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MySQL数据库中的锁
数据库锁的分类
- 按锁的粒度划分，可以划分为表级锁、行级锁、页级锁
- 按锁的级别划分，可分为共享锁、排它锁
- 按加锁的方式划分，可分为自动锁、显示锁
- 按操作方式划分，可分为DML锁、DDL锁（其中增删该查这一类的语句对应的为DML锁，而变动表结构这一类的操作为DDL锁）
- 按使用方式划分，可分为乐观锁，悲观锁
乐观锁：总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，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，可以使用版本号机制和CAS算法实现。适用于多读场景。
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）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。适用于多写场景。
MyISAM与InnoDB关于锁方面的区别
MyISAM默认用的是表级锁，不支持行级锁
InnoDB默认用的是行级锁，也支持表级锁
MyISAM中
- 当进行SELECT时，会生成一个表级的读锁，此时若有UPDATE,INSERT,DELETE均会被BLOCK，陷入阻塞，直到读锁释放。
- 同理，当进行UPDATE,INSERT,DELETE时，会生成一个表级的写锁，SELECT会被BLOCK，陷入阻塞直到写锁释放。
手动为表增加读/写锁：
LOCK TABLES table_name read|write;
读锁：即共享锁 ，因为当已经有一个SELECT操作正在进行中时，此时对于同一张表再进行一个SELECT操作，第二个SELECT操作并不会被阻塞，而是正常执行，这个锁可以被两个SELECT操作所共享，所以也叫共享锁。但是，当在第一个SELECT语句后面加上FOR UPDATE，即将其变成一个排他锁，那么此时若还有一个SELECT操作，则该操作会陷入阻塞
写锁：当已经有一个写锁时，此时若再设置一个写锁或者读，都会陷入阻塞状态。
InnoDB
InnoDB使用的是二段锁，即加锁和解锁是分成两个步骤：即先对同一个事务里的一批操作进行加锁，然后在commit时，再对加上的锁进行统一的解锁
由于在MySQL的InnoDB，事务默认是自动提交的，关闭事务的自动提交，可以用
SET autocommit = 0;
在InooDB中，对SELECT进行了优化，显式得加上读锁应该在SELECT语句的后面加上 lock in share mode；InnoDB中锁是默认支持行级的
在InnoDB中，sql没有用到索引的时候使用的是表级锁，用到索引的时候使用的是行级锁
MySQL 数据库中的死锁
MyISAM不支持行级锁，所以MySQL中的死锁主要是在说InnoDB存储引擎的死锁。
MySQL中解决死锁的两种方式：通过业务和通过数据库的设置
通过业务逻辑来解决死锁问题
- 指定锁的获取顺序
- 将大事务拆分成各个小事务
- 在同一个事务中，一次锁定尽量多的资源，减少死锁概率
- 给表建立合适的索引以及降低事务的隔离级别等
通过数据库的设置来解决死锁问题
- 通过参数 innodb_lock_wait_timeout 根据实际业务场景来设置超时时间，InnoDB引擎默认值是50s。
- 发起死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务，让其他事务得以继续执行。将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on，表示开启这个逻辑（默认是开启状态）。
“行级锁什么时候会锁住整个表？“
InnoDB行级锁是通过锁索引记录实现的，如果更新的列没建索引是会锁住整个表的。
此处感谢一下牛客网，收获很大。
MyISAM和InnoDB各自的适用场景
- MyISAM：
- 频繁执行全表count语句，MyISAM中有一个变量保存了表的行数，所以很快
- 对数据进行增删查的效率不高，查询非常频繁
- 没有事务
- InnoDB：
- 数据的增删改查都相当频繁（通过行级锁与表级锁就能理解）
- 可靠性要求比较高，要求支持事务
MySQL数据库中的事务
数据库事务的四大特性
ACID
- 原子性（Automic)：事务包含的所有操作要么全部执行，要么全部失败回滚
- 一致性（Consistency）：事务应确保数据库的状态从一个一致状态转变为另外一个一致状态。
- 隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，一个事务的执行不该影响其他事务的执行
- 持久性（Durability）：一个事务一旦提交，他对数据库的提交应该永久保存在数据库中。
事务并发访问的问题以及事务隔离机制
事务的隔离级别
- 读未提交(Read Uncommitted)：
允许脏读取。如果一个事务已经开始写数据，则另外一个数据则不允许同时进行写操作，但允许其他事务读此行数据。
- 读已提交(Read Committed)：
允许不可重复读取，但不允许脏读取。读取数据的事务允许其他事务继续访问该行数据，但是未提交的写事务将会禁止其他事务访问该行。
- 可重复读(Repeatable Read)：
禁止不可重复读取和脏读取，但是有时可能出现幻读。读取数据的事务将会禁止写事务(但允许读事务)，写事务则禁止任何其他事务。
- 序列化(Serializable)：
提供严格的事务隔离。它要求事务序列化执行，事务只能一个接着一个地执行，但不能并发执行。
事务的隔离级别越高，对数据的完整性和一致性保证越佳，但是对并发操作的影响也越大。MySQL事务默认隔离级别是可重复读。
事务并发访问引起的问题以及如何避免
- 更新丢失：两个不同事务同时获得相同数据，然后在各自事务中同时修改了该数据，那么先提交的事务更新会被后提交事务的更新给覆盖掉，这种情况先提交的事务所做的更新就被覆盖，导致数据更新丢失。（MySQL所有事务隔离级别在数据库层面上均可避免）
- 脏读：事务A读取了事务B未提交的数据，由于事务B回滚，导致了事务A的数据不一致，结果事务A出现了脏读（READ-COMMITED事务隔离级别以上可以避免，MySQL的InnoBD的默认隔离级别为REPEATABLE_READ）
设置隔离级别：
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL read uncommited;
- 不可重复读：一个事务在自己没有更新数据库数据的情况，同一个查询操作执行两次或多次得到的结果数值不同，因为别的事务更新了该数据，并且提交了事务（REPEATABLE_READ事务隔离级别以上可以避免）
- 幻读：事务A读的时候读出了N条记录，事务B在事务A执行的过程中增加 了1条，事务A再读的时候就变成了N+1条，这种情况就叫做幻读。（设置为SERIALIZABLE隔离级别即可避免，导致事务A看起来像出现幻觉一样，这是最高隔离级别）
不可重复读与幻读的区别：幻读是指一种结构上的改变，比如说条数发生了改变；不可重复读是指读出的数值发生了改变。
数据库层面规避上述问题的具体总结见下表：
| 事务隔离级别 | 更新丢失 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
|---|---|---|---|---|
| 未提交读 | 避免 | 发生 | 发生 | 发生 |
| 已提交读 | 避免 | 避免 | 发生 | 发生 |
| 可重复读 | 避免 | 避免 | 避免 | 发生 |
| 串行化 | 避免 | 避免 | 避免 | 避免 |
出于性能考虑，事务隔离级别越高，安全性越高，串行化执行越严重，这样会降低数据库的并发度，因此需要根据业务去设置事务隔离级别
MySQL数据库中两大重要的日志模块
在MySQL的使用中，更新操作是很频繁的，如果每一次更新操作都根据条件找到对应的记录，然后将记录更新，再写回磁盘，那么IO成本以及查找记录的成本都会很高。所以，就出现了日志模块，也就是说，我们的update更新操作是先写日志，在合适的时间才会去写磁盘，日志更新完毕就将执行结果返回给了客户端。
binlog（归档日志）
- bin log是Server层的日志，所有引擎都可以使用
- binlog是逻辑日志，记录语句的原始逻辑，如 给uid=1这一行的数据赋新值"Bob"，其中的statement形式，说白了本质也就是sql语句
- binlog是追加写，一个日志文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。
binlog日志文件的格式（statement,row,mixed）
- statement格式的binlog记录的是完整的SQL语句，优点是日志文件小，性能较好，缺点也很明显，那就是准确性差，遇到SQL语句中有now()等函数会导致不准确
- row格式的binlog中记录的是数据行的实际数据的变更，优点就是数据记录准确，缺点就是日志文件较大。
- mixed格式的binlog是前面两者的混合模式
目前大多数使用的是 row 模式，因为很多情况下对准确性的要求是排在第一位的。
redo log（重做日志）
- redo log是InnoDB引擎所特有的日志模块，是物理日志，记录了某个数据页上做了哪些修改
- InnoDB的redo log是固定大小的，比如可以配置为一组4个文件，每个文件的大小是1GB，那么redo log总共就可以记录 4GB的操作。从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写。
- InnoDB的redo log保证了数据库发生异常重启之后，之前提交的记录不会丢失，这个能力称为crash-safe。
在下一篇MySQL的总结中会总结一下SQL语句中一些技巧，还有就是一个高频面试点：慢查询的sql调优以及一些其它琐碎知识
