幻读 和 间隙锁（Gap Lock）

幻读

幻读是什么

举例说明：

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);

注：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。

    

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。而且：

• 幻读在“当前读”下才会出现。
• 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。

幻读有什么问题

1. 语义的问题：

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。

    

session B 和 session C  的第二条语句都破坏了session A 里 Q1 语句要锁住所有 d=5 的行的加锁声明。

2. 数据一致性的问题：

    

update 的加锁语义和 select …for update 是一致的，所以这时候加上这条 update 语句也很合理。session A 声明说“要给 d=5 的语句加上锁”，就是为了要更新数据，新加的这条 update 语句就是把它认为加上了锁的这一行的 d 值修改成了 100。

我们看看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。

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。

如何解决幻读：

这里，现在你知道了，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)。

间隙锁

什么是间隙锁

顾名思义，间隙锁，锁的就是两个值之间的空隙。

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。

我们都知道。行锁，分成读锁和写锁，读写排斥、写写排斥，而且是锁与锁之间的冲突。

但是间隙锁不一样，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。

    

 session B 并不会被堵住，因为表 t 里并没有 c=7 这个记录。 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。

next-key lock

间隙锁和行锁合称 next-key lock，每个 next-key lock 是前开后闭区间。

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，但同时也带来了一些“困扰”。

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。这个逻辑一旦有并发，就会碰到死锁。

    

• 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);
• 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；
• 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；
• session A 试图插入一行 (9,9,9)，被 session B 的间隙锁挡住了。

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。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。其实，这还只是一个简单的例子

注：文章一开始，我们就强调了，可重复读级别前提下，因为间隙锁是在可重复读隔离级别下才会生效的。

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。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。

加锁规则

前提说明：MySQL 后面的版本可能会改变加锁策略，所以这个规则只限于截止到现在的最新版本，即 5.x 系列 <=5.7.24，8.0 系列 <=8.0.13。

这个加锁规则里面，包含了两个“原则”、两个“优化”和一个“bug”：

• 原则 1：加锁的基本单位是 next-key lock，next-key lock 是前开后闭区间。
• 原则 2：查找过程中访问到的对象才会加锁。
• 优化 1：索引上的等值查询，给唯一索引加锁的时候，next-key lock 退化为行锁。
• 优化 2：索引上的等值查询，向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候，next-key lock 退化为间隙锁。
• 一个 bug：唯一索引上的范围查询会访问到不满足条件的第一个值为止。

案例分析

以下案例都是上面说的表和数据为例。

1.

    

由于表 t 中没有 id=7 的记录，所以用我们上面提到的加锁规则判断一下的话：

• 根据原则 1，加锁单位是 next-key lock，session A 加锁范围就是 (5,10]；
• 同时根据优化 2，这是一个等值查询 (id=7)，而 id=10 不满足查询条件，next-key lock 退化成间隙锁，因此最终加锁的范围是 (5,10)。

2. 

    

session A 要给索引 c 上 c=5 的这一行加上读锁：

• 根据原则 1，加锁单位是 next-key lock，因此会给 (0,5]加上 next-key lock。
• c 是普通索引，因此仅访问 c=5 这一条记录是不能马上停下来的，需要向右遍历，查到 c=10 才放弃。根据原则 2，访问到的都要加锁，因此要给 (5,10]加 next-key lock。
• 但是同时这个符合优化 2：等值判断，向右遍历，最后一个值不满足 c=5 这个等值条件，因此退化成间隙锁 (5,10)。
• 根据原则 2 ，只有访问到的对象才会加锁，这个查询使用覆盖索引，并不需要访问主键索引，所以主键索引上没有加任何锁，这就是为什么 session B 的 update 语句可以执行完成。

需要注意，在这个例子中，lock in share mode 只锁覆盖索引，但是如果是 for update 就不一样了。 执行 for update 时，系统会认为你接下来要更新数据，因此会顺便给主键索引上满足条件的行加上行锁。另外这个例子说明，锁是加在索引上的；同时，它给我们的指导是，如果你要用 lock in share mode 来给行加读锁避免数据被更新的话，就必须得绕过覆盖索引的优化，在查询字段中加入索引中不存在的字段。

3. 

      

左图是唯一索引范围查询：

• 开始执行的时候，要找到第一个 id=10 的行，因此本该是 next-key lock(5,10]。 根据优化 1， 主键 id 上的等值条件，退化成行锁，只加了 id=10 这一行的行锁。
• 范围查找就往后继续找，找到 id=15 这一行停下来，因此需要加 next-key lock(10,15]。

右图是非唯一索引范围查询：

• session A索引 c 上加了 (5,10]这个 next-key lock 后，由于索引 c 是非唯一索引，没有优化规则，也就是说不会蜕变为行锁，因此最终 sesion A 加的锁是，索引 c 上的 (5,10] 和 (10,15] 这两个 next-key lock。

4. 

    

session A 是一个范围查询，按照原则 1 的话，应该是索引 id 上只加 (10,15]这个 next-key lock，并且因为 id 是唯一键，所以循环判断到 id=15 这一行就应该停止了。但是实现上，InnoDB 会往前扫描到第一个不满足条件的行为止，也就是 id=20。而且由于这是个范围扫描，因此索引 id 上的 (15,20]这个 next-key lock 也会被锁上。

5. 在上面的例子，给表 t 插入一条新记录： insert into t values(30,10,30);

现在表里有两个 c=10 的行，但是它们的主键值 id 是不同的（分别是 10 和 30），因此这两个 c=10 的记录之间，也是有间隙的。这次我们用 delete 语句来验证。注意，delete 语句加锁的逻辑，其实跟 select ... for update 是类似的，也就是我在文章开始总结的两个“原则”、两个“优化”和一个“bug”。

    

• session A 在遍历的时候，先访问第一个 c=10 的记录。同样地，根据原则 1，这里加的是 (c=5,id=5) 到 (c=10,id=10) 这个 next-key lock。
• 然后，session A 向右查找，直到碰到 (c=15,id=15) 这一行，循环才结束。根据优化 2，这是一个等值查询，向右查找到了不满足条件的行，所以会退化成 (c=10,id=10) 到 (c=15,id=15) 的间隙锁。

 这个蓝色区域左右两边都是虚线，表示开区间，即 (c=5,id=5) 和 (c=15,id=15) 这两行上都没有锁。

     

6. 接着上边案例5

    

session A 的 delete 语句加了 limit 2。你知道表 t 里 c=10 的记录其实只有两条，因此加不加 limit 2，删除的效果都是一样的，但是加锁的效果却不同。可以看到，session B 的 insert 语句执行通过了。因此在遍历到 (c=10, id=30) 这一行之后，满足条件的语句已经有两条，循环就结束了。

因此，索引 c 上的加锁范围就变成了从（c=5,id=5) 到（c=10,id=30) 这个前开后闭区间，如下图所示：

    

7. 死锁的例子

    

• session A 启动事务后执行查询语句加 lock in share mode，在索引 c 上加了 next-key lock(5,10] 和间隙锁 (10,15)；
• session B 的 update 语句也要在索引 c 上加 next-key lock(5,10] ，进入锁等待；
• 然后 session A 要再插入 (8,8,8) 这一行，被 session B 的间隙锁锁住。由于出现了死锁，InnoDB 让 session B 回滚。

8. 

    

• 由于是 order by c desc，第一个要定位的是索引 c 上“最右边的”c=20 的行，所以会加上间隙锁 (20,25) 和 next-key lock (15,20]。
• 在索引 c 上向左遍历，要扫描到 c=10 才停下来，所以 next-key lock 会加到 (5,10]，这正是阻塞 session B 的 insert 语句的原因。
• 在扫描过程中，c=20、c=15、c=10 这三行都存在值，由于是 select *，所以会在主键 id 上加三个行锁。

因此，session A 的 select 语句锁的范围就是：索引 c 上 (5, 25)，主键索引上 id=15、20 两个行锁。

内容来源：林晓斌《MySQL实战45讲》