Mysql | 知识 | 理解是怎么加锁的

news2024/9/20 9:05:08

文章目录

  • 一、怎么加行级锁的?
  • 二、唯一索引加锁
    • 2.1 唯一索引等值查询
      • 1、记录存在的情况
      • 2、记录不存在的情况
    • 2.2 唯一索引范围查询
      • a. 针对「大于」的范围查询
      • b. 针对「大于等于」的范围查询的情况。
      • c. 「小于」范围查询,记录「不存在」表中的情况
      • d. 「小于等于」范围查询,记录「存在」表中的情况
      • e. 「小于」范围查询,记录「存在」表中的情况
  • 三、非唯一索引等值查询加锁
    • a. 记录不存在的情况
    • b. 记录存在的情况
  • 四、没有加索引的查询
  • 五、总结
  • 参考

上一篇,我们了解Mysql的各种锁,那这么多锁,Mysql是如何加锁和释放锁的呢。在数据库的世界里,MySQL 作为广泛使用的关系型数据库,高效的数据管理和并发控制至关重要。其中,加锁机制是 MySQL 实现并发控制的核心手段之一。当多个事务同时访问和修改数据库中的数据时,为了确保数据的一致性和完整性,MySQL 需要合理地加锁。理解 MySQL 是如何加锁的,对于开发者优化数据库性能、避免死锁以及处理高并发场景都有着至关重要的意义。接下来,我们将深入探讨 MySQL 加锁的原理和具体实现方式。

一、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:
在这里插入图片描述

二、唯一索引加锁

2.1 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:

  • 记录是「存在」,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」。
  • 记录「不存在」,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」。

注:
我本篇文章的「唯一索引」是用「主键索引」作为案例说明的,加锁只加在主键索引项上。然后,很多人误以为如果是二级索引的「唯一索引」,加锁也是只加在二级索引项上。
其实这是不对的,所以这里特此说明下,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」。
在文章的「非唯一索引」的案例中,我就是用二级索引作为例子,在后面的章节我有说明,对二级索引进行锁定读查询的时候,因为存在两个索引(二级索引和主键索引),所以两个索引都会加锁。
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。
在这里插入图片描述

那么,事务 A 会为 id 为 1 的这条记录就会加上 X 型的记录锁。
接下来,如果有其他事务,对 id 为 1 的记录进行更新或者删除操作的话,这些操作都会被阻塞,因为更新或者删除操作也会对记录加 X 型的记录锁,而 X 锁和 X 锁之间是互斥关系

如何看加了什么锁呢?
我们可以通过 select * from performance_schema.data_locks; 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。
在这里插入图片描述
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;
    因此,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。
    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。

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。
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「不存在」于表中的。
在这里插入图片描述

接下来,通过 select * from performance_schema.data_locks; 这条语句,查看事务执行 SQL 过程中加了什么锁。
在这里插入图片描述
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 类型的间隙锁;

因此,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)。
在这里插入图片描述

接下来,如果有其他事务插入 id 值为 2、3、4 这一些记录的话,这些插入语句都会发生阻塞。
注意,如果其他事务插入的 id = 1 或者 id = 5 的记录话,并不会发生阻塞,而是报主键冲突的错误,因为表中已经存在 id = 1 和 id = 5 的记录了。
比如,下面这个例子:
在这里插入图片描述
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。

间隙锁的范围(1, 5) ,是怎么确定的?
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。

2.2 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。

接下来,通过几个实验,才验证我上面说的结论。

a. 针对「大于」的范围查询

假设事务 A 执行了这条范围查询语句:
在这里插入图片描述

事务 A 加锁变化过程如下:

  1. 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;
  2. 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。
  3. 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:
    在这里插入图片描述
  • 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。
    我们也可以通过 select * from performance_schema.data_locks; 这条语句来看看事务 A 加了什么锁。

输出结果如下,我这里只截取了行级锁的内容。
在这里插入图片描述

从上图中的分析中,也可以得到事务 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。

b. 针对「大于等于」的范围查询的情况。

假设事务 A 执行了这条范围查询语句:
在这里插入图片描述

事务 A 加锁变化过程如下:

  1. 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。
  2. 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;
  3. 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。
  4. 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:
    在这里插入图片描述

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。
我们也可以通过 select * from performance_schema.data_locksG; 这条语句来看看事务 A 加了什么锁。
输出结果如下,我这里只截取了行级锁的内容。
在这里插入图片描述
通过前面这个实验,我们证明了:
针对「大于等于」条件的唯一索引范围查询的情况下, 如果条件值的记录存在于表中,那么由于查询该条件值的记录是包含一个等值查询的操作,所以该记录的索引中的 next-key 锁会退化成记录锁。

c. 「小于」范围查询,记录「不存在」表中的情况

假设事务 A 执行了这条范围查询语句,注意查询条件值的记录(id 为 6)并不存在于表中。
在这里插入图片描述

事务 A 加锁变化过程如下:

  1. 最开始要找的第一行是 id = 1,于是对该主键索引加的是范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁;
  2. 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 = 5,所以对该主键索引加的是范围为 (1, 5] 的 next-key 锁;
  3. 由于扫描到的第二行记录(id = 5),满足 id < 6 条件,而且也没有达到终止扫描的条件,接着会继续扫描。
  4. 扫描到的第三行是 id = 10,该记录不满足 id < 6 条件的记录,所以 id = 10 这一行记录的锁会退化成间隙锁,于是对该主键索引加的是范围为 (5, 10) 的间隙锁。
  5. 由于扫描到的第三行记录(id = 10),不满足 id < 6 条件,达到了终止扫描的条件,于是停止扫描。
    从上面的分析中,可以得知事务 A 在主键索引上加了三个 X 型的锁:
    在这里插入图片描述
    在 id = 1 这条记录的主键索引上,加了范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁,意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 1 的这一条记录,同时也无法插入 id 小于 1 的这一些新记录。
    在 id = 5 这条记录的主键索引上,加了范围为 (1, 5] 的 next-key 锁,意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 5 的这一条记录,同时也无法插入 id 值为 2、3、4 的这一些新记录。
    在 id = 10 这条记录的主键索引上,加了范围为 (5, 10) 的间隙锁,意味着其他事务无法插入 id 值为 6、7、8、9 的这一些新记录。
    来看看事务 A 加了什么锁。输出结果如下,我这里只截取了行级锁的内容。
    在这里插入图片描述

从上图中的分析中,也可以得知事务 A 在主键索引加的三个锁,就是我们前面分析出那三个锁。
虽然这次范围查询的条件是「小于」,但是查询条件值的记录不存在于表中( id 为 6 的记录不在表中),所以如果事务 A 的范围查询的条件改成 <= 6 的话,加的锁还是和范围查询条件为 < 6 是一样的。 大家自己也验证下这个结论。
因此,针对「小于或者小于等于」的唯一索引范围查询,如果条件值的记录不在表中,那么不管是「小于」还是「小于等于」的范围查询,扫描到终止范围查询的记录时,该记录中索引的 next-key 锁会退化成间隙锁,其他扫描的记录,则是在这些记录的索引上加 next-key 锁。

d. 「小于等于」范围查询,记录「存在」表中的情况

假设事务 A 执行了这条范围查询语句,注意查询条件值的记录(id 为 5)存在于表中。
在这里插入图片描述

事务 A 加锁变化过程如下:

  1. 最开始要找的第一行是 id = 1,于是对该记录加的是范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁;
  2. 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 = 5,于是对该记录加的是范围为 (1, 5] 的 next-key 锁。
  3. 由于主键索引具有唯一性,不会存在两个 id = 5 的记录,所以不会再继续扫描,于是停止扫描。
    从上面的分析中,可以得到事务 A 在主键索引上加了 2 个 X 型的锁:
    在这里插入图片描述

在 id = 1 这条记录的主键索引上,加了范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁。意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 1 的这一条记录,同时也无法插入 id 小于 1 的这一些新记录。
在 id = 5 这条记录的主键索引上,加了范围为 (1, 5] 的 next-key 锁。意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 5 的这一条记录,同时也无法插入 id 值为 2、3、4 的这一些新记录。
来看看事务 A 加了什么锁。输出结果如下,我这里只截取了行级锁的内容。
在这里插入图片描述

从上图中的分析中,可以得到事务 A 在主键索引上加了两个 X 型 next-key 锁,分别是:
在 id = 1 这条记录的主键索引上,加了范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁;
在 id = 5 这条记录的主键索引上,加了范围为(1, 5 ] 的 next-key 锁。

e. 「小于」范围查询,记录「存在」表中的情况

如果事务 A 的查询语句是小于的范围查询,且查询条件值的记录(id 为 5)存在于表中。
在这里插入图片描述

事务 A 加锁变化过程如下:

  1. 最开始要找的第一行是 id = 1,于是对该记录加的是范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁;
  2. 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 = 5,该记录是第一条不满足 id < 5 条件的记录,于是该记录的锁会退化为间隙锁,锁范围是 (1,5)。
  3. 由于找到了第一条不满足 id < 5 条件的记录,于是停止扫描。
    可以得知,此时事务 A 在主键索引上加了两种 X 型锁:
    在这里插入图片描述

在 id = 1 这条记录的主键索引上,加了范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁,意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 1 的这一条记录,同时也无法插入 id 小于 1 的这一些新记录。
在 id = 5 这条记录的主键索引上,加了范围为 (1,5) 的间隙锁,意味着其他事务无法插入 id 值为 2、3、4 的这一些新记录。
来看看事务 A 加了什么锁。输出结果如下,我这里只截取了行级锁的内容。
在这里插入图片描述

从上图中的分析中,可以得到事务 A 在主键索引上加了 X 型的范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁,和 X 型的范围为 (1, 5) 的间隙锁。
因此,通过前面实验,可以得知。

在针对「小于或者小于等于」的唯一索引(主键索引)范围查询时,存在这两种情况会将索引的 next-key 锁会退化成间隙锁的:

  1. 当条件值的记录「不在」表中时,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,该记录的主键索引中的 next-key 锁会退化成间隙锁,其他扫描到的记录,都是在这些记录的主键索引上加 next-key 锁。
  2. 当条件值的记录「在」表中时:
    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,该记录的主键索引中的 next-key 锁会退化成间隙锁,其他扫描到的记录,都是在这些记录的主键索引上,加 next-key 锁。
    如果是「小于等于」条件的范围查询,扫描到终止范围查询的记录时,该记录的主键索引中的 next-key 锁「不会」退化成间隙锁,其他扫描到的记录,都是在这些记录的主键索引上加 next-key 锁。

三、非唯一索引等值查询加锁

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。

接下里用两个实验来说明。

a. 记录不存在的情况

先来说说非唯一索引等值查询时,查询的记录不存在的情况,因为这个比较简单。
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 = 60 的记录。
在这里插入图片描述

事务 A 加锁变化过程如下:

  1. 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 = 500,于是该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁,范围是 (50, 500)。
  2. 停止查询
    事务 A 在 age = 500 记录的二级索引上,加了 X 型的间隙锁,范围是 (50, 500)。意味着其他事务无法插入 age 值为 51、52、53、54、…、499 这些新记录。不过对于插入 age = 51 和 age = 500 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。
    在这里插入图片描述

我们也可以通过 select * from performance_schema.data_locks;看看事务 A 加了什么锁。输出结果如下,我这里只截取了行级锁的内容。
在这里插入图片描述

从上图的分析,可以看到,事务 A 在 age = 500 记录的二级索引上(INDEX_NAME: index_age ),加了范围为 (50, 500) 的 X 型间隙锁。

b. 记录存在的情况

假设事务 A 对非唯一索引(age)进行了等值查询,且表中存在 age = 50 的记录。
在这里插入图片描述
事务 A 加锁变化过程如下:

  • 由于不是唯一索引,所以肯定存在值相同的记录,于是非唯一索引等值查询的过程是一个扫描的过程,最开始要找的第一行是 age = 50,于是对该二级索引记录加上范围为 (22, 50] 的 next-key 锁。同时,因为 age = 50 符合查询条件,于是对 age = 50 的记录的主键索引加上记录锁,即对 id = 1 这一行加记录锁。
  • 接着继续扫描,扫描到的第二行是 age = 500,该记录是第一个不符合条件的二级索引记录,所以该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁,范围是 (50, 500)。
  • 停止查询。

可以看到,事务 A 对主键索引和二级索引都加了 X 型的锁:
在这里插入图片描述
我们也可以通过 select * from performance_schema.data_locks; 这条语句来看看事务 A 加了什么锁。
在这里插入图片描述

四、没有加索引的查询

前面的案例,我们的查询语句都有使用索引查询,也就是查询记录的时候,是通过索引扫描的方式查询的,然后对扫描出来的记录进行加锁。
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。

五、总结

这次我以 MySQL 8.0.26 版本,在可重复读隔离级别之下,做了几个实验,让大家了解了唯一索引和非唯一索引的行级锁的加锁规则。
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。

参考

小林coding
MySQL锁、加锁机制
认真的Mysql锁理论 & 加锁实战

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&#x1f4dd;目录 &#x1f31f; 查看进程信息&#x1f31f; PRI and NI 风过无痕 忘川如斯 如日方升 策引千问 &#x1f31f; 查看进程信息 ps -l命令 UID : 代表执行者的身份PID : 代表这个进程的代号PPID &#xff1a;代表这个进程是由哪个进程发展衍生而来的&#xff0c…

二维码模组扫码器C#实现串口自动监听功能

C# Demo&#xff0c;调用二维码模块的tx_windows_hidpos.dll扫码库&#xff0c;支持QR-M20 、QR-M10、QR-M30等二维码型号。 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Text; using…

超级好用的化妆神器,一键迁移妆容,觉得别人化妆真好看,看我一键迁移到自己的脸上!(附工作流)

这两天开源社区又出了一个比较有趣的ComfyUI 插件&#xff0c;功能很简单&#xff0c;可以实现妆容的一键迁移。 操作也很简单&#xff0c;只需要上传一张带有妆容的人物照片&#xff0c;再上传一张想要迁移妆容的照片&#xff0c;就可以把参考人物的妆容迁移到想要迁移的人物…

深入分析计算机网络性能指标

速率带宽吞吐量时延时延带宽积往返时间RTT利用率丢包率图书推荐内容简介作者简介 速率 连接在计算机网络上的主机在数字信道上传送比特的速率&#xff0c;也称为比特率或数据率。 基本单位&#xff1a;bit/s&#xff08;b/s、bps&#xff09; 常用单位&#xff1a;kb/s&#x…

大模型能否真正理解上下文?

人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 尽管对LLMs的评估涵盖了自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;的各个领域&#xff0c;但对它们理解上下文特征的语言能力的探讨却相对有限。为了填补这一空白&#xff0c;乔治城大学和苹果公司的研究者们共同提出了一种新的上下文理解…

HW行动指南,前辈教你如何真正靠护网赚到钱!

‍正文&#xff1a; HW行动&#xff0c;攻击方的专业性越来越高&#xff0c;ATT&CK攻击手段覆盖率也越来越高&#xff0c;这对于防守方提出了更高的要求&#xff0c;HW行动对甲方是一个双刃剑&#xff0c;既极大地推动了公司的信息安全重视度和投入力量&#xff0c;但同时…

【目标检测数据集】水泥搅拌车数据集2165张VOC+YOLO格式

数据集格式&#xff1a;Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件&#xff0c;仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)&#xff1a;2165 标注数量(xml文件个数)&#xff1a;2165 标注数量(txt文件个数)&#xff1a;2165 标注…

【LeetCode】每日一题 2024_9_14 从字符串中移除星号(模拟)

前言 每天和你一起刷 LeetCode 每日一题~ LeetCode 启动&#xff01; 今天的题目曾经的我做过了 . . . 又是复习的一天 题目&#xff1a;从字符串中移除星号 代码与解题思路 func removeStars(s string) string {// 本题的核心&#xff1a;生成的输入保证总是可以执行题面中…

ImportError: DLL load failed while importing _ssl: 找不到指定的模块的解决方法

ImportError: DLL load failed while importing _ssl: 找不到指定的模块的解决方法 现象解决办法 现象 在命令行中&#xff0c;可以正常导入_ssl模块&#xff0c;如下&#xff1a; Python 3.9.0 (default, Nov 15 2020, 08:30:55) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, …

【Qt | QLineEdit】Qt 中使 QLineEdit 响应 鼠标单击、双击事件 的两个方法

&#x1f601;博客主页&#x1f601;&#xff1a;&#x1f680;https://blog.csdn.net/wkd_007&#x1f680; &#x1f911;博客内容&#x1f911;&#xff1a;&#x1f36d;嵌入式开发、Linux、C语言、C、数据结构、音视频&#x1f36d; ⏰发布时间⏰&#xff1a; 2024-09-14 …

做外贸为什么要做谷歌seo?

跟国内不同&#xff0c;购物有多个大平台可供选择&#xff0c;在海外是有很多人会在谷歌搜索上寻找自己想要的产品或者服务的&#xff0c;海外谷歌那是真正的老大哥&#xff0c;你想要的都能搜到&#xff0c;而谷歌的流量以及准确性&#xff0c;都不是国内以及购物平台可以比拟…

Vue组合式API:setup()函数

1、什么是组合式API Vue 3.0 中新增了组合式 API 的功能&#xff0c;它是一组附加的、基于函数的 API&#xff0c;可以更加灵活地组织组件代码。通过组合式 API 可以使用函数而不是声明选项的方式来编写 Vue 组件。因此&#xff0c;使用组合式 API 可以将组件代码编写为多个函…

H3C CAS系列开篇之CAS初认识

一、前言 基于信创需要,某项目中的VMware软件存求替代方案,尤其在Virtual Desktop Infrastructure(VDI)方面,寻求使用紫光集团旗下H3C的CAS云计算管理平台,又称CAS虚拟化解决方案/管理系统,H3C CAS是H3C公司面向数据中心自主研发的企业级虚拟化软件。CAS提供了强大的虚拟…

nz-select 数据回显失败,大模型救了我一命。

文章目录 前言问题现象问题解决经过数据类型的问题&#xff1f;求助大模型问题解决 小小的疑问 前言 最近老苦逼了。原本计划推进的《软件开发人员从0到1实现物联网项目》项目因为种种原因停滞了将近一个月&#xff0c;进展缓慢。其中一个原因就和本文有关。 继《时隔5年重拾…