2020-09-22

MySQL锁机制概述

什么是锁，为什么使用锁

锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制。

在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所在有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。

防止更新丢失，并不能单靠数据库事务控制器来解决，需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决。

锁的运作

事务T在对某个数据对象（如表、记录等）操作之前，先向系统发出请求，对其加锁，加锁后事务T就对数据库对象有一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其他事务不能更新此数据对象。

锁定机制分类

锁定机制就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则。

MySQL数据库由于其自身架构的特点，存在多种数据存储引擎，每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样，为了满足各自特定应用场景的需求，每种存储引擎的锁定机制都是为各自所面对的特定场景而优化设计，所以各存储引擎的锁定机制也有较大区别。

按封锁类型分类：数据对象可以是表可以是记录

• 排他锁：（又称写锁，X锁）:会阻塞其他事务读和写。

  若事务T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事务都不能再对加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。这就保证了其他事务在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。

• 共享锁：（又称读取，S锁）：会阻塞其他事务修改表数据。

  若事务T对数据对象A加上S锁，则其他事务只能再对A加S锁，而不能X锁，直到T释放A上的锁。这就保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。

  X锁和S锁都是加在某一个数据对象上的，也就是数据的粒度。

按封锁的数据粒度分类：行级锁定、表级锁定

行级锁定（row-level）：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。

行级锁定最大的特点就是锁定对象的颗粒度很小，也是目前各大数据库管理软件所实现的锁定颗粒度最小的。

由于锁定颗粒度很小，所以发生锁定资源争用的概率也最小，能够给予应用程序尽可能大的并发处理能力而提高一些需要高并发应用系统的整体性能。

行级锁只在存储引擎层实现，而MySQL服务器层没有实现，服务器层完全不了解存储引擎中的锁实现。

缺陷：由于锁定资源的颗粒度很小，所以每次获取锁和释放锁需要做的事情也更多，带来的消耗自然也就更大了。此外，行级锁定也最容易发生死锁。

行级锁可以最大程度地支持并发处理（同时也带来了最大的锁开销）。

表级锁定（table-level）: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。

表级别的锁定是MySQL各存储引擎中最大颗粒度的锁定机制。

该锁定机制最大的特点是实现逻辑非常简单，带来的系统负面影响最小。

所以获取锁和释放锁的速度很快。由于表级锁一次会将整个表锁定，所以可以很好的避免困扰我们的死锁问题。

缺陷：锁定颗粒度大所带来最大的负面影响就是出现锁定资源争用的概率也会最高，致使并发度大打折扣。

页级锁定（page-level）：（MySQL特有）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。

页级锁定是MySQL中比较独特的一种锁定级别，在其他数据库管理软件中也并不是太常见。

页级锁定的特点是锁定颗粒度介于行级锁定与表级锁之间，所以获取锁定所需要的资源开销，以及所能提供的并发处理能力也同样是介于上面二者之间。

缺陷：页级锁定和行级锁定一样，会发生死锁。

乐观锁和悲观锁的思想

在数据库的锁机制中介绍过，数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。

乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制（悲观锁）是并发控制主要采用的技术手段。

悲观锁

在关系数据库管理系统里，悲观并发控制（又名“悲观锁”，Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”）是一种并发控制的方法。

它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作都某行数据应用了锁，那只有当这个事务把锁释放，其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。

悲观并发控制主要用于数据争用激烈的环境，以及发生并发冲突时使用锁保护数据的成本要低于回滚事务的成本的环境中。

悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度(悲观)，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。

悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制 （也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）

在数据库中，悲观锁的流程如下：

在对任意记录进行修改前，先尝试为该记录加上排他锁（exclusive locking）。

如果加锁失败，说明该记录正在被修改，那么当前查询可能要等待或者抛出异常。 具体响应方式由开发者根据实际需要决定。

如果成功加锁，那么就可以对记录做修改，事务完成后就会解锁了。

其间如果有其他对该记录做修改或加排他锁的操作，都会等待我们解锁或直接抛出异常。

MySQL InnoDB中使用悲观锁

要使用悲观锁，我们必须关闭MySQL数据库的自动提交属性，因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。

set autocommit=0;

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悲观锁优点与不足

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略，为数据处理的安全提供了保证。- 但是在效率方面，处理加锁的机制会让数据库产生额外的开销

还有增加产生死锁的机会

另外，在只读型事务处理中由于不会产生冲突，也没必要使用锁，这样做只能增加系统负载

还有会降低了并行性，一个事务如果锁定了某行数据，其他事务就必须等待该事务处理完才可以处理那行数据

乐观锁

在关系数据库管理系统里，乐观并发控制（又名“乐观锁”，Optimistic Concurrency Control，缩写“OCC”）是一种并发控制的方法。

它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响，各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据。

在提交数据更新之前，每个事务会先检查在该事务读取数据后，有没有其他事务又修改了该数据。

如果其他事务有更新的话，正在提交的事务会进行回滚。

乐观事务控制最早是由孔祥重（H.T.Kung）教授提出。

乐观锁（ Optimistic Locking ） 相对悲观锁而言，乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。

相对于悲观锁，在对数据库进行处理的时候，乐观锁并不会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的方式就是记录数据版本。

数据版本:为数据增加的一个版本标识。当读取数据时，将版本标识的值一同读出，数据每更新一次，同时对版本标识进行更新。当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的版本标识进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的版本标识值相等，则予以更新，否则认为是过期数据。

实现数据版本有两种方式，第一种是使用版本号，第二种是使用时间戳。

乐观锁使用CAS（Compare And Swep）操作保证数据一致性

使用版本号实现乐观锁

使用版本号时，可以在数据初始化时指定一个版本号，每次对数据的更新操作都对版本号执行+1操作。并判断当前版本号是不是该数据的最新的版本号。

乐观锁优点与不足

乐观并发控制相信事务之间的数据竞争(data race)的概率是比较小的，因此尽可能直接做下去，直到提交的时候才去锁定，所以不会产生任何死锁。

但如果直接简单这么做，还是有可能会遇到不可预期的结果，例如两个事务都读取了数据库的某一行，经过修改以后写回数据库，这时就遇到了问题。

锁粒度

一种提高共享资源并发性的方式就是让锁对象更有选择性。

尽量只锁定需要修改的部分数据，而不是所有的资源。

更理想的方式是,只对修改的数据片进行精确的锁定。

任何时候，在给定的资源上，锁定的数据量越少，则系统的并发程度越高，只要相互之间不发生冲突即可。

但是加锁也需要消耗资源，锁的各种操作，包括获得锁、检查锁是否已经解除、释放锁等，都会增加系统的开销。如果系统花费大量的时间来管理锁，而不是存取数据，那么系统的性能可能会因此受到影响。

所谓的锁策略，就是在锁的开销和数据的安全性之间寻求平衡。