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写在前面

这篇文章是在网络上看到其他作者的优秀博文，自己消化理解之后所做的记录。文章基于 MySQL 中的 InnoDB 存储引擎。

原博文地址：点我

锁

锁知识概览

我们先看一张锁的概览图，方便后续的讲述：

我们的程序在一般情况下还是可以跑得好好的。因为这些锁数据库隐式帮我们加了；只在某些特定的场景下，才需要程序员手动加锁。

• 在执行「查询语句」 SELECT 前，会自动给涉及的所有表加「表级锁」中的读锁；在执行「更新操作」 UPDATE、DELETE、INSERT 前，会自动给涉及的表加「表级锁」中的写锁

• 对于InnoDB,且使用了索引的「更新操作」 UPDATE、DELETE、INSERT 语句；这时 InnoDB 会将「表锁」转换成「行锁」，也就是会自动给涉及数据集加「行级锁」中的排他锁（X)

注意：InnoDB 只有通过「索引」检索数据才使用「行级锁」，否则，InnoDB将使用表锁；也就是说，InnoDB 的行锁基于索引。

一种特殊情况

如果我们对表中的某列加的是「普通索引」，那也就意味着：索引列属性可能重复。

对于普通索引，当重复率高时，MySQL 不会把这个普通索引当做索引，即会造成一个没有索引的SQL，从而形成表锁。

锁的分类

从上图中，以锁的粒度出发，我们可以看到锁分为「表级锁」和「行级锁」

• 『表锁』：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突概率高，并发度最低

• 『行锁』：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度小，发生锁冲突的概率低，并发度高

同时，不同的存储引擎支持的锁粒度是不一样的：

• MyISAM 只支持表锁

• InnoDB 行锁和表锁都支持

下面我们分别看看「表锁」和「行锁」。

表锁

对于数据库，存在两种表锁：「表读锁」Table Read Lock和「表写锁」Table Write Lock

对于两种锁，他们存在如下阻塞情况：

• 读读不阻塞：当前用户在读数据，其他的用户也能够正常读数据，不会加锁

• 读写阻塞：当前用户在读数据，其他的用户不能修改当前用户正在读的数据，会加锁

• 写写阻塞：当前用户在修改数据，其他的用户不能修改当前用户正在修改的数据，会加锁

它们之间的兼容情况如下：

总结一下，对于表级锁：

• 读锁和写锁互斥

• 读写操作串行

行锁

前面提到，行锁是「InnoDB」独有的锁，我们使用 MySQL 一般也是使用「InnoDB」存储引擎的。

为什么一般使用 InnoDB

InnoDB 和 MyISAM 有两个本质的区别：

• InnoDB 支持行锁

• InnoDB 支持事务

「行锁」和「事务」允许我们以更小的粒度进行并发控制，正确的使用可以提高数据库的并发性。

InnoDB 支持下面两种「行锁」：

• 共享锁

  也称为「读锁」或者「S锁」，是共享的，多个事务可以同时读取同一个资源，但不允许其他事务修改。

  也就是说，对于同一行数据，可以同时存在多个读锁（所以可以同时读取）；但写锁和读锁是互斥的，两者不能同时存在（所以读的时候不允许其他事务修改）。

• 排它锁

  也称为「写锁」或者「X锁」，是排他的，写锁会阻塞其他的写锁和读锁，因此其他事务不能对持有写锁的数据进行读取或者写入。

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：

• 意向共享锁IS：表示事务打算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：表示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

对于这两种意向锁，MySQL 也会自动帮我们获取，不需要手动获取。

事务

『事务』，我们可以将它理解为一个不可分割的业务操作，例如银行的转账操作。我们希望提高 MySQL 的并发处理能力，本质上就是希望能够提高「事务」的并发处理能力。

本质上，事务的隔离级别就是通过锁的机制来实现，只不过隐藏了加锁细节。

事务的特性

为了保证事务能够正确的处理，我们规定事务需要有下面四种特性（ACID）：

• 原子性Atomic：事务的各步操作是不可分的，保证一系列的操作要么都完成，要么都不完成；

• 一致性Consistency：事务完成前后，数据库所处的状态和业务规则必须是一致的；比如a、b账户相互转账之后，两者的总余额不变；

• 隔离性Isolation：操作中的事务相互隔离；这表明事务必须是独立的，不应以任何方式依赖或影响其他事务；

• 持久性Durability：表示事务对数据处理结束后，对数据更改必须持久化；不管是事务成功还是回滚，事务日志都能够保持事务的永久性。

事务的隔离级别

隔离级别描述了事务被隔离的程度，隔离级别越高，受其他事物干扰越少，并发性能越差；相对的，高的隔离级别能够保证更高的安全性。

事务一般有四种隔离级别，隔离程度从低到高，如下：

• 『Read Uncommitted』：读未提交；会出现脏读，不可重复读，幻读

• 『Read Committed』：读已提交；会出现不可重复读，幻读

• 『Repeatable Read』：重复读；会出现幻读（MySQL 中配合间隙锁GPA避免幻读）

• 『Serializable』：串行；不会出现以上问题，但此时事务只能一个接一个地顺序执行

观察可以发现，较高隔离级别的事务存在的问题也会出现在低隔离级别的事务上，下面我们从低到高地分析不同隔离级别存在的问题，再看看较高级别的情况下是如何解决这些问题的。

默认情况下，『MySQL』的默认隔离级别为「Repeatable Reable」；『Oracle』的默认隔离级别为「Read Committed」。

「Read Uncommitted」与「脏读」

脏读：指一个事务读取到另外一个事务未提交的数据

例如：A 打算向 B 转账，执行转账的事务，但是还没有提交，而同时 B 读取数据，就发现自己账户的余额变多了，B 便通知 A 说「我已经收到钱了」；假设这时 A 执行rollback操作，回滚事务，那 B 再次查看账户余额，会发现钱并没有变多。

我们将 B 在中间读取到自己余额变多的数据称为脏数据，也就是这个数据只是一个中间状态的数据，最终可能会转换成另一种情况，并不干净有效；这种可能读取到「脏」数据的情况我们便称为脏读。

为什么出现「脏读」

B 在读取数据的时候，没有对数据加「共享锁」，导致可以读出被「排它锁」锁住的数据。

我们看看上面的脏读过程：

• B 查看自己余额，得知当前余额为 x。

• A 执行转账，也就是修改 A 和 B 的账户余额（加了写锁，但是并没有 commit，也就是数据仍锁着），假设转了 50 给 B。

• B 查看自己余额，可以发现收到来自 A 的转账（没有加读锁，所以会读取到 A 中进行的改动），现在读取到的余额为 x + 50。

• A 回滚转账事务，这时 A 和 B 账户余额恢复到转账之前

• B 查看自己余额，发现自己的余额又变回去了（A 回滚了转账操作，B 的余额又变成 x 了）。

可以看到，在这种情况下，我们会读取到其他事务未提交的数据，也就是「读未提交」Read Uncommitted。

在其他隔离级别的情况下，我们可以避免脏读的发生。但在了解如何避免之前，我们需要先了解数据库的「MVCC」。

MVCC(Multi-Version Concurrency Control)：多版本并发控制

前面提到「脏读」的问题，本质上，就是在并发读写数据库时，读操作可能会读取到不一致的数据。

为了避免这种情况，需要实现数据库的并发访问控制，最简单的方式就是「加锁访问」。由于，加锁会将读写操作串行化，所以不会出现不一致的状态。但是，读操作会被写操作阻塞，大幅降低读性能。

在 Java concurrent 包中，有「copyonwrite」系列的类，专门用于优化读远大于写的情况。而其优化的手段就是，在进行写操作时，将数据copy一份，不会影响原有数据，然后进行修改，修改完成后原子替换掉旧的数据，而读操作只会读取原有数据。通过这种方式实现写操作不会阻塞读操作，从而优化读效率。而写操作之间是要互斥的，并且每次写操作都会有一次copy，所以只适合读大于写的情况。

什么是 MVCC

「MVCC」的原理与「copyonwrite」类似：

在MVCC协议下，为每个「读操作」会生成一个一致性的快照snapshot，并用这个快照来提供一定级别（语句级或事务级）的一致性读取。从用户的角度来看，好像是数据库可以提供同一数据的多个版本。可以实现非阻塞的读。可以将 MVCC 认为升级版的行级锁。

MVCC允许数据具有多个版本，这个版本可以依据时间戳或者是全局递增的事务ID，在同一个时间点，不同的事务看到的数据是不同的。

联系前文的「copyonwrite」和「MVCC」，我们可以如何解决「脏读」问题呢？

同样地，我们可以在修改数据时创建一份数据的拷贝，再修改完成（也就是事务提交）之后，再原子替换旧数据和它版本号；这样一来，在事务提交之前，读取到的数据始终是不变的（因为修改的是拷贝的数据），而在事务提交之后，我们又可以读取到新的数据（修改完成后会更新版本号，我们可以每次读取最新版本号的数据）。这也是「Read Committed」解决「脏读」的方法。

「Read Committed」和「不可重复读」

前面已经提到「Read Committed」如何避免脏读：

事务只有在commit只有，才会把数据写入并更新版本号；读操作总是读取最新版本号的数据。

那么，「Read Committed」的并发事务访问过程也很清楚了，我们按照转账的例子再走一遍：

• B 查看自己余额，得知当前余额为 x。

• A 执行转账，也就是修改 A 和 B 的账户余额（加了写锁，但是并没有 commit，也就是数据仍锁着），假设转了 50 给 B。

• B 查看自己余额，读取到的余额不变（因为 B 事务还没有提交），为 x。

• A 提交转账事务，更新 B 余额的版本号。

• B 查看自己余额，可以发现自己的余额为 x + 50（最新版本号的余额为 x + 50）。

「Read Committed」虽然解决了「脏读」的问题，但是它仍存在相应的问题。

不可重复读

「不可重复读」，顾名思义，也就是不能重复读取到一致的数据。在一个事务 B 中，不管当前事务 B 有没有结束，其他事务 A 都能够修改 B 涉及的数据，那 B 之前查询得到的数据就没有意义了。

在前面转账例子中，B 在一个查询事务中对自己的余额进行两次查询，却因为其他事务的修改导致查询结果不一致，也就是 B 事务出现了「不可重复读」的问题。

为什么会出现「不可重复读」

数据库对当前读取数据的语句获得了读取锁，但读完之后就解锁，不管当前事务有没有结束，这样就容许其他事务修改本事务正在读取的数据，导致不可重复读。

因此，我们称「Read Committed」为语句级别的快照（只对读取数据的语句加读锁）。在数据库更高一层的隔离级别「Repeatable Read」中能够避免这种问题。

「Repeatable Read」和「幻读」

上面说到，我们希望在同一个事务中读取的数据不被其他事务的修改影响，再联想之前的快照snapshot；我们只需要在事务开启的时候保存一个版本号快照，在这个事务中每次只读取对应版本的数据就可以了。

实际上，「Repeatable Read」就是对涉及到的数据行加锁，并且这个锁直到事务结束才释放，这样便能够能保证正在被本事务操作的数据不被其他事务修改，也就不会出现「不可重复读」的情况了。

也因为它对数据加的锁持有时间是以事务为级别的，所以「Repeated Read」被称为事务级别的快照。

这里摘抄博文中关于 InnoDB 如何实现 MVCC 的节选：

幻读

最后，我们要知道，「Repeatable Read」对涉及到的数据行加锁，这也意味着，在事务 A 操纵表中部分数据的情况下，其他事务仍可以在提交新的数据到这个表，这会导致事务 A 两次统计的结果不一致，就像产生了幻觉一样，这就是「幻读」。

下面我们用两个个例子来说明「幻读」：

一、事务在插入已经检查过不存在的记录时，惊奇的发现这些数据已经存在了，之前的检测获取到的数据如同幻觉一般。

假设两个事务 A 和 B，开启之后，它们都查询 user 表中是否存在id = 1的用户（id 为 user 表主键）：

-- A 和 B同时执行
SELECT * FROM user WHERE id = 1;

这里假设 user 表为空，因此这里 A 和 B 都查询不到这个用户的存在，所以 A 和 B 都插入一个id = 1的用户数据到 user 表中，我们假设 A 事务先执行，B 事务后执行：

-- A 先执行，B 后执行
INSERT INTO user(id, name) VALUE(1, '张三');

那么在顺序执行的时候，很明显，A 能够成功插入，但 B 插入的时候会产生主键冲突，我们宏观来看是可以理解的，因为 A 已经插入了id = 1的数据；但对于 B 来说，它之前的SELECT语句明明表示不存在，但现在插入的时候却提示已经存在id = 1的数据了，仿佛之前的查询结果是幻觉一样，这就称为「幻读」。

二、同样的条件下，第1次和第2次读出来的表记录数不一样。

假设当前工资为 1000 的有 10 人，事务 1 读取当前工资为 1000 的员工数目，得出结果10条：

-- 结果为 10
SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE salary = 1000;

这时事务 2 向员工表中插入一个工资为 1000 的员工信息，并提交：

INSERT INTO employee(name, salary) VALUE('newEmployee', 1000);
COMMIT;

这时事务 2 再次读取员工数目，会得出结果为 11:

-- 结果为 11
SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE salary = 1000;

这也就是出现了「幻读」。

怎么解决「幻读」

最简单的解决方式便是让事务「串行」执行，每次同时只能执行一个事务，但这种情况下，我们就无法并行操作事务了。而在「Repeatable Read」的情况下，我们可以给读取的数据加上间隙锁GAP来处理幻读的情况。

间隙锁 GAP

当我们用范围条件检索数据而不是相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合范围条件的已有数据记录的索引项加锁；对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做「间隙（GAP)」。InnoDB也会对这个间隙加锁，这种锁机制就是所谓的「间隙锁」。

例子：假如emp表中只有101条记录，其empid的值分别是1,2,...,100,101：

SELECT * FROM  emp WHERE empid > 100 for UPDATE;

上面是一个范围查询，InnoDB不仅会对符合条件的empid值为101的记录加锁，也会对empid大于101（这些记录并不存在）的「间隙」加锁。

InnoDB使用间隙锁的目的有两个：

• 为了防止幻读(上面也说了，「Repeatable Read」隔离级别下再通过GAP锁即可避免了幻读)

• 满足恢复和复制的需要：

  MySQL的恢复机制要求：在一个事务未提交前，其他并发事务不能插入满足其锁定条件的任何记录，也就是不允许出现幻读

值得注意的是：间隙锁只会在「Repeatable Read」隔离级别下使用

乐观锁和悲观锁

我们可以发现，之前的数据库隔离级别，都是为了解决读写冲突问题，我们在默认的「Repeatable Read」的情况下考虑一个问题：

上面我们假设，T1~T2时间，张三完成一个查询事务；T3~T6，李四完成一个更新事务；在后序时间段，张三基于上一次的查询进行一个更新事务。在这种情况下，李四的更新就被张三的更新覆盖了，也就是发生了更新丢失。

我们可以通过以下方法解决这个问题：

• 使用Serializable隔离级别，这时事务是串行执行的

• 乐观锁

• 悲观锁

乐观锁

「乐观锁」是一种思想，不是数据库层面上的锁，是需要自己手动去加的锁。具体实现是，表中有一个版本字段，第一次读的时候，获取到这个字段。处理完业务逻辑开始更新的时候，需要再次查看该字段的值是否和第一次的一样；如果一样，则更新，并同步更新版本字段；反之拒绝。

之所以叫乐观，因为这个模式没有从数据库加锁，等到更新的时候再判断是否可以更新。

具体过程是这样的：

张三select * from table--->会查询出记录出来，同时会有一个version字段

李四select * from table--->会查询出记录出来，同时会有一个version字段

李四对这条记录做修改：update A set Name=lisi,version=version+1 where ID=#{id} and version=#{version}，判断之前查询到的version与现在的数据的version进行比较，同时会更新version字段

此时数据库记录如下：

张三也对这条记录修改：update A set Name=lisi,version=version+1 where ID=#{id} and version=#{version}，但失败了！因为当前数据库中的版本跟查询出来的版本不一致！

悲观锁

「悲观锁」是数据库层面加锁，所有更新操作都会阻塞去等待锁。

我们在语句后加FOR UPDATE，即可使用悲观锁：

SELECT * FROM xxx FOR UPDATE

FOR UPDATE等于对选中的行加了「排它锁」，加了写锁之后，其他事务就不能对它进行访问和修改了，这也就保证了不会出现更新丢失的情况。

如何选择乐观锁或悲观锁

两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像「乐观锁」适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。

死锁

并发的问题就少不了死锁，在MySQL中同样会存在死锁的问题。

但一般来说MySQL通过回滚帮我们解决了不少死锁的问题了，但死锁是无法完全避免的，可以通过以下的经验参考，来尽可能少遇到死锁：

• 以固定的顺序访问表和行。比如对两个job批量更新的情形，简单方法是对id列表先排序，后执行，这样就避免了交叉等待锁的情形；将两个事务的sql顺序调整为一致，也能避免死锁。

• 大事务拆小。大事务更倾向于死锁，如果业务允许，将大事务拆小。

• 在同一个事务中，尽可能做到一次锁定所需要的所有资源，减少死锁概率。

• 降低隔离级别。如果业务允许，将隔离级别调低也是较好的选择，比如将隔离级别从RR调整为RC，可以避免掉很多因为gap锁造成的死锁。

• 为表添加合理的索引。可以看到如果不走索引将会为表的每一行记录添加上锁，死锁的概率大大增大。

总结

上面说了一大堆关于MySQL数据库锁的东西，现在来简单总结一下。

表锁其实我们程序员是很少关心它的：

• 在MyISAM存储引擎中，当执行SQL语句的时候是自动加的。

• 在InnoDB存储引擎中，如果没有使用索引，表锁也是自动加的。

现在我们大多数使用MySQL都是使用InnoDB，InnoDB支持行锁：

• 共享锁--读锁--S锁

• 排它锁--写锁--X锁

在默认的情况下，select是不加任何行锁的。我们可以通过以下语句显示给记录集加共享锁或排他锁。

• 共享锁（S）：SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE。

• 排他锁（X)：SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE。

InnoDB基于行锁还实现了MVCC多版本并发控制，MVCC在隔离级别下的Read committed和Repeatable read下工作。MVCC能够实现读写不阻塞！

InnoDB实现的Repeatable read隔离级别配合GAP间隙锁已经避免了幻读。

对于悲观锁和乐观锁，我们也归纳如下：

• 乐观锁其实是一种思想，正如其名：认为不会锁定的情况下去更新数据，如果发现不对劲，才不更新(回滚)。在数据库中往往添加一个version字段来实现。

• 悲观锁用的就是数据库的行锁，认为数据库会发生并发冲突，直接上来就把数据锁住，其他事务不能修改，直至提交了当前事务。

数据库必知必会：锁和事务

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Bylight/p/11850761.html