高性能Mysql实战----学习02

Mysql 锁分类

在 MySQL 中有三种级别的锁：页级锁、表级锁、行级锁。

• 表级锁：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。 会发生在：MyISAM、memory、InnoDB、BDB 等存储引擎中。

• 行级锁：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，并发度最高。会发生在：InnoDB 存储引擎。

• 页级锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。会发生在：BDB 存储引擎。

在 MySQL InnoDB 存储引擎中，锁分为行锁和表锁。其中行锁包括两种锁。

• 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排他锁。

• 排他锁（X）：允许获得排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同数据集的共享读锁和排他写锁。

另外，为了允许行锁和表锁共存，实现多粒度锁机制，InnoDB 还有两种内部使用的意向锁（Intention Locks），这两种意向锁都是表锁。表锁又分为三种。

• 意向共享锁（IS）：事务计划给数据行加行共享锁，事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的 IS 锁。

• 意向排他锁（IX）：事务打算给数据行加行排他锁，事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的 IX 锁。

• 自增锁（AUTO-INC Locks）：特殊表锁，自增长计数器通过该“锁”来获得子增长计数器最大的计数值。

在加行锁之前必须先获得表级意向锁，否则等待 innodb_lock_wait_timeout 超时后根据innodb_rollback_on_timeout 决定是否回滚事务。

InnoDB 自增锁

在 MySQL InnoDB 存储引擎中，我们在设计表结构的时候，通常会建议添加一列作为自增主键。这里就会涉及一个特殊的锁：自增锁（即：AUTO-INC Locks），它属于表锁的一种，在 INSERT 结束后立即释放。

InnoDB 行锁

InnoDB 行锁是通过对索引数据页上的记录（record）加锁实现的。主要实现算法有 3 种：Record Lock、Gap Lock 和 Next-key Lock。

• Record Lock 锁：单个行记录的锁（锁数据，不锁 Gap）。

• Gap Lock 锁：间隙锁，锁定一个范围，不包括记录本身（不锁数据，仅仅锁数据前面的Gap）。

• Next-key Lock 锁：同时锁住数据，并且锁住数据前面的 Gap。

InnoDB 加锁行为

下面举一些例子分析 InnoDB 不同索引的加锁行为。分析锁时需要跟隔离级别联系起来，我们以 RR 为例，主要是从四个场景分析。

• 主键 + RR。

• 唯一键 + RR。

• 非唯一键 + RR。

• 无索引 + RR。

下面讲解第一种情况：主键 + RR，如下图所示。

假设条件是：

• update t1 set name=‘XX’ where id=10。

• id 为主键索引。

加锁行为：仅在 id=10 的主键索引记录上加 X锁。

第二种情况：唯一键 + RR，如下图所示。

假设条件是：

• update t1 set name=‘XX’ where id=10。

• id 为唯一索引。

加锁行为：

• 先在唯一索引 id 上加 id=10 的 X 锁。

• 再在 id=10 的主键索引记录上加 X 锁，若 id=10 记录不存在，那么加间隙锁。

第三种情况：非唯一键 + RR，如下图所示。

假设条件是：

• update t1 set name=‘XX’ where id=10。

• id 为非唯一索引。

加锁行为：

• 先通过 id=10 在 key(id) 上定位到第一个满足的记录，对该记录加 X 锁，而且要在 (6,c)~(10,b) 之间加上 Gap lock，为了防止幻读。然后在主键索引 name 上加对应记录的X 锁；

• 再通过 id=10 在 key(id) 上定位到第二个满足的记录，对该记录加 X 锁，而且要在(10,b)~(10,d)之间加上 Gap lock，为了防止幻读。然后在主键索引 name 上加对应记录的X 锁；

• 最后直到 id=11 发现没有满足的记录了，此时不需要加 X 锁，但要再加一个 Gap lock： (10,d)~(11,f)。

第四种情况：无索引 + RR，如下图所示。
假设条件是：

update t1 set name=‘XX’ where id=10。

• id 列无索引。

• 加锁行为：

表里所有行和间隙均加 X 锁。

InnoDB 死锁

死锁产生的四个条件

• 互斥条件：一个资源每次只能被一个进程使用；

• 请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放；

• 不剥夺条件：进程已获得的资源，在没使用完之前，不能强行剥夺；

• 循环等待条件：多个进程之间形成的一种互相循环等待资源的关系。
  在发生死锁时，InnoDB 存储引擎会自动检测，并且会自动回滚代价较小的事务来解决死锁问题。但很多时候一旦发生死锁，InnoDB 存储引擎的处理的效率是很低下的或者有时候根本解决不了问题，需要人为手动去解决。

既然死锁问题会导致严重的后果，那么在开发或者使用数据库的过程中，如何避免死锁的产生呢？这里给出一些建议：

加锁顺序一致；

• 尽量基于 primary 或 unique key 更新数据。

• 单次操作数据量不宜过多，涉及表尽量少。

• 减少表上索引，减少锁定资源。

• 相关工具：pt-deadlock-logger。

给大家一些开发建议来避免线上业务因死锁造成的不必要的影响。

• 更新 SQL 的 where 条件时尽量用索引；

• 加锁索引准确，缩小锁定范围；

• 减少范围更新，尤其非主键/非唯一索引上的范围更新。

• 控制事务大小，减少锁定数据量和锁定时间长度 （innodb_row_lock_time_avg）。

• 加锁顺序一致，尽可能一次性锁定所有所需的数据行。