MySQL数据库学习二

2 MySQL InnoDB 锁的基本类型

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-locking.html
官网把锁分成了 8 类。所以我们把前面的两个行级别的锁(Shared and ExclusiveLocks),和两个表级别的锁(Intention Locks)称为锁的基本模式。
后面三个 Record Locks、Gap Locks、Next-Key Locks,我们把它们叫做锁的算法,也就是分别在什么情况下锁定什么范围。

2.1 锁的粒度

我们讲到 InnoDB 里面既有行级别的锁,又有表级别的锁,我们先来分析一下这两种锁定粒度的一些差异。
表锁,顾名思义,是锁住一张表;行锁就是锁住表里面的一行数据。锁定粒度,表锁肯定是大于行锁的。
那么加锁效率,表锁应该是大于行锁还是小于行锁呢?大于。为什么?表锁只需要直接锁住这张表就行了,而行锁,还需要在表里面去检索这一行数据,所以表锁的加锁效率更高。
第二个冲突的概率?表锁的冲突概率比行锁大,还是小?大于,因为当我们锁住一张表的时候,其他任何一个事务都不能操作这张表。但是我们锁住了表里面的一行数据的时候,其他的事务还可以来操作表里面的其他没有被锁定的行,所以表锁的冲突概率更大。
表锁的冲突概率更大,所以并发性能更低,这里并发性能就是小于。
nnoDB 里面我们知道它既支持表锁又支持行锁,另一个常用的存储引擎 MyISAM 支持什么粒度的锁?这是第一个问题。第二个就是 InnoDB 已经支持行锁了,那么它也可以通过把表里面的每一行都锁住来实现表锁,为什么还要提供表锁呢?
要搞清楚这个问题,我们就要来了解一下 InnoDB 里面的基本的锁的模式(lockmode),这里面有两个行锁和两个表锁。

2.2 共享锁

第一个行级别的锁就是我们在官网看到的 Shared Locks (共享锁),我们获取了一行数据的读锁以后,可以用来读取数据,所以它也叫做读锁,注意不要在加上了读锁以后去写数据,不然的话可能会出现死锁的情况。而且多个事务可以共享一把读锁。那怎么给一行数据加上读锁呢?
我们可以用 select …… lock in share mode; 的方式手工加上一把读锁。
释放锁有两种方式,只要事务结束,锁就会自动事务,包括提交事务和结束事务。
我们也来验证一下,看看共享锁是不是可以重复获取。
在这里插入图片描述

2.3 排它锁

第二个行级别的锁叫做 Exclusive Locks(排它锁),它是用来操作数据的,所以又叫做写锁。只要一个事务获取了一行数据的排它锁,其他的事务就不能再获取这一行数据的共享锁和排它锁。
排它锁的加锁方式有两种,第一种是自动加排他锁。我们在操作数据的时候,包括
增删改,都会默认加上一个排它锁。
还有一种是手工加锁,我们用一个 FOR UPDATE 给一行数据加上一个排它锁,这个无论是在我们的代码里面还是操作数据的工具里面,都比较常用。
释放锁的方式跟前面是一样的。
排他锁的验证:

Transaction 1Transaction 2
begin;
UPDATE student SET sname = ‘猫老公 555’ WHERE id=1;
begin;
SELECT * FROM student WHERE id=1 LOCK IN SHARE MODE;// BLOCKED SELECT * FROM student where id=1 FOR UPDATE; // BLOCKED DELETE FROM student where id=1 ; // BLOCKED

这个是两个行锁,接下来就是两个表锁。

2.4 意向锁

意向锁是什么呢?我们好像从来没有听过,也从来没有使用过,其实他们是由数据库自己维护的。
也就是说,当我们给一行数据加上共享锁之前,数据库会自动在这张表上面加一个意向共享锁。
当我们给一行数据加上排他锁之前,数据库会自动在这张表上面加一个意向排他锁。
反过来说:
如果一张表上面至少有一个意向共享锁,说明有其他的事务给其中的某些数据行加上了共享锁。
如果一张表上面至少有一个意向排他锁,说明有其他的事务给其中的某些数据行加上了排他锁。

select * from t2 where

TABLE LOCK table gupao.t2 trx id 24467 lock mode IX
RECORD LOCKS space id 64 page no 3 n bits 72 index PRIMARY of table gupao.t2 trx id 24467 lock_mode X locks rec but not
gap
那么这两个表级别的锁存在的意义是什么呢?第一个,我们有了表级别的锁,在InnoDB 里面就可以支持更多粒度的锁。它的第二个作用,我们想一下,如果说没有意向锁的话,当我们准备给一张表加上表锁的时候,我们首先要做什么?是不是必须先要去判断有没其他的事务锁定了其中了某些行?如果有的话,肯定不能加上表锁。那么这个时候我们就要去扫描整张表才能确定能不能成功加上一个表锁,如果数据量特别大,比如有上千万的数据的时候,加表锁的效率是不是很低?
但是我们引入了意向锁之后就不一样了。我只要判断这张表上面有没有意向锁,如果有,就直接返回失败。如果没有,就可以加锁成功。所以 InnoDB 里面的表锁,我们可以把它理解成一个标志。就像火车上厕所有没有人使用的灯,是用来提高加锁的效率的。
在这里插入图片描述
以上就是 MySQL 里面的 4 种基本的锁的模式,或者叫做锁的类型。
到这里我们要思考两个问题,首先,锁的作用是什么?它跟 Java 里面的锁是一样的,是为了解决资源竞争的问题,Java 里面的资源是对象,数据库的资源就是数据表或者数据行。
所以锁是用来解决事务对数据的并发访问的问题的。
那么,锁到底锁住了什么呢?
当一个事务锁住了一行数据的时候,其他的事务不能操作这一行数据,那它到底是锁住了这一行数据,还是锁住了这一个字段,还是锁住了别的什么东西呢?

3 行锁的原理

3.1 没有索引的表(假设锁住记录)

首先我们有三张表,一张没有索引的 t1,一张有主键索引的 t2,一张有唯一索引的t3。
我们先假设 InnoDB 的锁锁住了是一行数据或者一条记录。
我们先来看一下 t1 的表结构,它有两个字段,int 类型的 id 和 varchar 类型的 name。里面有 4,1、2、3、4。
在这里插入图片描述
现在我们在两个会话里面手工开启两个事务。
在第一个事务里面,我们通过 where id =1 锁住第一行数据。
在第二个事务里面,我们尝试给 id=3 的这一行数据加锁,大家觉得能成功吗?
【互动】觉得能成功刷 1,觉得不能成功的刷 0。
很遗憾,我们看到红灯亮起,这个加锁的操作被阻塞了。这就有点奇怪了,第一个事务锁住了 id=1 的这行数据,为什么我不能操作 id=3 的数据呢?
我们再来操作一条不存在的数据,插入 id=5。它也被阻塞了。实际上这里整张表都被锁住了。所以,我们的第一个猜想被推翻了,InnoDB 的锁锁住的应该不是 Record。那为什么在没有索引或者没有用到索引的情况下,会锁住整张表?

3.2 有主键索引的表

我们看一下 t2 的表结构。字段是一样的,不同的地方是 id 上创建了一个主键索引。
里面的数据是 1、4、7、1

Transaction 1Transaction 2
begin;
select * from t2 where id=1 for update;
select * from t2 where id=1 for update; // blocked
select * from t2 where id=4 for update; // OK
第一种情况,使用相同的 id 值去加锁,冲突;使用不同的 id 加锁,可以加锁成功。那么,既然不是锁定一行数据,有没有可能是锁住了 id 的这个字段呢
Transaction 1Transaction 2
begin;
select * from t3 where name= ‘4’ for upda
select * from t3 where name = ‘4’ for update;// blocked
select * from t3 where id = 4 for update; //blocked
在第一个事务里面,我们通过 name 字段去锁定值是 4 的这行数据。
在第二个事务里面,尝试获取一样的排它锁,肯定是失败的,这个不用怀疑。
在这里我们怀疑 InnoDB 锁住的是字段,所以这次我换一个字段,用 id=4 去给这行数据加锁,大家觉得能成功吗?
很遗憾,又被阻塞了,说明锁住的是字段的这个推测也是错的,否则就不会出现第一个事务锁住了 name,第二个字段锁住 id 失败的情况。
既然锁住的不是 record,也不是 column,InnoDB 里面锁住的到底是什么呢?在这三个案例里面,我们要去分析一下他们的差异在哪里,也就是这三张表的结构,是什么区别导致了加锁的行为的差异?其实答案就是索引。InnoDB 的行锁,就是通过锁住索引来实现的。
那么我们还有两个问题没有解决:
1、为什么表里面没有索引的时候,锁住一行数据会导致锁表?或者说,如果锁住的是索引,一张表没有索引怎么办?所以,一张表有没有可能没有索引?
1)如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么 InnoDB 会选择主键作为聚集索引。
2)如果没有显式定义主键,则 InnoDB 会选择第一个不包含有 NULL 值的唯一索引作为主键索引。
3)如果也没有这样的唯一索引,则 InnoDB 会选择内置 6 字节长的 ROWID 作为隐藏的聚集索引,它会随着行记录的写入而主键递增。
所以,为什么锁表,是因为查询没有使用索引,会进行全表扫描,然后把每一个隐藏的聚集索引都锁住了。
2、为什么通过唯一索引给数据行加锁,主键索引也会被锁住?
大家还记得在 InnoDB 里面,当我们使用辅助索引的时候,它是怎么检索数据的吗?辅助索引的叶子节点存储的是什么内容?
在辅助索引里面,索引存储的是二级索引和主键的值。比如name=4,存储的是name的索引和主键 id 的值 4。
而主键索引里面除了索引之外,还存储了完整的数据。所以我们通过辅助索引锁定一行数据的时候,它跟我们检索数据的步骤是一样的,会通过主键值找到主键索引,然后也锁定。

在这里插入图片描述
现在我们已经搞清楚 4 个锁的基本类型和锁的原理了,在官网上,还有 3 种锁,我们把它理解为锁的算法。我们也来看下下 InnoDB 在什么时候分别锁住什么范围。

4 锁的算法

我们先来看一下我们测试用的表,t2,这张表有一个主键索引。
我们插入了 4 行数据,主键值分别是 1、4、7、10。
为了让大家真正理解这三种行锁算法的区别,我们需要了解一下三种范围的概念。
因为我们用主键索引加锁,我们这里的划分标准就是主键索引的值。
在这里插入图片描述
这些数据库里面存在的主键值,我们把它叫做 Record,记录,那么这里我们就有 4个 Record。
根据主键,这些存在的 Record 隔开的数据不存在的区间,我们把它叫做 Gap,间隙,它是一个左开右开的区间。
最后一个,间隙(Gap)连同它左边的记录(Record),我们把它叫做临键的区间,它是一个左开右闭的区间。
t2 的主键索引,它是整型的,可以排序,所以才有这种区间。如果我的主键索引不是整形,是字符怎么办呢?字符可以排序吗? 用 ASCII 码来排序

4.1 记录锁

第一种情况,当我们对于唯一性的索引(包括唯一索引和主键索引)使用等值查询,精准匹配到一条记录的时候,这个时候使用的就是记录锁。
比如 where id = 1 4 7 10 。使用不同的 key 去加锁,不会冲突,它只锁住这个 record。

4.2 间隙锁

第二种情况,当我们查询的记录不存在,没有命中任何一个 record,无论是用等值查询还是范围查询的时候,它使用的都是间隙锁。
举个例子,where id >4 and id <7,where id = 6。

Transaction 1Transaction 2
begin;
INSERT INTO t2 (id, name) VALUES (5, ‘5’); // BLOCKED INSERT INTO t2 (id, name) VALUES (6, ‘6’); // BLOCKED select * from t2 where id =6 for update; // OK
select * from t2 where id >20 fo
INSERT INTO t2 (id, name) VALUES (11, ‘11’); // BLOCKED
重复一遍,当查询的记录不存在的时候,使用间隙锁。
注意,间隙锁主要是阻塞插入 insert。相同的间隙锁之间不冲突
Gap Lock 只在 RR 中存在。如果要关闭间隙锁,就是把事务隔离级别设置成 RC,并且把 innodb_locks_unsafe_for_binlog 设置为 ON。
这种情况下除了外键约束和唯一性检查会加间隙锁,其他情况都不会用间隙锁。

4.3 临键锁

第三种情况,当我们使用了范围查询,不仅仅命中了 Record 记录,还包含了 Gap间隙,在这种情况下我们使用的就是临键锁,它是 MySQL 里面默认的行锁算法,相当于记录锁加上间隙锁。
其他两种退化的情况:
唯一性索引,等值查询匹配到一条记录的时候,退化成记录锁。
没有匹配到任何记录的时候,退化成间隙锁
比如我们使用>5 <9, 它包含了记录不存在的区间,也包含了一个 Record 7。

Transaction 1Transaction 2
begin;
select * from t2 where id >5 and id < 9 for update;
begin;
select * from t2 where id =4 for update; // OK INSERT INTO t2 (id, name) VALUES (6, ‘6’); // BLOCKED INSERT INTO t2 (id, name) VALUES (8, ‘8’); // BLOCKED select * from t2 where id =10 for update; // BLOCKED

临键锁,锁住最后一个 key 的下一个左开右闭的区

select * from t2 where id >5 and id <=7 for update; -- 锁住(4,7]和(7,10]
select * from t2 where id >8 and id <=10 for update; -- 锁住 (7,10],(10,+∞

4.4 小结:隔离级别的实现

所以,我们再回过头来看下这张图片,为什么 InnoDB 的 RR 级别能够解决幻读的问题,就是用临键锁实现的。
我们再回过头来看下这张图片,这个就是MySQL InnoDB里面事务隔离级别的实现。
在这里插入图片描述
最后我们来总结一下四个事务隔离级别的实现
4.4.1 Read Uncommited
RU 隔离级别:不加锁。
4.4.2 Serializable
Serializable 所有的 select 语句都会被隐式的转化为 select … in share mode,会和 update、delete 互斥。
这两个很好理解,主要是 RR 和 RC 的区别?
4.4.3 Repeatable Read
RR 隔离级别下,普通的 select 使用快照读(snapshot read),底层使用 MVCC 来实现。
加锁的 select(select … in share mode / select … for update)以及更新操作
update, delete 等语句使用当前读(current read),底层使用记录锁、或者间隙锁、临键锁。
4.4.4 Read Commited
RC 隔离级别下,普通的 select 都是快照读,使用 MVCC 实现。
加锁的 select 都使用记录锁,因为没有 Gap Lock。
除了两种特殊情况——外键约束检查(foreign-key constraint checking)以及重复键检查(duplicate-key checking)时会使用间隙锁封锁区间。
所以 RC 会出现幻读的问题

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/591040.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

游泳耳机到底怎么选?一文说全游泳耳机哪个好!

对于一个热爱游泳的人&#xff0c;每次游泳都希望找到一种好的方式来打发时间&#xff0c;同时也希望能够得到一些锻炼。在尝试了各种游泳装备之后&#xff0c;发现游泳耳机是一个非常不错的选择&#xff0c;不过市面上的游泳耳机鱼龙混杂&#xff0c;所以游泳耳机的选择需要综…

深度学习|2.11 向量化vectorization

2.11 向量化的作用 向量化可以使得向量中的每一个维度的数据进行并行计算&#xff0c;从而加快了神经网络的计算速度。 验证 其他

超市订单管理系统

比较简单的超市订单管理系统

4.28 构建onnx结构模型-Unfold

前言 构建onnx方式通常有两种&#xff1a; 1、通过代码转换成onnx结构&#xff0c;比如pytorch —> onnx 2、通过onnx 自定义结点&#xff0c;图&#xff0c;生成onnx结构 本文主要是简单学习和使用两种不同onnx结构&#xff0c; 下面以 Unfold 结点进行分析 方式 方法…

电子书推荐|VMware 替代与升级攻略:技术路线、产品对比与用户实践

在进行 VMware 国产化替代时&#xff0c;您是否会遇到以下问题&#xff1a; 如何实现 VMware 整体架构/部分组件替换&#xff1f;是否可以不仅“为替换而替换”&#xff0c;而是同时实现架构的升级&#xff0c;带来更多业务价值&#xff1f;哪些国产方案具备 VMware 同等能力&…

vue3+ts+vite自定义组件上传npm流程

1. 创建项目 npm create vite 这里踩坑点&#xff1a; 运行vite生成的vue项目时报错“SyntaxError: Unexpected token ?? at “ 是因为node版本过低 电脑为windows11系统&#xff0c;我当时使用的版本node版本是14.21.3&#xff0c;如下图&#xff0c;后边安装了nvm版本…

PyTorch中常用的工具(3)TensorBoard

文章目录 前言3 可视化工具3.1 TensorBoard 前言 在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具&#xff0c;最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块&#xff0c;合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。 由于内容较多&#xff0c…

【解决】电脑上的WIFI图标不见了咋整?

相信不少同学都遇到过这种情况&#xff1a;电脑上的wifi图标莫名不见了&#xff0c;甚至有时候还是在使用的中途突然断网消失的。 遇到这种情况一般有两种解决方案&#xff1a; 1. 在开机状态下长按电源键30秒以上 这种办法应该是给主板放电&#xff0c;一般应用在wifi6上面。…

计算机视觉与自然语言处理(Open AI)

1.语音识别技术 语音识别是将语音转换为文本的技术&#xff0c; 是自然语言处理的一个分支。通过特征的提取、模式的匹配将语音信号变为文本或命令&#xff0c;以实现机器识别和理解语音。 按照应用场景的不同&#xff0c;可以大致分为三类&#xff1b; • 电信级系统应用&…

树莓派(linux)使用Motion动作捕捉或实时获取视频

测试摄像头 查看系统是否识别了摄像头 $ lsusb 测试摄像头抓图&#xff08;拍照&#xff09; 安装 fswebcam sudo apt-get install fswebcam 抓拍一张图,存放与当前目录&#xff0c;并保存为 jpg 格式。 fswebcam /dev/video0 ./img1.jpg 查看摄像头效果 安装 luvcview …

Web前端第9章思维导图

本章内容是关于CSS样式属性&#xff0c;包含CSS单位、CSS字体样式、CSS文本样式、CSS颜色与背景、CSS列表样式、CSS盒模型。重点在于CSS盒模型、CSS文本样式、CSS字体样式。 1. CSS单位 绝对单位 磅&#xff08;pt&#xff09;&#xff0c;pica&#xff08;pc&#xff09;、c…

自动医疗检查仓:未来医疗的新篇章

自动医疗检查仓:未来医疗的新篇章 随着科技的飞速发展,医疗行业正经历着前所未有的变革。其中,自动医疗检查仓作为近年来备受瞩目的创新技术,正在逐渐改变我们对医疗服务的认知和体验。本文将对自动医疗检查仓进行深入剖析,从其技术原理、应用场景到未来发展趋势等方面展…

深度学习核心技术与实践之自然语言处理篇

非书中全部内容&#xff0c;只是写了些自认为有收获的部分。 自然语言处理简介 NLP的难点 &#xff08;1&#xff09;语言有很多复杂的情况&#xff0c;比如歧义、省略、指代、重复、更正、倒序、反语等 &#xff08;2&#xff09;歧义至少有如下几种&#xff1a; …

十大排序总结之——冒泡排序、插入排序

同样&#xff0c;这两几乎也是被淘汰了的算法&#xff0c;尽管它们是稳定的&#xff0c;但是时间复杂度没人喜欢&#xff0c;了解一下就好&#xff0c;没啥好说的&#xff0c;注意最后一句话就行了 一&#xff0c;冒泡排序 1. 算法步骤 共n-1趟&#xff0c;谁两敢冒泡就换了…

十四:爬虫-Redis基础

1、背景 随着互联网大数据时代的来临&#xff0c;传统的关系型数据库已经不能满足中大型网站日益增长的访问量和数据量。这个时候就需要一种能够快速存取数据的组件来缓解数据库服务I/O的压力&#xff0c;来解决系统性能上的瓶颈。 2、redis是什么 Redis 全称 Remote Dictio…

HarmonyOS4.0系统性深入开发10卡片事件能力说明

卡片事件能力说明 ArkTS卡片中提供了postCardAction()接口用于卡片内部和提供方应用间的交互&#xff0c;当前支持router、message和call三种类型的事件&#xff0c;仅在卡片中可以调用。 接口定义&#xff1a;postCardAction(component: Object, action: Object): void 接口…

建模杂谈系列236 Block Manager

说明 很久没有写了&#xff0c;总是写一半就没空往下写。这次正好有个单独的主题&#xff0c;可以写一下。 内容 1 块的分配 数据应该怎么切分和管理&#xff1f;这没有一个固定的答案&#xff0c;在我的实践中&#xff0c;我觉得一个块(Block)一万条记录是比较合理的。然后…

Android App从备案到上架全过程

不知道大家注意没有,最近几年来,新的移动App想要上架是会非常困难的,并且对于个人开发者和小企业几乎是难如登天,各种备案和审核。但是到底有多难,或许只有上架过的才会有所体会。 首先是目前各大应用市场陆续推出新的声明,各种备案截止日期到12月就要到最后期限责令整改…

shell case判断的实际应用

简介 case语句是一种多路分支结构&#xff0c;用于根据变量的值来判断执行不同的命令。作用与 if 有着异曲同工之妙&#xff0c;在某些地方比 if 可能更加好用&#xff0c;这里就介绍一些 case 的用法与实践&#xff0c;if 的详细方法见另一篇文章&#xff1a;shell if判断的应…

我的机器学习起步如何Getting Started

学习技巧和原则 先通过经典书籍进行科普知名机器学习网站根据书籍或网站的目录&#xff0c;先泛读、再选择有兴趣的部分重点精读、后至于反复读知行合一 起步Getting Started 周志华版《机器学习》&#xff0c;又名西瓜书 可以作为科普书籍&#xff0c;需要主动略过对于理论…