入 id = 4 记录,也不能修改 id = 5 这条记录。
所以,next-key lock 即能保护该记录,又能阻止其他事务将新纪录插入到被保护记录前面的间隙中。
next-key lock 是包含间隙锁+记录锁的,如果一个事务获取了 X 型的 next-key lock,那么另外一个事务在获取相同范围的 X 型的 next-key lock 时,是会被阻塞的。
插入意向锁
一个事务在插入一条记录的时候,需要判断插入位置是否已被其他事务加了间隙锁(next-key lock 也包含间隙锁)。
如果有的话,插入操作就会发生阻塞,直到拥有间隙锁的那个事务提交为止(释放间隙锁的时刻),在此期间会生成一个插入意向锁,表明有事务想在某个区间插入新记录,但是现在处于等待状态
插入意向锁名字虽然有意向锁,但是它并不是意向锁,它是一种特殊的间隙锁,属于行级别锁。
如果说间隙锁锁住的是一个区间,那么「插入意向锁」锁住的就是一个点。因而从这个角度来说,插入意向锁确实是一种特殊的间隙锁。
插入意向锁与间隙锁的另一个非常重要的差别是:尽管「插入意向锁」也属于间隙锁,但两个事务却不能在同一时间内,一个拥有间隙锁,另一个拥有该间隙区间内的插入意向锁(当然,插入意向锁如果不在间隙锁区间内则是可以的)。
MySQL 是怎么加行级锁的?
行级锁加锁规则比较复杂,不同的场景,加锁的形式是不同的。
加锁的对象是索引,加锁的基本单位是 next-key lock,它是由记录锁和间隙锁组合而成的,next-key lock 是前开后闭区间,而间隙锁是前开后开区间。
但是,next-key lock 在一些场景下会退化成记录锁或间隙锁。
那到底是什么场景呢?总结一句,在能使用记录锁或者间隙锁就能避免幻读现象的场景下, next-key lock 就会退化成记录锁或间隙锁。
这次会以下面这个表结构来进行实验说明:
CREATE TABLE `user` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(30) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,
`age` int NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `index_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;
其中,id 是主键索引(唯一索引),age 是普通索引(非唯一索引),name 是普通的列。
表中的有这些行记录:
这次实验环境的 MySQL 版本是 8.0.26,隔离级别是「可重复读」。
不同版本的加锁规则可能是不同的,但是大体上是相同的。
如果是用二级索引(不管是不是非唯一索引,还是唯一索引)进行锁定读查询的时候,除了会对二级索引项加行级锁(如果是唯一索引的二级索引,加锁规则和主键索引的案例相同),而且还会对查询到的记录的主键索引项上加「记录锁」
我们可以通过 select * from performance_schema.data_locks\G; 这条语句,查看事务执行 SQL 过程中加了什么锁。
这里我们重点关注行级锁,图中 LOCK_TYPE 中的 RECORD 表示行级锁,而不是记录锁的意思。
通过 LOCK_MODE 可以确认是 next-key 锁,还是间隙锁,还是记录锁:
- 如果 LOCK_MODE 为 X,说明是 next-key 锁;
- 如果 LOCK_MODE 为 X, REC_NOT_GAP,说明是记录锁;
- 如果 LOCK_MODE 为 X, GAP,说明是间隙锁;
唯一索引等值查询
当我们用唯一索引进行等值查询的时候,查询的记录存不存在,加锁的规则也会不同:
- 当查询的记录是「存在」的,在索引树上定位到这一条记录后,将该记录的索引中的 next-key lock 会退化成「记录锁」。
- 当查询的记录是「不存在」的,在索引树找到第一条大于该查询记录的记录后,将该记录的索引中的 next-key lock 会退化成「间隙锁」。
(1) 记录存在
假设事务 A 执行了这条等值查询语句,查询的记录是「存在」于表中的。
select * from user where id = 1 for update;
此时事务 A 在 id = 1 记录的主键索引上加的是记录锁,锁住的范围是 id 为 1 的这条记录。这样其他事务就无法对 id 为 1 的这条记录进行更新和删除操作了。
为什么唯一索引等值查询并且查询记录存在的场景下,该记录的索引中的 next-key lock 会退化成记录锁?
原因就是在唯一索引等值查询并且查询记录存在的场景下,仅靠记录锁也能避免幻读的问题。
从这里我们也可以得知,加锁的对象是针对索引,因为这里查询语句扫描的 B+ 树是聚簇索引树,即主键索引树,所以是对主键索引加锁。将对应记录的主键索引加 记录锁后,就意味着其他事务无法对该记录进行更新和删除操作了。
幻读的定义就是,当一个事务前后两次查询的结果集,不相同时,就认为发生幻读。所以,要避免幻读就是避免结果集某一条记录被其他事务删除,或者有其他事务插入了一条新记录,这样前后两次查询的结果集就不会出现不相同的情况。
由于主键具有唯一性,所以其他事务插入 id = 1 的时候,会因为主键冲突,导致无法插入 id = 1 的新记录。这样事务 A 在多次查询 id = 1 的记录的时候,不会出现前后两次查询的结果集不同,也就避免了幻读的问题。
由于对 id = 1 加了记录锁,其他事务无法删除该记录,这样事务 A 在多次查询 id = 1 的记录的时候,不会出现前后两次查询的结果集不同,也就避免了幻读的问题。
(2)记录不存在
假设事务 A 执行了这条等值查询语句,查询的记录是「不存在」于表中的。
select * from user where id = 2 for update;
此时事务 A 在 id = 5 记录的主键索引上加的是间隙锁,锁住的范围是 (1, 5)。
因为事务 A 在 id = 5 记录的主键索引上加了范围为 (1, 5) 的 X 型间隙锁,所以事务 B 在插入一条 id 为 3 的记录时会被阻塞住,即无法插入 id = 3 的记录。
根据我的经验,如果 LOCK_MODE 是 next-key 锁或者间隙锁,那么 LOCK_DATA 就表示锁的范围「右边界」,此次的事务 A 的 LOCK_DATA 是 5。
然后锁范围的「左边界」是表中 id 为 5 的上一条记录的 id 值,即 1。
因此,间隙锁的范围(1, 5)
为什么唯一索引等值查询并且查询记录「不存在」的场景下,在索引树找到第一条大于该查询记录的记录后,要将该记录的索引中的 next-key lock 会退化成「间隙锁」?
原因就是在唯一索引等值查询并且查询记录不存在的场景下,仅靠间隙锁就能避免幻读的问题。
为什么 id = 5 记录上的主键索引的锁不可以是 next-key lock?如果是 next-key lock,就意味着其他事务无法删除 id = 5 这条记录,但是这次的案例是查询 id = 2 的记录,只要保证前后两次查询 id = 2 的结果集相同,就能避免幻读的问题了,所以即使 id =5 被删除,也不会有什么影响,那就没必须加 next-key lock,因此只需要在 id = 5 加间隙锁,避免其他事务插入 id = 2 的新记录就行了。
为什么不可以针对不存在的记录加记录锁?锁是加在索引上的,而这个场景下查询的记录是不存在的,自然就没办法锁住这条不存在的记录。
唯一索引范围查询
范围查询和等值查询的加锁规则是不同的。
当唯一索引进行范围查询时,会对每一个扫描到的索引加 next-key 锁,然后如果遇到下面这些情况,会退化成记录锁或者间隙锁:
- 情况一:针对「大于等于」的范围查询,因为存在等值查询的条件,那么如果等值查询的记录是存在于表中,那么该记录的索引中的 next-key 锁会退化成记录锁。
- 情况二:针对「小于或者小于等于」的范围查询,要看条件值的记录是否存在于表中:
(1)当条件值的记录不在表中,那么不管是「小于」还是「小于等于」条件的范围查询,扫描到终止范围查询的记录时,该记录的索引的 next-key 锁会退化成间隙锁,其他扫描到的记录,都是在这些记录的索引上加 next-key 锁。
(2)当条件值的记录在表中,如果是「小于」条件的范围查询,扫描到终止范围查询的记录时,该记录的索引的 next-key 锁会退化成间隙锁,其他扫描到的记录,都是在这些记录的索引上加 next-key 锁;如果「小于等于」条件的范围查询,扫描到终止范围查询的记录时,该记录的索引 next-key 锁不会退化成间隙锁。其他扫描到的记录,都是在这些记录的索引上加 next-key 锁。
1、针对「大于或者大于等于」的范围查询
假设事务 A 执行了这条范围查询语句:
select * from user where id > 15 for update
事务 A 加锁变化过程如下:
- 最开始要找的第一行是 id = 20,由于查询该记录不是一个等值查询(不是大于等于条件查询),所以对该主键索引加的是范围为 (15, 20] 的 next-key 锁;
- 由于是范围查找,就会继续往后找存在的记录,虽然我们看见表中最后一条记录是 id = 20 的记录,但是实际在 Innodb 存储引擎中,会用一个特殊的记录来标识最后一条记录,该特殊的记录的名字叫 supremum pseudo-record ,所以扫描第二行的时候,也就扫描到了这个特殊记录的时候,会对该主键索引加的是范围为 (20, +∞] 的 next-key 锁。
- 停止扫描。
可以得知,事务 A 在主键索引上加了两个 X 型 的 next-key 锁:
- 在 id = 20 这条记录的主键索引上,加了范围为 (15, 20] 的 next-key 锁,意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 20 的记录,同时无法插入 id 值为 16、17、18、19 的这一些新记录。
- 在特殊记录( supremum pseudo-record)的主键索引上,加了范围为 (20, +∞] 的 next-key 锁,意味着其他事务无法插入 id 值大于 20 的这一些新记录。
假设事务 A 执行了这条范围查询语句:
select * from user where id >= 15 for update;
事务 A 加锁变化过程如下:
- 最开始要找的第一行是 id = 15,由于查询该记录是一个等值查询(等于 15),所以该主键索引的 next-key 锁会退化成记录锁,也就是仅锁住 id = 15 这一行记录。
由于是范围查找,就会继续往后找存在的记录,扫描到的第二行是 id = 20,于是对该主键索引加的是范围为 (15, 20] 的 next-key 锁; - 接着扫描到第三行的时候,扫描到了特殊记录( supremum pseudo-record),于是对该主键索引加的是范围为 (20, +∞] 的 next-key 锁。
- 停止扫描。
可以得知,事务 A 在主键索引上加了三个 X 型 的锁,分别是:
- 在 id = 15 这条记录的主键索引上,加了记录锁,范围是 id = 15 这一行记录;意味着其他事务无法更新或者删除 id = 15 的这一条记录;
- 在 id = 20 这条记录的主键索引上,加了 next-key 锁,范围是 (15, 20] 。意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 20 的记录,同时无法插入 id 值为 16、17、18、19 的这一些新记录。
- 在特殊记录( supremum pseudo-record)的主键索引上,加了 next-key 锁,范围是 (20, +∞] 。意味着其他事务无法插入 id 值大于 20 的这一些新记录。
select * from user where id < 6 for update;
select * from user where id <= 5 for update;
select * from user where id < 5 for update;
非唯一索引等值查询
当我们用非唯一索引进行等值查询的时候,因为存在两个索引,一个是主键索引,一个是非唯一索引(二级索引),所以在加锁时,同时会对这两个索引都加锁,但是对主键索引加锁的时候,只有满足查询条件的记录才会对它们的主键索引加锁。
针对非唯一索引等值查询时,查询的记录存不存在,加锁的规则也会不同:
当查询的记录「存在」时,由于不是唯一索引,所以肯定存在索引值相同的记录,于是非唯一索引等值查询的过程是一个扫描的过程,直到扫描到第一个不符合条件的二级索引记录就停止扫描,然后在扫描的过程中,对扫描到的二级索引记录加的是 next-key 锁,而对于第一个不符合条件的二级索引记录,该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁。同时,在符合查询条件的记录的主键索引上加记录锁。
当查询的记录「不存在」时,扫描到第一条不符合条件的二级索引记录,该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁。因为不存在满足查询条件的记录,所以不会对主键索引加锁。
假设事务 A 对非唯一索引(age)进行了等值查询,且表中不存在 age = 25 的记录。
select * from user where age = 25 for update;
事务 A 加锁变化过程如下:
定位到第一条不符合查询条件的二级索引记录,即扫描到 age = 39,于是该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁,范围是 (22, 39)。
停止查询
事务 A 在 age = 39 记录的二级索引上,加了 X 型的间隙锁,范围是 (22, 39)。意味着其他事务无法插入 age 值为 23、24、25、26、....、38 这些新记录。不过对于插入 age = 22 和 age = 39 记录的语句,在一些情况是可以成功插入的,而一些情况则无法成功插入,具体哪些情况,会在后面说。
我们先要清楚,什么情况下插入语句会发生阻塞。
此时,如果有其他事务插入了 age 值为 23、24、25、26、....、38 这些新记录,那么这些插入语句都会发生阻塞。不过对于插入 age = 39 记录的语句,在一些情况是可以成功插入的,而一些情况则无法成功插入,具体哪些情况,接下来我们就说!
插入语句在插入一条记录之前,需要先定位到该记录在 B+树 的位置,如果插入的位置的下一条记录的索引上有间隙锁,才会发生阻塞。
在分析二级索引的间隙锁是否可以成功插入记录时,我们要先要知道二级索引树是如何存放记录的?
二级索引树是按照二级索引值(age列)按顺序存放的,在相同的二级索引值情况下, 再按主键 id 的顺序存放。知道了这个前提,我们才能知道执行插入语句的时候,插入的位置的下一条记录是谁。
基于前面的实验,事务 A 是在 age = 39 记录的二级索引上,加了 X 型的间隙锁,范围是 (22, 39)。
插入 age = 22 记录的成功和失败的情况分别如下:
当其他事务插入一条 age = 22,id = 3 的记录的时候,在二级索引树上定位到插入的位置,而该位置的下一条是 id = 10、age = 22 的记录,该记录的二级索引上没有间隙锁,所以这条插入语句可以执行成功。
当其他事务插入一条 age = 22,id = 12 的记录的时候,在二级索引树上定位到插入的位置,而该位置的下一条是 id = 20、age = 39 的记录,正好该记录的二级索引上有间隙锁,所以这条插入语句会被阻塞,无法插入成功。
插入 age = 39 记录的成功和失败的情况分别如下:
当其他事务插入一条 age = 39,id = 3 的记录的时候,在二级索引树上定位到插入的位置,而该位置的下一条是 id = 20、age = 39 的记录,正好该记录的二级索引上有间隙锁,所以这条插入语句会被阻塞,无法插入成功。
当其他事务插入一条 age = 39,id = 21 的记录的时候,在二级索引树上定位到插入的位置,而该位置的下一条记录不存在,也就没有间隙锁了,所以这条插入语句可以插入成功。
所以,当有一个事务持有二级索引的间隙锁 (22, 39) 时,插入 age = 22 或者 age = 39 记录的语句是否可以执行成功,关键还要考虑插入记录的主键值,因为「二级索引值(age列)+主键值(id列)」才可以确定插入的位置,确定了插入位置后,就要看插入的位置的下一条记录是否有间隙锁,如果有间隙锁,就会发生阻塞,如果没有间隙锁,则可以插入成功。
select * from user where age = 22 for update;
非唯一索引范围查询
非唯一索引和主键索引的范围查询的加锁也有所不同,不同之处在于非唯一索引范围查询,索引的 next-key lock 不会有退化为间隙锁和记录锁的情况,也就是非唯一索引进行范围查询时,对二级索引记录加锁都是加 next-key 锁。
select * from user where age >= 22 for update;
没有加索引的查询
如果锁定读查询语句,没有使用索引列作为查询条件,或者查询语句没有走索引查询,导致扫描是全表扫描。那么,每一条记录的索引上都会加 next-key 锁,这样就相当于锁住的全表,这时如果其他事务对该表进行增、删、改操作的时候,都会被阻塞。
不只是锁定读查询语句不加索引才会导致这种情况,update 和 delete 语句如果查询条件不加索引,那么由于扫描的方式是全表扫描,于是就会对每一条记录的索引上都会加 next-key 锁,这样就相当于锁住的全表。
因此,在线上在执行 update、delete、select ... for update 等具有加锁性质的语句,一定要检查语句是否走了索引,如果是全表扫描的话,会对每一个索引加 next-key 锁,相当于把整个表锁住了,这是挺严重的问题。
update 没加索引会锁全表
那 update 语句的 where 带上索引就能避免全表记录加锁了吗?
并不是。
关键还得看这条语句在执行过程种,优化器最终选择的是索引扫描,还是全表扫描,如果走了全表扫描,就会对全表的记录加锁了。
我们可以将 MySQL 里的 sql_safe_updates 参数设置为 1,开启安全更新模式。
大致的意思是,当 sql_safe_updates 设置为 1 时。
update 语句必须满足如下条件之一才能执行成功:
- 使用 where,并且 where 条件中必须有索引列;
- 使用 limit;
- 同时使用 where 和 limit,此时 where 条件中可以没有索引列;
delete 语句必须满足以下条件能执行成功:
- 同时使用 where 和 limit,此时 where 条件中可以没有索引列;
如果 where 条件带上了索引列,但是优化器最终扫描选择的是全表,而不是索引的话,我们可以使用 force index([index_name]) 可以告诉优化器使用哪个索引,以此避免有几率锁全表带来的隐患。