之前多篇文章從mysql的底層結構分析、sql語句的分析器以及sql從優化底層分析, 還有工作中常用的sql優化小知識點。面試各大互聯網公司必問的mysql鎖和事務隔離級別,這篇文章給你打神助攻,一飛衝天。 鎖定義 鎖是電腦協調多個進程或線程併發訪問某一資源的機制。 在資料庫中,除了傳統的計算資源 ...
之前多篇文章從mysql的底層結構分析、sql語句的分析器以及sql從優化底層分析, 還有工作中常用的sql優化小知識點。面試各大互聯網公司必問的mysql鎖和事務隔離級別,這篇文章給你打神助攻,一飛衝天。
鎖定義
鎖是電腦協調多個進程或線程併發訪問某一資源的機制。
在資料庫中,除了傳統的計算資源(如 CPU、RAM、I/O等)的爭用以外,數據也是一種需要用戶共用的資源。如何保證數據併發訪問的一致性、有效性是所有資料庫需要解決的問題,鎖衝突也是影響資料庫併發性能的一個重要因素。
鎖分類
- 從性能上分為樂觀鎖和悲觀鎖
- 從資料庫操作的類型分為讀鎖和寫鎖
讀鎖:針對同一份數據,多個讀操作可以同時進行而不會互相影響
寫鎖:當前寫操作沒有完成前,它會阻斷其他寫鎖和讀鎖
從對數據的操作粒度分為表鎖和行鎖
表鎖
每次操作會鎖住整張表。
優點:開銷小,加鎖快,不會出現死鎖
缺點:鎖的粒度大,發生鎖衝突的概率高,併發度最低
--手動增加表鎖
lock table 表名稱 read(write),表名稱2 read(write);
--查看表上加過的鎖
show open tables;
--刪除表鎖
unlock tables;
- 加讀鎖
lock table 表名 read;
當前session和其他session都可以讀該表;
當前session中插入或者更新鎖定的表都會報錯,其他session插入或更新則會等待。
- 加寫鎖
lock table 表名 write;
當前session對該表的增刪改查都沒有問題,其他session對該表的所有操作被阻塞。
- MyISAM表分析
MyISAM在執行查詢語句select前,會自動給涉及的所有表加讀鎖,在執行增刪該操作前,會自動給涉及的表加寫鎖。
對MyISAM表的讀操作(加讀鎖),不會阻礙其他進程對同一表的讀請求,但會阻礙對同一表的寫請求。只有當讀鎖釋放後,才會執行其他操作的寫操作。
對MyISAM表的寫操作(加寫鎖),會阻塞其他進程對同一表的讀和寫操作,只有當寫鎖釋放後,才會執行其他進程的讀寫操作。
行鎖
每次總鎖住一行數據。
優點:鎖粒度最小,發生鎖衝突概率最低,併發度最高
缺點:開銷大、加鎖慢,會出現死鎖;
行鎖支持事務
事務是由一組SQL語句組成的邏輯處理單元,事務具有以下4個屬性,通常簡稱為事務的ACID屬性。
- 原子性(Atomicity):事務是一個原子操作單元,對數據的修改,要麼全部執行,要麼全部不執行。
- 一致性(Consistent):在事務開始和完成時,數據都必須保持一致的狀態。意味著所有相關的數據規則都必須應用於事務的修改,以保持數據的完整性;事務結束時,所有的內部數據結構也都必須是正確的。
- 隔離性(Isolation):資料庫系統提供一定的隔離機制,保證事務在不受外部併發操作影響的“獨立”環境執行。這意味著事務處理過程中的中間狀態對外部是不可見的,反之亦然。
- 持久性(Durable):事務完成之後,它對於數據的修改是永久性的,即使出現系統故障也能保持。
併發事務處理帶來的問題
- 更新丟失(Lost Update)
當兩個或多個事務選擇同一行,然後基於最初選定的值更新改行時,有於每個事務都不知道其他事務的存在,就會發生更i性能問題:最後的更新覆蓋了由其他事務所做的更新。 - 臟讀(Dirty Reads)
一個事務正在對一條記錄做修改,在這個事務完成並提交前,這條記錄的數據就處於不一致的狀態;這時,另一個事務也來讀取同一條記錄,如果不加控制,第二個事務讀取了這些“臟”數據,並據此進一步的處理,就會產生未提交的數據依賴關係。這種現象被稱為“臟讀”。
事務A讀取到事務B已經修改但未提交的數據,還在這個數據基礎上做了修改。此時,如果事務B回滾了,事務A的數據無效,不符合一致性要求。 - 不可重讀(Non-Repetable Reads)
一個事務在讀取某些數據後的某個時間,再次讀取以前讀過的數據,卻發現起讀出的數據已經發生了改變、或某些記錄已經被刪除。這種現象叫做“不可重讀”。
事務A讀取到了事務B已經提交的修改數據,不符合隔離性。 - 幻讀(Phantom Reads)
一個事務按照相同的查詢條件讀取以前檢索過的數據,卻發現某些事務插入了滿足其查詢條件的新數據,這種現象稱為“幻讀”。
事務A讀取了事務B提交的新增數據,不符合隔離性。
事務隔離級別
臟讀、不可重讀和幻讀,其實都是資料庫讀一致性的問題,必須由資料庫提供一定的事務隔離機制來解決。
資料庫的事務隔離級別越嚴格,併發副作用越小,但付出的代價也越大,因為事務隔離實質上就是事務在一定程度上“串列化”進行,這顯然與“併發”是矛盾的。
同時,不同的應用對讀一致性和事務隔離程度的要求也是不同的,許多應用對“不可重讀”和“幻讀”並不敏感,可能更關心數據的併發訪問的能力。
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