数据库技术:MySQL数据库锁技术浅析

一、锁的概述

数据库管理系统(DBMS)中并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。

举例说明并发操作带来的数据不一致性问题:

现有两处火车票售票点,同时读取某一趟列车车票数据库中车票余额为X。两处售票点同时卖出一张车票,同时修改余额为X-1写回数据库,这样就造成了实际卖出两张火车票而数据库中的记录却只少了一张。产生这种情况的原因是因为两个事务读入同一数据并同时修改,其中一个事务提交的结果破坏了另一个事务提交的结果,导致其数据的修改被丢失,破坏了事务的隔离性。

当并发事务同时访问一个资源时,有可能导致数据不一致,因此需要一种机制来将数据访问顺序化,以保证数据库数据的一致性。就是其中的一种机制。

锁的分类:

  • 按操作分类:

    • DML锁(Data Lock,数据锁)
    • DDL锁(Dictionary Lock, 字典锁)
  • 按锁的粒度划分:

    • 表级锁
    • 行级锁
    • 页级锁
  • 按锁级别划分:

    • 共享锁
    • 排他锁
  • 按加锁方法划分:

    • 自动锁
    • 显式锁
  • 按使用方法划分:

    • 乐观锁
    • 悲观锁

二、行级锁、表级锁以及页级锁

1、行级锁

行级锁是MySQL中锁粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突,其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大。

特点

  • 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,并发度最高。

行级锁分为共享锁和排他锁

2、表级锁

表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁,表示对当前操作的整张表加锁,它实现简单,资源消耗较少,被大部分MySQL引擎支持。最常使用的MyISAM和InnoDB都支持表级锁。

特点

  • 开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。

表级锁分为表共享读锁(共享锁)和表独占写锁(排他锁)

3、页级锁

页级锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快,但冲突多;行级锁冲突少,但速度慢。因此,页级锁做了折中,一次性锁定相邻的一组记录。

特点

  • 开销和加锁时间介于表级锁和行级锁之间;会出现死锁;锁定粒度介于表级锁和行级锁之间,并发度一般。

4、MySQL存储引擎的锁机制

对于MySQL存储引擎,有:

  • MyISAM和Memory采用表级锁(Table-Level Locking)
  • BDB支持页面锁(Page-Level Locking)或表级锁(Table-Level Locking),默认为页面锁
  • InnoDB支持行级锁(Row-Level Locking)或表级锁(Table-Level Locking),默认为行级锁

在InnoDB引擎中,其既支持行级锁也支持表级锁,那么,什么时候会锁住整张表,什么时候只锁住一行呢?

只有通过索引条件检索数据时,InnoDB才使用行级锁,否则,InnoDB使用表级锁!!!

5、行级锁与死锁

在MyISAM中,是不会产生死锁的,因为MyISAM总是一次性获得所需的全部锁,要么全部满足,要么全部等待。

在InnoDB中,锁是逐步获得的,这就造成了死锁的可能。

在MySQL中,行级锁并不是直接锁记录,而是锁索引。索引分为主键索引和非主键索引两种。如果一条sql语句操作了主键索引,MySQL就会锁定这条主键索引;如果一条语句操作了非主键索引,MySQL会先锁定该非主键索引,再锁定相关的主键索引。

因此,当两个事务同时执行,一个事务锁住了主键索引,在等待其他相关索引;而另一个事务锁定了非主键索引,在等待主键索引。这样就发生了死锁

InnoDB一般可以检测到死锁,同时可以使一个事务释放锁回退,另一个事务获取锁而完成事务。

避免死锁的三种方法:

  • 如果不同程序会并发存取多个表,尽量约定以相同的顺序访问表,可以大大降低死锁机会。

  • 在同一个事务中,尽可能做到一次锁定所需要的所有资源,减少死锁产生概率。

  • 对于非常容易产生死锁的业务部分,可以尝试使用升级锁定粒度,通过表级锁定来减少死锁产生的概率。

三、共享锁与排他锁

在前面的内容中,我们知道,行级锁是MySQL中锁定粒度最细的一种锁,行级锁能大大减少数据库操作的冲突。

行级锁分为共享锁和排他锁

1、共享锁

共享锁也叫读锁,简称S锁,原理:一个事务获取了一个数据行的共享锁,其他事务能获得该行对应的共享锁,但不能获得排他锁,即一个事务在读取一个数据行的时候,其他事务也可以读,但不能对该数据行进行增删改。

2、排他锁

排他锁也叫写锁,简称x锁,原理:一个事务获取了一个数据行的排他锁,其他事务就不能再获取该行的其他锁(排他锁或者共享锁),即一个事务在读取一个数据行的时候,其他事务不能对该数据行进行增删改查。

3、锁设置

设置共享锁:SELECT ... LOCK IN SHARE MODE;
设置排他锁:SELECT ... FOR UPDATE;

  • 对于select 语句,innodb不会加任何锁,也就是可以多个并发去进行select的操作,不会有任何的锁冲突,因为根本没有锁。

  • 对于insert,update,delete操作,innodb会自动给涉及到的数据加排他锁,只有查询select需要我们手动设置排他锁。

4、意向锁

意向共享锁,简称IS,其作用在于:通知数据库接下来需要施加什么锁并对表加锁。如果需要对记录A加共享锁,那么此时innodb会先找到这张表,对该表加意向共享锁之后,再对记录A添加共享锁。

意向排他锁,简称IX,其作用在于:通知数据库接下来需要施加什么锁并对表加锁。如果需要对记录A加排他锁,那么此时innodb会先找到这张表,对该表加意向排他锁之后,再对记录A添加共享锁。

对于意向锁的理解

  • 知乎回答一:

  • 知乎回答二:

总结与区别

  • 共享锁和排他锁,系统在特定的条件下会自动添加共享锁或者排他锁,也可以手动添加共享锁或者排他锁。

  • 意向共享锁和意向排他锁都是系统自动添加和自动释放的,整个过程无需人工干预。

  • 共享锁和排他锁都是锁的行记录,意向共享锁和意向排他锁锁定的是表。

四、乐观锁与悲观锁

乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制(悲观锁)是并发控制主要采用的技术手段。

1、悲观锁

在关系型数据库中,悲观并发控制(悲观锁,Pessimistic Concurrency Control,PCC)是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作都某行数据应用了锁,那只有当这个事务把锁释放,其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。

悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度(悲观),因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。 悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)。

在数据库中,悲观锁的流程如下:

  • 在对任意记录进行修改前,先尝试为该记录加上排他锁(exclusive locking)。

  • 如果加锁失败,说明该记录正在被修改,那么当前查询可能要等待或者抛出异常。 具体响应方式由开发者根据实际需要决定。

  • 如果成功加锁,那么就可以对记录做修改,事务完成后就会解锁了。

  • 其间如果有其他对该记录做修改或加排他锁的操作,都会等待我们解锁或直接抛出异常。

优点与不足

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略,为数据处理的安全提供了保证。但是在效率方面,处理加锁的机制会让数据库产生额外的开销,还有增加产生死锁的机会;另外,在只读型事务处理中由于不会产生冲突,也没必要使用锁,这样做只能增加系统负载;还有会降低了并行性,一个事务如果锁定了某行数据,其他事务就必须等待该事务处理完才可以处理那行数

2、乐观锁

在关系型数据库中,乐观并发控制(乐观锁,Optimistic Concurrency Control,OCC)是一种并发控制的方法。它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响,各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据。在提交数据更新之前,每个事务会先检查在该事务读取数据后,有没有其他事务又修改了该数据。如果其他事务有更新的话,正在提交的事务会进行回滚。

乐观锁相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突,所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如何去做。

一般的,实现乐观锁的方式有两种:

  • 版本号
  • 时间戳

对于版本号实现,当读取数据时,将版本标识的值一同读出,数据每更新一次,同时对版本标识进行更新。当我们提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的版本标识进行比对,如果数据库表当前版本号与第一次取出来的版本标识值相等,则予以更新,否则认为是过期数据。

优点与不足

乐观并发控制相信事务之间的数据竞争(data race)的概率是比较小的,因此尽可能直接做下去,直到提交的时候才去锁定,所以不会产生任何锁和死锁。但如果直接简单这么做,还是有可能会遇到不可预期的结果,例如两个事务都读取了数据库的某一行,经过修改以后写回数据库,这时就遇到了问题。

五、小结

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转载自blog.csdn.net/zhaobryant/article/details/80556931
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