老刘是即将找工作的研究生,自学大数据开发,一路走来,感慨颇深,网上大数据的资料良莠不齐,于是想写一份详细的大数据开发指南。这份指南把大数据的【基础知识】【框架分析】【源码理解】都用自己的话描述出来,让伙伴自学从此不求人。 您的点赞是我持续更新的动力,禁止白嫖,看了就要有收获,一起加油。
今天给大家分享的是大数据开发基础部分MySQL的锁,锁在MySQL知识点中属于比较重要的部分,大家一定要好好体会老刘的话,MySQL锁篇的大纲如下:
看完老刘这篇内容后,希望你们能够掌握以下内容:
MySQL的锁分类 表级锁中表锁、元数据锁的原理 行锁的原理、记录锁和间隙锁的使用区别、死锁的原理和死锁场景
MySQL锁介绍
为什么有锁?
多个程序对MySQL表或记录进行访问,就会产生竞态条件,为了解决这个问题,就提出了锁。
MySQL中的锁如下图:
MySQL表级锁
表级锁是由MySQL SQL layer层实现,只要锁了一张表,只能对这张表操作。它有两种:一是表锁、二是元数据锁。
表锁
表锁有两种表现形式:一是表共享读锁(Table Read Lock)、二是表独占写锁(Table Write Lock)。
我们采用手动增加表锁,采用如下SQL语句:
lock table 表名称 read(write),表名称2 read(write),其他;
删除表锁,采用如下SQL语句:
unlock tables;
查看表锁情况:
show open tables;
光说不练假把式,老刘用一个案例给各位伙伴好好讲讲表锁,大家跟着一起练。
表锁演示
--新建表
CREATE TABLE mylock (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
NAME varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
INSERT INTO mylock (id,NAME) VALUES (1, 'a');
INSERT INTO mylock (id,NAME) VALUES (2, 'b');
INSERT INTO mylock (id,NAME) VALUES (3, 'c');
INSERT INTO mylock (id,NAME) VALUES (4, 'd');
演示表读锁
1、我们先给表mylock加表读锁
session1: lock table mylock read;
2、加完表读锁后,session1还是能对该表进行查询
session1: select * from mylock;
3、只要锁了这张表,就只能先对这张表操作,不能访问别的表,直到这张表被释放。我用session1访问表tdep就不能进行访问,如图:
4、虽然对这张表加锁了,但我们别的session可以对它进行访问。
session2:select * from mylock;
5、但如果session2要对mylock表进行修改,那就不行了,表读锁不允许加写锁,只允许加读锁,这也叫表共享读。
session2:update mylock set name='x' where id=2;
6、这个时候session1释放,session2才能进行修改。
session1:unlock tables;
session2:Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 -- 修改执行完成
表读锁的内容就演示完了,现在开始演示表写锁的内容。
1、先给mylock加写锁
session1: lock table mylock write;
2、session1可以访问mylock表,但不能访问其他表。
3、session1也可以对该表进行修改,但是session2对该表进行读取和修改就不行。
4、当session1释放表写锁后,session2才能获取。
session1:unlock tables;
session2:4 rows in set (41.65 sec)
通过这个例子,大家要明白读锁就是表共享读锁,自己可以用,其他人也可以访问;写锁就是表独占写锁,意思就是只有自己能够访问, 别的人不能访问。
元数据锁
什么是元数据锁?
元数据,英语缩写是MDL,在 MySQL 5.5 版本中引入了 MDL,当对一个表做增删改查操作的时候,自动加 MDL 读锁;当要对表做结 构变更操作的时候,自动加 MDL 写锁。
注意:这个锁是自动提交的,要先开始事务,然后进行增删改查时,会自动加MDL读锁。
现在开始元数据锁的演示,大家跟着老刘一起练习。
1、session1开启事务,给表自动加读锁。
session1: begin;
select * from mylock;
2、session2对该表进行修改时就会造成阻塞。
session2: alter table mylock add f int;
3、session1提交事务 或者 rollback 释放读锁 。
4、session2修改完成。
MySQL行级锁
MySQL的行级锁是由存储引擎实现的,利用存储引擎锁住索引项来实现,主要讲InnoDB行级锁。
InnoDB行级锁,按锁范围分为三种:
记录锁:锁定索引中的一条记录。 间隙锁:锁的是缝,要么锁住索引记录中间的值,要么锁住第一个索引记录前面的值或者最后一个索引记录后面的值。 Next-key locks:记录锁和间隙锁的组合(可以不看)
InnoDB行级锁,按功能分:
共享读锁(S):手动添加,允许一个事务去读一行,其他事务可以读数据,但不能修改数据。
SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE -- 共享读锁 手动添加
排他写锁(X):自动添加,指的是一个事务在一行数据加上排他锁后,其他事务不能再在其上加其他的锁。
InnoDB也实现了表级锁,也就是意向锁,意向锁是mysql内部使用的,不需要用户干预。
两阶段锁(2PL)
两阶段锁讲的是锁操作分为两个阶段:加锁阶段和解锁阶段。
加锁阶段:只加锁,不放锁。
解锁阶段:只放锁,不加锁。
行锁演示
InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的,因此只有通过索引条件检索的数据,InnoDB才会使用行级锁,否则,InnoDB将使用表锁!
行读锁
1、我们利用session1给id=1的行加读锁,使用索引。
session1: begin;
select * from mylock where ID=1 lock in share mode;
2、由于行锁锁定的是行,所以利用session2修改别的行例如id=2是可以的,修改id=1就不行了。
session2:update mylock set name='M' where id=2;
session2:update mylock set name='M' where id=1;
3、当session1提交后,session2才可以修改。
session1: commit;
session2:update mylock set name='M' where id=1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
关于行锁,我们要注意使用索引加行锁 ,未锁定的行可以访问。
行读锁升级为表锁
mylock表中id加了索引,name没有加索引,当我们对name加行读锁时,就会出现行读锁升级为表锁。
1、session1开启事务
session1: begin;
2、手动加name='c'的行读锁,未使用索引
select * from mylock where name='c' lock in share mode;
3、session2修改阻塞,未用索引行锁升级为表锁
update mylock set name='N' where id=2;
4、session1提交事务或者 rollback 释放读锁
commit;
5、session2就会修改成功
update mylock set name='N' where id=2;
行写锁
1、session1开启事务并且手动加id=1的行写锁。
session1: begin;
select * from mylock where id=1 for update;
2、这里有一个特别重要的知识点,很多人会弄错!
排他锁锁住一行数据后,其他事务就不能读取和修改该行数据,其实不是这样的!
排他锁指的是一个事务在一行数据加上排他锁后,其他事务不能再在其上加其他的锁。MySQL InnoDB引擎默认的修改数据语句:update,delete,insert都会自动给数据加上排他锁,select语句默认不会加任何锁类型,如果加排他锁可以使用select …for update语句,加共享锁可以使用select … lock in share mode语句。所以其他事务是不能修改加过排他锁的数据行,其他事务也不能通过for update和lock in share mode锁的方式查询数据,但可以直接通过select …from…查询数据,因为普通查询没有任何锁机制。
所以session2可以访问id=1的数据行。
session2: select * from mylock where id=1 ;
3、但是不能给它继续加锁
session2: select * from mylock where id=1 lock in share mode ;
4、session1提交事务或者rollback释放写锁,session2才会执行成功
间隙锁
根据检索条件向左寻找最靠近检索条件的记录值A,作为左区间,向右寻找最靠近检索条件的记录值B作为右区间,即锁定的间隙为(A,B)。根据图中where number=5的话,那么间隙锁的区间范围为(4,11);
间隙锁防止两种情况
防止插入间隙内的数据 防止已有数据更新为间隙内的数据
间隙情况:
id、number均在间隙内 id、number均在间隙外 id在间隙内、number在间隙外 id在间隙外,number在间隙内 id、number为边缘数据
非唯一索引等值
update news set number=3 where number=4;
检索条件number=4,向左取得最靠近的值2作为左区间,向右取得最靠近的5作为右区间,因此,session 1的间隙锁的范围(2,4),(4,5),即记录(id=1,number=2)和记录(id=3,number=4)之间间隙会被锁定,记录(id=3,number=4)和记录(id=6,number=5)之间间隙被锁定。
当我们添加数据时,结果如下:
insert into news value(2,3);
均在间隙内,阻塞
insert into news value(7,8);
均在间隙外,成功
insert into news value(2,8);
id在间隙内,number在间隙外,成功
insert into news value(4,8);
id在间隙内,number在间隙外,成功
insert into news value(7,3);
id在间隙外,number在间隙内,阻塞
insert into news value(7,2);
id在间隙外,number为上边缘数据,阻塞
insert into news value(2,2);
id在间隙内,number为上边缘数据,阻塞
insert into news value(7,5);
id在间隙外,number为下边缘数据,成功
insert into news value(4,5);
id在间隙内,number为下边缘数据,阻塞
我们可以得到只要number(where后面的)在间隙里(2 3 4),不包含最后一个数(5)则不管id是多少都会阻塞。 如果是下边缘数据需要看id是否在间隙内。
主键索引范围
由于主键不能重复,所以id无边缘数据。
update news set number=3 where id>1 and id <6;
insert into news value(2,3);
均在间隙内,阻塞
insert into news value(7,8);
均在间隙外,成功
insert into news value(2,8);
id在间隙内,number在间隙外,阻塞
insert into news value(4,8);
id在间隙内,number在间隙外,阻塞
insert into news value(7,3);
id在间隙外,number在间隙内,成功
我们可以得到只要id(在where后面的)在间隙里(2 4 5),则不管number是多少都会阻塞。
非唯一索引无穷大
update news set number=3 where number=13 ;
insert into news value(11,5);
执行成功
insert into news value(12,11);
执行成功
insert into news value(14,11);
阻塞
insert into news value(15,12);
阻塞
检索条件number=13,向左取得最靠近的值11作为左区间,向右由于没有记录因此取得无穷大作为右区间,因此,session 1的间隙锁的范围(11,无穷大),当id和number同时满足 ,才会阻塞。
死锁
两个 session 互相等等待对方的资源释放之后,才能释放自己的资源,造成了死锁,主要是顺序出现问题。
我们session1先给id=1加锁,session2再给id=2加锁,此时session1想再给id=2加锁,但session2已经给它加锁了,就会造成死锁。
如何解决死锁?
MySQL默认会主动探知死锁,并回滚某一个影响最小的事务,等待另一个事务执行完成之后,再重新执行该事务。
总结
本文作为大数据开发指南MySQL的第三篇详细介绍了MySQL锁的内容,希望大家能够跟着老刘的文章,好好捋捋思路,争取能够用自己的话把这些知识点讲述出来!
尽管当前水平可能不及各位大佬,但老刘会努力变得更加优秀,让各位小伙伴自学从此不求人!
大数据开发指南地址如下:
github:https://github.com/BigDataLaoLiu/BigDataGuide 码云:https://gitee.com/BigDataLiu/BigDataGuide 如果有相关问题,联系公众号:努力的老刘。文章都看到这了,点赞关注支持一波!