【实战篇】幻读是什么,幻读有什么问题?

news2024/12/26 21:28:08

背景

我们先使用一个小一点儿的表。建表和初始化语句如下:

CREATE TABLE `t` (
 `id` int(11) NOT NULL,
 `c` int(11) DEFAULT NULL,
 `d` int(11) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `c` (`c`)
) ENGINE=InnoDB;
insert into t values(0,0,0),(5,5,5),
(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);

考虑下,下面的语句,是怎么加锁的,加的锁又是什么时候释放的:

begin;
select * from t where d=5 for update;
commit;

比较好理解的是,这个语句会命中 d=5 的这一行,对应的主键 id=5,因此在 select 语句执行完成后,id=5 这一行会加一个写锁,而且由于两阶段锁协议,这个写锁会在执行 commit 语句的时候释放。

由于字段 d 上没有索引,因此这条查询语句会做全表扫描。那么,其他被扫描到的,但是不满足条件的 5 行记录上,会不会被加锁呢?

我们知道,InnoDB 的默认事务隔离级别是可重复读,所以本文接下来没有特殊说明的部分,都是设定在可重复读隔离级别下。

幻读是什么?

现在,我们就来分析一下,假设只在 id=5 这一行加锁,而其他行的不加锁的话,会怎么样。
在这里插入图片描述
可以看到,session A 里执行了三次查询,分别是 Q1、Q2 和 Q3。它们的 SQL 语句相同,都是 select * from t where d=5 for update。查所有 d=5 的行,而且使用的是当前读,并且加上写锁。现在,我们来看一下这三条 SQL 语句,分别会返回什么结果。

  1. Q1 只返回 id=5 这一行;
  2. 在 T2 时刻,session B 把 id=0 这一行的 d 值改成了 5,因此 T3 时刻 Q2 查出来的是 id=0 和 id=5 这两行;
  3. 在 T4 时刻,session C 又插入一行(1,1,5),因此 T5 时刻 Q3 查出来的是 id=0、id=1 和 id=5 的这三行。

其中,Q3 读到 id=1 这一行的现象,被称为“幻读”。也就是说,幻读指的是一个事务在前后两次查询同一个范围的时候,后一次查询看到了前一次查询没有看到的行。

这里,我需要对“幻读”做一个说明:

  1. 在可重复读隔离级别下,普通的查询是快照读,是不会看到别的事务插入的数据的。因此,幻读在“当前读”下才会出现
  2. 上面 session B 的修改结果,被 session A 之后的 select 语句用“当前读”看到,不能称为幻读。幻读仅专指“新插入的行”。

因为这三个查询都是加了 for update,都是当前读。而当前读的规则,就是要能读到所有已经提交的记录的最新值。并且,session B 和 sessionC 的两条语句,执行后就会提交,所以 Q2 和 Q3 就是应该看到这两个事务的操作效果,而且也看到了,这跟事务的可见性规则并不矛盾。

但是,这是不是真的没问题呢?

幻读有什么问题?

首先是语义上的。session A 在 T1 时刻就声明了,“我要把所有 d=5 的行锁住,不准别的事务进行读写操作”。而实际上,这个语义被破坏了。

如果现在这样看感觉还不明显的话,我再往 session B 和 session C 里面分别加一条 SQL 语句,你再看看会出现什么现象。
在这里插入图片描述
由于在 T1 时刻,session A 还只是给 id=5 这一行加了行锁, 并没有给 id=0 这行加上锁。因此,session B 在 T2 时刻,是可以执行这两条 update 语句的。这样,就破坏了 session A 里 Q1 语句要锁住所有 d=5 的行的加锁声明。

session C 也是一样的道理,对 id=1 这一行的修改,也是破坏了 Q1 的加锁声明。

其次,是数据一致性的问题。

我们知道,锁的设计是为了保证数据的一致性。而这个一致性,不止是数据库内部数据状态在此刻的一致性,还包含了数据和日志在逻辑上的一致性。

为了说明这个问题,我给 session A 在 T1 时刻再加一个更新语句,即:update t set d=100 where d=5。在这里插入图片描述
现在,我们来分析一下图 3 执行完成后,数据库里会是什么结果。

  1. 经过 T1 时刻,id=5 这一行变成 (5,5,100),当然这个结果最终是在 T6 时刻正式提交的 ;
  2. 经过 T2 时刻,id=0 这一行变成 (0,5,5);
  3. 经过 T4 时刻,表里面多了一行 (1,5,5);
  4. 其他行跟这个执行序列无关,保持不变。

这样看,这些数据也没啥问题,但是我们再来看看这时候 binlog 里面的内容。

  1. T2 时刻,session B 事务提交,写入了两条语句;
  2. T4 时刻,session C 事务提交,写入了两条语句;
  3. T6 时刻,session A 事务提交,写入了 update t set d=100 where d=5 这条语句。
update t set d=5 where id=0; /*(0,0,5)*/
update t set c=5 where id=0; /*(0,5,5)*/
insert into t values(1,1,5); /*(1,1,5)*/
update t set c=5 where id=1; /*(1,5,5)*/
update t set d=100 where d=5;/*所有d=5的行,d改成100*/

这个语句序列,不论是拿到备库去执行,还是以后用 binlog 来克隆一个库,这三行的结果,都变成了 (0,5,100)、(1,5,100) 和 (5,5,100)。也就是说,id=0 和 id=1 这两行,发生了数据不一致。这个问题很严重,是不行的。

我们分析一下可以知道,这是我们假设“select * from t where d=5 for update 这条语句只给 d=5 这一行,也就是 id=5 的这一行加锁”导致的。所以我们认为,上面的设定不合理,要改。

那怎么改呢?我们把扫描过程中碰到的行,也都加上写锁,再来看看执行效果。
在这里插入图片描述
由于 session A 把所有的行都加了写锁,所以 session B 在执行第一个 update 语句的时候就被锁住了。需要等到 T6 时刻 session A 提交以后,session B 才能继续执行。

这样对于 id=0 这一行,在数据库里的最终结果还是 (0,5,5)。在 binlog 里面,执行序列是这样的:

insert into t values(1,1,5); /*(1,1,5)*/
update t set c=5 where id=1; /*(1,5,5)*/
update t set d=100 where d=5;/*所有d=5的行,d改成100*/
update t set d=5 where id=0; /*(0,0,5)*/
update t set c=5 where id=0; /*(0,5,5)*/

可以看到,按照日志顺序执行,id=0 这一行的最终结果也是 (0,5,5)。所以,id=0 这一行的问题解决了。

但同时你也可以看到,id=1 这一行,在数据库里面的结果是 (1,5,5),而根据 binlog 的执行结果是 (1,5,100),也就是说幻读的问题还是没有解决。为什么我们已经这么“凶残”地,把所有的记录都上了锁,还是阻止不了 id=1 这一行的插入和更新呢?

原因很简单。在 T3 时刻,我们给所有行加锁的时候,id=1 这一行还不存在,不存在也就加不上锁。也就是说,即使把所有的记录都加上锁,还是阻止不了新插入的记录

如何解决幻读?

现在我们知道了,产生幻读的原因是,行锁只能锁住行,但是新插入记录这个动作,要更新的是记录之间的“间隙”。因此,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。
在这里插入图片描述
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。

也即: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。

和行锁不一样的事,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。
在这里插入图片描述
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。

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]。

间隙锁和 next-key lock 的引入,帮我们解决了幻读的问题(这里说的是“写-写”幻读,也即针对新插入的数据),但同时也带来了一些“困扰”。 “读-写“幻读,是依靠 MVCC来解决的。

业务逻辑这样的:任意锁住一行,如果这一行不存在的话就插入,如果存在这一行就更新它的数据,代码如下:

begin;
select * from t where id=N for update;
/*如果行不存在*/
insert into t values(N,N,N);
/*如果行存在*/
update t set d=N set id=N;
commit;

碰到的现象是,这个逻辑一旦有并发,就会碰到死锁。这个逻辑每次操作前用 for update 锁起来,已经是最严格的模式了,怎么还会有死锁呢?
在这里插入图片描述

  1. session A 执行 select … for update 语句,由于 id=9 这一行并不存在,因此会加上间隙锁 (5,10);
  2. session B 执行 select … for update 语句,同样会加上间隙锁 (5,10),间隙锁之间不会冲突,因此这个语句可以执行成功;
  3. session B 试图插入一行 (9,9,9),被 session A 的间隙锁挡住了,只好进入等待;
  4. session A 试图插入一行 (9,9,9),被 session B 的间隙锁挡住了。

至此,两个 session 进入互相等待状态,形成死锁。当然,InnoDB 的死锁检测马上就发现了这对死锁关系,让 session A 的 insert 语句报错返回了。

现在我们知道了,间隙锁的引入,可能会导致同样的语句锁住更大的范围,这其实是影响了并发度的。

间隙锁是在可重复读隔离级别下才会生效的。所以,你如果把隔离级别设置为读提交的话,就没有间隙锁了。但同时,你要解决可能出现的数据和日志不一致问题,需要把 binlog 格式设置为 row。这,也是现在不少公司使用的配置组合。

如果读提交隔离级别够用,也就是说,业务不需要可重复读的保证,这样考虑到读提交下操作数据的锁范围更小(没有间隙锁),这个选择是合理的。

小结

今天我们从一个问题说起,提到了全表扫描的加锁方式。我们发现即使给所有的行都加上行锁,仍然无法解决幻读问题,因此引入了间隙锁的概念。

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