Mysql锁

事务的 隔离性 由 锁 来实现。

在数据库中，除传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。
为保证数据的一致性，需要对 并发操作进行控制 ，因此产生了 锁。
同时 锁机制 也为实现MySQL的各个隔离级别提供了保证。
锁冲突 也是影响数据库 并发访问性能 的一个重要因素。所以锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。

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二、MySQL并发事务访问相同记录

并发事务访问相同记录的情况大致可以划分为3种：

1、读-读情况

读-读 情况，即并发事务相继 读取相同的记录 。读取操作本身不会对记录有任何影响，并不会引起什么问题，所以允许这种情况的发生。

2、写-写情况

写-写 情况，即并发事务相继对相同的记录做出改动。
在这种情况下会发生 脏写 的问题，任何一种隔离级别都不允许这种问题的发生。所以在多个未提交事务相继对一条记录做改动时，需要让它们 排队执行 ，这个排队的过程其实是通过 锁 来实现的。

这个所谓的锁其实是一个 内存中的结构 ，在事务执行前本来是没有锁的，也就是说一开始是没有 锁结构 和记录进行关联的，如图所示：

当一个事务想对这条记录做改动时，首先会看看内存中有没有与这条记录关联的 锁结构 ，当没有的时候就会在内存中生成一个 锁结构 与之关联。

比如，事务 T1 要对这条记录做改动，就需要生成一个 锁结构与之关联：

小结几种说法：

• 不加锁
  意思就是不需要在内存中生成对应的 锁结构 ，可以直接执行操作。
• 获取锁成功，或者加锁成功
  意思就是在内存中生成了对应的 锁结构 ，而且锁结构的is_waiting属性为 false ，也就是事务可以继续执行操作。
• 获取锁失败，或者加锁失败，或者没有获取到锁
  意思就是在内存中生成了对应的 锁结构 ，不过锁结构的 is_waiting 属性为true，也就是事务需要等待，不可以继续执行操作。

3、读-写或写-读情况

读-写 或写-读 ，即一个事务进行读取操作，另一个进行改动操作。这种情况下可能发生 脏读 、 不可重复读 、 幻读 的问题。

各个数据库厂商对 SQL标准 的支持都可能不一样。比如MySQL在 REPEATABLE READ 隔离级别上就已经解决了 幻读 问题。

4、并发问题的解决方案

怎么解决 脏读 、 不可重复读 、 幻读 这些问题呢？其实有两种可选的解决方案：

• 方案一：读操作利用多版本并发控制（ MVCC ），写操作进行 加锁。
  普通的SELECT语句在READ COMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别下会使用到MVCC读取记录。

  • 在 READ COMMITTED隔离级别下，一个事务在执行过程中每次执行SELECT操作时都会生成一个ReadView，ReadView的存在本身就保证了 事务不可以读取到未提交的事务所做的更改 ，也就是避免了脏读现象；
  • 在 REPEATABLE READ 隔离级别下，一个事务在执行过程中只有 第一次执行SELECT操作 才会生成一个ReadView，之后的SELECT操作都 复用 这个ReadView，这样也就避免了不可重复读和幻读的问题。

• 方案二：读、写操作都采用 加锁 的方式。

小结对比发现：

• 采用 MVCC 方式的话，读-写 操作彼此并不冲突， 性能更高 。
• 采用 加锁 方式的话，读-写 操作彼此需要 排队执行 ，影响性能。

一般情况下我们当然愿意采用 MVCC 来解决 读-写 操作并发执行的问题，但是业务在某些特殊情况下，要求必须采用 加锁 的方式执行。

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三、锁的不同角度分类

锁的分类图，如下：

1、从数据操作的类型划分：读锁、写锁

需要注意的是对于 InnoDB 引擎来说，读锁和写锁可以加在表上，也可以加在行上。

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2、从数据操作的粒度划分：表级锁、页级锁、行锁

①表锁（Table Lock）

(1)表级别的S锁、X锁

在对某个表执行SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE语句时，InnoDB存储引擎是不会为这个表添加表级别的 S锁或者X锁 的。在对某个表执行一些诸如 ALTER TABLE 、 DROP TABLE 这类的 DDL 语句时，其他事务对这个表并发执行诸如SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE的语句会发生阻塞。同理，某个事务中对某个表执行SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE语句时，在其他会话中对这个表执行 DDL 语句也会发生阻塞。这个过程其实是通过在 server层 使用一种称之为 元数据锁 （英文名： Metadata Locks ，简称 MDL ）结构来实现的。

一般情况下，不会使用InnoDB存储引擎提供的表级别的 S锁 和 X锁 。只会在一些特殊情况下，比方说 崩溃恢复 过程中用到。比如，在系统变量 autocommit=0，innodb_table_locks = 1 时， 手动 获取InnoDB存储引擎提供的表t 的 S锁或者 X锁 可以这么写：

• LOCK TABLES t READ ：InnoDB存储引擎会对表 t 加表级别的 S锁 。
• LOCK TABLES t WRITE ：InnoDB存储引擎会对表 t 加表级别的 X锁 。

不过尽量避免在使用InnoDB存储引擎的表上使用LOCK TABLES 这样的手动锁表语句，它们并不会提供什么额外的保护，只是会降低并发能力而已。InnoDB的厉害之处还是实现了更细粒度的行锁 ，关于InnoDB表级别的 S锁和 X锁 大家了解一下就可以了。

MySQL的表级锁有两种模式：（以MyISAM表进行操作的演示）

• 表共享读锁（Table Read Lock）
• 表独占写锁（Table Write Lock）

(2)意向锁 （intention lock）

意向锁的并发性：

意向锁不会与行级的共享 / 排他锁互斥！正因为如此，意向锁并不会影响到多个事务对不同数据行加排
他锁时的并发性。（不然我们直接用普通的表锁就行了）

我们扩展一下上面 teacher表的例子来概括一下意向锁的作用（一条数据从被锁定到被释放的过程中，可能存在多种不同锁，但是这里我们只着重表现意向锁）。

从上面的案例可以得到如下结论：

1. InnoDB 支持 多粒度锁 ，特定场景下，行级锁可以与表级锁共存。
2. 意向锁之间互不排斥，但除了 IS 与 S 兼容外， 意向锁会与 共享锁 / 排他锁 互斥 。
3. IX，IS是表级锁，不会和行级的X，S锁发生冲突。只会和表级的X，S发生冲突。
4. 意向锁在保证并发性的前提下，实现了 行锁和表锁共存 且 满足事务隔离性 的要求。

(3)自增锁（AUTO-INC锁）

在使用MySQL过程中，我们可以为表的某个列添加 AUTO_INCREMENT属性。举例：

CREATE TABLE `teacher` (
	 `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	 `name` varchar(255) NOT NULL,
	 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

由于这个表的id字段声明了AUTO_INCREMENT，意味着在书写插入语句时不需要为其赋值，SQL语句修改如下所示。

INSERT INTO `teacher` (name) VALUES ('zhangsan'), ('lisi');

上边的插入语句并没有为id列显式赋值，所以系统会自动为它赋上递增的值，结果如下所示。

mysql> select * from teacher;
+----+----------+
| id | name   |
+----+----------+
| 1 | zhangsan |
| 2 | lisi   |
+----+----------+
2 rows in set (0.00 sec)

现在我们看到的上面插入数据只是一种简单的插入模式，所有插入数据的方式总共分为三类，分别是:
“ Simple inserts ”，“ Bulk inserts ”和“ Mixed-mode inserts ”。

(4)元数据锁（MDL锁）

MySQL5.5引入了meta data lock，简称MDL锁，属于表锁范畴。
MDL 的作用是，保证读写的正确性。比如，如果一个查询正在遍历一个表中的数据，而执行期间另一个线程对这个 表结构做变更 ，增加了一列，那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上，肯定是不行的。

因此，当对一个表做增删改查操作的时候，加 MDL读锁；当要对表做结构变更操作的时候，加 MDL 写锁。

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② InnoDB中的行锁

(1)记录锁（Record Locks）

举例如下：

记录锁是有S锁和X锁之分的，称之为 S型记录锁 和 X型记录锁 。

• 当一个事务获取了一条记录的S型记录锁后，其他事务也可以继续获取该记录的S型记录锁，但不可以继续获取X型记录锁；
• 当一个事务获取了一条记录的X型记录锁后，其他事务既不可以继续获取该记录的S型记录锁，也不可以继续获取X型记录锁。

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(5)间隙锁（Gap Locks）

MySQL 在 REPEATABLE READ 隔离级别下是可以解决幻读问题的，解决方案有两种，可以使用 MVCC 方案解决，也可以采用 加锁 方案解决。但是在使用加锁方案解决时有个大问题，就是事务在第一次执行读取操作时，那些幻影记录尚不存在，我们无法给这些 幻影记录 加上 记录锁 。InnoDB提出了一种称之为Gap Locks 的锁，官方的类型名称为： LOCK_GAP ，我们可以简称为 gap锁 。

比如，把id值为8的那条记录加一个gap锁的示意图如下。

图中id值为8的记录加了gap锁，意味着 不允许别的事务在id值为8的记录前边的间隙插入新记录 ，其实就是id列的值(3, 8)这个区间的新记录是不允许立即插入的。比如，有另外一个事务再想插入一条id值为4的新记录，它定位到该条新记录的下一条记录的id值为8，而这条记录上又有一个gap锁，所以就会阻塞插入操作，直到拥有这个gap锁的事务提交了之后，id列的值在区间(3, 8)中的新记录才可以被插入。

gap锁的提出仅仅是为了防止插入幻影记录而提出的。

(3)临键锁（Next-Key Locks）

有时候我们既想 锁住某条记录 ，又想 阻止 其他事务在该记录前边的 间隙插入新记录 ，所以InnoDB就提出了一种称之为 Next-Key Locks 的锁，官方的类型名称为： LOCK_ORDINARY，我们也可以简称为next-key锁 。Next-Key Locks是在存储引擎 innodb 、事务级别在 可重复读 的情况下使用的数据库锁，innodb默认的锁就是Next-Key locks。

begin;
select * from student where id <=8 and id > 3 for update;

(5) 插入意向锁（Insert Intention Locks）

我们说一个事务在 插入 一条记录时需要判断一下插入位置是不是被别的事务加了 gap锁 （ next-key锁也包含 gap锁 ），如果有的话，插入操作需要等待，直到拥有 gap锁 的那个事务提交。但是InnoDB规定事务在等待的时候也需要在内存中生成一个锁结构，表明有事务想在某个 间隙 中 插入 新记录，但是现在在等待。InnoDB就把这种类型的锁命名为 Insert Intention Locks ，官方的类型名称为：
LOCK_INSERT_INTENTION ，我们称为 插入意向锁 。插入意向锁是一种 Gap锁 ，不是意向锁，在insert操作时产生。
插入意向锁是在插入一条记录行前，由 INSERT 操作产生的一种间隙锁 。
事实上插入意向锁并不会阻止别的事务继续获取该记录上任何类型的锁。

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页锁就是在 页的粒度上进行锁定，锁定的数据资源比行锁要多，因为一个页中可以有多个行记录。

当我们使用页锁的时候，会出现数据浪费的现象，但这样的浪费最多也就是一个页上的数据行。页锁的开销介于表锁和行锁之间，会出现死锁。锁定粒度介于表锁和行锁之间，并发度一般。

每个层级的锁数量是有限制的，因为锁会占用内存空间， 锁空间的大小是有限的 。当某个层级的锁数量超过了这个层级的阈值时，就会进行锁升级 。锁升级就是用更大粒度的锁替代多个更小粒度的锁，比如InnoDB 中行锁升级为表锁，这样做的好处是占用的锁空间降低了，但同时数据的并发度也下降了。

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3、从对待锁的态度划分:乐观锁、悲观锁

从对待锁的态度来看锁的话，可以将锁分成乐观锁和悲观锁，从名字中也可以看出这两种锁是两种看待数据并发的思维方式 。需要注意的是，乐观锁和悲观锁并不是锁，而是锁的 设计思想 。

①悲观锁（Pessimistic Locking）

悲观锁是一种思想，顾名思义，就是很悲观，对数据被其他事务的修改持保守态度，会通过数据库自身的锁机制来实现，从而保证数据操作的排它性。

悲观锁总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会 阻塞 直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。

比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁，当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。Java中 synchronized 和 ReentrantLock 等独占锁就是悲观锁思想的实现。

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②乐观锁（Optimistic Locking）

乐观锁认为对同一数据的并发操作不会总发生，属于小概率事件，不用每次都对数据上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，也就是不采用数据库自身的锁机制，而是通过程序来实现。在程序上，我们可以采用 版本号机制 或者 CAS机制 实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。

在Java中 java.util.concurrent.atomic 包下的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式：CAS实现的。

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③两种锁的适用场景

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4、按加锁的方式划分：显式锁、隐式锁

session 1:

mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> insert INTO student VALUES(34,"周八","二班");
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

session 2:

mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from student lock in share mode; #执行完，当前事务被阻塞

执行下述语句，输出结果：

mysql> SELECT * FROM performance_schema.data_lock_waits\G;
*************************** 1. row ***************************
             ENGINE: INNODB
   REQUESTING_ENGINE_LOCK_ID: 140562531358232:7:4:9:140562535668584
REQUESTING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 422037508068888
     REQUESTING_THREAD_ID: 64
      REQUESTING_EVENT_ID: 6
REQUESTING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140562535668584
    BLOCKING_ENGINE_LOCK_ID: 140562531351768:7:4:9:140562535619104
BLOCKING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 15902
      BLOCKING_THREAD_ID: 64
       BLOCKING_EVENT_ID: 6
BLOCKING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140562535619104
1 row in set (0.00 sec)

隐式锁的逻辑过程如下：

A. InnoDB的每条记录中都一个隐含的trx_id字段，这个字段存在于聚簇索引的B+Tree中。
B. 在操作一条记录前，首先根据记录中的trx_id检查该事务是否是活动的事务(未提交或回滚)。如果是活动的事务，首先将 隐式锁 转换为显式锁 (就是为该事务添加一个锁)。
C. 检查是否有锁冲突，如果有冲突，创建锁，并设置为waiting状态。如果没有冲突不加锁，跳到E。
D. 等待加锁成功，被唤醒，或者超时。
E. 写数据，并将自己的trx_id写入trx_id字段。

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通过特定的语句进行加锁，我们一般称之为显示加锁，例如：

显示加共享锁：

select ....  lock in share mode

显示加排它锁：

select ....  for update

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5、其它锁之：全局锁

全局锁就是对 整个数据库实例 加锁。当你需要让整个库处于 只读状态 的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。全局锁的典型使用 场景 是：做 全库逻辑备份 。

全局锁的命令：

Flush tables with read lock

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6、其它锁之：死锁

死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方占用的资源，从而导致恶性循环。死锁示例：

这时候，事务1在等待事务2释放id=2的行锁，而事务2在等待事务1释放id=1的行锁。 事务1和事务2在互
相等待对方的资源释放，就是进入了死锁状态。当出现死锁以后，有 两种策略：

• 一种策略是，直接进入等待，直到超时。这个超时时间可以通过参数innodb_lock_wait_timeout 来设置。
• 另一种策略是，发起死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务（将持有最少行级排他锁的事务进行回滚），让其他事务得以继续执行。将参数innodb_deadlock_detect设置为on ，表示开启这个逻辑。

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四、锁的内存结构

InnoDB 存储引擎中的 锁结构如下：

1. 锁所在的事务信息 ：
   不论是 表锁 还是 行锁，都是在事务执行过程中生成的，哪个事务生成了这个 锁结构 ，这里就记录这个事务的信息。
   此 锁所在的事务信息 在内存结构中只是一个指针，通过指针可以找到内存中关于该事务的更多信息，比方说事务id等。

2. 索引信息 ：
   对于 行锁 来说，需要记录一下加锁的记录是属于哪个索引的。这里也是一个指针。

3. 表锁／行锁信息 ：
   表锁结构和 行锁结构 在这个位置的内容是不同的：
   

4. type_mode ：
   这是一个32位的数，被分成了 lock_mode 、 lock_type 和 rec_lock_type 三个部分，如图所示：
   

1. 其他信息 ：
   为了更好的管理系统运行过程中生成的各种锁结构而设计了各种哈希表和链表。

2. 一堆比特位 ：
   

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五、锁监控

关于MySQL锁的监控，我们一般可以通过检查 InnoDB_row_lock 等状态变量来分析系统上的行锁的争夺情况

mysql> show status like 'innodb_row_lock%';
+-------------------------------+-------+
| Variable_name         | Value |
+-------------------------------+-------+
| Innodb_row_lock_current_waits | 0   |
| Innodb_row_lock_time     | 0   |
| Innodb_row_lock_time_avg   | 0   |
| Innodb_row_lock_time_max   | 0   |
| Innodb_row_lock_waits     | 0   |
+-------------------------------+-------+
5 rows in set (0.01 sec)

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其他监控方法：

锁等待场景，我们依然使用记录锁中的案例，当事务2进行等待时，查询情况如下：

（1）查询正在被锁阻塞的sql语句。

SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX\G;

重要属性代表含义已在上述中标注。

（2）查询锁等待情况

SELECT * FROM data_lock_waits\G;
*************************** 1. row ***************************
             ENGINE: INNODB
   REQUESTING_ENGINE_LOCK_ID: 139750145405624:7:4:7:139747028690608
REQUESTING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 13845  #被阻塞的事务ID
REQUESTING_THREAD_ID: 72
      REQUESTING_EVENT_ID: 26
REQUESTING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139747028690608
    BLOCKING_ENGINE_LOCK_ID: 139750145406432:7:4:7:139747028813248
BLOCKING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 13844 #正在执行的事务ID，阻塞了13845
      BLOCKING_THREAD_ID: 71
       BLOCKING_EVENT_ID: 24
BLOCKING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139747028813248
1 row in set (0.00 sec)

（3）查询锁的情况

mysql > SELECT * from performance_schema.data_locks\G;
*************************** 1. row ***************************
       ENGINE: INNODB
   ENGINE_LOCK_ID: 139750145405624:1068:139747028693520
ENGINE_TRANSACTION_ID: 13847
     THREAD_ID: 72
      EVENT_ID: 31
   OBJECT_SCHEMA: atguigu
    OBJECT_NAME: user
   PARTITION_NAME: NULL
 SUBPARTITION_NAME: NULL
     INDEX_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139747028693520
     LOCK_TYPE: TABLE
     LOCK_MODE: IX
    LOCK_STATUS: GRANTED
     LOCK_DATA: NULL
*************************** 2. row ***************************
       ENGINE: INNODB
   ENGINE_LOCK_ID: 139750145405624:7:4:7:139747028690608
ENGINE_TRANSACTION_ID: 13847
     THREAD_ID: 72
      EVENT_ID: 31
   OBJECT_SCHEMA: atguigu
    OBJECT_NAME: user
   PARTITION_NAME: NULL
 SUBPARTITION_NAME: NULL
     INDEX_NAME: PRIMARY
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139747028690608
     LOCK_TYPE: RECORD
     LOCK_MODE: X,REC_NOT_GAP
    LOCK_STATUS: WAITING
     LOCK_DATA: 1
*************************** 3. row ***************************
       ENGINE: INNODB
   ENGINE_LOCK_ID: 139750145406432:1068:139747028816304
ENGINE_TRANSACTION_ID: 13846
     THREAD_ID: 71
      EVENT_ID: 28
   OBJECT_SCHEMA: atguigu
    OBJECT_NAME: user
   PARTITION_NAME: NULL
 SUBPARTITION_NAME: NULL
     INDEX_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139747028816304
     LOCK_TYPE: TABLE
LOCK_MODE: IX
    LOCK_STATUS: GRANTED
     LOCK_DATA: NULL
*************************** 4. row ***************************
       ENGINE: INNODB
   ENGINE_LOCK_ID: 139750145406432:7:4:7:139747028813248
ENGINE_TRANSACTION_ID: 13846
     THREAD_ID: 71
      EVENT_ID: 28
   OBJECT_SCHEMA: atguigu
    OBJECT_NAME: user
   PARTITION_NAME: NULL
 SUBPARTITION_NAME: NULL
     INDEX_NAME: PRIMARY
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139747028813248
     LOCK_TYPE: RECORD
     LOCK_MODE: X,REC_NOT_GAP
    LOCK_STATUS: GRANTED
     LOCK_DATA: 1
4 rows in set (0.00 sec)
ERROR:
No query specified

从锁的情况可以看出来，两个事务分别获取了IX锁，我们从意向锁章节可以知道，IX锁互相时兼容的。

所以这里不会等待，但是事务1同样持有X锁，此时事务2也要去同一行记录获取X锁，他们之间不兼容，导致等待的情况发生。