【MySQL】锁机制

文章目录

  • 一、表级锁和行级锁
  • 二、排他锁和共享锁
  • 三、InnoDB行级锁
    • 行级锁
    • 间隙锁
    • 意向共享锁和意向排他锁
  • 四、InnoDB表级锁
  • 五、死锁
  • 六、锁的优化建议


一、表级锁和行级锁

表级锁: 对整张表加锁。开销小,加锁快,不会出现死锁;锁粒度大,发生锁冲突的概率高,并发度低。

行级锁: 对某行记录加锁。开销大,加锁慢,会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度高。


二、排他锁和共享锁

  • 排它锁(Exclusive),又称为X 锁,写锁。
  • 共享锁(Shared),又称为S 锁,读锁。

XS锁之间有以下的关系: SS可以兼容的,XS、SX、XX之间是互斥的

  • 一个事务对数据对象 O 加了 S 锁,可以对 O 进行读取操作但不能进行更新操作。加锁期间其它事务能对O 加 S 锁但不能加 X 锁。

  • 一个事务对数据对象 O 加了 X 锁,就可以对 O 进行读取和更新。加锁期间其它事务不能对 O 加任何锁。

  • 显示加锁:select ... lock in share mode 强制获取共享锁,select ... for update 获取排它锁。

例如:

先创建一张表结构如下:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这里事务一 for update 获取了该行记录的排它锁,此时其他事务既不能读也不能写。此时如果事务二想要获取排它锁或共享锁时,也获取不到。

在这里插入图片描述

当然,如果此时事务二想要获取其他行的共享锁或者排它锁时是可以实现的。

在这里插入图片描述

这里我们需要注意的是,在InnoDB中行锁是加在索引上的,如果我们的过滤条件中没有索引,那么就默认加的是表锁。

在这里插入图片描述


三、InnoDB行级锁

行级锁

InnoDB存储引擎支持事务处理,表支持行级锁定,并发能力更好。

  1. InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的,而不是给表的行记录加锁实现的,这就意味着只有通过索引条件检索数据,InnoDB才使用行级锁,否则InnoDB将使用表锁。

举一个例子,还是上面的 user 表,我们将 name 一列创建上一个普通索引。

在这里插入图片描述

这里我们可以看到,如果给name一列添加索引时,那么InnoDB就会使用行级锁。

  1. 由于InnoDB的行锁实现是针对索引字段添加的锁,不是针对行记录加的锁,因此虽然访问的是InnoDB引擎下表的不同行,但是如果使用相同的索引字段作为过滤条件,依然会发生锁冲突,只能串行进行,不能并发进行。

在这里插入图片描述

  1. 即使SQL中使用了索引,但是经过MySQL的优化器后,如果认为全表扫描比使用索引效率更高,此时会放弃使用索引,因此也不会使用行锁,而是使用表锁,比如对一些很小的表,MySQL就不会去使用索引。

在串行化隔离级别中解决了脏读、不可重复读和幻读的问题,因为了在串行化中纯粹使用了共享锁和排它锁。

在这里插入图片描述

这说明了SS锁是可以共享的,SX锁是互斥的。

在这里插入图片描述

如果事务1通过主键索引对一行记录加锁,那么事务2如果通过辅助索引也锁定了和事务1一样的行,那么事务2将不能加锁。

在这里插入图片描述

行锁是给索引加的锁,而不是给数据加的锁。


间隙锁

串行化隔离级别是如何解决幻读问题的?

幻读问题

💕 范围查询

在这里插入图片描述

本质上是通过 间隙锁(gap lock) 解决的。

我们先来看现象:

在这里插入图片描述

下面我们来解决一下原因:

在这里插入图片描述

所以,当事务一向间隙中插入数据时,就会阻塞到间隙锁上面。

当我们用范围条件而不是相等条件检索数据,并请求共享或排他锁时,InnoDB 会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁;对于键值在条件范围内但并不存在的记录,叫做 “间隙(GAP)”,InnoDB 也会对这个“间隙”加锁,这种锁机制就是所谓的间隙锁。举例来说, 假如 user 表中只有 101 条记录, 其 userid 的值分别是 1,2,…,100,101, 下面的 SQL:

select * from user where userid > 100 for update;

是一个范围条件的检索,InnoDB 不仅会对符合条件的 userid 值为 101 的记录加锁,也会对userid 大于 101(但是这些记录并不存在)的"间隙"加锁,防止其它事务在表的末尾增加数据。

InnoDB使用间隙锁的目的,为了防止幻读,以满足串行化隔离级别的要求,对于上面的例子,要是不使用间隙锁,如果其他事务插入了 userid 大于 100 的任何记录,那么本事务如果再次执行上述语句,就会发生幻读。

间隙锁的加锁范围

现象一:

在这里插入图片描述

原因:

在这里插入图片描述

现象二:

在这里插入图片描述

我们可以看到与预期的现象不同, 这是什么原因呢?

在这里插入图片描述

其实这是因为事务在查询时,如果发现索引查询和整表查询所得到的行数相差不多时,MySQL就优化查询方式,将索引查询优化为整表查询,这会导致在加锁时直接加的是 表级锁, 对整张表加锁会导致插入任何数据都会阻塞。

所以,对于间隙锁的加锁范围,我们应该视情况而定。


💕 等值查询

现象:

在这里插入图片描述

原因:

在这里插入图片描述

因此,串行化隔离在面对等值查询时,也可以通过间隙锁来很好的避免幻读问题。


意向共享锁和意向排他锁

首先我们来看一个问题:如果我们想要获取一张表的表锁时,首先得知道这张表有没有被其他事务获取过锁?因为这张表中可能有其他事务的行级锁!

当我们想要获取一张表的共享锁S或者排它锁X时,最起码得确定,这张表又没有被其他事务获取过X锁!

假如这张表的数据非常大(一千万行数据),那么我们应该如何从中得知它有没有被其他事务获取过行锁X锁呢?

这里我们就可以使用意向锁来解决这里的效率问题了。

  • 意向共享锁(IS锁):事务计划给记录加行共享锁,事务在给一行记录加共享锁前,必须先取得该表的IS 锁。
  • 意向排他锁(IX锁):事务计划给记录加行排他锁,事务在给一行记录加排他锁前,必须先取得该表的IX 锁。

在这里插入图片描述

说明一下:

  1. 意向锁是由InnoDB存储引擎获取行锁之前自己获取的
  2. 意向锁之间都是兼容的,不会产生冲突
  3. 意向锁存在的意义是为了更高效的获取表锁(表格中的X和S指的是表锁,不是行锁!!!)
  4. 意向锁是表级锁,协调表锁和行锁的共存关系。主要目的是显示事务正在锁定某行或者试图锁定某行

因此,要解决上面所说的效率问题,当我们要获取表的X锁时,不需要再检查表中的哪些行锁(X或者S)占用,只需要快速检查IX和IS锁即可。


四、InnoDB表级锁

在绝大部分情况下都应该使用行锁,因为事务和行锁往往是选择InnoDB的理由,但个别情况下也使用表级锁:

  1. 事务需要更新大部分或全部数据,表又比较大,如果使用默认的行锁,不仅这个事务执行效率低,而且可能造成其他事务长时间等待和锁冲突;
  2. 事务涉及多个表,比较复杂,很可能引起死锁,造成大量事务回滚。
    如:
    LOCK TABLE user READ;读锁锁表
    LOCK TABLE user WRITE; 写锁锁表
    事务执行…
    COMMIT/ROLLBACK; 事务提交或者回滚
    UNLOCK TABLES; 本身自带提交事务,释放线程占用的所有表锁

五、死锁

MyISAM 表锁是 deadlock free 的, 这是因为 MyISAM 总是一次获得所需的全部锁,要么全部满足,要么等待,因此不会出现死锁。但在 InnoDB 中,除单个 SQL 组成的事务外,锁是逐步获得的,即锁的粒度比较小,这就决定了在 InnoDB 中发生死锁是可能的,如下:

在这里插入图片描述

当然,mysql server 检测到死锁发生时,会自动进行事务的回滚操作。从而避免死锁的发生。

死锁问题一般都是我们自己的应用造成的,和多线程编程的死锁情况相似,大部分都是由于我们多个线程在获取多个锁资源的时候,获取的顺序不同而导致的死锁问题。因此我们应用在对数据库的多个表做更新的时候,不同的代码段,应对这些表按相同的顺序进行更新操作,以防止锁冲突导致死锁问题。


六、锁的优化建议

  1. 尽量使用较低的隔离级别
  2. 设计合理的索引并尽量使用索引访问数据,使加锁更加准确,减少锁冲突的机会提高并发能力
  3. 选择合理的事务大小,小事务发生锁冲突的概率小
  4. 不同的程序访问一组表时,应尽量约定以相同的顺序访问各表,对一个表而言,尽可能以固定的顺序存取表中的行。这样可以大大减少死锁的机会
  5. 尽量用相等条件访问数据,这样可以避免间隙锁对并发插入的影响
  6. 不要申请超过实际需要的锁级别
  7. 除非必须,查询时不要显示加锁

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:/a/311534.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

msvcp140_codecvt_ids.dll缺失的解决方法,dll文件全面解析

在计算机使用过程中,我们经常会遇到一些错误提示,其中之一就是“msvcp140CODECVTIDS.dll丢失”。那么,msvcp140CODECVTIDS.dll是什么文件?它的作用是什么?为什么会丢失?本文将详细介绍msvcp140CODECVTIDS.d…

你知道程序员如何利用citywork实现财富自由吗?

周末到了,我要去citywalk寻找心灵的呼吸!”有谁没有设想过疲惫的工作日之后好好地去走一走,亲近大自然呢?谁又不想在闲暇之余唤起对生活的趣味呢?可是对于我们悲催的打工人而言,没有citywalk,只…

在WindowsServer2012中部署war项目

目录 前言 一.jdk安装 二.Tomact安装 三.MySQL安装 ​编辑​编辑​编辑​编辑​编辑​编辑​编辑 四.开放端口号 MySQL开放端口号 Tomact开放端口号 ​编辑 五.项目部署 1.将war放置在tomact中 2.配置项目sql脚本 3.最终效果 前言 安装Java开发工具包&#xff08…

ROS2——Parameters

节点可以使用参数来配置各项操作,这些参数可以说布尔值、整数、字符串等类型。节点在启动时会读取参数。我们将参数单独列出来,而不是写在源文件中,这样做可以方便我们调试,因为在不同的机器人、环境中,我们需要的参数…

Java并发编程——伪共享和缓存行问题

在Java并发编程中,伪共享(False Sharing)和缓存行(Cache Line)是与多线程访问共享数据相关的两个重要概念。 伪共享指的是多个线程同时访问同一个缓存行中的不同变量或数据,其中至少一个线程对其中一个变…

EM planner 论文阅读

论文题目:Baidu Apollo EM Motion Planner 0 前言 EM和Lattice算法对比 EM plannerLattice Planner参数较多(DP/QP,Path/Speed)参数少且统一化流程复杂流程简单单周期解空间受限简单场景解空间较大能适应复杂场景适合简单场景 …

回归预测 | Matlab基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归预测

回归预测 | Matlab基于SMAWOASFO-LSSVM多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | Matlab基于SMAWOASFO-LSSVM多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 SMAWOASFO-LSSVM回归预测 基于黏菌算法鲸鱼算法向日葵算法优化LSSVM回归预测 其中包含三种改进…

ADOV路由和DSR路由matlab对比仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 ADOV路由(Ad hoc On-demand Distance Vector Routing) 4.2 DSR路由(Dynamic Source Routing) 5.完整程序 1.程序功能描述 ADOV路由和DSR…

SQL优化小技巧

在表中建⽴索引,优先考虑 where group by 使⽤到的字段。 查询时尽量避免使⽤select * ,只查询需要⽤到的字段。 避免在where⼦句中使⽤关键字两边都是%的模糊查询,尽量在关键字后使⽤模糊查询。 尽量避免在where⼦句中使⽤IN 和NOT IN。 …

【Vue系列】Vue3快速构建项目,以及在已有代码情况首次打开如何初始化依赖项

欢迎来到《小5讲堂》 大家好,我是全栈小5。 这是是《前端》序列文章,每篇文章将以博主理解的角度展开讲解, 特别是针对知识点的概念进行叙说,大部分文章将会对这些概念进行实际例子验证,以此达到加深对知识点的理解和掌…

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十三期】Tue, 9 Jan 2024

AI视野今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Tue, 9 Jan 2024 Totally 80 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computation and Language Papers FFSplit: Split Feed-Forward Network For Optimizing Accuracy-Efficiency Trade-off in Language Model Infe…

SpringBoot外部配置文件

✅作者简介:大家好,我是Leo,热爱Java后端开发者,一个想要与大家共同进步的男人😉😉 🍎个人主页:Leo的博客 💞当前专栏: 循序渐进学SpringBoot ✨特色专栏&…

三防便携式手持PDA能提高企业仓储数字化管理吗

随着数字化管理的不断普及,企业对于仓储管理的要求也越来越高。在这种背景下,三防便携式手持PDA作为一种智能化的仓储管理设备,具备了多种强大的功能,为企业提供了数字化管理的便利和高效。本文将从PDA的数据采集功能、人脸识别功…

RK3399平台入门到精通系列讲解(基础篇)__LITTLE_ENDIAN_BITFIELD 宏的使用

🚀返回总目录 文章目录 一、什么是字节序二、小端模式(Little-Endian)三、大端模式(Big-Endian)四、__LITTLE_ENDIAN_BITFIELD 使用案例一、什么是字节序 在计算机中,数据是以最原始的二进制 0 和 1 的方式被存储的。在大多数现代计算机体系架构中,计算机的最小可寻址数…

蓝桥杯练习题(三)

📑前言 本文主要是【算法】——蓝桥杯练习题(三)的文章,如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️ 🎬作者简介:大家好,我是听风与他🥇 ☁️博客首页:CSDN主页听风与他 …

【Kafka-3.x-教程】-【四】Kafka-消费者-Consumer

【Kafka-3.x-教程】专栏: 【Kafka-3.x-教程】-【一】Kafka 概述、Kafka 快速入门 【Kafka-3.x-教程】-【二】Kafka-生产者-Producer 【Kafka-3.x-教程】-【三】Kafka-Broker、Kafka-Kraft 【Kafka-3.x-教程】-【四】Kafka-消费者-Consumer 【Kafka-3.x-教程】-【五…

Spring MVC——Spring MVC(1)

1.SpringMVC概述 1.1.MVC介绍 MVC是一种设计模式,将软件按照模型、视图、控制器来划分: M:Model,模型层,指工程中的JavaBean,作用是处理数据 JavaBean分为两类: 一类称为实体类Bean&#xff1…

Deep Reinforment Learning Note 1

文章目录 Terminology Terminology st : stateot : observationat : action π θ ( a t ∣ o t ) \pi_\theta (a_t | o_t) πθ​(at​∣ot​) : policy π θ ( a t ∣ s t ) \pi_\theta (a_t | s_t) πθ​(at​∣st​) : policy (fully observed) Observation result from…

完整的模型训练套路(一、二、三)

搭建神经网络 model import torch from torch import nn#搭建神经网络 class Tudui(nn.Module):def __init__(self):super(Tudui, self).__init__()self.model nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv…

蓝桥杯练习题(二)

📑前言 本文主要是【算法】——蓝桥杯练习题(二)的文章,如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️ 🎬作者简介:大家好,我是听风与他🥇 ☁️博客首页:CSDN主页听风与他 …