1 锁概述

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。

2 MySQL并发事务访问相同记录的几种情况

并发事务访问相同记录的情况大致可以划分为3种:

2.1 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。

2.2 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 丢失更新 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:

锁结构 里有很多信息,为了简化理解,只把两个比较重要的属性拿了出来:

  • trx信息∶代表这个锁结构是哪个事务生成的。
  • is_waiting : 代表当前事务是否在等待。

事务T1 改动了这条记录后,就生成了一个锁结构与该记录关联,因为之前没有别的事务为这条记录加锁,所以is_waiting属性就是false,我们把这个场景就称之为获取锁成功,或者加锁成功,然后就可以继续执行操作了。

事务T1 提交之前,另一个 事务T2 也想对该记录做改动,那么先看看有没有锁结构与这条记录关联,发现有一个锁结构与之关联后,然后也生成了一个锁结构与这条记录关联,不过锁结构的is_waiting属性值为true,表示当前事务需要等待,我们把这个场景就称之为获取锁失败,或者加锁失败,图示:

事务T1提交之后,就会把该事务生成的 锁结构释放掉,然后看看还有没有别的事务在等待获取锁,发现了事务T2还在等待获取锁,所以把 事务T2对应的锁结构的is_waiting属性设置为false,然后把该事务对应的 线程唤醒,让它继续执行,此时事务T2就算获取到锁了。效果图就是这样:

总结几种说法

  • 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。

2.3 读-写 或 写-读情况

读-写写-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

写-写 情况直接加锁排队就行,不会出现什么问题,主要解决的是 读-写 或 写-读 情况下回出现的 脏读、不可重复读、幻读 等问题

3 并发问题的解决方案(重要 重要)

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 ,单独写个文章分析),写操作 进行加锁

所谓的 MVCC,就是生成一个ReadView,通过ReadView找到符合条件的记录版本(历史版本由undo日志构建)。查询语句只能到在生成ReadView之前已提交事务所做的更改,在生成ReadView之前未提交的事务或者之后才开启的事务所做的更改是看不到的。而写操作肯定针对的是最新版本的记录,读记录的历史版本和改动记录的最新版本本身并不冲突,也就是采用MVCC时,读-写操作并不冲突

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。

如果我们的一些业务场景 不允许读取记录的旧版本,而是 每次都必须去读取记录的最新版本。比如,在银行存款的事务中,你需要先把账户的余额读出来,然后将其加上本次存款的数额,最后再写到数据库中。在将账户余额读取出来后,就不想让别的事务再访问该余额,直到本次存款事务执行完成,其他事务才可以访问账户的余额。这样在 读 取记录的时候就需要对其进行加锁操作,这样也就意味着 读操作 和写操作也像 写-写 操作那样排队执行。

脏读的卢生是因为当前事务读取了另一个未提交事务写的一条记录,如果另一个事务在写记录的时候就给这条记录加锁,那么当前事务就无法继续读取该记录了,所以也就不会有脏读问题的产生了。

不可重复读的产生是因为当前事务先读取一条记录,另外一个事务对该记录做了改动之后并提交之后,当前事务再次读取时会获得不同的值,如果在当前事务读取记录时就给该记录加锁,那么另一个事务就无法修改该记录,自然也不会发生不可重复读了。

幻读问题的产生是因为当前事务读取了一个范围的记录,然后另外的事务向该范围内插入了新记录,当前事务再次读取该范围的记录时发现了新插入的新记录。采用加锁的方式解决幻读问题就有一些麻烦,因为当前事务在第一次读取记录时幻影记录并不存在,所以读取的时候加锁就有点尴尬(因为你并不知道给谁加锁)。

两种方案对比

  • 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。下面就讲解下MySQL中不同类别的锁。

4 锁的不同角度分类(重要)

4.1 从数据操作的类型划分:读锁、写锁

对于数据库中并发事务的 读-读 情况并不会引起什么问题。对于 写-写读-写写-读 这些情况可能会引起一些问题,需要使用WVCC或者加锁的方式来解决它们。在使用加锁的方式解决问题时,由于既要允许读-读情况不受影响,又要使写-写、读-写或写-读情况中的操作相互阻塞,所以MysQL实现一个由两种类型的锁组成的锁系统来解决。这两种类型的锁通常被称为共享锁(Shared Lock,S Lock)排他锁(Exclusive Lock,X Lock) ,也叫读锁(readlock)写锁(write lock)

  • 读锁:也称为共享锁、英文用S表示。针对同一份数据,多个事务的读操作可以同时进行而不会互相影响,相互不阻塞的。
  • 写锁:也称为排他锁、英文用X表示。当前写操作没有完成前,它会阻断其他写锁和读锁。这样就能确保在给定的时间里,只有一个事务能执行写入,并防止其他用户读取正在写入的同一资源。

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。

举例(行级读写锁)︰如果一个事务T1已经获得了 某个行r 的 读锁,那么此时另外的一个事务T2是可以去获得这个行r 的 读锁的,因为读取操作并没有改变行r的数据;但是,如果某个事务T3想获得行r的写锁,则它必须等待事务T1、T2释放掉行r上的读锁才行

总结:这里的兼容是指对同一张表或记录的锁的兼容性情况。

4.1.1 锁定读

在采用加锁方式解决 脏读、不可重复读、幻读 这些问题时,读取一条记录时需要获取该记录的 S锁 ,其实是不严谨的,有时候需要在读取记录时就获取记录的 X锁,来禁止别的事务读写该记录,为此MysQL提出了两种比较特殊的SELECT语句格式:

  • 对读取的记录加S锁

    SELECT ... LOCK IN SHARE MODE;
    # 或
    SELECT ... FOR SHARE; # (8.0新增语法)
    

    在普通的SELECT语句后边加 LOCK IN SHARE MODE,如果当前事务执行了该语句,那么它会为读取到的记录加 S锁,这样 允许别的事务继续获取这些记录的S锁(比方说别的事务也使用SELECT … LOCK IN SHAREMODE语句来读取这些记录),但是 不能获取这些记录的X锁(比如使用SELECT … FOR UPDATE语句来读取这些记录,或者直接修改这些记录)。如果别的事务想要获取这些记录的x锁,那么它们会阻塞,直到当前事务提交之后将这些记录上的S锁释放掉

  • 对读取的记录加X锁
    SELECT ... FOR UPFATE;
    

    在普通的SELECT语句后边加 FOR UPDATE,如果当前事务执行了该语句,那么它会为读取到的记录加X锁,这样 既不允许 别的事务获取这些记录的 S锁(比方说别的事务使用SELECT … LOCK IN SHARE MODE语句来读取这些记录),也不允许 获取这些记录的 X锁(比如使用SELECT … FOR UPDATE语句来读取这些记录,或者直接修改这些记录)。如果别的事务想要获取这些记录的S锁 或者 X锁,那么它们会阻塞,直到当前事务提交之后将这些记录上的X锁释放掉

MySQL 8.0 新特性

在5.7及之前的版本,SELECT ... FOR UPDATE,如果获取不到锁,会一直等待,直到
innodb_lock_wait_timeout超时。

在8.0版本中,SELECT ...FOR UPDATE,SELECT ...FOR SHARE 添加NOWAIT、SKIP LOCKED语法,跳过锁等待,或者跳过锁定

  • 通过添加NOWAIT、SKIP LOCKED语法,能够立即返回。如果查询的行已经加锁:

    • 那么 NOWAIT 会立即报错返回;
    • SKIP LOCKED 也会立即返回,只是返回的结果中不包含被锁定的行。

4.1.2 写操作

平常所用到的写操作无非是 DELETEUPDATE、**INSERT**这三种:

  • DELETE
    对一条记录做DELETE操作的过程其实是先在B+树中定位到这条记录的位置,然后获取这条记录的X锁,再执行 delete mark 操作。我们也可以把这个定位待删除记录在B+树中位置的过程看成是一个获取X锁的锁定读。

  • UPDATE:在对一条记录做UPDATE操作时分为三种情况:

    • 情况1:未修改该记录的键值,并且被更新的列占用的存储空间在修改前后未发生变化。
      则先在B+树中定位到这条记录的位置,然后再获取一下记录的X锁,最后在原记录的位置进行修改操作。我们也可以把这个定位待修改记录在B+树中位置的过程看成是一个获取X锁的锁定读。
    • 情况2∶未修改该记录的键值,并且至少有一个被更新的列占用的存储空间在修改前后发生变化。则先在B+树中定位到这条记录的位置,然后获取一下记录的X锁,将该记录彻底删除掉(就是把记录彻底移入垃圾链表),最后再插入一条新记录。这个定位待修改记录在B+树中位置的过程看成是一个获取×锁的锁定读,新插入的记录由INSERT操作提供的隐式锁进行保护。
    • 情况3∶修改了该记录的键值,则相当于在原记录上做DELETE 操作之后再来一次INSERT操作,加锁操作就需要按照 DELETE和INSERT的规则进行了。
  • INSERT
    一般情况下,新插入一条记录的操作并不加锁,通过一种称之为 隐式锁 的结构来保护这条新插入的记录在本事务提交前不被别的事务访问。

4.2 从数据操作的粒度划分:表级锁、页级锁、行锁

4.2.1 表锁(Table Lock)

我们平常所说的 InnoDB 是行级锁,MySLAM是表级锁,主要指的是 S锁、X锁,但是InnoDB也是有像意向锁、自增锁以及元数据锁等表级锁的。并且InnoDB也是有表级别的 S锁、X锁

1 表级别的S锁、X锁

该锁会锁定整张表,它是MysQL中最基本的锁策略,并不依赖于存储引擎(不管你是MysQL的什么存储引擎,对于表锁的策略都是一样的),并且表锁是 开销最小 的策略(因为粒度比较大)。由于表级锁一次会将整个表锁定,所以可以很好的 避免死锁 问题。当然,锁的粒度大所带葵最大的负面影响就是出现锁资源争用的概率也会最高,导致并发率大打折扣

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

MyISAM在执行查询语句(SELECT)前,会给涉及的所有表加读锁,在执行增删改操作前,会给涉及的表加写锁。InnoDB 存储引擎是不会为这个表添加表级别的读锁或者写锁的。

2 意向锁 (intention lock)

InnoDB 支持多粒度锁(multiple granularity locking) ,它允许行级锁与表级锁共存,而 意向锁就是其中的一种表锁

意向锁要解决的问题

现在有两个事务,分别是T1和T2,其中T2试图在该表级别上应用共享或排它锁:

  • 如果没有意向锁存在,那么T2就需要去检查各个页或行是否存在锁;
  • 如果存在意向锁,那么此时就会受到由T1控制的表级别意向锁的阻塞。

T2在锁定该表前不必检查各个页或行锁,而只需检查表上的意向锁。简单来说就是给更大一级别的空间示意里面是否已经上过锁。

在数据表的场景中,如果我们给某一行数据加上了排它锁,数据库会自动给更大一级的空间(表 或 页),比如数据页或数据表加上意向锁,告诉其他人这个数据页或数据表已经有人上过排它锁了,这样当其他人想要获取数据表排它锁的时候,只需要了解是否有人已经获取了这个数据表的意向排他锁即可

  • 如果事务想要获得数据表中某些记录的共享锁,就需要在数据表上添加 意向共享锁
  • 如果事务想要获得数据表中某些记录的排他锁,就需要在数据表上添加 意向排他锁

这时,意向锁会告诉其他事务已经有人锁定了表中的某些记录。

什么是意向锁

  • 意向锁的存在是为了协调行锁和表锁的关系,支持多粒度(表锁与行锁)的锁并存。
  • 意向锁是一种 不与行级锁冲突表级锁,这一点非常重要。
  • 表明“某个事务正在某些行持有了锁或该事务准备去持有锁”

意向锁分为两种:

  • 意向共享锁(intention shared lock,lS):事务有意向对表中的某些行加共享锁(s锁)

    -- 事务要获取某些行的 S锁,必须先获取表的 IS锁
    SELECT column FROM table ... LOCK IN SHARE MODE;
    
  • 意向排他锁( intention exclusive lock, lX):事务有意向对表中的某些行加排他锁(X锁)
    -- 事务要获取某些行的X锁,必须先获得表的IX锁。
    SELECT column FROM table ... FOR UPDATE;
    

即:意向锁是 由存储引擎自己维护的用户无法手动操作意向锁在为数据行加共享/排他锁之前InooDB会先获取该数据行所在数据表的对应意向锁

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(简单插入) ”,“ Bulk inserts(批量插入) ”和“ Mixed-mode inserts(混合模式插入) ”。

对于上面数据插入的案例,MySQL中采用了自增锁的方式来实现,AUTO-INC锁 是当向使用含有 AUTO_INCREMENT列 的表中 插入数据时需要获取的一种特殊的表级锁

  • 在执行插入语句时就在表级别加一个AUTO-INC锁;
  • 然后为每条待插入记录的AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值;
  • 在该语句执行结束后,再把AUTO-INC锁释放掉。

一个事务在持有AUTO-INC锁的过程中,其他事务的插入语句都要被阻塞,可以保证一个语句中分配的递增值是连续的

也正因为此,其并发性显然并不高,当我们向一个有AUTO_INCREMENT关键字的主键插入值的时候,每条语句都要对这个表锁进行竞争,这样的并发潜力其实是很低下的。

所以innodb通过 innodb_autoinc_lock_mode 的不同取值来提供不同的锁定机制,来显著提高SQL语句的可伸缩性和性能。

innodb_autoinc_lock_mode三种取值,分别对应与不同锁定模式:

innodb_autoinc_lock_mode = 0(“传统”锁定模式)

在此锁定模式下,所有类型的insert语句都会获得一个特殊的表级AUTO-INC锁,用于插入具有AUTO_INCREMENT列的表。这种模式其实就如我们上面的例子,即每当执行insert的时候,都会得到一个表级锁(AUTO-INC锁),使得语句中生成的auto_increment为顺序,且在binlog中重放的时候,可以保证master与slave中数据的auto_increment是相同的。因为是表级锁,当在同一时间多个事务中执行insert的时候,对于AUTO-INC锁的争夺会限制并发能力。

innodb_autoinc_lock_mode = 1(“连续”锁定模式)

在 MySQL 8.0 之前,连续锁定模式是默认的。

在这个模式下,“bulk inserts”仍然使用AUTO-INC表级锁,并保持到语句结束。这适用于所有INSERT …SELECT,REPLACE … SELECT和LOAD DATA语句。同一时刻只有一个语句可以持有AUTO-INC锁。

对于“Simple inserts”(要插入的行数事先已知),则通过在mutex(轻量锁) 的控制下获得所需数量的自动递增值来避免表级AUTO-INC锁, 它只在分配过程的持续时间内保持,而不是直到语句完成。不使用表级AUTO-INC锁,除非AUTO-INC锁由另一个事务保持。如果另一个事务保持AUTO-INC锁,则“Simple inserts”等待AUTO-INC锁,如同它是一个“bulk inserts”。

innodb_autoinc_lock_mode = 2(“交错”锁定模式)

从 MySQL 8.0 开始,交错锁模式是默认设置。

在此锁定模式下,自动递增值保证在所有并发执行的所有类型的insert语句中是唯一且单调递增的。但是,由于多个语句可以同时生成数字(即,跨语句交叉编号),为任何给定语句插入的行生成的值可能不是连续的。

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

4.2.1 InnoDB中的行锁

行锁(Row Lock)也称为记录锁,顾名思义,就是锁住某一行(某条记录row)。需要的注意的是,MySQL服务器层并没有实现行锁机制,行级锁只在存储引擎层实现

优点:锁定力度小,发生锁冲突概率低,可以实现的并发度高。
缺点:对于锁的开销比较大,加锁会比较慢,容易出现 死锁 情况。

InnoDB与MyISAM的最大不同有两点:一是 支持事务(TRANSACTION);二是 采用了行级锁

1 记录锁

记录锁也就是仅仅把一条记录锁上,官方的类型名称为: LOCK_REC_NOT_GAP 。比如我们把id值为8的那条记录加一个记录锁的示意图如图所示。仅仅是锁住了id值为8的记录,对周围的数据没有影响。

记录锁是有S锁和X锁之分的,称之为 S型记录锁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
2 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。

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;
4 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

4.3 页锁

页锁就是在 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

页锁也会出现死锁。

4.3 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。

4.3.1 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。

4.3.2 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。

4.3.3 两种锁的适用场景

乐观锁 适合 读操作多 的场景,相对来说写的操作比较少。它的优点在于程序实现, 不存在死锁问题,不过适用场景也会相对乐观,因为它阻止不了除了程序以外的数据库操作。

悲观锁 适合 写操作多 的场景,因为写的操作具有排它性。采用悲观锁的方式,可以在数据库层面阻止其他事务对该数据的操作权限,防止读 - 写和写 - 写的冲突。

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