MySQL优化篇：锁机制

文章目录

1、概述
- 1.1 定义
- 1.2 分类
2、表锁（偏向于读操作）
- 2.1 特点
- 2.2 案例分析
- 2.3 案例结论
- 2.4 表锁分析
3、行锁（偏向于写操作）
- 3.1 特点
- 3.2 案例分析
- 3.3 案例结论
- 3.4 行锁分析
- 3.5 优化建议
4、页锁

1、概述

1.1 定义

锁是计算机协调多个进程或者线程并发访问某一资源的机制。

在数据库中，除了传统的计算资源（CPU、RAM、I/O等）的争用之外，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。

1.2 分类

从对数据操作的类型（读/写）来分

读锁（共享锁）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响
写锁（排它锁）：当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁

从对数据操作的粒度来分

表锁
行锁
页锁

2、表锁（偏向于读操作）

2.1 特点

偏向于MyISAM存储引擎，开销小，加锁快；无死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。

2.2 案例分析

（1）建表SQL

表级锁分析，建立演示SQL语句，并插入相关的数据

#建表SQL
CREATE TABLE mylock(id INT NOT NULL KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(20)
)ENGINE=MYISAM AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;#插入演示数据
INSERT INTO mylock(name) VALUES('a'),('b'),('c'),('d'),('e');SELECT * from mylock;

<1>手动增加表锁

lock table 表名称1 read(write),表名称2 read(write),其他;

<2>查看表上加过的锁命令

show open tables;

<3>给某张表加锁命令

给mylock表加读锁，emp表加写锁

lock table mylock read,emp write;

<4>释放表锁

unlock tables;

（2）加读锁

表加读锁——读阻塞写

（3）加写锁

2.3 案例结论

MyISAM在执行查询语句（SELECT）前，会自动给涉及的所以表加读锁，在执行增删改操作前，会自动给涉及的表加写锁。

MySQL的表级锁有两种模式：

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

锁类型	可否兼容	读锁	写锁
读锁	是	是	否
写锁	是	否	否

结论：

结合上表，所以对MyISAM表进行操作，会有以下情况：

对MyISAM表的读操作（加读锁），不会阻塞其他进程对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求，只有当读锁释放后，才会执行其他进程的写操作；
对MyISAM表的写操作（加写锁），会阻塞其他进程对同一表的读和写操作，只有当写锁释放后，才会执行其他进程的读写操作。
简而言之，就是读锁会阻塞写，但不会阻塞读。而写锁则会把读和写都阻塞。

2.4 表锁分析

（1）看看哪些表被加锁

show open tables;

（2）如何分析表锁定

可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定：

show status like 'table%';

以上两个状态变量记录MySQL内部表级锁定的情况

Table_locks_immediate：产生表级锁定的次数，表示可以立即获取锁的查询次数，每立即获取锁值加1；
Table_locks_waited：出现表级锁定争用而发生等待次数（不猛立即获取锁的次数，没等待一次锁值加1），此值高则说明存在着较严重的表级锁争用的情况

MyISAM的读写锁调度是写优先，这也是MyISAM不适合做写为主表的引擎。因为写锁后，其他线程不能做任何操作，大量的更新会使查询很难得到锁，从而造成永远阻塞。

3、行锁（偏向于写操作）

3.1 特点

偏向于InnoDB存储引擎，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；
InnoDB与MyISAM的最大不同有两点：一是支持事务；二是采用了行级锁

3.2 案例分析

（1）建表SQL

CREATE TABLE test_innodb_lock(a INT(11),b VARCHAR(16)
)ENGINE=INNODB;INSERT INTO test_innodb_lock values(1,'b2');
INSERT INTO test_innodb_lock values(3,'3');
INSERT INTO test_innodb_lock values(4,'4000');
INSERT INTO test_innodb_lock values(5,'5000');
INSERT INTO test_innodb_lock values(6,'6000');
INSERT INTO test_innodb_lock values(7,'7000');
INSERT INTO test_innodb_lock values(8,'8000');
INSERT INTO test_innodb_lock values(9,'9000');
INSERT INTO test_innodb_lock values(1,'b1');CREATE INDEX idx_test_innodb_a on test_innodb_lock(a);CREATE INDEX idx_test_innodb_b on test_innodb_lock(b);SELECT * from test_innodb_lock;

（2）行锁定基本演示

（3）无索引行锁升级为表锁

上图所示，在使用索引的过程中，因为进行了数据库字段类型的自动转换，无法使用索引，导致行锁升级为表锁，进而导致其他会话无法对该表进行写入操作。

（4）间隙锁危害**

<1>什么是间隙锁

当用**范围条件而不是相等条件**检索数据，并请求共享或者排它锁时，InnoDB会给符合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，这种锁机制就是间隙锁（Next-Key锁）

<2>间隙锁的危害

因为Query执行过程中通过范围查找的话，他会锁定整个范围内所有的索引键值，即使这个键值并不存在。

间隙锁有一个比较致命的弱点，就是当锁定一个范围键值之后，即使某些不存在的键值也会被无辜的锁定，而造成在锁定的时候无法插入锁定键值范围内的任何数据。在某些场景下这可能会对性能造成很大的危害。

（5）如何锁定一行（for update）

假如在数据库中有一行记录包含很多的属性信息，经过数据分析，发现有些属性的值存在错误，现在需要对该行的数据进行修复，在修复该行数据之前，需要先锁定，防止在修改的过程中，其他人对该行数据进行操作，造成不必要的麻烦。

锁定一行记录具体操作如下：

select xxxx for update锁定某一行后，其他的操作会被阻塞，直到指定行的会话提交commit

3.3 案例结论

InnoDB存储引擎由于实现了行级锁定，虽然在锁定机制的实现方面所带来的的性能损耗可能比表级锁定会更高一些，但是在整体并发处理能力方面要远远优于MyISAM的表级锁定。当系统并发量较高的时候，InnoDB的整体性能和MyISAM相比就会有比较明显的优势

但是，InnoDB的行级锁定同样也有其脆弱的一面，当使用不当的时候，可能会让InnoDB的整体性能表现不仅不能比MyISAM高，甚至可能会更差。

3.4 行锁分析

如何分析行锁定

通过检查InnoDB_row_lock状态变量来分析系统上的行锁的争夺情况

show status like 'innodb_row_lock%';

上图各个状态变量的说明如下：

Innodb_row_lock_current_waits：当前正在等待锁定的数量；
Innodb_row_lock_time：从系统启动到现在的锁定总时间长度（等待总时长）；
Innodb_row_lock_time_avg：每次等待所花平均时间（等待平均时长）；
Innodb_row_lock_time_max：从系统启动到现在等待最长的一次所花的时间；
Innodb_row_lock_waits：系统启动后到现在总共等待的次数（等待总次数）

以上标黄的3个状态变量比较重要，尤其是当等待次数很高，而且每次等待时长也不小的时候，就需要分析系统中为什么会有这么多的等待，然后根据分析结果着手指定优化计划。

3.5 优化建议

尽可能让所有数据检索都通过索引来完成，避免无索引**行锁升级为表锁**
合理设计索引，尽量缩小锁的范围
尽可能较少检索条件，避免间隙锁
尽量控制事务大小，减少锁定资源量和时间长度
尽可能低级别事务隔离

4、页锁

开销和加锁时间介于表锁和页锁之间；会出现死锁；锁定粒度介于表锁和行锁之间，并发度一般