文章目录
- 写在前面
- 1、锁得算法
- 1.1、🐼 行锁的3种算法
- 1.2、🐼 解决幻读（Phantom Problem）
- 🐼 1.3、解决幻读的案例
- 2、锁问题
- 2.1、🐼 脏读
- 2.2、🐼 不可重复读
- 2.3、🐼 丢失更新
- 3、阻塞
- 4、死锁
- 4.1、🐼 死锁的概念
- 4.2、🐼 死锁示例
- 5、锁升级
- 写在后面
写在前面
🔔🔔🔔 开发多用户、数据库驱动的应用时，最大的一个难点是:一方面要最大程度地利用数据库的并发访问，另外一方面还要确保每个用户能以一致的方式读取和修改数据。为此就有了锁 (locking)的机制，同时这也是数据库系统区别于文件系统的一个关键特性。
InnoDB存储引擎较之MySQL 数据库的其他存储引在这方面技高一筹，其实现方式非常类似于Oracle 数据库。而只有正确了解这些锁的内部机制才能充分发挥InnoDB存储引肇在锁方面的优势。
1、锁得算法
1.1、🐼 行锁的3种算法
InnoDB存储引擎在实现行级锁定时，使用了三种不同的算法来处理锁定冲突。这些算法分别是：
- 🌵 Record Locks（记录锁）：InnoDB使用记录锁来锁定单个行记录。当一个事务需要修改或读取某一行数据时，会获取该行的记录锁。其他事务如果需要修改同一行数据，就会被阻塞，直到持有记录锁的事务释放锁。
🔴 Record Locks（记录锁）是InnoDB存储引擎使用的一种行级锁算法。它用于锁定单个行记录，以确保在事务中对该行的修改和读取操作的一致性和隔离性。
🔴 当一个事务需要修改或读取某一行数据时，它会请求获取该行的记录锁。如果其他事务已经持有了该行的记录锁，那么请求锁的事务就会被阻塞，直到持有锁的事务释放锁为止。
🔴 记录锁的作用是保证并发事务之间的数据一致性。当一个事务对某一行进行修改时，它会获取该行的记录锁，防止其他事务同时对同一行进行修改，从而避免了数据的不一致性。同样地，当一个事务对某一行进行读取时，它也会获取该行的记录锁，防止其他事务对该行进行修改，以保证读取的数据是一致的。
🔴 需要注意的是，记录锁只会对具体的行记录进行锁定，而不会对整个表或索引进行锁定。这意味着其他事务可以同时对同一表的不同行进行修改，只要它们不涉及到相同的行记录。
🔴 记录锁的使用是根据事务的隔离级别来决定的。在Read Committed隔离级别下，InnoDB使用短暂记录锁（S-lock）来保护读取操作，使用排他记录锁（X-lock）来保护写入操作。在Repeatable Read和Serializable隔离级别下，InnoDB会使用更严格的记录锁策略，以防止幻读的问题。
🔴 通过使用记录锁，InnoDB可以提供高并发的数据访问和事务处理能力，同时保证数据的一致性和隔离性。
- 🌵 Gap Locks（间隙锁）：InnoDB使用间隙锁来锁定索引记录之间的间隔。当一个事务需要在一个范围内插入新的索引记录时，会获取该范围的间隙锁。这样可以防止其他事务在同一范围内插入相同的索引记录。但是，间隙锁不会阻塞其他事务读取已存在的索引记录。
🔴 Gap Locks（间隙锁）是InnoDB存储引擎使用的一种行级锁算法。它用于锁定一个范围内的行记录之间的间隙，以确保在事务中对该范围内的数据的修改和读取操作的一致性和隔离性。
🔴 当一个事务需要插入或查询某一范围内的数据时，它会请求获取该范围的间隙锁。间隙锁会锁定当前范围内的间隙，防止其他事务在该范围内插入新的行记录，从而保证了事务的一致性。
🔴 间隙锁的作用是防止幻读的问题。幻读是指在一个事务中，前后两次相同的查询结果不一致，原因是在两次查询之间有其他事务插入了新的行记录。通过使用间隙锁，InnoDB可以锁定一个范围内的间隙，防止其他事务在该范围内插入新的行记录，从而避免了幻读的问题。
🔴 需要注意的是，间隙锁不仅会锁定当前范围内的间隙，还会锁定范围两端的记录。这是为了防止其他事务在范围两端插入新的行记录，从而保证了间隙锁的完整性。
🔴 间隙锁的使用也是根据事务的隔离级别来决定的。在Repeatable Read和Serializable隔离级别下，InnoDB会使用间隙锁来保护范围查询，以防止幻读的问题。而在Read Committed隔离级别下，InnoDB不会使用间隙锁，因为该隔离级别下允许不可重复读的情况发生。
🔴 通过使用间隙锁，InnoDB可以提供更高级别的数据一致性和隔离性，避免了幻读的问题。然而，间隙锁的使用也会带来一定的性能开销，因此在设计数据库和应用程序时需要权衡锁的使用场景和性能需求。
- 🌵 Next-Key Locks（前缀锁）：Next-Key Lock是InnoDB的默认行锁算法，它是Record Locks和Gap Locks的结合。Next-Key Lock会同时锁定索引记录和索引记录之间的间隔，以保证事务的隔离性。这样可以防止幻读的问题，即在一个事务中读取到其他事务插入的新行记录。
🔴Next-Key Locks（前缀锁）是InnoDB存储引擎使用的一种行级锁算法。它用于在范围查询中保护行记录的一致性和隔离性。Next-Key Locks是基于间隙锁（Gap Locks）的扩展，它不仅锁定间隙，还锁定了范围内的行记录。
🔴Next-Key Locks的作用是防止幻读的问题。幻读是指在一个事务中，前后两次相同的查询结果不一致，原因是在两次查询之间有其他事务插入或删除了符合查询条件的行记录。通过使用Next-Key Locks，InnoDB可以锁定范围内的行记录和间隙，防止其他事务在该范围内插入或删除行记录，从而避免了幻读的问题。
🔴Next-Key Locks的实现方式是使用索引范围锁（Index Range Locks）。当一个事务执行范围查询时，InnoDB会为范围内的每一行记录都加上Next-Key Locks。这样可以确保其他事务无法在该范围内插入或删除行记录，从而保证了范围查询的一致性。
🔴需要注意的是，Next-Key Locks并不仅仅是锁定范围内的行记录，还会锁定范围两端的间隙。这是为了防止其他事务在范围两端插入或删除行记录，从而保证了Next-Key Locks的完整性。
🔴Next-Key Locks的使用也是根据事务的隔离级别来决定的。在Repeatable Read和Serializable隔离级别下，InnoDB会使用Next-Key Locks来保护范围查询，以防止幻读的问题。而在Read Committed隔离级别下，InnoDB不会使用Next-Key Locks，因为该隔离级别下允许不可重复读的情况发生。
🔴通过使用Next-Key Locks，InnoDB可以提供更高级别的数据一致性和隔离性，避免了幻读的问题。然而，Next-Key Locks的使用也会带来一定的性能开销，因此在设计数据库和应用程序时需要权衡锁的使用场景和性能需求。
这三种行锁算法的使用是根据具体的操作类型和事务隔离级别来决定的。通过合理地使用这些行锁算法，InnoDB可以提供高并发的数据访问和事务处理能力。
1.2、🐼 解决幻读（Phantom Problem）
解决幻读问题（Phantom Problem）的方法有多种，以下是其中一些常见的解决方案：
- 🌵 使用锁：在事务执行期间，可以使用行级锁或表级锁来锁定相关的数据，防止其他事务对数据进行修改或插入。这样可以保证事务在读取数据时的一致性，但会影响并发性能。
- 🌵 使用事务隔离级别：将事务隔离级别设置为可重复读（Repeatable Read）或串行化（Serializable），这样可以通过锁定读取的数据范围来避免幻读问题。但是，这也会增加锁的竞争和降低并发性能。
- 🌵 使用乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control）：在读取数据时，不加锁，而是在提交事务时检查数据是否被其他事务修改过。如果有冲突，则回滚事务并重新执行。这种方法可以提高并发性能，但需要处理冲突的情况。
- 🌵 使用版本控制（Versioning）：为每个数据行添加版本号或时间戳，在读取数据时检查版本号或时间戳是否匹配。如果不匹配，则表示数据已被修改，需要进行相应的处理。这种方法可以避免幻读问题，但会增加数据存储和处理的复杂性。
- 🌵 使用锁定表或范围：在某些情况下，可以锁定整个表或特定的数据范围，以防止其他事务对数据进行修改或插入。这种方法适用于特定的业务场景，但会影响并发性能。
至于选择哪种方法取决于具体的业务需求和性能要求。需要根据实际情况进行评估和测试，选择最适合的解决方案。同时，合理设计数据库结构和索引，优化查询语句，也有助于减少幻读问题的发生
🐼 1.3、解决幻读的案例
幻读问题（Phantom Problem）是指在一个事务中，由于其他事务插入或删除了符合查询条件的数据，导致该事务在后续的查询中看到了新增或删除的数据行。为了解决幻读问题，可以使用以下案例：
假设有一个库存表，包含商品名称和库存数量等字段。现在有两个事务同时执行如下操作：
事务1：
BEGIN;
SELECT * FROM inventory WHERE quantity > 10;
-- 执行一些其他操作
COMMIT;事务2：
BEGIN;
UPDATE inventory SET quantity = 8 WHERE product_name = 'Product A';
COMMIT;在默认的隔离级别下，事务1在开始时读取了所有库存数量大于10的商品。但是在事务1执行期间，事务2更新了一个符合条件的商品的库存数量，导致事务1在后续的查询中看到了更新后的数据行（幻读）。
为了解决幻读问题，可以使用行级锁或乐观锁。下面是使用乐观锁的示例：
事务1：
BEGIN;
SELECT * FROM inventory WHERE quantity > 10;
-- 执行一些其他操作
COMMIT;事务2：
BEGIN;
UPDATE inventory SET quantity = 8 WHERE product_name = 'Product A' AND quantity > 10;
COMMIT;在事务2中，使用了乐观锁的方式更新库存数量。更新语句中增加了一个条件，只有当库存数量大于10时才进行更新。这样，在事务1执行查询时，即使事务2更新了符合条件的数据，事务1不会看到更新后的数据行，从而避免了幻读问题。
需要注意的是，乐观锁的实现方式可以有多种，比如使用版本号或时间戳等方式进行判断和控制。具体的实现方式可以根据业务需求和数据库的支持进行选择。
2、锁问题
2.1、🐼 脏读
MySQL默认的隔离级别是可重复读（Repeatable Read），这意味着在一个事务中读取的数据将保持一致，即使其他事务对数据进行了修改。因此，默认情况下，MySQL不会出现脏读（Dirty Read）问题。
脏读是指一个事务读取到了另一个事务未提交的数据，当另一个事务回滚时，读取到的数据就是无效的或错误的。为了避免脏读问题，可以使用以下方法：
- 🌵 提高隔离级别：将隔离级别设置为读已提交（Read Committed）或串行化（Serializable）。读已提交级别保证一个事务只能读取到已经提交的数据，避免了脏读问题。串行化级别更进一步，确保每个事务都是完全独立执行的，避免了脏读、不可重复读和幻读问题。但是，串行化级别会降低并发性能。
- 🌵 使用事务：将读取操作放在事务中执行，这样可以确保读取的数据是一致的。同时，使用事务还可以保证数据的完整性和一致性。
- 🌵 合理设计数据库结构和索引：通过合理设计数据库结构和索引，可以减少锁的竞争和冲突，从而避免脏读问题的发生。
2.2、🐼 不可重复读
MySQL的默认隔离级别是可重复读（REPEATABLE READ），在这个隔离级别下是可以避免脏读和不可重复读的。但是，它仍然可能出现幻读的问题。
幻读是指在一个事务中多次查询同一个范围的数据时，如果其他事务在这个范围内插入了新的数据，那么在后续查询中会出现之前未查询到的新数据。
为了解决幻读问题，可以使用串行化隔离级别（SERIALIZABLE），它提供了最高级别的隔离，可以避免幻读问题。在串行化隔离级别下，事务会按顺序依次执行，并发性能较差。
你可以使用以下语句将MySQL的隔离级别设置为串行化：
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
START TRANSACTION;
-- 执行你的事务操作
COMMIT;需要注意的是，生产上一般我们不建议开启串行化的。
2.3、🐼 丢失更新
MySQL中的”丢失更新”是指在并发事务中，一个事务的更新操作被另一个事务的更新操作覆盖，导致前一个事务的更新结果丢失。
这种情况通常发生在以下情况下：
- 并发事务同时读取同一行数据。
- 事务A读取了一行数据，然后事务B也读取了同一行数据。
- 事务A修改了该行数据并提交了更改。
- 事务B修改了相同的行数据并提交了更改，覆盖了事务A的更改。
为了避免丢失更新问题，可以采取以下措施：
- 🌵 使用适当的事务隔离级别：将事务隔离级别设置为可重复读（REPEATABLE READ）可以避免丢失更新问题。在这个隔离级别下，事务会锁定读取的数据，直到事务结束，其他事务无法修改该数据。
- 🌵 使用乐观锁或悲观锁：乐观锁通过在更新操作时检查数据的版本号或时间戳来避免丢失更新。悲观锁则通过在事务期间锁定数据来避免并发修改。
- 🌵 合理设计事务边界：将事务范围尽可能缩小，减少并发修改的机会。
- 🌵 考虑使用数据库的行级锁定功能：通过使用行级锁定，可以在并发事务中对特定行进行锁定，以避免丢失更新问题。
通过合适的事务隔离级别、锁定机制和事务设计，可以有效地避免MySQL中的丢失更新问题。
3、阻塞
因为不同锁之间的兼容性关系，在有些时刻一个事务中的锁需要等待另一个事务中的锁释放它所占用的资源，这就是阻塞。阻塞并不是一件坏事，其是为了确保事务可以并发且正常地运行。
在InnoDB存储引擎中，参数innodb_lock_wait_timeout 用来控制等待的时间(默认是50秒) innodb_lock_wait_timeout 用来设定是否在等待超时时对进行中的事务进行回滚操作(默认是OFF，代表不回滚)。
4、死锁
4.1、🐼 死锁的概念
死锁是指两个或多个事务互相等待对方所持有的资源，导致它们无法继续执行并永远阻塞的情况。
当一个事务请求锁定某个资源时，如果该资源已被其他事务锁定，则该事务将等待直到资源可用。如果多个事务同时请求锁定一组资源，并且每个事务都持有其他事务所需的资源，就会发生死锁。
InnoDB通过检测和解决死锁来保证数据的一致性。当InnoDB检测到死锁时，它会选择一个事务作为死锁牺牲者，并回滚该事务，以解开死锁。被回滚的事务可以重新尝试执行。
为了避免死锁的发生，可以采取以下措施：
- 尽量减少事务的持有时间，尽快释放锁定的资源。
- 确保事务在相同的顺序请求锁定资源，以减少死锁的可能性。
- 使用合理的事务隔离级别，如读已提交或可重复读，以避免不必要的锁定和冲突。
- 监控和分析数据库的死锁情况，及时调整应用程序或数据库设计以减少死锁的发生
4.2、🐼 死锁示例
以下是死锁示例：
假设有一个包含两个表的数据库，一个是”orders”表，用于存储订单信息，另一个是”products”表，用于存储产品信息。每个表都有一个自增的ID作为主键。
orders表的结构如下：
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
customer_id INT,
product_id INT,
quantity INT
);products表的结构如下：
CREATE TABLE products (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50),
stock INT
);现在，我们假设有两个并发的事务T1和T2，它们同时执行以下SQL语句：
事务T1：
BEGIN;
SELECT stock FROM products WHERE id = 1;
UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE id = 1;
INSERT INTO orders (customer_id, product_id, quantity) VALUES (1, 1, 1);
COMMIT;事务T2：
BEGIN;
SELECT stock FROM products WHERE id = 1;
UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE id = 1;
INSERT INTO orders (customer_id, product_id, quantity) VALUES (2, 1, 1);
COMMIT;假设在执行事务T1的过程中，事务T2也开始执行。由于两个事务都需要更新products表中id为1的行，它们会尝试获取对应行的写锁。然而，由于锁定资源的顺序不同，就会发生死锁。
例如，事务T1首先获取了products表中id为1的行的写锁，然后尝试获取orders表的写锁。同时，事务T2首先获取了orders表的写锁，然后尝试获取products表中id为1的行的写锁。这样，两个事务就会互相等待对方释放锁，导致死锁的发生。
当发生死锁时，InnoDB存储引擎会检测到死锁，并选择一个事务进行回滚，以解除死锁。被选择回滚的事务会收到一个错误信息，例如”Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction”。在这个例子中，可能是事务T1或T2被选择回滚，以解除死锁。
为了避免死锁的发生，可以通过以下方式之一来调整事务的顺序或锁定粒度：
- 确保事务按照相同的顺序请求锁定资源，避免循环依赖。
- 减少事务持有锁定资源的时间，尽快释放锁定的资源。
- 使用合适的事务隔离级别，如读已提交或可重复读，以减少锁定的范围。
总之，死锁是并发事务处理中常见的问题，需要在设计和开发应用程序时注意并发控制，以减少死锁的发生。
5、锁升级
🌵 锁升级 (Lock Escalation) 是指将当前锁的粒度降低。举例来说，数据库可以把一个表的 1000 个行锁升级为一个页锁，或者将页锁升级为表锁。如果在数据库的设计中认为锁是一种稀有资源，而且想避免锁的开销，那数据库中会频繁出现锁升级现象。
InnoDB存储引擎不存在锁升级的问题。因为其不是根据每个记录来产生行锁的，相反，其根据每个事务访问的每个页对锁进行管理的，采用的是位图的方式。因此不管一个事务锁住页中一个记录还是多个记录，其开销通常都是一致的。
假设一张表有 3 000 000个数据页，每个页大约有 100 条记录，那么总共有 300 000 000条记录。若有一个事务执行全表更新的 SQL语句，则需要对所有记录加X锁。若根据每行记录产生锁对象进行加锁，并且每个锁占用10字节，则仅对锁管理就需要差不多需要3GB的内存。而InnoDB 存储引擎根据页进行加锁，并采用位图方式，假设每个页存储的锁信息占用 30个字节，则锁对象仅需 90MB 的内存。由此可见两者对于锁资源开销的差距之大。
写在后面
InnoDB 锁的好处包括提高并发性能、保证数据一致性、提供精细控制、减少冲突和提供死锁检测和回滚机制。这使得 InnoDB 成为许多应用程序中首选的存储引擎之一。
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