生产环境的 MySQL事务隔离级别

news2025/2/7 12:32:53

MySQL 数据库的默认隔离级别是 RR( 可重复读 ),但是很多大公司把隔离级别改成了 RC(读已提交),主要原因是为了提高并发和降低死锁概率

为了解决幻读的问题 RR 相比 RC 多了间隙锁( gap lock )和临键锁( next-keylock )。而 RC 中修改数据仅用行锁,锁定的范围更小,因此相比而言 RC的并发更高。

创建如下的表,并插入一些记录

CREATE TABLE t (a INT NOT NULL, b INT) ENGINE = InnoDB;
INSERT INTO t VALUES (1,2),(2,3),(3,2),(4,3),(5,2);

此时执行SQL-A ,且未提交事务

UPDATE t SET b = 5 WHERE b = 3;

在 RR 即可重复隔离级别情况下,会锁哪几条数据呢?

答案是会锁定所有符合条件的行,并且为了防止幻读,还会锁定这些行之间的间隙。

x-lock(2,3) 和 x-lock(4,3)  -- 这两行会被更新并保留X锁。
x-lock(1,2)、x-lock(3,2) 和 x-lock(5,2) -- 这些行虽然不符合更新条件,但由于间隙锁的存在,它们也会被锁定以防止其他事务插入新的行

可以看到全锁了,此时执行 SQL-B:

UPDATE t SET b = 4 WHERE b = 2;

就会被阻塞了。因此,在RR隔离级别下,UPDATE t SET b = 5 WHERE b = 3; 会锁定所有行,包括那些不符合更新条件的行。

而执行 SQL-A 在 RC 即读已提交隔离级别下,会锁哪几条数据呢?

x-lock(1,2); unlock(1,2)
x-lock(2,3); update(2,3) to (2,5); 保留 x-lock
x-lock(3,2); unlock(3,2)
x-lock(4,3); update(4,3) to (4,5); 保留 x-lock
x-lock(5,2); unlock(5,2)
-- 只会锁定符合更新条件的行,即 b = 3 的行,因为RC级别不使用间隙锁。

可以看到,只锁了两条数据,此时执行 SQL-B 会怎样?

x-lock(1,2); update(1,2) to (1,4); 保留 x-lock
x-lock(2,3); unlock(2,3)
x-lock(3,2); update(3,2) to (3,4); 保留 x-lock
x-lock(4,3); unlock(4,3)
x-lock(5,2); update(5,2) to (5,4); 保留 x-lock

可以看到仅锁了 b=2 的数据,完美避开了 SQL-A加的锁

此时可能有同学会有疑问: SQL-B 不是应该被 (2, 3 )这行的锁给阻塞吗?

半一致性读(“semi-consistent”read)

这其实也是 InnoDB 做的一个优化。

  • 在执行 update 的时候,扫描发现当前行已经被锁定了,它就会执行半一致性读的操作,得到当前数据的最新版本(上述中 SQL-A 锁定的行最新版本的已提交数据,b都为5 ),来判断是否和当前的(SQL-B)update 的 where 条件匹配

  • 如果匹配则说明当前的 update也需要锁定这行

  • 因此需要等待。如果不匹配说明它们之间没关联,因此不需要等待锁,这个优化提升了并发度。

所以 RC + 半一致性读 能进一步的提升 SQL 执行的并发度。

并且 RC 锁的粒度更小,意味着死锁的概率会更低,但是缺点是可能会产生幻读,这个就需要业务自已评估幻读的问题(大部分情况下都没啥影响)。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2294296.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

无用知识研究:std::initializer_list的秘密

先说结论,用std::initializer_list初始化vector,内部逻辑是先生成了一个临时数组,进行了拷贝构造,然后用这个数组的起终指针初始化initializer_list。然后再用initializer_list对vector进行初始化,这个动作又触发了拷贝…

web安全:任意文件下载漏洞

背景: 点击对应名字,下载对应图片。但服务器还存在其他文件,只是前端没有展示出来。通过模拟路径下载,可以获取到意想不到的数据。 看点击代码: 如果模拟没有前端的图片,也会发现下载了 所以这个叫任…

oracle:索引(B树索引,位图索引,分区索引,主键索引,唯一索引,联合索引/组合索引,函数索引)

索引通过存储列的排序值来加快对表中数据的访问速度,帮助数据库系统快速定位到所需数据,避免全表扫描 B树索引(B-Tree Index) B树索引是一种平衡树结构,适合处理范围查询和精确查找。它的设计目标是保持数据有序,并支持高效的插入…

【CPP】CPP经典面试题

文章目录 引言1. C 基础1.1 C 中的 const 关键字1.2 C 中的 static 关键字 2. 内存管理2.1 C 中的 new 和 delete2.2 内存泄漏 3. 面向对象编程3.1 继承和多态3.2 多重继承 4. 模板和泛型编程4.1 函数模板4.2 类模板 5. STL 和标准库5.1 容器5.2 迭代器 6. 高级特性6.1 移动语义…

C++11详解(三) -- 可变参数模版和lambda

文章目录 1.可变模版参数1.1 基本语法及其原理1.2 包扩展1.3 empalce系列接口1.3.1 push_back和emplace_back1.3.2 emplace_back在list中的使用(模拟实现) 2. lambda2.1 lambda表达式语法 1.可变模版参数 1.1 基本语法及其原理 1. C11支持可变参数模版&…

网站打开提示不安全

当网站打开时显示“不安全”提示(通常表现为浏览器地址栏中出现“不安全”字样或红色警告图标),这意味着网站未使用有效的SSL证书或HTTPS协议,导致浏览器认为连接不安全。以下是解决这一问题的详细步骤: 一. 原因分析 …

OpenCV:特征检测总结

目录 一、什么是特征检测? 二、OpenCV 中的常见特征检测方法 1. Harris 角点检测 2. Shi-Tomasi 角点检测 3. Canny 边缘检测 4. SIFT(尺度不变特征变换) 5. ORB 三、特征检测的应用场景 1. 图像匹配 2. 运动检测 3. 自动驾驶 4.…

python学opencv|读取图像(五十七)使用cv2.bilateralFilter()函数实现图像像素双边滤波处理

【1】引言 前序学习过程中,已经掌握了对图像的基本滤波操作技巧,具体的图像滤波方式包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波,相关文章链接有: python学opencv|读取图像(五十四)使用cv2.blur()函数实现图像像素…

【SQL技术】不同数据库引擎 SQL 优化方案剖析

一、引言 在数据处理和分析的世界里,SQL 是不可或缺的工具。不同的数据库系统,如 MySQL、PostgreSQL(PG)、Doris 和 Hive,在架构和性能特点上存在差异,因此针对它们的 SQL 优化策略也各有不同。这些数据库中…

链式结构二叉树(递归暴力美学)

文章目录 1. 链式结构二叉树1.1 二叉树创建 2. 前中后序遍历2.1 遍历规则2.2 代码实现图文理解 3. 结点个数以及高度等二叉树结点个数正确做法: 4. 层序遍历5. 判断是否完全二叉树 1. 链式结构二叉树 完成了顺序结构二叉树的代码实现,可以知道其底层结构…

技术文档管理最佳实践:高效、专业、可持续

文章目录 技术文档管理最佳实践:高效、专业、可持续1. 技术文档的核心价值1.1 降低知识流失风险1.2 提升开发效率1.3 增强团队协作1.4 规范技术资产管理 2. 技术文档分类与规范2.1 代码相关文档2.2 过程与运维文档2.3 知识与培训文档 3. 工具选型:自动化…

56. Uboot移植实验

一、NXP官方Uboot编译与测试 1、将NXP提供的uboot拷贝到ubuntu中。 一个开发板也好运行uboot,DDR或者叫DRAM,串口,SD、EMMC、NAND。板子能工作。 测似结果: 1、uboot能正常启动 2、LCD驱动要根据所使用的屏幕修改。 3、NET初始…

AI大模型:本地部署deepseek

一、安装lmstudio 1、下载网站: LM Studio - Discover, download, and run local LLMs 2、直接安装即可,记住安装的路径 二、下载deepseek模型 2.1、下载的流程 1、下载网站 https://huggingface.co/models 2、在搜索框输入:deepseek …

RK3588平台开发系列讲解(DMA篇)DMA engine使用

文章目录 一、DMA 使用步骤二、DMA接口2.1、DMA 通道管理相关接口2.2、DMA 描述符相关接口2.3、DMA 启动与控制接口2.4、DMA 状态检查接口2.5、 DMA 缓存管理接口2.6、DMA 中断与同步机制沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄 Linux 内核的 DMA 引擎提供了一组完整…

报名 | IEEE ICME 2025 音频编码器能力挑战赛正式开启

音频编码器是多模态大模型的重要组件,优秀的音频编码器在构建多模态系统中至关重要。在此背景下,小米集团、萨里大学、海天瑞声共同主办了 IEEE International Conference on Multimedia & Expo (ICME) 2025 Audio Encoder Capability Challenge。 …

ASP.NET Core标识框架Identity

目录 Authentication与Authorization 标识框架(Identity) Identity框架的使用 初始化 自定义属性 案例一:添加用户、角色 案例二:检查登录用户信息 案例三:实现密码的重置 步骤 Authentication与Authorizatio…

PFAS(全氟烷基和多氟烷基物质)测试流程详细介绍

PFAS(全氟烷基和多氟烷基物质)测试详细介绍 什么是PFAS? PFAS是(Per-and polyfluoroalkyl substances)的简称,中文名:全氟烷基和多氟烷基物质,是一系列合成有机氟化物的总称,是指至少含有一个…

宝塔面板端口转发其它端口至MySQL的3306

最近需要把服务器的MySQL服务开放给外网,但又希望公开给所有人。也不想用默认的3306端口。同时也不想改变MySQL的默认端口。 这时候最好的办法就是用一个不常用的端口来转发至3306上去。例如使用49306至3306,外网通过49306来访问,内网依然使用…

inquirer介绍及配合lerna在Vue中使用示例

目录 安装基本用法使用多个提示框动态选择(动态选项)表单式输入配合lerna在Vue中使用示例 Inquirer 是一个用于创建交互式命令行工具的 Node.js 库,常用于收集用户输入。它提供了多种类型的提示框,可以用于创建交互式应用程序&…

基于MODIS/Landsat/Sentinel/国产卫星遥感数据与DSSAT作物模型同化的作物产量估算

基于过程的作物生长模拟模型DSSAT是现代农业系统研究的有力工具,可以定量描述作物生长发育和产量形成过程及其与气候因子、土壤环境、品种类型和技术措施之间的关系,为不同条件下作物生长发育及产量预测、栽培管理、环境评价以及未来气候变化评估等提供了…