[小结]了解innodb锁

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背景介绍：

innodb的锁分两类：lock和latch。
　　其中latch主要是保证并发线程操作临界资源的正确性，要求时间非常短，所以没有死锁检测机制。latch包括mutex（互斥量）和rwlock（读写锁）。
　　而lock是面向事务，操作（表、页、行）等对象，用来管理共享资源的并发访问，是有死锁检测机制的。
现在我们要着重讲的是innodb的lock锁,下面我们先来介绍几个概念。
　　行锁：innodb实现了多粒度锁，作用对象为表则为表锁，作用对象为行（Record）则为行锁。其中行锁包括共享行锁和排他行锁。
　　共享行锁（S）：允许事务读取一行数据。
　　排他行锁（X）：允许事务删除或更新一行数据。
　　意向锁：数据库需要对细粒度的对象上锁，需要首先给粗粒度的对象上锁。在粗粒度对象上上的锁成为意向锁。innodb的意向锁包括共享意向表锁和排他意向表锁。
　　共享意向表锁（IS）：S锁对应IS锁
　　排他意向表锁（IX）：X锁对应IS锁
　　锁兼容：兼容是指在同一对象上允许同种或不同种锁同时存在。
lock锁的分类
　　innodb实现了行级锁，包括行级共享锁（S）及行级排它锁（X），其中S和S是兼容的，其它都是不兼容的。所谓兼容是指对同一记录（row）锁的兼容性情况。innodb通过意向锁实现多粒度锁定。对innodb而言只有表意向共享锁（IS）和表意向排他锁（IX）。在给表加行锁前，需要先对该表加意向锁。因为意向锁是表级别的，而innodb的其它锁是行级别的，所以如果不是全表扫，意向锁是不会对堵塞其它请求的。（小编这里特地做了一个实验，发现select * from t1 where id=5 for update,此时id上面没有索引，走的是全表扫描，确实堵塞了其它任何请求。但给id加上索引，没有走全表时，就没有堵塞其它请求了。）各锁之间的兼容情况请看下图：

　　

简记：含I的锁与含I的锁是相互兼容的
　　含I的S锁与不含I的S锁兼容
　　不含I的锁,含S的与含S的兼容与含X的不兼容
　　不含I的锁，含X的与任何锁都不兼容

如何查看锁
1、通过show engine innodb status\G;
2、直接查询试图 innodb_trx,innodb_locks,innodb_lock_waits;
关于读请求的锁
读请求可以分为两类：一致性锁定读和一致性非锁定读。
　　一致性锁定读是指读取数据的时候需要给表上加锁，有两种锁定形式：
　　select * from t1 for update;(加的是X锁)
　　select * from t1 in share mode;(加的是S锁)
　　而一致性非锁定读是指读取数据的时候不给表加锁，利用MVCC（multi version concurrency control）特性当读取数据时如果碰到对象已经上了X锁就直接读取镜像数据。又因为事务隔离级别的不同，在不同事务隔离级别下读取的镜像也会不同。
锁的算法
锁有三种算法：
　　Record Lock：单个记录上的锁
　　Gap Lock:间隙锁（锁定范围但不包含记录本身）
　　Next-Key Lock:锁定一个范围并且包括记录本身，Innodb对于行的查询都采用这种算法（为了解决幻读）。但查询的索引含有唯一属性（主键或唯一索引）时，innodb存储引擎会对next-key lock进行优化，将其降级为Record Lock。即仅锁住索引本身，而不是范围。若是辅助索引则会分别对当前辅助索引及聚集索引加锁定。对聚集索引采用Record Lock锁定，而辅助索引则使用Next-Key Lock锁定。需要注意的是如果是等值更新，innodb会对辅助索引值与前后值构成的范围加上gap lock，而如果该辅助索引值不存在，则在该值所在区间上加上gap锁。区间的划分和辅助索引包含的键值有关，如一个辅助索引包含了{1,3,5}，则对应的区间有(-∞,1）,(1,3）,(3,5）,(5,+∞)。例如更新值为2，则锁定(1,3）这两个区间，而如果更新值为3则锁住(1,3),[3],(3,5)这个范围。如果是范围查询的话，则锁定的是该SQL涉及的范围内的记录和间隙。确切地说，其实辅助索引的叶子节点都包含了对应的聚集索引值，在使用gap锁划分区间的时候，其实是根据[辅助索引，聚集索引]组成的二维数组来划分的。
阻塞：
给一个对象加锁会阻塞其它对象对它的请求，innodb通过设置innodb_lock_wait_timeout来控制等待时间，并通过设置innodb_rollback_on_timeout来设置是否等待超时对事务进行回滚，默认不回滚，超过等待时间则抛出异常，由用户判断是该rollback还是commit。
死锁：
死锁是指两个或两个以上的事务在执行过程中，因争夺锁资源而造成的一种相互等待的现象。死锁出现的概率是非常低的。innodb内置有死锁检查机制。当出现死锁时会自动回滚占用undo资源少的事务。死锁的检测除了超时还有wait-for graph，如果图中出现环形回路则表明存在死锁。
锁升级：
很多数据库如：SQL server就有锁升级的想象，但是innodb并没有锁升级。这是因为innodb根据事务访问的每个页对锁进行管理，采用位图方式，因此不管一个事务锁住页中的一行还是多个记录，其开销通常都是一样的。
锁涉及的三类问题：
脏读：读到未提交的数据（Read-ncommitted隔离级别）;
不可重复读：（Read-committed）;
丢失更新:避免丢失更新的方式就是给select ... from ... 加上 for update;
锁的常见的误区
误区一：select col1，col2 from table1 where col1='xxx' 或select count(*) from table1;会锁表；
事实上这样的select语句是不会对访问的资源加锁的。因为这样的查询会使用一致性非锁定读，它访问的是资源的镜像（此处用到的技术是mvcc即multi version concurrency control），所以不会堵塞其它事务也不会被其它事务堵塞（感兴趣的同学可以通过实验验证，不清楚实验方法的话可以私信我）。当然这只是一般的select语句。如果是如下这种格式的语句仍然会对访问的资源加锁：
select col1,col2 from table1 for update;(加X锁)
select col1,col2 from table1 lock in share mode;(加S锁)
关于什么是共享锁（S）什么是互斥锁（X），上面已经做了介绍。我们需要注意的是S锁和S锁是兼容的，S锁和X锁、X锁和X锁是不兼容的。这里说的兼容指的是不同事务对同一行（row）资源的访问的兼容性。显式加锁的select请求，会堵塞其它资源对该表的意向锁请求，从而堵塞其它请求。所以一般情况下，如无特殊需求，是不允许应用对select语句显示加锁的。
误区二：update table1 set col1='xxx' where col2='xxx'不走索引对数据库的性能没有多大影响；
RR隔离级别下，当使用update语句时，首先该语句会对它所访问的表加意向排它锁（IX），如果update语句走了索引，那么它会使用行锁（X） ，只锁定访问的记录及间隙（想了解更多可以百度MySQL锁的算法）。而如果它没有走索引，就会进行全表扫，这时会给整个表上记录加上排他锁（X）。这句SQL就会堵塞所有其它会话对该表的加锁请求，从而堵塞其它请求。但如果数据库开启了innodb_locks_unsafe_for_binlog，会触发semi-consistent read对不满足条件的记录会释放它上面的排它锁，同时不加gap锁。
RC隔离级别下，SQL会走聚集索引的全扫描过滤，由于过滤是在MySQL server层进行的。因为每条记录无论是否满足条件，都会被加上X锁。但是出于效率考虑，mysql对于不满足条件的记录，会在判断后放锁，最终持有的，是满足条件的记录上的锁，但是不满足记录上的加锁/放锁动作不会省略（优化违背了2PL约束）。综上所述：使用当前读的SQL都必须要走索引
误区三：自增长键会在整个事务过程中，锁住自增长值；
现在我们数据库中的表的主键都是设为自增长的。很多同事认为，这样会不会非常影响数据库的插入效率。事实上使用自增长值确实会影响数据入库的效率，当时mysql 5.1.22版本后，对数据库的自增长设计做了很大的优化，性能已经得到了很大的提升。在5.1.22 之前的版本，使用的是auto_inc locking来生成自增长主键。它并不是在整个事务过程中锁住自增长资源而是在要生产主键的SQL执行完后就释放资源。这就是我们为什么会碰到，事务回滚后，自增长值确仍旧增大的原因。5.1.22及之后，使用了轻量级互斥量（mutex）来实现自增长，并通过inodb_atuoinc_lock_mode来控制自增长的模式。数据库默认该参数值为1，一般情况下都是用mutex来控制自增长，只有当bulk inserts的时候才会使用auto_inc locking模式。
误区四：使用外键加强约束，不会影响性能；
很多同事在设计表结构的时候喜欢使用外键，这里会给大家说明，为什么不建议大家使用外键。
如果使用外键，那么当子表需要更新或插入数据的时候会去检索父表。问题就出现在，检索父表的使用并不是使用的是一致性非锁定读，而是使用的一致性锁定读。
内部检索会是下面的格式：select * from parent where ... lock in share mode;这样的检索就会堵塞同时访问该父表的其它事务的请求，从而影响性能。