MySQL隔离级别和锁机制的深入讲解

这篇文章主要给大家介绍了关于MySQL隔离级别和锁机制的相关资料,主要包括深入理解MySQL隔离级别和锁机制使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,需要的朋友可以参考下

简述:

我们的mysql一般会并发的执行多个事务,多个事务可能会并发的对同一条或者同一批数据进行crud操作;可能就会导致我们平常所说的脏读、不可重复读、幻读这些问题.

这些问题的本质都是mysql多事务并发问题,为了解决多事务并发问题,mysql设计了锁机制、mvcc多版本并发控制隔离机制、以及事务隔离机制,用一整套机制来解决多事务并发所出现的问题.

1. 事务的四大特性

特性

特点

atomicity(原子性)事务是不可分割的,其对数据的修改,要么全都执行,要么全都不执行
consistency(一致性)在事务提交的前后的状态和数据都必须是一致的
isolation(隔离性)在多事务并发时,保证事务不受并发操作影响的"独立"环境执行,这就意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的,反之亦然
druability(持久性)指事务一旦提交,数据就持久化保存到磁盘中不会丢失

2.多事务并发带来的问题

问题

现象

描述

脏读a事务正在对一条记录做修改,在a事务完成并提交前,这条记录的数据就处于不一致的状态(有可能回滚也有可能提交),与此同时,b事务也来读取同一条记录,如果不加控制,b事务读取了这些"脏"数据,并据此作进一步处理,就会产生未提交的数据以来关系一个事务中读取到另一个事务尚未提交的数据,不符合一致性要求
不可重复读一个事务在读取某些数据后的某个时间,再次读取以前读过的数据,却发现其读出的数据已经发生了改变或某些记录已经被删除了一个事务中多次读取的数据不一致,原因是收到其他事务已提交update的干扰,不符合隔离性
幻读一个事务按相同的查询条件重新读取以前查询过的数据,却发现其他事务插入满足其查询条件的新数据一个事务中多次读取的数据不一致,原因是受其他事务已提交insert/delete的干扰,不符合隔离性

3.事务的隔离级别

脏读、不可重复读和幻读,其实都是mysql读一致性问题,必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决.

隔离级别

脏读

不可重复读

幻读

read uncommitted(读未提交)
read committed(读已提交)×
repetatble read(可重复读)(mysql默认)××
serializable(串行化)×××

查看当前数据库的事务隔离级别:show variables like ‘tx_isolation';

设置事务隔离级别:set tx_isolation='隔离级别'

4.演示不同隔离级别出现的问题

mysql版本:5.7.34

涉及表:

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两个mysql客户端

客户端a <===================> 客户端b(下面每张图片两个客户端皆以第一张图命名为准

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读未提交

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1.1 设置事务隔离级别set tx_isolation=‘read-uncommitted';

1.2 客户端a和客户端b各开启一个事务,

1.3 客户端a只做查询,客户端b对id = 1的记录做修改;

1.4 再两个事务都未提交的情况下,事务a读到了事务b修改后的数据

1.5 一旦客户端b的事务因为某种原因rollback,那么客户端a查询到的数据其实就是脏数据,不符合一致性的要求

读已提交

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2.1 设置隔离级别读已提交:set tx_isolation=‘read-committed';

2.2 客户端a和客户端b各开启一个事务,

2.3 客户端a只做查询,客户端b对id = 1的记录做修改;

2.4 客户端b未提交事务时,客户端a不能查询客户端b未提交的数据,解决了脏读的问题

2.5 当客户端b提交事务后,客户端a再次对表进行查询,结果与上一步不一致,即产生了不可重复读的问题,不符合隔离性

可重复读

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3.1 设置隔离级别可重复读:set tx_isolation=‘repeatable-read';

3.2 客户端a和客户端b各开启一个事务,

3.3 客户端b修改表中数据然后提交;

3.4 客户端a查询表中数据,并未出现与上一步不一致的问题,解决了不可重复读的问题

3.5 在客户端a中执行update account set balance = balance – 100 where id = 1;blance并未有变成800-100=700;而是使用客户端b提交后的数据来算的,所以是600;数据的一致性并没有被破坏;可重复读的隔离级别下使用的是mvcc机制,select操作不会更新版本号,是快照读(历史版本),保证同一事务下的可重复读;insert/update/delete会更新版本号,是当前读(当前版本)保证数据的一致性

3.6 客户端b重新开启一个事务插入一条数据后提交

3.7 在客户端a中重新查询表数据,并没有出现客户端b刚才新增的数据,没有出现幻读

3.8 验证幻读:在客户端a中,对id = 4 的数据做修改;可以更新成功;再次进行查询就能查询出客户端b新增的数据,出现幻读问题,不符合隔离性

串行化

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4.1 设置隔离级别串行化:set tx_isolation=‘serializable';

4.2 客户端a和客户端b各开启一个事务,

4.3 客户端a先查询表中id = 1的数据

4.4 在客户端a事务未提交时,客户端b对表中id = 1 的数据做更新;由于客户端a的事务并没有提交,客户端b的更新动作将会阻塞至到客户端a提交事务或者超时,超时sql报错:lock wait timeout exceeded; try restarting transaction

4.5 在客户端b中更新id = 2 的数据却可以成功,说明在串行化的隔离级别下,innodb的查询也会被加上行锁;

4.6 如果客户端a执行的是一个范围查询,那么该范围内的所有行包括每行记录所在的间隙区间范围(就算该行未被插入也会加锁,这种是间隙锁)都会被加锁,此时如果客户端b对该范围内的数据做任何操作都会被阻塞;所以就避免了幻读;

4.7 串行化这种隔离级别并发性极低,所以再真实的开发很少会遇到,这也是mysql为什么使用可重复读作为默认的隔离级别的重要原因

5.锁机制

mysql默认的隔离级别是可重复读,可是还是会出现幻读问题;间隙锁再某种情况下可以解决幻读问题;

间隙锁

概述:间隙锁,锁的就是两个值之间的空隙.

假设表中数据如下:

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那么间隙就有(4,10)、(10,15)和(15,正无穷)三个间隙;

MySQL隔离级别和锁机制的深入讲解

1.1 设置隔离级别可重复读:set tx_isolation=‘repeatable-read';

1.2 客户端a和客户端b各开启一个事务,

1.3 在客户端a执行update account set balance = 1000 where id > 5 and id < 13 ;

1.4 在客户端a未提交的时候,客户端b是没有办法对这个范围包含的所有行记录(包括间隙行记录)以及行记录所在间隙里执行insert/update操作,即4<id<=15这个区间内都无法修改数据,id = 15 同样不能修改;

1.5 间隙锁只有在可重复读的隔离级别下才会生效

临建锁

概述:临建锁是行锁和间隙锁的结合,想上面那个4<id<=15就属于临建锁;

无索引行锁会升级成为表锁

MySQL隔离级别和锁机制的深入讲解

3.1 客户端a和客户端b各开启一个事务,

3.2 在客户端a执行update account set balance = 1000 where name = ‘李四';

3.3 在客户端a未提交的时候,客户端b执行update account set balance = 800 where id = 15 ;同样会被阻塞至客户端a提交或者超时;

3.4 mysql中的锁主要是加载索引字段上,如果使用再非索引字段上,行锁会升级成表锁;

排他锁

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4.1 客户端a和客户端b各开启一个事务,

4.2 在客户端a执行select * from account where id = 1 for update ;

4.3 在客户端a未提交的时候,客户端b执行update account set balance = 800 where id = 1 ;会被阻塞至客户端a提交或者超时;

结论:innodb引擎实现了行锁,虽然行锁机制实现方面所带来的性能损耗可能比表级锁定会更高,但是再整体并发处理能力肯定要强于表级锁;当系统并发量高的时候,行级锁和表级锁相比就会有比较明显的优势;但是行级锁使用起来也比表级锁复杂,当我们使用不当的时候,可能会使行锁的性能不仅不比表级锁的性能高,甚至可能会更差.

为什么行锁锁定的粒度小,开销反而会比表级锁的开销大?

因为表级锁只需要找到当前表就可以进行加锁,行锁的话需要对表中记录进行扫描,直至扫描到需要加锁的行才可以进行加锁,所以行锁的开销是比表级锁的开销要来得大的.

真实开发情况下对锁优化的一些建议:

  • 合理使用索引字段加锁,缩小锁的范围
  • 尽可能让所有锁都加到索引字段上,避免无索引行锁升级成表锁
  • 尽可能减少查询范围,避免间隙过大的间隙锁
  • 尽可能低级别事务隔离
  • 尽可能控制事务大小,减少锁定资源量,涉及事务加锁的sql尽量放在事务最后执行,减少加锁的时间

总结

到此这篇关于mysql隔离级别和锁机制的文章就介绍到这了,更多相关mysql隔离级别和锁机制内容请搜索钦钦技术栈以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持钦钦技术栈!

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_43135259/article/details/119490626

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