【MySql】2- 基础篇(下)

文章目录

- 1. MySQL锁
- - 1. 1 全局锁
  - 1. 2 表级锁
  - 1. 3 行锁
  - - 1. 3 .1 两阶段锁
    - 1. 3 .2 死锁和死锁检测
- 2. 事务是否是隔离的?
- - 2.1 快照在MVCC中如何工作

1. MySQL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。

锁分类(根据加锁范围)

全局锁
表级锁
行锁

1. 1 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，需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令

Flush tables with read lock (FTWRL)。

执行上述语句后：下列语句会被阻塞：

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）
更新类事务的提交语句

全局锁使用场景

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。

有一种做法，是通过 FTWRL 确保不会有其他线程对数据库做更新，然后对整个库做备份。注意，在备份过程中整个库完全处于只读状态。

整库都只读，听上去就很危险

如果你在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆；
如果你在从库上备份，那么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。

看上去加全局锁不太好。但是如果不加锁，备份系统备份的得到的库不是一个逻辑时间点，这个视图是逻辑不一致的，可以通过开启可重复读事务来解决这个问题。

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。

问：有mysqldump为何还需要FTWRL?
答：一致性读是好，但前提是引擎要支持这个隔离级别。对于 MyISAM 这种不支持事务的引擎，如果备份过程中有更新，总是只能取到最新的数据，那么就破坏了备份的一致性。这时，我们就需要使用 FTWRL 命令了
问：要全库只读，为什么不使用 set global readonly=true 的方式呢？
答：确实 readonly 方式也可以让全库进入只读状态，但我还是会建议你用 FTWRL 方式，主要原因：

1.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，不建议使用
2.在异常处理机制上有差异。如果执行 FTWRL 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，则数据库就会一直保持 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

1. 2 表级锁

分类

表锁
元数据锁(meta data lock,MDL)

表锁

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。

举个例子, 如果在某个线程 A 中执行 lock tables t1 read, t2 write; 这个语句，则其他线程写 t1、读写 t2 的语句都会被阻塞。同时，线程 A 在执行 unlock tables 之前，也只能执行读 t1、读写 t2 的操作。连写 t1 都不允许，自然也不能访问其他表

在还没有出现更细粒度的锁的时候，表锁是最常用的处理并发的方式。
而对于 InnoDB 这种支持行锁的引擎，一般不使用 lock tables 命令来控制并发，毕竟锁住整个表的影响面还是太大

MDL

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。

读锁之间不互斥，因此可以有多个线程同时对一张表增删改查。
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。

虽然 MDL 锁是系统默认会加的，但不能忽略的一个机制：
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。

在这里插入图片描述

可以看到 session A 先启动，这时候会对表 t 加一个 MDL 读锁。由于 session B 需要的也是 MDL 读锁，因此可以正常执行。

之后 session C 会被 blocked，是因为 session A 的 MDL 读锁还没有释放，而 session C 需要 MDL 写锁，因此只能被阻塞。

如果只有 session C 自己被阻塞还没什么关系，但是之后所有要在表 t 上新申请 MDL 读锁的请求也会被 session C 阻塞。

所有对表的增删改查操作都需要先申请 MDL 读锁，就都被锁住，等于这个表现在完全不可读写了

问：如何安全地给小表加字段？
答：首先我们要解决长事务，事务不提交，就会一直占着 MDL 锁。在 MySQL 的 information_schema 库的 innodb_trx 表中，你可以查到当前执行中的事务。如果你要做 DDL 变更的表刚好有长事务在执行，要考虑先暂停 DDL，或者 kill 掉这个长事务。
问：如果要变更的表是一个热点表，虽然数据量不大，但是上面的请求很频繁，而你不得不加个字段，你该怎么做呢？
答：这时 kill 可能未必管用，因为新的请求马上就来了。比较理想的机制是，在 alter table 语句里面设定等待时间，如果在这个指定的等待时间里面能够拿到 MDL 写锁最好，拿不到也不要阻塞后面的业务语句，先放弃。之后开发人员或者 DBA 再通过重试命令重复这个过程。

MariaDB 已经合并了 AliSQL 的这个功能，所以这两个开源分支目前都支持 DDL NOWAIT/WAIT n 这个语法。

ALTER TABLE tbl_name NOWAIT add column ...
ALTER TABLE tbl_name WAIT N add column ...

小结

1.全局锁主要用在逻辑备份过程中。对于全部是 InnoDB 引擎的库，建议你选择使用–single-transaction 参数
2.表锁一般是在数据库引擎不支持行锁的时候才会被用到的
3.MDL 会直到事务提交才释放，在做表结构变更的时候，一定要小心不要导致锁住线上查询和更新

问题
备份一般都会在备库上执行，你在用–single-transaction 方法做逻辑备份的过程中，如果主库上的一个小表做了一个 DDL，比如给一个表上加了一列。这时候，从备库上会看到什么现象呢？

假设这个 DDL 是针对表 t1 的，这里把备份过程中几个关键的语句列出来：

Q1:SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
Q2:START TRANSACTION  WITH CONSISTENT SNAPSHOT；
/* other tables */
Q3:SAVEPOINT sp;
/* 时刻 1 */
Q4:show create table `t1`;
/* 时刻 2 */
Q5:SELECT * FROM `t1`;
/* 时刻 3 */
Q6:ROLLBACK TO SAVEPOINT sp;
/* 时刻 4 */
/* other tables */

在备份开始的时候，为了确保 RR（可重复读）隔离级别，再设置一次 RR 隔离级别 (Q1);
启动事务，这里用 WITH CONSISTENT SNAPSHOT 确保这个语句执行完就可以得到一个一致性视图（Q2)；
设置一个保存点，这个很重要（Q3）；
show create 是为了拿到表结构 (Q4)，然后正式导数据（Q5），回滚到 SAVEPOINT sp，在这里的作用是释放 t1 的 MDL 锁（Q6）。

DDL 从主库传过来的时间按照效果不同，我打了四个时刻。
题目设定为小表，我们假定到达后，如果开始执行，则很快能够执行完成。

参考答案如下：

如果在 Q4 语句执行之前到达，现象：没有影响，备份拿到的是 DDL 后的表结构。
如果在“时刻 2”到达，则表结构被改过，Q5执行的时候，报 Table definition has changed, please retry transaction，现象：mysqldump 终止；
如果在“时刻 2”和“时刻 3”之间到达，mysqldump 占着 t1 的MDL 读锁，binlog 被阻塞，现象：主从延迟，直到 Q6 执行完成。
从“时刻 4”开始，mysqldump 释放了 MDL读锁，现象：没有影响，备份拿到的是 DDL 前的表结构。

1. 3 行锁

行锁就是针对数据表中行记录的锁

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

1. 3 .1 两阶段锁

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。

举例
顾客 A 要在影院 B 购买电影票。我们简化一点，这个业务需要涉及到以下操作：

从顾客 A 账户余额中扣除电影票价；
给影院 B 的账户余额增加这张电影票价；
记录一条交易日志。

要完成这个交易，我们需要 update 两条记录，并 insert 一条记录。当然，为了保证交易的原子性，我们要把这三个操作放在一个事务中。试想如果同时有另外一个顾客 C 要在影院 B 买票，那么这两个事务冲突的部分就是语句 2 了。因为它们要更新同一个影院账户的余额，需要修改同一行数据。

按照 3、1、2 这样的顺序，那么影院账户余额这一行的锁时间就最少。这就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度

1. 3 .2 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。

举例
在这里插入图片描述
这时候，事务 A 在等待事务 B 释放 id=2 的行锁，而事务 B 在等待事务 A 释放 id=1 的行锁。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。

处理死锁的策略：

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 (默认值是 50s)来设置。
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（默认值本身就是 on），表示开启这个逻辑。

正常情况下我们还是要采用第二种策略，即：主动死锁检测

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。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

案例

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，就会看到 CPU 利用率很高，但是每秒却执行不了几个事务。

问: 怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢？

如果能确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉。

这种操作本身带有一定的风险，因为业务设计的时候一般不会把死锁当做一个严重错误，毕竟出现死锁了，就回滚，然后通过业务重试一般就没问题了，这是业务无损的。
而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是业务有损的

另一个思路是控制并发度

并发控制要做在数据库服务端。如果你有中间件，可以考虑在中间件实现

可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。

还是以影院账户为例，可以考虑放在多条记录上，比如 10 个记录，影院的账户总额等于这 10 个记录的值的总和。这样每次要给影院账户加金额的时候，随机选其中一条记录来加。这样每次冲突概率变成原来的 1/10，可以减少锁等待个数，也就减少了死锁检测的 CPU 消耗。

这类方案需要根据业务逻辑做详细设计。如果账户余额可能会减少，比如退票逻辑，那么这时候就需要考虑当一部分行记录变成 0 的时候，代码要有特殊处理。

问题
如果你要删除一个表里面的前 10000 行数据，有以下三种方法可以做到：

第一种，直接执行 delete from T limit 10000;
第二种，在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500;
第三种，在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500。

选择哪一种方法呢？为什么呢？

2. 事务是否是隔离的?

面是一个只有两行的表的初始化语句:

mysql> CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `k` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t(id, k) values(1,1),(2,2);

事务 A、B、C 的执行流程

事务的启动时机

begin/start transaction 命令并不是一个事务的起点，在执行到它们之后的第一个操作 InnoDB 表的语句，事务才真正启动。如果想要马上启动一个事务，可以使用 start transaction with consistent snapshot 这个命令。

这个例子中，事务 C 没有显式地使用 begin/commit，表示这个 update 语句本身就是一个事务，语句完成的时候会自动提交。事务 B 在更新了行之后查询 ; 事务 A 在一个只读事务中查询，并且时间顺序上是在事务 B 的查询之后。

结果：事务 B 查到的 k 的值是 3，而事务 A 查到的 k 的值是 1(见后续分析)

MySQL 里，有两个“视图”的概念：

一个是 view。它是一个用查询语句定义的虚拟表，在调用的时候执行查询语句并生成结果。创建视图的语法是 create view … ，而它的查询方法与表一样。
另一个是 InnoDB 在实现 MVCC 时用到的一致性读视图，即 consistent read view，用于支持 RC（Read Committed，读提交）和 RR（Repeatable Read，可重复读）隔离级别的实现。它没有物理结构，作用是事务执行期间用来定义能看到什么数据

2.1 快照在MVCC中如何工作

在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就“拍了个快照”。注意，这个快照是基于整库的。

快照的实现
InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID，叫作 transaction id。它是在事务开始的时候向 InnoDB 的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。

每行数据也都是有多个版本的。每次事务更新数据的时候，都会生成一个新的数据版本，并且把 transaction id 赋值给这个数据版本的事务 ID，记为 row trx_id。

同时，旧的数据版本要保留，并且在新的数据版本中，能够有信息可以直接拿到它。也就是说，数据表中的一行记录，其实可能有多个版本 (row)，每个版本有自己的 row trx_id。

如下，就是一个记录被多个事务连续更新后的状态。
行状态变更图

图中虚线框里是同一行数据的 4 个版本，当前最新版本是 V4，k 的值是 22，它是被 transaction id 为 25 的事务更新的，因此它的 row trx_id 也是 25

语句更新会生成 undo log（回滚日志）,图中的三个虚线箭头，就是 undo log

V1、V2、V3 并不是物理上真实存在的，而是每次需要的时候根据当前版本和 undo log 计算出来的。比如，需要 V2 的时候，就是通过 V4 依次执行 U3、U2 算出来。

按照可重复读的定义，一个事务启动的时候，能够看到所有已经提交的事务结果。但是之后，这个事务执行期间，其他事务的更新对它不可见。

一致性读视图

InnoDB 为每个事务构造了一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在“活跃”的所有事务 ID。“活跃”指的就是，启动了但还没提交。数组里面事务 ID 的最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务 ID 的最大值加 1 记为高水位。
这个视图数组和高水位，就组成了当前事务的一致性视图（read-view）

数据版本的可见性规则，就是基于数据的 row trx_id 和这个一致性视图的对比结果得到的

这个视图数组把所有的 row trx_id 分成了几种不同的情况。
数据版本可见性规则
当前事务的启动瞬间来说，一个数据版本的 row trx_id，有以下几种可能：

如果落在绿色部分，表示这个版本是已提交的事务或者是当前事务自己生成的，这个数据是可见的；
如果落在红色部分，表示这个版本是由将来启动的事务生成的，是肯定不可见的;
如果落在黄色部分，那就包括两种情况
a. 若 row trx_id 在数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见；
b. 若 row trx_id 不在数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见。

InnoDB 利用了“所有数据都有多个版本”的这个特性，实现了“秒级创建快照”的能力。

分析前文
图 1 中的三个事务，分析下事务 A 的语句返回的结果，为什么是 k=1

这里，不妨做如下假设：

事务 A 开始前，系统里面只有一个活跃事务 ID 是 99；
事务 A、B、C 的版本号分别是 100、101、102，且当前系统里只有这四个事务；
三个事务开始前，(1,1）这一行数据的 row trx_id 是 90。

这样，事务 A 的视图数组就是[99,100], 事务 B 的视图数组是[99,100,101], 事务 C 的视图数组是[99,100,101,102]。

简化分析，只画出跟事务 A 查询逻辑有关的操作：
事务 A 查询数据逻辑图

从图中可以看到，第一个有效更新是事务 C，把数据从 (1,1) 改成了 (1,2)。
这时候，这个数据的最新版本的 row trx_id 是 102，而 90 这个版本已经成为了历史版本。

第二个有效更新是事务 B，把数据从 (1,2) 改成了 (1,3)。这时候，这个数据的最新版本（即 row trx_id）是 101，而 102 又成为了历史版本。

在事务 A 查询的时候，其实事务 B 还没有提交，但是它生成的 (1,3) 这个版本已经变成当前版本了。但这个版本对事务 A 必须是不可见的，否则就变成脏读了

事务 A 要来读数据了，它的视图数组是[99,100]。当然了，读数据都是从当前版本读起的。所以，事务 A 查询语句的读数据流程是这样的：

找到 (1,3) 的时候，判断出 row trx_id=101，比高水位大，处于红色区域，不可见；
接着，找到上一个历史版本，一看 row trx_id=102，比高水位大，处于红色区域，不可见；
再往前找，终于找到了（1,1)，它的 row trx_id=90，比低水位小，处于绿色区域，可见。

这样执行下来，虽然期间这一行数据被修改过，但是事务 A 不论在什么时候查询，看到这行数据的结果都是一致的，所以我们称之为一致性读。

一个数据版本，对于一个事务视图来说，除了自己的更新总是可见以外，有三种情况：

版本未提交，不可见；
版本已提交，但是是在视图创建后提交的，不可见；
版本已提交，而且是在视图创建前提交的，可见。

更新逻辑

事务 B 的 update 语句，如果按照一致性读，好像结果不对？事务 B 的视图数组是先生成的，之后事务 C 才提交，不是应该看不见 (1,2) 吗，怎么能算出 (1,3) 来?

如果事务 B 在更新之前查询一次数据，这个查询返回的 k 的值确实是 1。
当它要去更新数据的时候，就不能再在历史版本上更新了，否则事务 C 的更新就丢失了。因此，事务 B 此时的 set k=k+1 是在（1,2）的基础上进行的操作

规规：更新数据都是先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为“当前读”（current read）。
除了 update 语句外，select 语句如果加锁，也是当前读。

案例
假设事务 C 不是马上提交的，而是变成了下面的事务 C’
事务 A、B、C'的执行流程

事务 C’的不同是，更新后并没有马上提交，在它提交前，事务 B 的更新语句先发起了。
前面说过了，虽然事务 C’还没提交，但是 (1,2) 这个版本也已经生成了，并且是当前的最新版本。。事务 C’没提交，也就是说 (1,2) 这个版本上的写锁(两阶段锁协议)还没释放。而事务 B 是当前读，必须要读最新版本，而且必须加锁，因此就被锁住了，必须等到事务 C’释放这个锁，才能继续它的当前读。