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继续深入数据库 了解一下数据库的锁机制

时间:2018-12-30 02:32:17      阅读:225      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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我们在高并发的场景下,经常会在异常日志中看到“dead lock(死锁)”的错误信息。想了无数的解决方案,都没有能够最终的解决,到底是什么原因引起了死锁呢?要解决这个问题,我们就必须先了解透彻数据库都有哪些锁?他们的工作机制是什么样的。

那,让我们开启今天的学习之路吧。

为什么数据库要加锁?

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当多条请求并发访问一个数据库资源时,有可能就会导致数据的不一致,因此,就需要一种机制来将数据库的访问顺序化,从而保证数据库数据的一致性,这个我们在

《数据库常用的事务隔离级别都有哪些?都是什么原理?》也有讲到。事务就是就是一种顺序化的机制,而事务要达到目的,就必须要有所的支持。

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数据库都有哪些锁?

由于数据库的种类也不少,每种数据库的锁大致都相同,但是细节上略有不同,因此,我们就选择MySql/InnoDB作为讲解的对象。

InnoDB按照锁的类型来划分,主要分为了三个大类:共享锁(Shared lock)、排它锁,也叫独占锁(Exclusive Locks)、意向锁(Intent Locks)。其中,意向锁又分为了意向共享和意向排他,因此,严格意义上来说,是有四种分类的锁,分别是:

  1. 共享锁(Shared lock),简称:S锁
  2. 排它锁(Exclusive Locks),简称:X锁
  3. 意向共享锁(Intent Shared lock),简称:IS锁
  4. 意向排他锁(Intent Exclusive Locks),简称:IX锁

接下来,我们就聊聊这些锁都是怎么工作的。

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共享锁

共享锁,顾名思义,就是我虽然锁住了这个资源,但是我并不会独占它,我同样允许其他人使用这个资源。

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通常情况下,查询就是使用的共享锁。

例如:

事务A先执行了一个查询

  1. select * from table; 

事务A还没有执行完,事务B就执行了另一个查询

  1. select * from table where id = 1; 

这个时候,事务B是可以优先于事务A完成他的查询的,并不存在必须要事务A结束,才执行事务B的情况,这就是共享锁的作用。

排它锁

排它锁,又叫独占锁,顾名思义,我锁住了,这东西就是我一个人的,谁也别想看,别想碰。

通常情况下,修改操作就是使用的排它锁。

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例如:

事务A先执行了一个修改操作

  1. update table set Status = 1; 

事务B还事务A没有完成时,执行了另一个修改操作

  1. update table set Status = 0 where id =1; 

这个时候,事务B就只有等着,到事务A执行完成以后,事务B才能够继续,这就是排它锁的作用。

意向锁

共享锁、排它锁按照其作用的粒度,可以锁到行级,也可以锁到页级或表级。不过意向锁只作用于表级,主要是用来标记一个事务对于这张表操作的一个意向。

例如:我有一个事务需要使用表锁,那我就需要知道,这个表是否存在其他的锁,如果有,可能我就需要等待。但是,我如果要排除其他锁,我就需要一个一个记录的遍历,才知道是不是存在行锁。因此,数据库对于行锁就提出另一个机制,就是意向锁,如果你要对这个表进行行锁时,那么先在表上加一个意向锁,方便其他事务查询。

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因此,意向锁就有了以下协议:

  • 一个事务获得表t中某行的S锁之前,必须先获得t表上的IS锁或者更强类型的锁。
  • 一个事务获得表t中某行的X锁之前, 必须先获得t表上的IX锁。

现在我们知道了所的类型,接下来我们说说锁的级别。

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根据锁的颗粒或者级别不同,我们又把所分为了三个级别:表锁(table-level locking)、页锁(page-level locking)、行锁(row-level locking)。

MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表锁(table-level locking);BDB存储引擎采用的是页锁(page-level locking),但也支持表锁;InnoDB存储引擎既支持行锁(row-level locking),也支持表锁,但默认情况下是采用行锁。

而行锁又包括了三种行锁的算法,分别是:

  1. 记录锁(Record Lock)
  2. 间隙锁(Gap Lock)
  3. 临键锁(Next-Key Lock)

这里有个小知识点:InnoDB的行锁只针对索引项使用,也就是说,只有在通过索引检索数据时,InnoDB才使用行锁,其他时候都是使用的表锁。

记录锁(Record Locks)

记录锁,顾名思义,就是锁住一条记录。这是Read Committed(读提交)事务级别的默认锁级别。

记录锁是作用于索引的,所以,当查询不是作用于索引上时,系统会创建一个隐式的聚集索引,然后作用在索引上。

例如:

  1. select * from table where id = 1 lock in share mode; 

就是一个共享记录锁,

  1. select * from table for update where id = 1 ; 

就是一个排他记录锁。

间隙锁(Gap Lock)

间隙锁,它不会去锁住索引本身,但是会锁住的是一个索引的范围。启用它有一个前置条件,就是数据库隔离级别必须是Repeatable Read(可重复读),这也是InnoDB的默认隔离级别,假设我们将隔离级别降到Read Committed(读提交),间隙锁将会自动失效。

间隙锁的使用,能够有效的防止幻读。

例如:

如果事务A执行了

  1. select * from table where id between 8 and 15 for update; 

这是,事务B想在事务A执行期间执行插入一条id是10的记录,就会被阻止。因为这会导致事务A中的多次查询数据不一致。

临键锁(Next-Key Lock)

临键锁就是记录锁+间隙锁的组合方式。这是Repeatable Read(可重复读)隔离级别的默认锁级别。使用临键锁有一个好处,就是,假设我们执行执行一个查询

  1. select * from table where id = 100; 

如果id是唯一索引,那么临键锁就会降级为记录锁,锁住这条记录,而不是去锁住一个范围。

我们讲完了这些锁,那么就不禁要问了,死锁是怎么产生的呢?

这就要说到另一个情况,就是锁的升级。

锁的升级

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假设,我们先进行了一个查询,找到了目标数据,然后进行修改,在这个事务中,其实不同的阶段,锁的类型是不同的。

当我们进行查询的时候,我们想数据库先获得了一个共享锁,当我们要对这条数据进行更新的时候,并不是释放共享锁,然后再获取排它锁,而是进行了一个锁的升级操作,直接将共享锁升级成为了排它锁。

而就是因为这个操作,可能导致了死锁。

死锁

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假设:事务A中有一个锁升级操作,也就是先执行

  1. select * from table where id =1 

再执行

  1. update table set Status = 1 where id =1 

事务B中,同样存在这样的情况,先执行

  1. select * from table where id =1 

再执行

  1. update table set Name = ‘牛‘ where id =1 

而执行的顺序恰好是:

  1. 事务A获得了共享锁,执行查询;
  2. 事务B获得了共享锁,执行查询;
  3. 事务A需要升级排它锁,执行修改;
  4. 事务B也需要升级排它锁,不能释放共享锁。

于是,死锁就发生了。当然,还有一种交叉死锁的情况,更为常见,大家可以自己百度看看了。

死锁发生时,数据库并不会直接检查到死锁的存在,只有在锁等待超时的时候被发现,然后杀死其中一个请求。如果并发量高时,死锁就会引起大量的线程挂起,占用大量资源。

怎么预防死锁呢?

最直接的办法就是,别在update前先select一次。

但是,这种情况在所难免,很多时候我们update时,都是需要先select一次的,如果所有地方要求不能select,那代码难度势必就几何级的上升。

还有一种办法就是,加硬件,提高并发能力,这样,出现两次事务同时请求的概率就下降了。不过,这个方式成本太高。

当然,我们还可以直接在查询时,就申请到最终事务需要的锁级别,避免升级锁的出现,也可以预防死锁,例如查询时就直接写

  1. select * from table for update;  

继续深入数据库 了解一下数据库的锁机制

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原文地址:https://www.cnblogs.com/syncnavigator/p/10198301.html

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