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MYSQL进阶-锁

时间:2024-09-13 16:46:45浏览次数:12  
标签:加锁 进阶 lock 索引 InnoDB MYSQL 共享 数据

概述
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中,除传统的计算资源(CPU、RAM、I/O)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。
如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。
从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。

锁的一般应用场合:
简单事务控制:在些简单的事务控制场景下。
如:在单个数据库事务中需要确保某些数据的完整性和一致性时,可以直接在SQL中增加排他锁来实现。这样做既简单又直接,避免引入额外的复杂性。

低并发情况:业务场景下并发访问量不高或不需要跨服务或跨实例进行加锁操作,直接在SQL中增加排他锁可能会更加轻量和直观,不需要引入额外的分布式系统组件。

数据库专用功能:有些数据库系统提供了特定的排他锁机制,并且对于特定的业务场景,这些数据库专用的排他锁功能可能更加适用和高效。

特定的数据操作:在某些需要对整个表或某些数据范围进行原子操作的情况下,直接在SQL中增加排他锁可能更加方便和可行,特别是针对较小规模的数据操作。

MySQL中的锁,按照锁的粒度分,分为以下三类:
1.全局锁:锁定数据库中的所有表。()
2.表级锁:每次操作锁住整张表。
3.行级锁:每次操作锁住对应的行数据。

全局锁

全局锁就是对整个数据库实例加锁,加锁后整个实例就处于只读状态。更新操作的事务提交语句都将被阻塞。
其典型的使用场景是做全库的逻辑备份,对所有的表进行锁定,从而获取一致性视图,保证数据的完整性。

备份数据库操作:
flush tables with read lock;//全局锁-只能读不能写
mysqldump -uroot -p1234 数据库名 >itcast.sql//执行数据备份
mysqldump -h ip -uroot p1234 db01 >D:/db01.sql//远程备份
unlock tables;//解锁

弊端-数据库中加全局锁是一个比较重的操作,存在以下问题:
如果在主库上备份,那么在备份期间都不能执行更新,业务基本上就得停摆。
如果在从库上备份,那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志(binlog),会导致主从延迟。

上述问题将在运维篇深入讲解

在InnoDB引擎中,我们可以在备份时加上参数 --single-transaction 参数来完成不加锁的一致性数据备份。
mysqldump --single-transaction -uroot -p123456 itcast>itcast.sql

表级锁

表级锁在操作时会锁住整张表。锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。在MISAM、InnoDB、BDB等存储引擎中都支持。
对于表级锁,主要分为:表锁、元数据锁(meta data lock,MDL)、意向锁

  • 表锁
    表锁的分类:
    1.表共享读锁(read lock)-所有用户都只能读不能写
    2.表独占写锁(write lock)-仅当前用户能读能写,其他用户不能读不能写
    语法:
lock tables 表名 read/write;//加锁
unlock tables;或让客户端断开连接//释放锁
  • 元数据锁
    元数据的定义:
    元数据是描述数据的数据,具体到MySQL中,它描述了数据库的结构和意义,包括数据库、表、列、索引等对象的信息。

元数据锁的介绍:
MDL加锁过程是系统自动控制,无需显式使用,在访问一张表的时候会自动加上。
MDL锁主要作用是维护表元数据的数据一致性,在表上有活动事务的时候,不可以对元数据进行写入操作。为了避免DML与DDL冲突,保证读写的正确性。
在MySQL5.5中引入了MDL,当对一张表进行增删改查的时候,加MDL读锁(共享);当对表结构进行变更操作的时候,加MDL写锁(排他)。

SQL 锁类型 说明
lock tables xxx read/write SHARED READ ONLY/SHARED NO READWRITE
select 、 select ... lock in share mode SHARED READ-元数据读锁 与SHARED READ、SHARED WRITE兼容,与EXCLUSIVE互斥
insert 、update、delete、select ... for update SHARED WRITE-元数据写锁 与SHARED READ、SHARED WRITE兼容,与EXCLUSIVE互斥
alter table ... EXCLUSIVE-排他锁 与其他的MDL都互斥
select object type,object schema,object name,lock type,lock duration from performance_schema.metadata_locks;//查看元数据锁
  • 意向锁
    为了避免行锁与表锁的冲突,在InnoDB中引入了意向锁。
    使得表锁不用检查每行数据是否加锁,使用意向锁来减少表锁的检查。

意向锁分类:

1、意向共享锁(IS)添加:  lock in share mode
通过A窗口先开启事务
begin;
加行锁的同时对表添加意向共享锁。
select * from score where id=1 lock in share mode。//与表锁共享锁(read)兼容,与表锁排它锁(write)互斥

开启B Mysql窗口进行验证
lock tables score  read;//验证-对表加共享读锁==》成功
lock tables score  write;//验证-对表加独占写锁==》阻塞

总结
A窗口对score表加了意向共享锁并给id为1的行加了共享行锁。
此时可以对score表加共享读锁但不能加写锁。因为**意向共享锁和读锁是兼容的**

2、意向排他锁(IX)添加: insert、update、delete、select ... for update
通过A窗口先开启事务
begin;
为更新语句增加意向排他锁
update score set math=66 where id = 1;

开启B窗口进行验证
lock tables score  read;//验证-对表加共享读锁==》阻塞
lock tables score  write;//验证-对表加独占写锁==》阻塞


3、查看意向锁及行锁的加锁情况:
select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;

行级锁

介绍:
行级锁,每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度最高。应用在InnoDB存储引擎中。
InnoDB的数据是基于索引组织的,行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的,而不是对记录加的锁。
对于行级锁,主要分为以下三类:

1.行锁(Record Lock):锁定单个行记录的锁,防止其他事务对此行进行update和delete。在RC、RR隔离级别下都支持。
2.间隙锁(GapLock):锁定索引记录间隙(不含该记录),确保索引记录间除不变,防止其他事务在这个间隙进行insent,产生幻读。在RR隔离级别下都支持。
3.临键锁(Next-KeyLock):行锁和间隙锁组合,同时锁住数据,并锁住数据前面的间隙Gap。在RR隔离级别下支持。

  • 行锁
    InnoDB实现了以下两种类型的行锁:
    共享锁(S):允许一个事务去读一行,阻止其他事务获得相同数据集的它锁。
    排他锁(X):允许获取排他锁的事务更新数据,阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。
(S)共享锁 (X)排他锁
(S)共享锁 兼容 冲突
(X)排他锁 冲突 冲突

常见增删改查对应锁情况:

SQL 行锁类型 说明
INSERT 排他锁 自动加锁
UPDATE 排他锁 自动加锁
DELETE 排他锁 自动加锁
SELECT(正常) 不加锁
SELECT ... LOCKIN SHARE MODE 共享锁 需要手动在SELECT之后加LOCK IN SHARE MODE
SELECT ... FOR UPDATE 排他锁 需要手动在SELECT之后加FOR UPDATE

默认情况下,InnoDB在REPEATABLE READ(默认)事务隔离级别运行,InnoDB使用next-key锁进行搜索和索引扫描以防止幻读。
1.针对唯一索引进行检索时,对已存在的记录进行等值匹配时,将会自动优化为行锁。
2.InnoDB的行锁是针对于索引加的锁,如果不通过索引条件检索数据那么InnoDB将对表中的所有记录加锁,此时就会升级为表锁。(常见优化问题-重要)

  • 间隙锁/临键锁
    默认情况下,InnoDB在REPEATABLE READ事务隔离级别运行,InnoDB使用next-key锁(临建锁)进行搜索和索引扫描以防止幻读。
    1.索引上的等值查询(唯一索引),给不存在的记录加锁时,优化为间隙锁。
    2.索引上的等值查询(普通索引),向右遍历时最后一个值不满足查询需求时,next-key lock 退化为间隙锁。
    3.索引上的范围查询(唯一索引)--会访问到不满足条件的第一个值为止。

标签:加锁,进阶,lock,索引,InnoDB,MYSQL,共享,数据
From: https://www.cnblogs.com/Edehuag/p/18412494

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