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行锁的三种算法
InnoDB存储引擎有3种行锁的算法,其分别是:
- Record Lock:单个行记录上的范围
- 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
Record Lock总是会锁住索引记录,如果InnoDB存储引擎建立的时候没有设置任何一个索引,这时InnoDB存储引擎会使用隐式的主键来进行锁定。
Next-Key Lock是结合了Gap Lock和Record Lock的一种锁定算法,在Next-Key Lock算法下,innodb对于行的查询都是采用这种锁定算法。例如一个索引有9,11,13,20这4个值,那么该索引可能被Next-Key Locking的范围为(左开右闭 ):(- &,9](9,11](13,20](20,+ &)
采用Next-Key Lock的锁定技术称为Next-Key Locking。这种设计的目的是为了解决幻读(Phantom Problem)。利用这种锁定技术,锁定的不是单个值,而是一个范围。
当查询的索引含有唯一属性时,innodb存储引擎会对Next-Key Lock进行优化,将其降级为Record Lock,即锁住索引记录本身,而不再是范围。对于唯一索引,其加上的是Record Lock,仅锁住记录本身。但也有特别情况,那就是唯一索引由多个列组成,而查询仅是查找多个唯一索引列中的其中一个,那么加锁的情况依然是Next-key lock。
DROP TABLE
IF EXISTS t;
CREATE TABLE t (a INT PRIMARY KEY);
INSERT INTO t
VALUES
(1),
(2),
(5);
表t中共有1、2、5三个值。在上面的例子中,在会话A中首先对a=5进行X锁定。而由于a是主键且唯一,因此锁定的仅是5这个值,而不是(2,5)这个范围,这样在会话B中插入值4而不会阻塞,可以立即插入并返回。即锁定由Next-Key Lock算法降级为了Record Lock,从而提高应用的并发性。正如前面所介绍的,Next-Key降级为Record Lock仅在查询的列是唯一索引的情况下。若是辅助索引,则情况会完全不同。同样,首先根据如下代码创建测试表Z:
CREATE TABLE Z (
a INT,
b INT,
PRIMARY KEY (a),
KEY (b)
);
INSERT INTO Z
VALUES
(1, 1),
(3, 1),
(5, 3),
(7, 6),
(10, 8);
表Z的列b是辅助索引,若在会话A中执行下面的SQL语句:
SELECT * FROM Z WHERE b=3 FOR UPDATE;
很明显,这时SQL语句通过索引列b进行查询,因此其使用传统的Next-Key Locking技术加锁,并且由于有两个索引,其需要分别进行锁定。对于聚集索引,其仅对列a等于5的索引加上Record Lock。而对于辅助索引,其加上的是Next-Key Locking,锁定的范围是(1,3),特别需要注意的是,InnoDB存储引擎会对辅助索引下一个键值加上gap lock,即还有一个辅助索引范围为(3,6)的锁。 因此,若在新会话B中运行下面的SQL语句,都会被阻塞:
SELECT * FROM Z WHERE a=5 LOCK IN SHARE MODE;
INSERT INTO Z SELECT 4,2;
INSERT INTO Z SELECT 6,5;
第一个SQL语句不能执行,因为在会话A中执行的SQL语句已经聚集索引中列a=5的值加上X锁,因此执行会被阻塞。第二个SQL语句,主键插入4,没有问题,但是插入的辅助索引值2在锁定的范围(1,3)中因此执行同样会被阻塞。第三个SQL语句,插入的主键6没有被锁定,5也不在范围(1,3)之间。但插入的值5在另一个锁定范围(3,6)中,故同样需要等待。而下面的SQL语句,不会被阻塞,可以立即执行:
INSERT INTO Z SELECT 8,6;
INSERT INTO Z SEELCT 2,0;
INSERT INTO Z SELECT 6,7;
从上面的例子中可以看到,Gap Lock的作用是为了阻止多个事务将记录插入到同一个范围内,而这会导致Phantom Problem问题的产生。 例如在上面的例子中,会话A中用户已经锁定了b=3的记录。若此时没有Gap Lock锁定(3,6),那么用户可以插入索引b列为3的记录,这会导致会话A中的用户再次执行同样查询时会返回不同的记录,导致Phantom Problem问题的产生。
用户可以通过以下两种方式来显式地关闭Gap Lock:
- 将事务的隔离级别设置为READ COMMITTED
- 将参数innodb_locks_unsafe_for_binlog设置为1
在上述的配置下,除了外键约束和唯一性检查依然需要的Gap Lock,其余情况仅使用Record Lock进行锁定。但需要牢记的是,上述设置破坏了事务的隔离性,并且对于replication,可能会导致主从数据的不一致。此外,从性能上来看,READ COMMITTED也不会优于默认的事务隔离级别READ REPEATABLE。
在InnoDB存储引擎中,对于INSERT的操作,其会检查插入记录的下一条记录是否被锁定,若已被锁定,则不允许查询。对于上面的例子,会话A已经锁定了表z中b=3的记录,即已经锁定了(1,3)的范围,这时若在其他会话中进行如下的插入同样会导致阻塞:
INSERT INTO Z SELECT 2,2;
因为在辅助索引列b上插入值为2的记录时,会监测到下一个记录3已经被索引。而将插入修改为如下的值,可以立即执行:
INSERT INTO Z SELECT 2,0;
最后再次提醒的是,对于唯一键值的锁定,Next-Key Lock降级为Record Lock仅存在于查询所有的唯一索引一列。若唯一索引由多个列组成,而查询是查找多个唯一索引列中的其中一个,那么查询其实是range类型查询,而不是point类型查询故InnoDB存储引擎依然使用Next-Key Lock进行锁定。
最后再次提醒的是,对于唯一键值的锁定,Next-Key Lock降级为Record Lock仅存在于查询所有的唯一索引一列。若唯一索引由多个列组成,而查询是查找多个唯一索引列中的其中一个,那么查询其实是range类型查询,而不是point类型查询故InnoDB存储引擎依然使用Next-Key Lock进行锁定。
解决 Phantom Problem
在默认的事务隔离级别下,即REPEATABLE READ下,InnoDB存储引擎采用Next-Key Locking机制来避免Phantom Problem (幻像问题)。这点可能不同于与其他的数据库,如Oracle数据库,因为其可能需要在SERIALIZABLE的事务隔离级别下才能解决 Phantom Problem。
Phantom Problem是指在同一事务下,连续执行两次同样的SQL语句可能导致不同的结果,第二次的SQL语句可能会返回之前不存在的行。
下面将演示这个例子,使用前一小节所创建的表t。表t由1、2、5这三个值组成:
DROP TABLE
IF EXISTS t;
CREATE TABLE t (a INT PRIMARY KEY);
INSERT INTO t
VALUES
(1),
(2),
(5);
若这时事务T1执行如下的SQL语句:
SELECT * FROM t WHERE a> 2 FOR UPDATE;
注意这时事务T1并没有进行提交操作,上述应该返回5这个结果。若与此同时,另一个事务T2插入了 4这个值,并且数据库允许该操作,那么事务T1再次执行上述SQL语句会得到结果4和5。这与第一次得到的结果不同,违反了事务的隔离性,即当前事务能够看到其他事务的结果。其过程如表6-13所示:
InnoDB存储引擎采用Next-Key Locking的算法避免Phantom Problem。对于上述的SQL语句SELECT * FROM t WHERE a>2 FOR UPDATE,其锁住的不是5这单个值,而是对(2, +〇〇)这个范围加了 X锁。因此任何对于这个范围的插入都是不被允许的,从而避免 Phantom Problem。
InnoDB存储引擎默认的事务隔离级别是REPEATABLE READ,在该隔离级别下,其采用Next-Key Locking的方式来加锁。而在事务隔离级别READ COMMITTED下,其仅采用Record Lock,因此在上述的示例中,会话A需要将事务的隔离级别设置为READ COMMITTED。
此外,用户可以通过InnoDB存储引擎的Next-Key Locking机制在应用层面实现唯一性的检查。 例如:
SELECT * FROM table WHERE col=xxx LOCK IN SHARE MODE;
If not found any row:
# unique for insert value
INSERT INTO table VALUES (...);
如果用户通过索引査询一个值,并对该行加上一个SLock,那么即使査询的值不在,其锁定的也是一个范围,因此若没有返回任何行,那么新插人的值一定是唯一的。也许有读者会有疑问,如果在进行第一步SELECT ???LOCK IN SHARE MODE操作时,有多个事务并发操作,那么这种唯一性检査机制是否存在问题。其实并不会,因为这时会导致死锁,只有一个事务的插人操作会成功,而其余的事务会抛出死锁的错误,如表6-14所示。
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