数显表使用说明书(大牛总结的MySQL锁优化，写得太好了)

【51CTO.com原创稿件】随着 IT 技术的飞速发展，各种技术层出不穷，让人眼花缭乱。尽管技术在不断更新换代，但是有些技术依旧被一代代 IT 人使用至今。

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MySQL 就是其中之一，它经历了多个版本迭代。数据库锁是 MySQL 数据引擎的一部分，今天我们就一起来学习 MySQL 的数据库锁和它的优化。

MySQL 锁分类

当多个事务或者进程访问同一个资源的时候，为了保证数据的一致性，就需要用到锁机制。

从锁定资源的角度来看，MySQL 中的锁分为：

• 表级锁
• 行级锁
• 页面锁

表级锁：对整张表加锁。开销小，加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。

行级锁：对某行记录加锁。开销大，加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。

在实际开发过程中，主要会使用到表级锁和行级锁两种。既然锁是针对资源的，那么这些资源就是数据，在 MySQL 提供插件式存储引擎对数据进行存储。

插件式存储引擎的好处是，开发人员可以根据需要选择适合的存储引擎。

在众多的存储引擎中，有两种引擎被比较多的使用，他们分别是：

• MyISAM 存储引擎，它不支持事务、表锁设计，支持全文索引，主要面向一些在线分析处理(OLAP)数据库应用。说白了主要就是查询数据，对数据的插入，更新操作比较少。
• InnoDB 存储引擎，它支持事务，其设计目标主要面向在线事务处理(OLTP)的应用。

其特点是行锁设计、支持外键，并支持类似于 Oracle 的非锁定读，即默认读取操作不会产生锁。

简单来说，就是对数据的插入，更新操作比较多。从 MySQL 数据库 5.5.8 版本开始，InnoDB 存储引擎是默认的存储引擎。

上面两种存储引擎在处理多进程数据操作的时候是如何表现的，就是我们接下来要讨论的问题。

为了让整个描述更加清晰，我们将表级锁和行级锁以及 MyISAM，InnoDB 存储引擎，就形成了一个 2*2 的象限。

2*2 表行锁，MyISAM，InnoDB 示意图

由于 MyISAM 存储引擎不支持行级锁，实际上后面讨论的问题会围绕三个象限的讨论展开。

从内容上来看，InnoDB 作为使用最多的存储引擎遇到的问题和值得注意的地方较多，也是本文的重点。

MyISAM 存储引擎和表级锁

首先，来看第一象限的内容：

2*2 表行锁，MyISAM，InnoDB 示意图-第一象限

MyISAM 存储引擎支持表级锁，并且支持两种锁模式：

• 对 MyISAM 表的读操作(共享锁)，不会阻塞其他进程对同一表的读请求，但会阻塞对其的写请求。当读锁释放后，才会执行其他进程的写操作。
• 对 MyISAM 表的写操作(排他锁)，会阻塞其他进程对同一表的读写操作，当该锁释放后，才会执行其他进程的读写操作。

MyISAM 优化建议

在使用 MyISAM 存储引擎时。执行 SQL 语句，会自动为 SELECT 语句加上共享锁，为 UDI(更新，删除，插入)操作加上排他锁。

由于这个特性在多进程并发插入同一张表的时候，就会因为排他锁而进行等待。

因此可以通过配置 concurrent_insert 系统变量，来控制其并发的插入行为。

①concurrent_insert=0 时，不允许并发插入。

②concurrent_insert=1 时，如果 MyISAM 表中没有空洞(即表中没有被删除的行)，允许一个进程读表时，另一个进程向表的尾部插入记录(MySQL 默认设置)。

注：空洞是行记录被删除以后，只是被标记为“已删除”其存储空间没有被回收，也就是说没有被物理删除。由另外一个进程，异步对这个数据进行删除。

因为空间长度问题，删除以后的物理空间不能被新的记录所使用，从而形成了空洞。

③concurrent_insert=2 时，无论 MyISAM 表中有没有空洞，都允许在表尾并发插入记录。

如果在数据插入的时候，没有并发删除操作的话，可以尝试把 concurrent_insert 设置为 1。

反之，在数据插入的时候有删除操作且量较大时，也就是会产生“空洞”的时候，就需要把 concurrent_insert 设置为 2。

另外，当一个进程请求某个 MyISAM 表的读锁，另一个进程也请求同一表的写锁。

即使读请求先到达，写请求后到达，写请求也会插到读请求之前。因为 MySQL 的默认设置认为，写请求比读请求重要。

我们可以通过 low_priority_updates 来调节读写行为的优先级：

• 数据库以读为主时，要优先保证查询性能时，可通过 low_priority_updates=1 设置读优先级高于写优先级。
• 数据库以写为主时，则不用设置 low_priority_updates 参数。

InnoDB 存储引擎和表级锁

再来看看第二象限的内容：

2*2 表行锁，MyISAM，InnoDB 示意图-第二象限

InnoDB 存储引擎表锁。当没有对数据表中的索引数据进行查询时，会执行表锁操作。

上面是 InnoDB 实现行锁，同时它也可以实现表锁。其方式就是意向锁(Intention Locks)。

这里介绍两种意向锁：

• 意向共享锁(IS)：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)：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。

注：意向共享锁和意向排他锁是数据库主动加的，不需要我们手动处理。对于 UPDATE、DELETE 和 INSERT 语句，InnoDB 会自动给数据集加排他锁。

InnoDB表锁的实现方式：假设有一个表 test2，有两个字段分别是 id 和 name。

没有设置主键同时也没有设置任何索引(index)如下：

InnoDB 表锁实现方式图

InnoDB 存储引擎和行级锁

第四象限我们使用的比较多，讨论的内容也相对多些：

2*2 表行锁，MyISAM，InnoDB 示意图-第四象限

InnoDB 存储引擎行锁，当数据查询时针对索引数据进行时，会使用行级锁。

共享锁(S)：当一个事务读取一条记录的时候，不会阻塞其他事务对同一记录的读请求，但会阻塞对其的写请求。当读锁释放后，才会执行其他事务的写操作。

例如：select … lock in share mode

排他锁(X)：当一个事务对一条记录进行写操作时，会阻塞其他事务对同一表的读写操作，当该锁释放后，才会执行其他事务的读写操作。

例如：select … for update

行锁的实现方式：假设有一个表 test1，有两个字段分别是 id 和 name。

id 作为主键同时也是 table 的索引(index)如下：

InnoDB 行锁实现方式图

在高并发的情况下，多个事务同时请求更新数据，由于资源被占用等待事务增多。

如此，会造成性能问题，可以通过 innodb_lock_wait_timeout 来解决。innodb_lock_wait_timeout 是事务等待获取资源的最长时间，单位为秒。如果超过时间还未分配到资源，则会返回应用失败。

四种锁的兼容情况：

共享锁，排他锁，意向共享锁，意向排他锁兼容图例

如果一个事务请求的锁模式与当前的锁兼容， InnoDB 就将请求的锁授予该事务;反之， 如果两者不兼容，该事务就要等待锁释放。

间隙锁

前面谈到行锁是针对一条记录进行加锁。当对一个范围内的记录加锁的时候，我们称之为间隙锁。

当使用范围条件索引数据时，InnoDB 会对符合条件的数据索引项加锁。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，这就是间隙锁。间隙锁和行锁合称(Next-Key锁)。

如果表中只有 11 条记录，其 id 的值分别是 1,2,...,10，11 下面的 SQL：

Select * from table_gapwhere id > 10 for update;

这是一个范围条件的检索，InnoDB 不仅会对符合条件的 id 值为 10 的记录加锁，会对 id 大于 10 的“间隙”加锁，即使大于 10 的记录不存在，例如 12，13。

InnoDB 使用间隙锁的目的：

• 一方面是为了防止幻读。对于上例，如果不使用间隙锁，其他事务插入了 id 大于 10 的任何记录，本事务再次执行 select 语句，就会发生幻读。
• 另一方面，也是为了满足恢复和复制的需要。

间隙锁图

死锁

两个事务都需要获得对方持有的排他锁才能继续完成任务，这种互相等待对方释放资源的情况就是死锁。

死锁图

检测死锁：InnoDB 存储引擎能检测到死锁的循环依赖并立即返回一个错误。

死锁恢复：死锁发生以后，只有部分或完全回滚其中一个事务，才能打破死锁。

InnoDB 方法是，将持有最少行级排他锁的事务回滚。在应用程序设计时必须考虑处理死锁，多数情况下重新执行因死锁回滚的事务即可。

避免死锁：

• 在事务开始时，如果有记录要修改，先使用 SELECT... FOR UPDATE 语句获取锁，即使这些修改语句是在后面执行。
• 在事务中，如果要更新记录，直接申请排他锁。而不是查询时申请共享锁、更新时再申请排他锁。

这样做会导致，当申请排他锁时，其他事务可能已经获得了相同记录的共享锁，从而造成锁冲突，甚至死锁。

简单来说，如果你要更新记录要做两步操作，第一步查询，第二步更新。就不要第一步上共享锁，第二部上排他锁了，直接在第一步就上排他锁，抢占先机。

• 如果事务需要锁定多个表，那么尽量按照相同的顺序使用加锁语句，可以降低产生死锁的机会。
• 通过 SELECT ... LOCK INSHARE MODE(共享锁)获取行的读锁后，如果当前事务再需要对该记录进行更新操作，则很有可能造成死锁。所以，如果要对行记录进行修改，直接上排他锁。
• 改变事务隔离级别(事务隔离级别在后面详细说明)。

MySQL 锁定情况的查询

在实际开发中无法避免数据被锁的问题，那么我们可以通过哪些手段来查询锁呢?

表级锁可以通过两个变量的查询：

• Table_locks_immediate，产生表级锁的次数。
• Table_locks_waited，数显表级锁而等待的次数。

行级锁可以通过下面几个变量查询：

• Innodb_row_lock_current_waits，当前正在等待锁定的数量。
• Innodb_row_lock_time(重要)，从系统启动到现在锁定总时长。
• Innodb_row_lock_time_avg(重要)，每次等待所花平均时间。
• Innodb_row_lock_time_max，从系统启动到现在等待最长的一次花费时间。
• Innodb_row_lock_waits(重要)，从系统启动到现在总共等待的次数。

MySQL 事务隔离级别

前面讲的死锁是因为并发访问数据库造成。当多个事务同时访问数据库，做并发操作的时候会发生以下问题。

脏读(dirty read)，一个事务在处理过程中，读取了另外一个事务未提交的数据。未提交的数据称之为脏数据。

脏读例子

不可重复读(non-repeatable read)，在事务范围内，多次查询某条记录，每次得到不同的结果。

第一个事务中的两次读取数据之间，由于第二个事务的修改，第一个事务两次读到的数据可能不一样。

不可重复读例子

幻读(phantom read)，是事务非独立执行时发生的一种现象。

幻读的例子

在同一时间点，数据库允许多个并发事务，同时对数据进行读写操作，会造成数据不一致性。

四种隔离级别，解决事务并发问题对照图

隔离性就是用来防止这种数据不一致的。事务隔离根据级别不同，从低到高包括：

• 读未提交(read uncommitted)：它是最低的事务隔离级别，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。有脏读的可能性。
• 读提交(read committed)：保证一个事物提交后才能被另外一个事务读取。另外一个事务不能读取该事物未提交的数据。可避免脏读的发生，但是可能会造成不可重复读。
• 可重复读(repeatable read MySQL 默认方式)：多次读取同一范围的数据会返回第一次查询的快照，即使其他事务对该数据做了更新修改。事务在执行期间看到的数据前后必须是一致的。
• 串行化(serializable)：是最可靠的事务隔离级别。“写”会加“排他锁”，“读”会加“共享锁”。

当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，所以事务执行是串行的。可避免脏读、不可重复读、幻读。

InnoDB 优化建议

从锁机制的实现方面来说，InnoDB 的行级锁带来的性能损耗可能比表级锁要高一点，但在并发方面的处理能力远远优于 MyISAM 的表级锁。这也是大多数公司的 MySQL 都是使用 InnoDB 模式的原因。

但是，InnoDB 也有脆弱的一面，下面提出几个优化建议供大家参考：

• 尽可能让数据检索通过索引完成，避免 InnoDB 因为无法通过索引加行锁，而导致升级为表锁的情况。换句话说就是，多用行锁，少用表锁。
• 加索引的时候尽量准确，避免造成不必要的锁定影响其他查询。
• 尽量减少给予范围的数据检索(间隙锁)，避免因为间隙锁带来的影响，锁定了不该锁定的记录。
• 尽量控制事务的大小，减少锁定的资源量和锁定时间。
• 尽量使用较低级别的事务隔离，减少 MySQL 因为事务隔离带来的成本。

总结

MySQL 数据库锁的思维导图

MySQL 的锁主要分为表级锁和行级锁。MyISAM 引擎使用的是表级锁，针对表级的共享锁和排他锁，可以通过 concurrent_insert 和 low_priority_updates 参数来优化。

InnoDB 支持表锁和行锁，根据索引来判断如何选择。行锁有，行共享锁和行排他锁;表锁有，意向共享锁，意向排他锁，表锁是系统自己加上的;锁范围的是间隙锁。遇到死锁，我们如何检测，恢复以及如何避免。

MySQL 有四个事务级别分别是，读未提交，读提交，可重复读，串行化。他们的隔离级别依次升高。

通过隔离级别的设置，可以避免，脏读，不可重复读和幻读的情况。最后，对于使用比较多的 InnoDB 引擎，提出了一些优化建议。

作者：崔皓

简介：十六年开发和架构经验，曾担任过惠普武汉交付中心技术专家，需求分析师，项目经理，后在创业公司担任技术/产品经理。善于学习，乐于分享。目前专注于技术架构与研发管理。

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