MYSQL有哪些锁
全局锁
要使用全局锁,则要执行这条命令:
flush tables with read lock
执行后,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。
如果要释放全局锁,则要执行这条命令:
unlock tables
当然,当会话断开了,全局锁会被自动释放。
全局锁应用场景是什么?
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。
加全局锁又会带来什么缺点呢?
加上全局锁,意味着整个数据库都是只读状态。
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。
既然备份数据库数据的时候,使用全局锁会影响业务,那有什么其他方式可以避免?
有的,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。
因为在可重复读的隔离级别下,即使其他事务更新了表的数据,也不会影响备份数据库时的 Read View,这就是事务四大特性中的隔离性,这样备份期间备份的数据一直是在开启事务时的数据。
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
表锁
如果我们想对学生表(t_student)加表锁,可以使用下面的命令:
//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;
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。
也就是说如果本线程对学生表加了「共享表锁」,那么本线程接下来如果要对学生表执行写操作的语句,是会被阻塞的,当然其他线程对学生表进行写操作时也会被阻塞,直到锁被释放。
要释放表锁,可以使用下面这条命令,会释放当前会话的所有表锁:
unlock tables
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
- 元数据锁
元数据锁(MDL)。
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。
MDL 不需要显示调用,那它是在什么时候释放的?
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。
为什么线程 C 因为申请不到 MDL 写锁,而导致后续的申请读锁的查询操作也会被阻塞?
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
接着,说说意向锁。
- 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」;
也就是,当执行插入、更新、删除操作,需要先对表加上「意向独占锁」,然后对该记录加独占锁。
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。
在插入数据时,会加一个表级别的 AUTO-INC 锁,然后为被 AUTO_INCREMENT
修饰的字段赋值递增的值,等插入语句执行完成后,才会把 AUTO-INC 锁释放掉。
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
行级锁
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)。
当事务执行 commit 后,事务过程中生成的锁都会被释放
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
Next-Key Lock
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。
比如,一个事务持有了范围为 (1, 10] 的 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,就会被阻塞。
虽然相同范围的间隙锁是多个事务相互兼容的,但对于记录锁,我们是要考虑 X 型与 S 型关系,X 型的记录锁与 X 型的记录锁是冲突的
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。
举个例子,假设事务 A 已经对表加了一个范围 id 为(3,5)间隙锁。
当事务 A 还没提交的时候,事务 B 向该表插入一条 id = 4 的新记录,这时会判断到插入的位置已经被事务 A 加了间隙锁,于是事事务B 会生成一个插入意向锁,然后将锁的状态设置为等待状态(PS:MySQL 加锁时,是先生成锁结构,然后设置锁的状态,如果锁状态是等待状态,并不是意味着事务成功获取到了锁,只有当锁状态为正常状态时,才代表事务成功获取到了锁),此时事务 B 就会发生阻塞,直到事务 A 提交了事务。
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怎么加锁
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」。
- 分析加锁方法
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。
我们以前面的事务 A 作为例子,分析下下它加了什么锁。
从上图可以看到,共加了两个锁,分别是:
- 表锁:X 类型的意向锁;
- 行锁:X 类型的记录锁;
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;
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
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」。
TIP
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」。
接下里用两个案例来说明。
1、记录存在的情况
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。
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from user where id = 1 for update;
+----+--------+-----+
| id | name | age |
+----+--------+-----+
| 1 | 路飞 | 19 |
+----+--------+-----+
1 row in set (0.02 sec)
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。
- 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、记录不存在情况
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。
mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from user where id = 2 for update;
Empty set (0.03 sec)
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:
- 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。
- 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。
非唯一索引的等值查询
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。
非唯一索引的范围查询
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。
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
可以将 MySQL 里的 sql_safe_updates
参数设置为 1,开启安全更新模式。
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
总结
我这里总结下, MySQL 行级锁的加锁规则。
唯一索引等值查询:
- 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」。
非唯一索引等值查询:
- 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。
非唯一索引和主键索引的范围查询的加锁规则不同之处在于:
- 唯一索引在满足一些条件的时候,索引的 next-key lock 退化为间隙锁或者记录锁。
- 非唯一索引范围查询,索引的 next-key lock 不会退化为间隙锁和记录锁。
其实理解 MySQL 为什么要这样加锁,主要要以避免幻读角度去分析,这样就很容易理解这些加锁的规则了。
还有一件很重要的事情,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。
唯一索引(主键索引)加锁的流程图如下。(注意这个流程图是针对「主键索引」的,如果是二级索引的唯一索引,除了流程图中对二级索引的加锁规则之外,还会对查询到的记录的主键索引项加「记录锁」,流程图没有提示这一个点,所以在这里用文字补充说明下)
非唯一索引加锁的流程图:
MYSQL死锁
死锁的四个必要条件:互斥、占有且等待、不可强占用、循环等待。只要系统发生死锁,这些条件必然成立,但是只要破坏任意一个条件就死锁就不会成立。
在数据库层面,有两种策略通过「打破循环等待条件」来解除死锁状态:
设置事务等待锁的超时时间。当一个事务的等待时间超过该值后,就对这个事务进行回滚,于是锁就释放了,另一个事务就可以继续执行了。在 InnoDB 中,参数
innodb_lock_wait_timeout
是用来设置超时时间的,默认值时 50 秒。当发生超时后,就出现下面这个提示:
开启主动死锁检测。主动死锁检测在发现死锁后,主动回滚死锁链条中的某一个事务,让其他事务得以继续执行。将参数
innodb_deadlock_detect
设置为 on,表示开启这个逻辑,默认就开启。当检测到死锁后,就会出现下面这个提示:
上面这个两种策略是「当有死锁发生时」的避免方式。
我们可以回归业务的角度来预防死锁,对订单做幂等性校验的目的是为了保证不会出现重复的订单,那我们可以直接将 order_no 字段设置为唯一索引列,利用它的唯一性来保证订单表不会出现重复的订单,不过有一点不好的地方就是在我们插入一个已经存在的订单记录时就会抛出异常。
参考:
https://xiaolincoding.com/mysql/base/how_select.html#%E6%80%BB%E7%BB%93 https://www.javalearn.cn/#/doc/MySQL/%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98 https://interviewguide.cn/notes/03-hunting_job/02-interview/04-01-01-MySQL.html