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,出现了不少高质量的留言。我以为经过分析这些问题,能够
帮助你加深对加锁规则的理解。bash
因此,我就从中挑选了几个有表明性的问题,构成了今天这篇答疑文章的主题,即:用动态的观点看加锁。session
原则 1:加锁的基本单位是 next-key lock。但愿你还记得,next-key lock 是前开后闭区间。
原则 2:查找过程当中访问到的对象才会加锁。数据结构
优化 1:索引上的等值查询,给惟一索引加锁的时候,next-key lock 退化为行锁。
优化 2:索引上的等值查询,向右遍历时且最后一个值不知足等值条件的时候,next-key lock 退化为间隙锁。并发
一个 bug:惟一索引上的范围查询会访问到不知足条件的第一个值为止。优化
接下来,咱们的讨论仍是基于下面这个表 t:spa
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);
有同窗对“等值查询”提出了疑问:等值查询和“遍历”有什么区别?为何咱们文章的例子里面,where 条件是不等号,这个过程里也有等值查询?线程
咱们一块儿来看下这个例子,分析一下这条查询语句的加锁范围:对象
begin; select * from t where id>9 and id<12 order by id desc for update;
利用上面的加锁规则,咱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,并无被加上行锁。为何呢?blog
咱们说加锁单位是 next-key lock,都是前开后闭区间,可是这里用到了优化 2,即索引上的等值查询,向右遍历的时候 id=15 不知足条件,因此 next-key lock 退化为了间隙锁(10, 15)。索引
可是,咱们的查询语句中 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,加锁动做是发生在语句执行过程当中的,因此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。
图 1 索引 id 示意图
1. 首先这个查询语句的语义是 order by id desc,要拿到知足条件的全部行,优化器必须先找到“第一个 id<12 的值”。
2. 这个过程是经过索引树的搜索过程获得的,在引擎内部,实际上是要找到 id=12 的这个值,只是最终没找到,但找到了 (10,15) 这个间隙。
3. 而后向左遍历,在遍历过程当中,就不是等值查询了,会扫描到 id=5 这一行,因此会加一个 next-key lock (0,5]。
也就是说,在执行过程当中,经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 @发条橙子同窗提出的问题: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;
这条查询语句里用的是 in,咱们先来看这条语句的 explain 结果。
图 2 in 语句的 explain 结果
能够看到,这条 in 语句使用了索引 c 而且 rows=3,说明这三个值都是经过 B+ 树搜索定位的。
在查找 c=5 的时候,先锁住了 (0,5]。可是由于 c 不是惟一索引,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,这个过程知足优化 2,因此加了间
隙锁 (5,10)。
一样的,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)。
经过这个分析,咱们能够知道,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?为何这么麻烦地分段说呢?
由于我要跟你强调这个过程:这些锁是“在执行过程当中一个一个加的”,而不是一次性加上去的。
理解了这个加锁过程以后,咱们就能够来分析下面例子中的死锁问题了。
若是同时有另一个语句,是这么写的:
select id from t where c in(5,20,10) order by c desc for update;
此时的加锁范围,又是什么呢?
咱们如今都知道间隙锁是不互锁的,可是这两条语句都会在索引 c 上的 c=五、十、20 这三行记录上加记录锁。
这里你须要注意一下,因为语句里面是 order by c desc, 这三个记录锁的加锁顺序,是先锁 c=20,而后 c=10,最后是 c=5。
也就是说,这两条语句要加锁相同的资源,可是加锁顺序相反。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,但这个现场仍是不完备的。
有同窗在评论区留言到,但愿我能展开一下怎么看死锁。如今,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 命令获得的部分输出。这个命令
会输出不少信息,有一节 LATESTDETECTED DEADLOCK,就是记录的最后一次死锁信
息。
图 3 死锁现场
咱们来看看这图中的几个关键信息。
一、 TRANSACTION,是第一个事务的信息;
二、 TRANSACTION,是第二个事务的信息;
三、WE ROLL BACK TRANSACTION (1),是最终的处理结果,表示回滚了第一个事务。
从上面这些信息中,咱们就知道:
1. “lock in share mode”的这条语句,持有 c=5 的记录锁,在等 c=10 的锁;
2. “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。
所以致使了死锁。这里,咱们能够获得两个结论:
1. 因为锁是一个个加的,要避免死锁,对同一组资源,要按照尽可能相同的顺序访问;
2. 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,因此InnoDB 选择了回滚成本更小的 lock in share mode 语句,来回滚。
看完死锁,咱们再来看一个锁等待的例子。
在第 21 篇文章的评论区,@Geek_9ca34e 同窗作了一个有趣验证,我把复现步骤列出来:
图 4 delete 致使间隙变化
能够看到,因为 session A 并无锁住 c=10 这个记录,因此 session B 删除 id=10 这一行是能够的。可是以后,session B 再想 insert id=10 这一行回去就不行了。
如今咱们一块儿看一下此时 show engine innodb status 的结果,看看能不能给咱们一些提示。锁信息是在这个命令输出结果的 TRANSACTIONS 这一节。你能够在文稿中看到这张图片
图 5 锁等待信息
咱们来看几个关键信息。
1. index PRIMARY of table `test`.`t` ,表示这个语句被锁住是由于表 t 主键上的某个锁。
2. lock_mode X locks gap before rec insert intention waiting 这里有几个信息:
3. 那么这个 gap 是在哪一个记录以前的呢?接下来的 0~4 这 5 行的内容就是这个记录的信息。
4. n_fields 5 也表示了,这一个记录有 5 列:
所以,咱们就知道了,因为 delete 操做把 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,你能够联合起来再思考一下这两个现象之间的关联:
1. session A 执行完 select 语句后,什么都没作,但它加锁的范围忽然“变大”了;
2. 第 21 篇文章的课后思考题,当咱们执行 select * from t where c>=15 and c<=20order 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,咱们再来看一个 update 语句的案例。在留言区中@信信 同窗作了这个试验:
图 6 update 的例子
你能够本身分析一下,session A 的加锁范围是索引 c 上的 (5,10]、(10,15]、(15,20]、(20,25] 和 (25,supremum]。以后 session B 的第一个 update 语句,要把 c=5 改为 c=1,你能够理解为两步:
1. 插入 (c=1, id=5) 这个记录;
2. 删除 (c=5, id=5) 这个记录。
按照咱们上一节说的,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。因此经过这个操做,session A 的加锁范围变成了图 7 所示的样子:
注意:根据 c>5 查到的第一个记录是 c=10,所以不会加 (0,5] 这个 next-key lock。
图 7 session B 修改后, session A 的加锁范围
好,接下来 session B 要执行 update t set c = 5 where c = 1 这个语句了,同样地能够拆成两步:
1. 插入 (c=5, id=5) 这个记录;
2. 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,因此就被堵住了。
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。而且,我和你重点说明了,分析加锁范围时,必定要配合语句执行逻辑来进行。
在我看来,每一个想认真了解 MySQL 原理的同窗,应该都要可以作到:经过 explain 的结果,就可以脑补出一个 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。你一样也能够用这个方法,来验证本身对这些知识点的掌握程度。
在分析这些加锁规则的过程当中,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,但愿这些内容对你之后分析现场能有所帮助。
老规矩,即使是答疑文章,我也仍是要留一个课后问题给你的。
上面咱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?
你能够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块儿阅读。
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,不少同窗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:
@老杨同志 回答得很详细。他的主要思路就是关于服务状态和服务质量的监控。其中,服务状态的监控,通常均可以用外部系统来实现;而服务的质量的监控,就要经过接口
的响应时间来统计。
@Ryoma 同窗,提到服务中使用了 healthCheck 来检测,其实跟咱们文中提到的select 1 的模式相似。
@强哥 同窗,按照监控的对象,将监控分红了基础监控、服务监控和业务监控,并分享了每种监控须要关注的对象。
这些都是很好的经验,你也能够根据具体的业务场景借鉴适合本身的方案。