锁

1. 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

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脏写的问题，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：

• 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-写或写-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。

2.4 并发问题的解决方案

• 方案一：读操作利用多版本并发控制（ MVCC ），写操作进行加锁。

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。

3. 锁的不同角度分类

3.1 从数据操作的类型划分：读锁、写锁

• 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

3.2 从数据操作的粒度划分：表级锁、页级锁、行锁

1. 表锁（Table Lock）

① 表级别的S锁、X锁

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：

MySQL的表级锁有两种模式：（以MyISAM表进行操作的演示）

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

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。

• 意向共享锁（intention shared lock, IS）：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，必须先获得表的 IS 锁。
SELECT column FROM table ... LOCK IN SHARE MODE;

• 意向排他锁（intention exclusive lock, IX）：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。

• 意向锁的并发性

意向锁不会与行级的共享 / 排他锁互斥！正因为如此，意向锁并不会影响到多个事务对不同数据行加排他锁时的并发性。

从上面的案例可以得到如下结论：

1. InnoDB 支持多粒度锁，特定场景下，行级锁可以与表级锁共存。
2. 意向锁之间互不排斥，但除了 IS 与 S 兼容外， 意向锁会与 共享锁 / 排他锁 互斥。
3. IX，IS是表级锁，不会和行级的X，S锁发生冲突。只会和表级的X，S发生冲突。
4. 意向锁在保证并发性的前提下，实现了行锁和表锁共存且满足事务隔离性的要求。

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 ”，“ Bulk inserts ”和“ Mixed-mode inserts ”。

1. “Simple inserts” （简单插入）
   可以预先确定要插入的行数（当语句被初始处理时）的语句。包括没有嵌套子查询的单行和多行INSERT…VALUES() 和REPLACE 语句。比如我们上面举的例子就属于该类插入，已经确定要插入的行数。

2. “Bulk inserts” （批量插入）
   事先不知道要插入的行数（和所需自动递增值的数量）的语句。比如INSERT … SELECT ， REPLACE… SELECT 和LOAD DATA 语句，但不包括纯INSERT。 InnoDB在每处理一行，为AUTO_INCREMENT列分配一个新值。

3. “Mixed-mode inserts” （混合模式插入）
   这些是“Simple inserts”语句但是指定部分新行的自动递增值。例如INSERT INTO teacher (id,name)VALUES (1,‘a’), (NULL,‘b’), (5,‘c’), (NULL,‘d’); 只是指定了部分id的值。另一种类型的“混合模式插入”是 INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE 。

innodb_autoinc_lock_mode有三种取值，分别对应与不同锁定模式：

（1）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。

（2）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“Simpleinserts”等待AUTO-INC锁，如同它是一个“bulk inserts”。

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。

2. InnoDB中的行锁

① 记录锁（Record Locks）

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。

举例如下：

记录锁是有S锁和X锁之分的，称之为S型记录锁和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。比如，有另外一个事务再想插入一条id值为4的新记录，它定位到该条新记录的下一条记录的id值为8，而这条记录上又有一个gap锁，所以就会阻塞插入操作，直到拥有这个gap锁的事务提交了之后，id列的值在区间(3, 8)中的新记录才可以被插入。

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。

插入意向锁是在插入一条记录行前，由 INSERT 操作产生的一种间隙锁。

事实上插入意向锁并不会阻止别的事务继续获取该记录上任何类型的锁。

3. 页锁

页锁就是在页的粒度上进行锁定，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。

3.3 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。

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。

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

1. 乐观锁的版本号机制

在表中设计一个版本字段 version ，第一次读的时候，会获取 version 字段的取值。然后对数据进行更新或删除操作时，会执行UPDATE ... SET version=version+1 WHERE version=version 。此时如果已经有事务对这条数据进行了更改，修改就不会成功。

2. 乐观锁的时间戳机制

时间戳和版本号机制一样，也是在更新提交的时候，将当前数据的时间戳和更新之前取得的时间戳进行比较，如果两者一致则更新成功，否则就是版本冲突。

你能看到乐观锁就是程序员自己控制数据并发操作的权限，基本是通过给数据行增加一个戳（版本号或者时间戳），从而证明当前拿到的数据是否最新。

3. 两种锁的适用场景

1. 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。
2. 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。

3.4 按加锁的方式划分：显式锁、隐式锁

1. 隐式锁

• 情景一：对于聚簇索引记录来说，有一个trx_id 隐藏列，该隐藏列记录着最后改动该记录的事务id 。那么如果在当前事务中新插入一条聚簇索引记录后，该记录的trx_id 隐藏列代表的的就是当前事务的事务id ，如果其他事务此时想对该记录添加S锁或者X锁时，首先会看一下该记录的trx_id 隐藏列代表的事务是否是当前的活跃事务，如果是的话，那么就帮助当前事务创建一个X锁（也就是为当前事务创建一个锁结构， is_waiting 属性是false ），然后自己进入等待状态（也就是为自己也创建一个锁结构， is_waiting 属性是true ）。

• 情景二：对于二级索引记录来说，本身并没有trx_id 隐藏列，但是在二级索引页面的PageHeader 部分有一个PAGE_MAX_TRX_ID 属性，该属性代表对该页面做改动的最大的事务id ，如果PAGE_MAX_TRX_ID 属性值小于当前最小的活跃事务id ，那么说明对该页面做修改的事务都已经提交了，否则就需要在页面中定位到对应的二级索引记录，然后回表找到它对应的聚簇索引记录，然后再重复情景一的做法。

session 1:

mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> insert INTO student VALUES(34,"周八","二班");
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

session 2:

mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from student lock in share mode; #执行完，当前事务被阻塞

执行下述语句，输出结果：

mysql> SELECT * FROM performance_schema.data_lock_waits\G;
*************************** 1. row ***************************ENGINE: INNODBREQUESTING_ENGINE_LOCK_ID: 140562531358232:7:4:9:140562535668584REQUESTING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 422037508068888REQUESTING_THREAD_ID: 64REQUESTING_EVENT_ID: 6REQUESTING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140562535668584BLOCKING_ENGINE_LOCK_ID: 140562531351768:7:4:9:140562535619104BLOCKING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 15902BLOCKING_THREAD_ID: 64BLOCKING_EVENT_ID: 6BLOCKING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140562535619104
1 row in set (0.00 sec)

隐式锁的逻辑过程如下：

A. InnoDB的每条记录中都一个隐含的trx_id字段，这个字段存在于聚簇索引的B+Tree中。

B. 在操作一条记录前，首先根据记录中的trx_id检查该事务是否是活动的事务(未提交或回滚)。如果是活动的事务，首先将隐式锁转换为显式锁(就是为该事务添加一个锁)。

C. 检查是否有锁冲突，如果有冲突，创建锁，并设置为waiting状态。如果没有冲突不加锁，跳到E。

D. 等待加锁成功，被唤醒，或者超时。
E. 写数据，并将自己的trx_id写入trx_id字段。

2. 显式锁

通过特定的语句进行加锁，我们一般称之为显示加锁，例如：

显示加共享锁：

select .... lock in share mode

显示加排它锁：

select .... for update

3.5 其它锁之：全局锁

全局锁就是对整个数据库实例加锁。当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。全局锁的典型使用场景是：做全库逻辑备份。

全局锁的命令：

Flush tables with read lock

3.6 其它锁之：死锁

死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方占用的资源，从而导致恶性循环。死锁示例：

这时候，事务1在等待事务2释放id=2的行锁，而事务2在等待事务1释放id=1的行锁。 事务1和事务2在互相等待对方的资源释放，就是进入了死锁状态。当出现死锁以后，有两种策略：

• 一种策略是，直接进入等待，直到超时。这个超时时间可以通过参数innodb_lock_wait_timeout 来设置

• 另一种策略是，发起死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务（将持有最少行级
  排他锁的事务进行回滚），让其他事务得以继续执行。将参数innodb_deadlock_detect 设置为on ，表示开启这个逻辑

第二种策略的成本分析

**方法1：如果你能确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉。**但是这种操作本身带有一定的风险，因为业务设计的时候一般不会把死锁当做一个严重错误，毕竟出现死锁了，就回滚，然后通过业务重试一般就没问题了，这是业务无损的。而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是业务有损的。

**方法2：控制并发度。**如果并发能够控制住，比如同一行同时最多只有10个线程在更新，那么死锁检测的成本很低，就不会出现这个问题。

这个并发控制要做在数据库服务端。如果你有中间件，可以考虑在中间件实现；甚至有能力修改MySQL源码的人，也可以做在MySQL里面。基本思路就是，对于相同行的更新，在进入引擎之前排队，这样在InnoDB内部就不会有大量的死锁检测工作了。