mysql锁

MySQL中的锁

数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。

根据加锁的范围,MySQL 里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类

全局锁

全局锁就是对整个数据库实例加锁。

MySQL提供了一个加全局读锁的方法,命令是Flush tables with read lock。当需要让整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的以下语句会被阻塞:数据更新语句(数据的增删改)、数据定义语句(包括建表、修改表结构等)和更新类事务的提交语句

全局锁的典型使用场景是,做全库逻辑备份。也就是把整库每个表都select出来存成文本

但是让整个库都只读,可能出现以下问题:

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binlog,会导致主从延迟 在可重复读隔离级别下开启一个事务能够拿到一致性视图

官方自带的逻辑备份工具是mysqldump。当mysqldump使用参数–single-transaction的时候,导数据之前就会启动一个事务,来确保拿到一致性视图。而由于MVCC的支持,这个过程中数据是可以正常更新的。single-transaction只适用于所有的表使用事务引擎的库

既然要全库只读,为什么不使用set global readonly=true的方式?

在有些系统中,readonly的值会被用来做其他逻辑,比如用来判断一个库是主库还是备库。因此修改global变量的方式影响面更大 在异常处理机制上有差异。如果执行Flush tables with read lock命令之后由于客户端发生异常断开,那么MySQL会自动释放这个全局锁,整个库回到可以正常更新的状态。而将整个库设置为readonly之后,如果客户端发生异常,则数据库会一直保持readonly状态,这样会导致整个库长时间处于不可写状态,风险较高

表级锁

MySQL 里面表级别的锁有两种:一种是表锁,一种是元数据锁(meta data lock,MDL)。

表锁的语法是 lock tables … read/write。与 FTWRL 类似,可以用 unlock tables 主动释放锁,也可以在客户端断开的时候自动释放。需要注意,lock tables 语法除了会限制别的线程的读写外,也限定了本线程接下来的操作对象。

另一类表级的锁是 MDL(metadata lock)。MDL 不需要显式使用,在访问一个表的时候会被自动加上。MDL 的作用是,保证读写的正确性。

在 MySQL 5.5 版本中引入了 MDL,当对一个表做增删改查操作的时候,加 MDL 读锁;当要对表做结构变更操作的时候,加 MDL 写锁。

  1. 读锁之间不互斥,因此你可以有多个线程同时对一张表增删改查。
  2. 读写锁之间、写锁之间是互斥的,用来保证变更表结构操作的安全性。因此,如果有两个线程要同时给一个表加字段,其中一个要等另一个执行完才能开始执行。

给一个表加字段,或者修改字段,或者加索引,需要扫描全表的数据。在对大表操作的时候,你肯定会特别小心,以免对线上服务造成影响。而实际上,即使是小表,操作不慎也会出问题。

如果某个表上的查询语句频繁,而且客户端有重试机制,也就是说超时后会再起一个新 session 再请求的话,这个库的线程很快就会爆满。

事务中的 MDL 锁,在语句执行开始时申请,但是语句结束后并不会马上释放,而会等到整个事务提交后再释放。

行锁

MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁,比如 MyISAM 引擎就不支持行锁。

不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁,对于这种引擎的表,同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行,这就会影响到业务并发度。InnoDB 是支持行锁的,这也是 MyISAM 被 InnoDB 替代的重要原因之一。

顾名思义,行锁就是针对数据表中行记录的锁。这很好理解,比如事务 A 更新了一行,而这时候事务 B 也要更新同一行,则必须等事务 A 的操作完成后才能进行更新。

当然,数据库中还有一些没那么一目了然的概念和设计,这些概念如果理解和使用不当,容易导致程序出现非预期行为,比如两阶段锁。

两阶段锁

这个问题的结论取决于事务 A 在执行完两条 update 语句后,持有哪些锁,以及在什么时候释放。

事务 A 持有的两个记录的行锁,都是在 commit 的时候才释放的。也就是说,在 InnoDB 事务中,行锁是在需要的时候才加上的,但并不是不需要了就立刻释放,而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。如果你的事务中需要锁多个行,要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁尽量往后放。

死锁和死锁检测

当并发系统中不同线程出现循环资源依赖,涉及的线程都在等待别的线程释放资源时,就会导致这几个线程都进入无限等待的状态,称为死锁

事务 A 和事务 B 在互相等待对方的资源释放,就是进入了死锁状态。

当出现死锁以后,有两种策略:

  • 一种策略是,直接进入等待,直到超时。这个超时时间可以通过参数 innodb_lock_wait_timeout 来设置。
  • 另一种策略是,发起死锁检测,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。

在 InnoDB 中,innodb_lock_wait_timeout 的默认值是 50s,意味着如果采用第一个策略,当出现死锁以后,第一个被锁住的线程要过 50s 才会超时退出,然后其他线程才有可能继续执行。对于在线服务来说,这个等待时间往往是无法接受的。但是,我们又不可能直接把这个时间设置成一个很小的值,比如 1s。这样当出现死锁的时候,确实很快就可以解开,但如果不是死锁,而是简单的锁等待呢?所以,超时时间设置太短的话,会出现很多误伤。所以,正常情况下我们还是要采用第二种策略,即:主动死锁检测,而且 innodb_deadlock_detect 的默认值本身就是 on。主动死锁检测在发生死锁的时候,是能够快速发现并进行处理的,但是它也是有额外负担的。

你可以想象一下这个过程:每当一个事务被锁的时候,就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住,如此循环,最后判断是否出现了循环等待,也就是死锁。那如果是我们上面说到的所有事务都要更新同一行的场景呢?

每个新来的被堵住的线程,都要判断会不会由于自己的加入导致了死锁,这是一个时间复杂度是 O(n) 的操作。假设有 1000 个并发线程要同时更新同一行,那么死锁检测操作就是 100 万这个量级的。虽然最终检测的结果是没有死锁,但是这期间要消耗大量的 CPU 资源。因此,你就会看到 CPU 利用率很高,但是每秒却执行不了几个事务。

间隙锁

为了解决幻读问题,InnoDB 只好引入新的锁,也就是间隙锁 (Gap Lock)。

顾名思义,间隙锁,锁的就是两个值之间的空隙。比如文章开头的表 t,初始化插入了 6 个记录,这就产生了 7 个间隙。

这样,当你执行 select * from t where d=5 for update 的时候,就不止是给数据库中已有的 6 个记录加上了行锁,还同时加了 7 个间隙锁。这样就确保了无法再插入新的记录。也就是说这时候,在一行行扫描的过程中,不仅将给行加上了行锁,还给行两边的空隙,也加上了间隙锁。现在你知道了,数据行是可以加上锁的实体,数据行之间的间隙,也是可以加上锁的实体。但是间隙锁跟我们之前碰到过的锁都不太一样。比如行锁,分成读锁和写锁。下图就是这两种类型行锁的冲突关系。

也就是说,跟行锁有冲突关系的是“另外一个行锁”。但是间隙锁不一样,跟间隙锁存在冲突关系的,是“往这个间隙中插入一个记录”这个操作。间隙锁之间都不存在冲突关系。

举个例子:

这里 session B 并不会被堵住。因为表 t 里并没有 c=7 这个记录,因此 session A 加的是间隙锁 (5,10)。而 session B 也是在这个间隙加的间隙锁。它们有共同的目标,即:保护这个间隙,不允许插入值。但,它们之间是不冲突的。

next-key lock

间隙锁和行锁合称 next-key lock,每个 next-key lock 是前开后闭区间。也就是说,我们的表 t 初始化以后,如果用 select * from t for update 要把整个表所有记录锁起来,就形成了 7 个 next-key lock,分别是 (-∞,0]、(0,5]、(5,10]、(10,15]、(15,20]、(20, 25]、(25, +supremum]。

备注:这篇文章中,如果没有特别说明,我们把间隙锁记为开区间,把 next-key lock 记为前开后闭区间。

这个 supremum 从哪儿来的呢?这是因为 +∞是开区间。实现上,InnoDB 给每个索引加了一个不存在的最大值 supremum,这样才符合我们前面说的“都是前开后闭区间”。

参考文章