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在第20和21篇文章中,我和你介绍了 InnoDB 的间隙锁、next-key lock,以及加锁规则。在这两篇文章的评论区,出现了很多高质量的留言。我觉得通过分析这些问题,可以帮助你加深对加锁规则的理解。
所以,我就从中挑选了几个有代表性的问题,构成了今天这篇答疑文章的主题,即:用动态的观点看加锁。
为了方便你理解,我们再一起复习一下加锁规则。这个规则中,包含了两个“原则”、两个“优化”和一个“bug”:
接下来,我们的讨论还是基于下面这个表 t:
CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, `d` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `c` (`c`) ) ENGINE=InnoDB; insert into t values(0,0,0),(5,5,5), (10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);复制代码
有同学对“等值查询”提出了疑问:等值查询和“遍历”有什么区别?为什么我们文章的例子里面,where 条件是不等号,这个过程里也有等值查询?
我们一起来看下这个例子,分析一下这条查询语句的加锁范围:
begin; select * from t where id>9 and id<12 order by id desc for update;复制代码
利用上面的加锁规则,我们知道这个语句的加锁范围是主键索引上的 (0,5]、(5,10] 和 (10, 15)。也就是说,id=15 这一行,并没有被加上行锁。为什么呢?
我们说加锁单位是 next-key lock,都是前开后闭区间,但是这里用到了优化 2,即索引上的等值查询,向右遍历的时候 id=15 不满足条件,所以 next-key lock 退化为了间隙锁 (10, 15)。
但是,我们的查询语句中 where 条件是大于号和小于号,这里的“等值查询”又是从哪里来的呢?
要知道,加锁动作是发生在语句执行过程中的,所以你在分析加锁行为的时候,要从索引上的数据结构开始。这里,我再把这个过程拆解一下。
如图 1 所示,是这个表的索引 id 的示意图。
首先这个查询语句的语义是 order by id desc,要拿到满足条件的所有行,优化器必须先找到“第一个 id<12 的值”。
这个过程是通过索引树的搜索过程得到的,在引擎内部,其实是要找到 id=12 的这个值,只是最终没找到,但找到了 (10,15) 这个间隙。
然后向左遍历,在遍历过程中,就不是等值查询了,会扫描到 id=5 这一行,所以会加一个 next-key lock (0,5]。
也就是说,在执行过程中,通过树搜索的方式定位记录的时候,用的是“等值查询”的方法。
与上面这个例子对应的,是 @发条橙子同学提出的问题:下面这个语句的加锁范围是什么?
begin; select id from t where c in(5,20,10) lock in share mode;复制代码
这条查询语句里用的是 in,我们先来看这条语句的 explain 结果。
可以看到,这条 in 语句使用了索引 c 并且 rows=3,说明这三个值都是通过 B+ 树搜索定位的。
在查找 c=5 的时候,先锁住了 (0,5]。但是因为 c 不是唯一索引,为了确认还有没有别的记录 c=5,就要向右遍历,找到 c=10 才确认没有了,这个过程满足优化 2,所以加了间隙锁 (5,10)。
同样的,执行 c=10 这个逻辑的时候,加锁的范围是 (5,10] 和 (10,15);执行 c=20 这个逻辑的时候,加锁的范围是 (15,20] 和 (20,25)。
通过这个分析,我们可以知道,这条语句在索引 c 上加的三个记录锁的顺序是:先加 c=5 的记录锁,再加 c=10 的记录锁,最后加 c=20 的记录锁。
你可能会说,这个加锁范围,不就是从 (5,25) 中去掉 c=15 的行锁吗?为什么这么麻烦地分段说呢?
因为我要跟你强调这个过程:这些锁是“在执行过程中一个一个加的”,而不是一次性加上去的。
理解了这个加锁过程之后,我们就可以来分析下面例子中的死锁问题了。
如果同时有另外一个语句,是这么写的:
select id from t where c in(5,20,10) order by c desc for update;复制代码
此时的加锁范围,又是什么呢?
我们现在都知道间隙锁是不互锁的,但是这两条语句都会在索引 c 上的 c=5、10、20 这三行记录上加记录锁。
这里你需要注意一下,由于语句里面是 order by c desc, 这三个记录锁的加锁顺序,是先锁 c=20,然后 c=10,最后是 c=5。
也就是说,这两条语句要加锁相同的资源,但是加锁顺序相反。当这两条语句并发执行的时候,就可能出现死锁。
关于死锁的信息,MySQL 只保留了最后一个死锁的现场,但这个现场还是不完备的。
有同学在评论区留言到,希望我能展开一下怎么看死锁。现在,我就来简单分析一下上面这个例子的死锁现场。
图 3 是在出现死锁后,执行 show engine innodb status 命令得到的部分输出。这个命令会输出很多信息,有一节 LATESTDETECTED DEADLOCK,就是记录的最后一次死锁信息。
我们来看看这图中的几个关键信息。
这个结果分成三部分:
第一个事务的信息中:
第二个事务显示的信息要多一些:
从上面这些信息中,我们就知道:
“lock in share mode”的这条语句,持有 c=5 的记录锁,在等 c=10 的锁;
“for update”这个语句,持有 c=20 和 c=10 的记录锁,在等 c=5 的记录锁。
因此导致了死锁。这里,我们可以得到两个结论:
由于锁是一个个加的,要避免死锁,对同一组资源,要按照尽量相同的顺序访问;
在发生死锁的时刻,for update 这条语句占有的资源更多,回滚成本更大,所以 InnoDB 选择了回滚成本更小的 lock in share mode 语句,来回滚。
看完死锁,我们再来看一个锁等待的例子。
在第 21 篇文章的评论区,@Geek_9ca34e 同学做了一个有趣验证,我把复现步骤列出来:
可以看到,由于 session A 并没有锁住 c=10 这个记录,所以 session B 删除 id=10 这一行是可以的。但是之后,session B 再想 insert id=10 这一行回去就不行了。
现在我们一起看一下此时 show engine innodb status 的结果,看看能不能给我们一些提示。锁信息是在这个命令输出结果的 TRANSACTIONS 这一节。你可以在文稿中看到这张图片
我们来看几个关键信息。
index PRIMARY of table `test`.`t` ,表示这个语句被锁住是因为表 t 主键上的某个锁。
lock_mode X locks gap before rec insert intention waiting 这里有几个信息:
那么这个 gap 是在哪个记录之前的呢?接下来的 0~4 这 5 行的内容就是这个记录的信息。
n_fields 5 也表示了,这一个记录有 5 列:
因此,我们就知道了,由于 delete 操作把 id=10 这一行删掉了,原来的两个间隙 (5,10)、(10,15)变成了一个 (5,15)。
说到这里,你可以联合起来再思考一下这两个现象之间的关联:
session A 执行完 select 语句后,什么都没做,但它加锁的范围突然“变大”了;
第 21 篇文章的课后思考题,当我们执行 select * from t where c>=15 and c<=20 order by c desc lock in share mode; 向左扫描到 c=10 的时候,要把 (5, 10] 锁起来。
也就是说,所谓“间隙”,其实根本就是由“这个间隙右边的那个记录”定义的。
看过了 insert 和 delete 的加锁例子,我们再来看一个 update 语句的案例。在留言区中 @信信 同学做了这个试验:
你可以自己分析一下,session A 的加锁范围是索引 c 上的 (5,10]、(10,15]、(15,20]、(20,25] 和 (25,supremum]。
注意:根据 c>5 查到的第一个记录是 c=10,因此不会加 (0,5] 这个 next-key lock。
之后 session B 的第一个 update 语句,要把 c=5 改成 c=1,你可以理解为两步:
插入 (c=1, id=5) 这个记录;
删除 (c=5, id=5) 这个记录。
按照我们上一节说的,索引 c 上 (5,10) 间隙是由这个间隙右边的记录,也就是 c=10 定义的。所以通过这个操作,session A 的加锁范围变成了图 7 所示的样子:
好,接下来 session B 要执行 update t set c = 5 where c = 1 这个语句了,一样地可以拆成两步:
插入 (c=5, id=5) 这个记录;
删除 (c=1, id=5) 这个记录。
第一步试图在已经加了间隙锁的 (1,10) 中插入数据,所以就被堵住了。
今天这篇文章,我用前面第 20和第 21 篇文章评论区的几个问题,再次跟你复习了加锁规则。并且,我和你重点说明了,分析加锁范围时,一定要配合语句执行逻辑来进行。
在我看来,每个想认真了解 MySQL 原理的同学,应该都要能够做到:通过 explain 的结果,就能够脑补出一个 SQL 语句的执行流程。达到这样的程度,才算是对索引组织表、索引、锁的概念有了比较清晰的认识。你同样也可以用这个方法,来验证自己对这些知识点的掌握程度。
在分析这些加锁规则的过程中,我也顺便跟你介绍了怎么看 show engine innodb status 输出结果中的事务信息和死锁信息,希望这些内容对你以后分析现场能有所帮助。
老规矩,即便是答疑文章,我也还是要留一个课后问题给你的。
上面我们提到一个很重要的点:所谓“间隙”,其实根本就是由“这个间隙右边的那个记录”定义的。
那么,一个空表有间隙吗?这个间隙是由谁定义的?你怎么验证这个结论呢?
你可以把你关于分析和验证方法写在留言区,我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。
我在上一篇文章最后留给的问题,是分享一下你关于业务监控的处理经验。
在这篇文章的评论区,很多同学都分享了不错的经验。这里,我就选择几个比较典型的留言,和你分享吧:
这些都是很好的经验,你也可以根据具体的业务场景借鉴适合自己的方案。
作者回复: 嗯 所以我这里特别小心地没有写“锁“这个字。
间隙 (5,10)、(10,15)是客观存在的。
你提得也很对,“锁”是执行过程中才加的,是一个动态的概念。
这个问题也能够让大家更了解我们标题的意思,置顶了哈 👍
作者回复: 对, 好问题
lock_mode X waiting表示next-key lock;
lock_mode X locks rec but not gap是只有行锁;
还有一种 “locks gap before rec”,就是只有间隙锁;
作者回复: 1. 对的
2. 对的
3. “因为扫到了c=10,所以会加next-key lock (5,10]”, 对的。
第二个“如果”,实现上并不是这样的,所以没法回答😆
作者回复: 索引搜索就是 “找到第一个值,然后向左或向右遍历”,
order by desc 就是要用最大的值来找第一个;
order by就是要用做小的值来找第一个;
“所以只需要[20,25)来判断已经是最后一个20就可以了是吧”,
你描述的意思是对的,但是在MySQL里面不建议写这样的前闭后开区间哈,容易造成误解。
可以描述为:
“取第一个id=20后,向右遍历(25,25)这个间隙”^_^
作者回复: 根据c>5查到的第一个记录是c=10,因此不会加(0,5]这个next-key lock。
你提醒得对,我应该多说明这句, 我加到文稿中啦👍
作者回复: 1. 代码实现上,传入的就是id>10里面的这个10
2. 可以的,不过因为id是主键,而且id=15这一行存在,我觉得用优化1解释更好哦
作者回复: 会的
作者回复: 发现了👍🏿
作者回复: 赞
show engine innodb status 有惊喜😆
作者回复: 修改索引值都会修改位置的😆
作者回复: 😆 👍
作者回复: 会加锁,insert into t values (6,6,6) 被堵住了
作者回复: 会讲的哈~
新春快乐~
作者回复: 你这个例子里面有两行c=10
作者回复: 好问题,第33篇会说到哈
你可以在mysql客户端参数增加 --quick 再试试
作者回复: 主要是这里这一行不存在。。
如果能够明确找到一行锁住的话,使用优化1就更准确些
作者回复: 可以用到多核呀,你是怎么得到 “时间主要耗费在了网络读取上。”这个结论的?
另外,把这三个文件先拷贝到数据库本地,然后本地执行load看看什么效果?
作者回复: 我觉得这两个对比不太公平^_^
1)的测试可能会出现中间件瓶颈,
a)网络环节中间增加了一跳;
b) 如果是小查询,可能proxy先打到瓶颈
2)的测试结论一般会比1)好些
但是有这个架构,你肯定是从中间件访问数据库的,所以应该以1的测试结果为准