【MySQL高级篇笔记-锁(下) 】

news2024/11/16 5:48:11

此笔记为尚硅谷MySQL高级篇部分内容

目录

一、概述

二、MySQL并发事务访问相同记录 

1、读-读情况

2、写-写情况

3、读-写或写-读情况

4、并发问题的解决方案

三、锁的不同角度分类 

1、从数据操作的类型划分:读锁、写锁

2、从数据操作的粒度划分:表级锁、页级锁、行锁

1. 表锁(Table Lock)

2.InnoDB中的行锁

3. 页锁

3、从对待锁的态度划分:乐观锁、悲观锁

1. 悲观锁(Pessimistic Locking) 

2. 乐观锁(Optimistic Locking) 

3.两种锁的适用场景 

4、按加锁的方式划分:显式锁、隐式锁 

1. 隐式锁

2. 显式锁 

5、其它锁之:全局锁

6、其它锁之:死锁

四、锁的内存结构

五、锁监控

六、附录 


事务的隔离性由这章讲述的来实现。

一、概述


是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在程序开发中会存在多线程同步的问题,当多个线程并发访问某个数据的时候,尤其是针对一些敏感的数据(比如订单、金额等),我们就需要保证这个数据在任何时刻最多只有一个线程在访问,保证数据的完整性一致性。在开发过程中加锁是为了保证数据的一致性,这个思想在数据库领域中同样很重要。

在数据库中,除传统的计算资源(如CPU、RAM、I/O等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。为保证数据的一致性,需要对并发操作进行控制,因此产生了。同时锁机制也为实现MySQL的各个隔离级别提供了保证。锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。所以锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂

二、MySQL并发事务访问相同记录 


并发事务访问相同记录的情况大致可以划分为3种:

1、读-读情况

读-读情况,即并发事务相继读取相同的记录。读取操作本身不会对记录有任何影响,并不会引起什么问题,所以允许这种情况的发生。

2、写-写情况

小结几种说法:

  • 不加锁

    意思就是不需要在内存中生成对应的锁结构,可以直接执行操作。

  • 获取锁成功,或者加锁成功

    意思就是在内存中生成了对应的锁结构,而且锁结构的is_waiting属性为false,也就是事务 可以继续执行操作。

  • 获取锁失败,或者加锁失败,或者没有获取到锁

    意思就是在内存中生成了对应的锁结构,不过锁结构的is_waiting属性为true,也就是事务 需要等待,不可以继续执行操作。  

3、读-写或写-读情况

读-写写-读,即一个事务进行读取操作,另一个进行改动操作。这种情况下可能发生脏读不可重复读幻读的问题。

各个数据库厂商对SQL标准的支持都可能不一样。比如MySQL在REPEATABLE READ隔离级别上就已经解决了幻读问题

4、并发问题的解决方案

小结对比发现:

  • 采用MVCC方式的话,读-写操作彼此并不冲突,性能更高

  • 采用加锁方式的话,读-写操作彼此需要排队执行,影响性能。

一般情况下我们当然愿意采用MVCC来解决读-写操作并发执行的问题,但是业务在某些特殊情况下,要求必须采用加锁的方式执行。下面就讲解下MySQL中不同类别的锁

三、锁的不同角度分类 


锁的分类图,如下:

1、从数据操作的类型划分:读锁、写锁

  • 读锁 :也称为 共享锁 、英文用 S 表示。针对同一份数据,多个事务的读操作可以同时进行而不会互相影响,相互不阻塞的。
  • 写锁 :也称为 排他锁 、英文用 X 表示。当前写操作没有完成前,它会阻断其他写锁和读锁。这样就能确保在给定的时间里,只有一个事务能执行写入,并防止其他用户读取正在写入的同一资源。

需要注意的是对于 InnoDB 引擎来说,读锁和写锁可以加在表上,也可以加在行上。 

2、从数据操作的粒度划分:表级锁、页级锁、行锁

1. 表锁(Table Lock)

① 表级别的S锁、X锁

② 意向锁 (intention lock) 

③ 自增锁(AUTO-INC锁) 

④ 元数据锁(MDL锁)

2.InnoDB中的行锁

① 记录锁(Record Locks)

② 间隙锁(Gap Locks)

③ 临键锁(Next-Key Locks)

④ 插入意向锁(Insert Intention Locks) 

3. 页锁

3、从对待锁的态度划分:乐观锁、悲观锁

从对待锁的态度来看锁的话,可以将锁分成乐观锁和悲观锁,从名字中也可以看出这两种锁是两种看待数据并发的思维方式 。需要注意的是,乐观锁和悲观锁并不是锁,而是锁的设计思想

1. 悲观锁(Pessimistic Locking) 

  • 悲观锁是一种思想,顾名思义,就是很悲观,对数据被其他事务的修改持保守态度,会通过数据库自身的锁机制来实现,从而保证数据操作的排它性。
  • 悲观锁总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会 阻塞 直到它拿到锁共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程)。比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁,当其他线程想要访问数据时,都需要阻塞挂起。Java中 synchronizedReentrantLock 等独占锁就是悲观锁思想的实现。

2. 乐观锁(Optimistic Locking) 

乐观锁认为对同一数据的并发操作不会总发生,属于小概率事件,不用每次都对数据上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,也就是 不采用数据库自身的锁机制,而是通过程序来实现 。在程序上,我们可以采用版本号机制或者CAS机制实现。 乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量 。在Java中java.util.concurrent.atomic包下的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式:CAS实现的。

1.乐观锁的版本号机制

在表中设计一个版本字段 version,第一次读的时候,会获取 version 字段的取值。然后对数据进行更新或删除操作时,会执行UPDATE ... SET version=version+1 WHERE version=version。此时如果已经有事务对这条数据进行了更改,修改就不会成功。

2. 乐观锁的时间戳机制

时间戳和版本号机制一样,也是在更新提交的时候,将当前数据的时间戳和更新之前取得的时间戳进行 比较,如果两者一致则更新成功,否则就是版本冲突。

你能看到乐观锁就是程序员自己控制数据并发操作的权限,基本是通过给数据行增加一个戳(版本号或 者时间戳),从而证明当前拿到的数据是否最新。

3.两种锁的适用场景 

从这两种锁的设计思想中,我们总结一下乐观锁和悲观锁的适用场景:

  1. 乐观锁适合操作多的场景,相对来说写的操作比较少。它的优点在于程序实现不存在死锁问题,不过适用场景也会相对乐观,因为它阻止不了除了程序以外的数据库操作。

  2. 悲观锁适合操作多的场景,因为写的操作具有排它性。采用悲观锁的方式,可以在数据库层面阻止其他事务对该数据的操作权限,防止读 - 写写 - 写的冲突

4、按加锁的方式划分:显式锁、隐式锁 

1. 隐式锁

隐式锁的逻辑过程如下:
A. InnoDB的每条记录中都一个隐含的trx_id字段,这个字段存在于聚簇索引的B+Tree中。
B. 在操作一条记录前,首先根据记录中的trx_id检查该事务是否是活动的事务(未提交或回滚)。如果是活动的事务,首先将 隐式锁 转换为 显式锁 (就是为该事务添加一个锁)。
C. 检查是否有锁冲突,如果有冲突,创建锁,并设置为waiting状态。如果没有冲突不加锁,跳到E。
D. 等待加锁成功,被唤醒,或者超时。
E. 写数据,并将自己的trx_id写入trx_id字段。

2. 显式锁 

5、其它锁之:全局锁

全局锁就是对 整个数据库实例 加锁。当你需要让整个库处于 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

全局锁的命令:Flush tables with read lock

6、其它锁之:死锁

四、锁的内存结构


InnoDB 存储引擎中的 锁结构 如下:

结构解析:

五、锁监控


六、附录 


间隙锁加锁规则(共11个案例)

---见课件笔记

高级篇笔记PDF自取

链接:https://pan.baidu.com/s/1pVqrTwIZFoED77i-EFmw6g?pwd=3333 
提取码:3333

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