详细解析mysql锁机制

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我是靠谱客的博主安详信封，最近开发中收集的这篇文章主要介绍详细解析mysql锁机制，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识，其中主要介绍了mysql中各种锁的机制问题，锁是数据库为了保证数据的一致性，而使用各种共享的资源在被并发访问时变得有序所设计的一种规则，希望对大家有帮助。

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Mysql锁：

在多线程当中如果想保证数据的准确性是如何实现的呢？没错，通过同步实现。同步就相当于是加锁。加了锁以后有什么好处呢？当一个线程真正在操作数据的时候，其他线程只能等待。当一个线程执行完毕后，释放锁。其他线程才能进行操作！

那么我们的MySQL数据库中的锁的功能也是类似的，处理事务的隔离性中，可能会出现脏读、不可重复读、幻读的问题，所以，锁的作用也可以解决这些问题！

在数据库中，数据是一种供许多用户共享访问的资源，如何保证数据并发访问的一致性、有效性，是所有数据库必须解决的一个问题，MySQL由于自身架构的特点，在不同的存储引擎中，都设计了面对特定场景的锁定机制，所以引擎的差别，导致锁机制也是有很大差别的。

锁机制 :

数据库为了保证数据的一致性，而使用各种共享的资源在被并发访问时变得有序所设计的一种规则。

举例：在电商网站购买商品时，商品表中只存有1个商品，而此时又有两个人同时购买，那么谁能买到就是一个关键的问题。

这里会用到事务进行一系列的操作：

先从商品表中取出物品的数据

然后插入订单

付款后，再插入付款表信息

更新商品表中商品的数量

以上过程中，使用锁可以对商品数量数据信息进行保护，实现隔离，即只允许第一位用户完成整套购买流程，而其他用户只能等待，这样就解决了并发中的矛盾问题。

锁的分类：

按操作分类：

共享锁：也叫读锁。针对同一份数据，多个事务读取操作可以同时加锁而不互相影响，但是不能修改数据记录。

排他锁：也叫写锁。当前的操作没有完成前,会阻断其他操作的读取和写入

按粒度分类：

表级锁：操作时，会锁定整个表。开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定力度大，发生锁冲突概率高，并发度最低。偏向于MyISAM存储引擎！

行级锁：操作时，会锁定当前操作行。开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度小，发生锁冲突的概率低，并发度高。偏向于InnoDB存储引擎！

页级锁：锁的粒度、发生冲突的概率和加锁的开销介于表锁和行锁之间，会出现死锁，并发性能一般。

按使用方式分类：

悲观锁：每次查询数据时都认为别人会修改，很悲观，所以查询时加锁。

乐观锁：每次查询数据时都认为别人不会修改，很乐观，但是更新时会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据

不同存储引擎支持的锁

共享锁:

多个共享锁之间可以共享，如果是有键的话InnoDB默认是行锁，没有的话就会提升到表锁，是行锁时多个窗口可以修改不同行的数据，同行的话需要等先加锁的提交，不同行可以直接修改，但是另外一个要查询也要等后面修改的提交。提交完锁就消失了

共享锁：

SELECT语句 LOCK IN SHARE MODE;
登录后复制

窗口1：

- 窗口1
/*
    共享锁：数据可以被多个事务查询，但是不能修改
*/
-- 开启事务
START TRANSACTION;
-- 查询id为1的数据记录。加入共享锁
SELECT * FROM student WHERE id=1 LOCK IN SHARE MODE;
-- 查询分数为99分的数据记录。加入共享锁
SELECT * FROM student WHERE score=99 LOCK IN SHARE MODE;
-- 提交事务
COMMIT;
登录后复制

窗口2：

-- 窗口2
-- 开启事务
START TRANSACTION;
-- 查询id为1的数据记录(普通查询，可以查询)
SELECT * FROM student WHERE id=1;
-- 查询id为1的数据记录，并加入共享锁(可以查询。共享锁和共享锁兼容)
SELECT * FROM student WHERE id=1 LOCK IN SHARE MODE;
-- 修改id为1的姓名为张三三(不能修改，会出现锁的情况。只有窗口1提交事务后，才能修改成功)
UPDATE student SET NAME='张三三' WHERE id = 1;
-- 修改id为2的姓名为李四四(修改成功，InnoDB引擎默认是行锁)
UPDATE student SET NAME='李四四' WHERE id = 2;
-- 修改id为3的姓名为王五五(修改失败，InnoDB引擎如果不采用带索引的列加锁。则会提升为表锁)
UPDATE student SET NAME='王五五' WHERE id = 3;
-- 提交事务
COMMIT;
登录后复制

排他锁：

在排他锁执行的时候，其他事务普通查询可以，不可以加锁任何操作

-- 标准语法
SELECT语句 FOR UPDATE;
登录后复制

窗口1：

-- 窗口1
/*
    排他锁：加锁的数据，不能被其他事务加锁查询或修改
*/
-- 开启事务
START TRANSACTION;
-- 查询id为1的数据记录，并加入排他锁
SELECT * FROM student WHERE id=1 FOR UPDATE;
-- 提交事务
COMMIT;
登录后复制

窗口2：

-- 窗口2
-- 开启事务
START TRANSACTION;
-- 查询id为1的数据记录(普通查询没问题)
SELECT * FROM student WHERE id=1;
-- 查询id为1的数据记录，并加入共享锁(不能查询。因为排他锁不能和其他锁共存)
SELECT * FROM student WHERE id=1 LOCK IN SHARE MODE;
-- 查询id为1的数据记录，并加入排他锁(不能查询。因为排他锁不能和其他锁共存)
SELECT * FROM student WHERE id=1 FOR UPDATE;
-- 修改id为1的姓名为张三(不能修改，会出现锁的情况。只有窗口1提交事务后，才能修改成功)
UPDATE student SET NAME='张三' WHERE id=1;
-- 提交事务
COMMIT;
登录后复制

MyISAM锁：

MyISAM读锁：

myisam是加整个表的锁，读锁的时候，不解锁的话所有的事务可以查，不可以有其他任何操作包括本身事务也不可以操作

-- 加锁
LOCK TABLE 表名 READ;
-- 解锁(将当前会话所有的表进行解锁)
UNLOCK TABLES;
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MyISAM写锁：

写锁的时候，只要不解锁其他事务不可以执行任何操作，本身事务可以操作

-- 标准语法
-- 加锁
LOCK TABLE 表名 WRITE;
-- 解锁(将当前会话所有的表进行解锁)
UNLOCK TABLES;
登录后复制

悲观锁：

就是很悲观，它对于数据被外界修改的操作持保守态度，认为数据随时会修改。

整个数据处理中需要将数据加锁。悲观锁一般都是依靠关系型数据库提供的锁机制。

行锁，表锁不论是读写锁都是悲观锁。

乐观锁：

就是很乐观，每次自己操作数据的时候认为没有人会来修改它，所以不去加锁。

但是在更新的时候会去判断在此期间数据有没有被修改。

需要用户自己去实现，不会发生并发抢占资源，只有在提交操作的时候检查是否违反数据完整性。

乐观锁的简单实现方式：

实现思想：加标记去比较，一样则执行，不同则不执行

方式一：版本号

给数据表中添加一个version列，每次更新后都将这个列的值加1。

读取数据时，将版本号读取出来，在执行更新的时候，比较版本号。

如果相同则执行更新，如果不相同，说明此条数据已经发生了变化。

用户自行根据这个通知来决定怎么处理，比如重新开始一遍，或者放弃本次更新。

-- 创建city表
CREATE TABLE city(
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,  -- 城市id
    NAME VARCHAR(20),                   -- 城市名称
    VERSION INT                         -- 版本号
);
-- 添加数据
INSERT INTO city VALUES (NULL,'北京',1),(NULL,'上海',1),(NULL,'广州',1),(NULL,'深圳',1);
-- 修改北京为北京市
-- 1.查询北京的version
SELECT VERSION FROM city WHERE NAME='北京';
-- 2.修改北京为北京市，版本号+1。并对比版本号
UPDATE city SET NAME='北京市',VERSION=VERSION+1 WHERE NAME='北京' AND VERSION=1;
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方式二：时间戳

和版本号方式基本一样，给数据表中添加一个列，名称无所谓，数据类型需要是timestamp

每次更新后都将最新时间插入到此列。

读取数据时，将时间读取出来，在执行更新的时候，比较时间。

如果相同则执行更新，如果不相同，说明此条数据已经发生了变化。

悲观锁和乐观锁使用前提：

对于读的操作远多于写的操作的时候，这时候一个更新操作加锁会阻塞所有的读取操作，降低了吞吐量。最后还要释放锁，锁是需要一些开销的，这时候可以选择乐观锁。

如果是读写比例差距不是非常大或者系统没有响应不及时，吞吐量瓶颈的问题，那就不要去使用乐观锁，它增加了复杂度，也带来了业务额外的风险。这时候可以选择悲观锁。

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