MySQL-04-InnoDB存储引擎锁和加锁分析-编程知识

Latch一般称为闩锁（轻量级锁），因为其要求锁定的时间必须非常短。在InnoDB存储引擎中，latch又分为mutex（互斥量）和rwlock（读写锁）。
Lock的对象是事务，用来锁定的是数据库中的对象，如表、页、行。并且一般lock的对象仅在事务commit或rollback后进行释放（不同的事务隔离级别释放时间可能不同）。

1-InnoDB存储引擎中的锁

共享锁（S Lock），允许事务读一行数据；
排他锁（X Lock），允许事务删除或更新一行数据

X锁和任何锁都不兼容，而S锁仅和S锁兼容 X锁和S锁都是行锁
兼容是指对同一记录（row）锁的兼容性情况

2-行锁的算法

InnoDB存储引擎有3种行锁算法，分别是：
Record Lock：单个行记录上的锁
Gap Lock：间隙锁，锁定一个范围，但不包含记录本身
Next-Key Lock：Gap Lock+ Record Lock，锁定一个范围，并且锁定记录本身
采用Next-Key Lock的锁定技术成为Next-Key Locking。其目的是为了解决幻读（phantom problem），其锁定不是单个值，而是一个范围，是谓词锁（predict lock）的一种改进。例如有一个索引有10,11,13,20这四个值，那么该索引可能被Next-Key Locking区间为(-∞,10]、(10,11]、(11,13]、(13,20]、(20,+ ∞)
InnoDB存储引擎的事务默认级别是RR，在该级别下，其采用Next-Key Locking的方式来加锁。而在RC级别下，其仅采用Record Lock。

开胃菜锁分析演示：

CREATE TABLE `ta` (`a` int(10) NOT NULL,`b` int(10) NOT NULL,`c` int(10) NOT NULL,PRIMARY KEY (`a`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;insert into ta (a,b,c) values (1,3,4);
insert into ta (a,b,c) values (5,8,10);
insert into ta (a,b,c) values (10,12,13);

分析：表ta中有1,5,10三条记录，session1首先对a=5进行X锁定，由于a是主键，因此仅仅锁定5这个值，不是锁定范围，因此插入a=4不会阻塞。锁定由Next-Key Lock算法降级为Record Lock，提供应用的并发性。
如果a列是唯一索引，锁定由Next-Key Lock算法降级为Record Lock，提供应用的并发性。

delete from ta where a=4;删除刚才插入的记录
ALTER TABLE `ta` ADD INDEX `index_b` (`b`) ;

执行如下5条语句：
（1）select * from ta where a=5 lock in share mode;
（2）insert into ta (a,b,c) values (4,7 ,44);
（3）insert into ta (a,b,c) values (6,11,44);
（4）insert into ta (a,b,c) values (6,12,44);
（5）insert into ta (a,b,c) values (20,3,44);
上面5条语句不能执行
解释：
b=8,查询到记录的主键是a=5，首先会锁定a=5的记录（X锁），所以第一条阻塞；由于索引b的值为3,8,12
该索引可能被Next-Key Locking区间为(-∞,3]、(3,8]、(8,12]、 (12,+ ∞)
虽然第二条第三条第四条第五条主键都不等于5，但是b的值在[3,12]范围内，因此都是阻塞的。

以下两条可以执行：是因为不满足a=5和b的区间[3,12]范围内。
insert into ta (a,b,c) values (100,2,44);
insert into ta (a,b,c) values (101,13,44);

3-加锁分析之大餐

MVCC：Snapshot Read vs Current Read
MySQL InnoDB存储引擎，实现的是基于多版本的并发控制协议——MVCC (Multi-Version Concurrency Control) (注：与MVCC相对的，是基于锁的并发控制，Lock-Based Concurrency Control)。MVCC最大的好处，相信也是耳熟能详：读不加锁，读写不冲突。在读多写少的OLTP应用中，读写不冲突是非常重要的，极大的增加了系统的并发性能，这也是为什么现阶段，几乎所有的RDBMS，都支持了MVCC。
在MVCC并发控制中，读操作可以分成两类：快照读 (snapshot read)与当前读 (current read)。快照读，读取的是记录的可见版本 (有可能是历史版本)，不用加锁。当前读，读取的是记录的最新版本，并且，当前读返回的记录，都会加上锁，保证其他事务不会再并发修改这条记录。
在一个支持MVCC并发控制的系统中，哪些读操作是快照读？哪些操作又是当前读呢？

以MySQL InnoDB为例
快照读：简单的select操作，属于快照读，不加锁。(当然，也有例外，下面会分析)
select * from table where ?;
当前读：特殊的读操作，插入/更新/删除操作，属于当前读，需要加锁。
select * from table where ? lock in share mode;
select * from table where ? for update;
insert into table values (…);
update table set ? where ?;
delete from table where ?;
所有以上的语句，都属于当前读，读取记录的最新版本。并且，读取之后，还需要保证其他并发事务不能修改当前记录，对读取记录加锁。其中，除了第一条语句，对读取记录加S锁 (共享锁)外，其他的操作，都加的是X锁 (排它锁)。

场景准备：

SQL1：select * from t1 where id = 10;
SQL2：delete from t1 where id = 10;

SQL1：select操作均不加锁，采用的是快照读，因此在下面的讨论中就忽略了，
主要讨论SQL2：delete操作的加锁。

所有的加锁分析必须提前告知：隔离级别和表的字段的索引情况（主键，唯一索引，普通索引还是普通字段没有索引），一切不以这些前提的分析都是瞎扯，一切不以这些前提的分析都是瞎扯，一切不以这些前提的分析都是瞎扯。

3.1-RC+id主键

delete from t1 where id = 10;// 只需要将主键上，id = 10的记录加上X锁即可。

表结构：t1(id primary key,name)

结论：id是主键时，此SQL只需要在id=10这条记录上加X锁即可。

3.2-RC+id唯一索引

表结构：t1(name primary key,id unique key)

此组合中，id是unique索引，而主键是name列。此时，加锁的情况由于组合一有所不同。由于id是unique索引，因此delete语句会选择走id列的索引进行where条件的过滤，在找到id=10的记录后，首先会将unique索引上的id=10索引记录加上X锁，同时，会根据读取到的name列，回主键索引(聚簇索引)，然后将聚簇索引上的name = ‘c’ 对应的主键索引项加X锁。为什么聚簇索引上的记录也要加锁？试想一下，如果并发的一个SQL，是通过主键索引来更新：update t1 set id = 100 where name = ‘c’; 此时，如果delete语句没有将主键索引上的记录加锁，那么并发的update就会感知不到delete语句的存在，违背了同一记录上的更新/删除需要串行执行的约束。

结论：若id列是unique列，其上有unique索引。那么SQL需要加两个X锁，一个对应于id unique索引上的id = 10的记录，另一把锁对应于聚簇索引上的[name=’c’,id=10]的记录。

3.3-RC+id非唯一索引

表结构：t1(name primary key,id key)

相对于组合一、二，组合三又发生了变化，隔离级别仍旧是RC不变，但是id列上的约束又降低了，id列不再唯一，只有一个普通的索引。假设delete from t1 where id = 10; 语句，仍旧选择id列上的索引进行过滤where条件，那么此时会持有哪些锁？

根据此图，可以看到，首先，id列索引上，满足id = 10查询条件的记录，均已加锁。同时，这些记录对应的主键索引上的记录也都加上了锁。与组合二唯一的区别在于，组合二最多只有一个满足等值查询的记录，而组合三会将所有满足查询条件的记录都加锁。

结论：若id列上有非唯一索引，那么对应的所有满足SQL查询条件的记录，都会被加锁。同时，这些记录在主键索引上的记录，也会被加锁。

3.4-RC+id无索引

表结构：t1(name primary key,id)

相对于前面三个组合，这是一个比较特殊的情况。id列上没有索引，where id = 10;这个过滤条件，没法通过索引进行过滤，那么只能走全表扫描做过滤。对应于这个组合，SQL会加什么锁？或者是换句话说，全表扫描时，会加什么锁？这个答案也有很多：有人说会在表上加X锁；有人说会将聚簇索引上，选择出来的id = 10;的记录加上X锁。那么实际情况呢？请看下图：

由于id列上没有索引，因此只能走聚簇索引，进行全部扫描。从图中可以看到，满足删除条件的记录有两条，但是，聚簇索引上所有的记录，都被加上了X锁。无论记录是否满足条件，全部被加上X锁。既不是加表锁，也不是在满足条件的记录上加行锁。

有人可能会问？为什么不是只在满足条件的记录上加锁呢？这是由于MySQL的实现决定的。如果一个条件无法通过索引快速过滤，那么存储引擎层面就会将所有记录加锁后返回，然后由MySQL Server层进行过滤。因此也就把所有的记录，都锁上了。

注：在实际的实现中，MySQL有一些改进，在MySQL Server过滤条件，发现不满足后，会调用unlock_row方法，把不满足条件的记录放锁 (违背了2PL的约束)。这样做，保证了最后只会持有满足条件记录上的锁，但是每条记录的加锁操作还是不能省略的。

结论：若id列上没有索引，SQL会走聚簇索引的全扫描进行过滤，由于过滤是由MySQL Server层面进行的。因此每条记录，无论是否满足条件，都会被加上X锁。但是，为了效率考量，MySQL做了优化，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，但是不满足条件的记录上的加锁/放锁动作不会省略。同时，优化也违背了2PL的约束。

3.5-RR+id主键

加锁同3.1

3.6-RR+id唯一索引

加锁同3.2

3.7-RR+id非唯一索引

表结构：t1(name primary key,id key)

RC隔离级别允许幻读，而RR隔离级别，不允许存在幻读。但是在组合五、组合六中，加锁行为又是与RC下的加锁行为完全一致。那么RR隔离级别下，如何防止幻读呢？问题的答案，就在组合七中揭晓。

组合七，Repeatable Read隔离级别，id上有一个非唯一索引，执行delete from t1 where id = 10; 假设选择id列上的索引进行条件过滤，最后的加锁行为，是怎么样的呢？

此图，相对于组合三：[id列上非唯一锁，Read Committed]看似相同，其实却有很大的区别。最大的区别在于，这幅图中多了一个GAP锁，而且GAP锁看起来也不是加在记录上的，倒像是加载两条记录之间的位置，GAP锁有何用？

其实这个多出来的GAP锁，就是RR隔离级别，相对于RC隔离级别，不会出现幻读的关键。确实，GAP锁锁住的位置，也不是记录本身，而是两条记录之间的GAP。所谓幻读，就是同一个事务，连续做两次当前读 (例如：select * from t1 where id = 10 for update;)，那么这两次当前读返回的是完全相同的记录 (记录数量一致，记录本身也一致)，第二次的当前读，不会比第一次返回更多的记录 (幻象)。

如何保证两次当前读返回一致的记录，那就需要在第一次当前读与第二次当前读之间，其他的事务不会插入新的满足条件的记录并提交。为了实现这个功能，GAP锁应运而生。

如图中所示，有哪些位置可以插入新的满足条件的项 (id = 10)，考虑到B+树索引的有序性，满足条件的项一定是连续存放的。记录[5,e]之前，不会插入id=10的记录；[5,e]与[10,c]间可以插入[10, aa]；[10,c]与[10,a]间，可以插入新的[10,bb],[10,cc]等；[10,a]与[20,b]间可以插入满足条件的[10,ee],[10,zz]等；而[20,b]之后也不会插入满足条件的记录。因此，为了保证[5,e]与[10,c]间，[10,c]与[10,a]间，[10,a]与[20,b]不会插入新的满足条件的记录，MySQL选择了用GAP锁，将这三个GAP给锁起来。

Insert操作，如insert [10,d]，首先会定位到[5,e]与[10,c]间，然后在插入前，会检查这个GAP是否已经被锁上，如果被锁上，则Insert不能插入记录。因此，通过第一遍的当前读，不仅将满足条件的记录锁上 (X锁)，与组合三类似。同时还是增加3把GAP锁，将可能插入满足条件记录的3个GAP给锁上，保证后续的Insert不能插入新的id=10的记录，也就杜绝了同一事务的第二次当前读，出现幻象的情况。

有心的朋友看到这儿，可以会问：既然防止幻读，需要靠GAP锁的保护，为什么组合五、组合六，也是RR隔离级别，却不需要加GAP锁呢？

首先，这是一个好问题。其次，回答这个问题，也很简单。GAP锁的目的，是为了防止同一事务的两次当前读，出现幻读的情况。而组合五，id是主键；组合六，id是unique键，都能够保证唯一性。一个等值查询，最多只能返回一条记录，而且新的相同取值的记录，一定不会在新插入进来，因此也就避免了GAP锁的使用。

结论：Repeatable Read隔离级别下，id列上有一个非唯一索引，对应SQL：delete from t1 where id = 10; 首先，通过id索引定位到第一条满足查询条件的记录，加记录上的X锁，加GAP上的GAP锁，然后加主键聚簇索引上的记录X锁，然后返回；然后读取下一条，重复进行。直至进行到第一条不满足条件的记录[20,b]，此时，不需要加记录X锁，但是仍旧需要加GAP锁，最后返回结束。

3.8-RR+id无索引

Repeatable Read隔离级别下的最后一种情况，id列上没有索引。此时SQL：delete from t1 where id = 10; 没有其他的路径可以选择，只能进行全表扫描。

表结构：t1(name primary key,id)

如图，这是一个很恐怖的现象。首先，聚簇索引上的所有记录，都被加上了X锁。其次，聚簇索引每条记录间的间隙(GAP)，也同时被加上了GAP锁。这个示例表，只有5条记录，一共需要5个记录锁，6个GAP锁。试想，如果表上有1000万条记录呢？

在这种情况下，这个表上，除了不加锁的快照度，其他任何加锁的并发SQL，均不能执行，不能更新，不能删除，不能插入，全表被锁死。

当然，跟组合四：[id无索引, Read Committed]类似，这个情况下，MySQL也做了一些优化，就是所谓的semi-consistent read。semi-consistent read开启的情况下，对于不满足查询条件的记录，MySQL会提前放锁。针对上面的这个用例，就是除了记录[a,10]，[c,10]之外，所有的记录锁都会被释放，同时不加GAP锁。semi-consistent read如何触发：要么是read committed隔离级别；要么是Repeatable Read隔离级别，同时设置了 innodb_locks_unsafe_for_binlog 参数。

结论：在Repeatable Read隔离级别下，如果进行全表扫描的当前读，那么会锁上表中的所有记录，同时会锁上聚簇索引内的所有GAP，杜绝所有的并发更新/删除/插入操作。当然，也可以通过触发semi-consistent read，来缓解加锁开销与并发影响，但是semi-consistent read本身也会带来其他问题，不建议使用。

3.9-Serializable

针对前面提到的简单的SQL，最后一个情况：Serializable隔离级别。对于SQL2：delete from t1 where id = 10; 来说，Serializable隔离级别与Repeatable Read隔离级别完全一致，因此不做介绍。

Serializable隔离级别，影响的是SQL1：select * from t1 where id = 10; 这条SQL，在RC，RR隔离级别下，都是快照读，不加锁。但是在Serializable隔离级别，SQL1会加读锁，也就是说快照读不复存在，MVCC并发控制降级为Lock-Based CC。

结论：在MySQL/InnoDB中，所谓的读不加锁，并不适用于所有的情况，而是隔离级别相关的。Serializable隔离级别，读不加锁就不再成立，所有的读操作，都是当前读。