一文详解MySQL不同隔离级别都使用什么锁

 更新时间:2022年09月08日 08:56:10   作者:陈树义  
这篇文章主要为大家详细介绍了在MySQL中不同隔离级别都会使用什么锁,文中的示例代码讲解详细,对我们学习MySQL有一定帮助,需要的可以参考一下

在上篇文章,我们聊了「MySQL 啥时候会用表锁,啥时候用行锁」这个问题。在文章中,我们还留了一个问题,即:如果查询或更新时的数据特别多,是否从行锁会升级为表锁?

此外,还有朋友留言说到:不同的隔离级别可能会用不同的锁,可以结合隔离级别来聊聊。其实上面虽然是两个问题,但如果你把不同隔离级别下的加锁问题搞清楚了,那么第一个问题自然也清楚了。

今天,就让我带着大家来聊聊不同隔离级别下,都会使用什么锁!

文章思维导图

说透 MySQL 锁机制

在深入探讨不同隔离级别的锁内容之前,我们需要先回顾一下关于 MySQL 锁的本质以及一些基础内容,这样有利于我们后续的理解。

对于 MySQL 来说,如果只支持串行访问的话,那么其效率会非常低。因此,为了提高数据库的运行效率,MySQL 需要支持并发访问。

而在并发访问的情况下,会发生各种各样的问题,例如:脏读、不可重复读、幻读等问题。为了解决这些问题,就出现了事务隔离级别。

本质上,事务隔离级别就是为了解决并发访问下的数据一致性问题的。不同的事务隔离级别,解决了不同程度的数据一致性。

而我们所说的全局锁、表锁、行级锁等等,其实都是事务隔离级别的具体实现。而 MVCC、意向锁,则是一些局部的性能优化。

上面这段话,基本上就是对 MySQL 锁机制很透彻的理解。当我们懂了这些概念之间的关系之后,我们才能更加清晰地理解知识点。

事务隔离级别

相信大家都知道,MySQL 的事务隔离级别有如下 4 个,分别是:

  • 读未提交
  • 读已提交(READ COMMITTED)
  • 可重复读(REPEATABLE READ)
  • 串行化

读未提交,可以读取到其他事务还没提交的数据。 在这个隔离级别下,由于可以读取到未提交的值,因此会产生「脏读」问题。举个例子:A 事务更新了 price 为 30,但还未提交。此时 B 事务读取到了 price 为 30,但后续 A 事务回滚了,那么 B 事务读取到的 price 就是错的(脏的)。

读已提交,只能读到其他事务已经提交的数据。 这个隔离级别解决了脏读的问题,不会读到未提交的值,但是却会产生「不可重复读」问题。「不可重复读」指的是在同一个事务范围内,前后两次读取到的数据不一样。举个例子:A 事务第 1 次读取了 price 为 10。

随后 B 事务将 price 更新为 20,接着 A 事务再次读取 price 为 30。A 事务前后两次读取到的数据是不一样的,这就是不可重复读。

思考题:MySQL 读已提交可以解决脏读问题,那它具体是如何解决的?

可重复读,指的是同一事务范围内读取到的数据是一致的。 这个隔离级别解决了「不可重复读」的问题,只要是在同一事务范围内,那么读取到的数据就是一样的。对于 MySQL Innodb 来说,其实通过 MVCC 来实现的。但「可重复读」隔离级别会产生幻读问题,即对于某个范围的数据读取,前后两次可能读取到不同的结果。

举个例子:数据库中有 price 为 1、3、5 三个商品,此时 A 事务查询 price < 10 的商品,查询到了 3 个商品。随后 B 事务插入了一条 price 为 7 的商品。接着 A 事务继续查询 price < 10 的商品,这次却查询到了 4 个商品。

可以看到「幻读」与「不可重复读」是有些类似的,只是「不可重复读」更多指的是某一条记录,而「幻读」指的则是某个范围数据。对于 MySQL Innodb 来说,其通过行级锁级别的 Gap Lock 解决了幻读的问题。

串行化,指的是所有事务串行执行。 这个就最简单了,不用去竞争,一个个去执行,但是效率也是最低的。

MySQL 锁类型

在 MySQL 中有全局锁、表级锁、行级锁三种类型,其中比较关键的是表级锁盒行级锁。

对于表级锁而言,其又分为表锁、元数据锁、意向锁三种。对于元数据锁而言,基本上都是数据库自行操作,我们无须关心。在 Innodb 存储存储引擎中,表锁也用得比较少。

对于行级锁而言,其又记录锁、间隙锁、Next-Key 锁。记录锁就是某个索引记录的锁,间隙锁就是两个索引记录之间的空隙锁,Next-Key 则是前面两者的结合。

在 Innodb 存储引擎中,我们可以通过下面的命令来查询锁的情况。

// 开启锁的日志
set global innodb_status_output_locks=on; 
// 查看innodb引擎的信息(包含锁的信息)
show engine innodb status\G;

查询结果一般如下图所示:

上面几种不同类型的锁,其各自的关键字为:

  • 表级的意向排它锁(IX):lock mode IX。
  • 表级的插入意向锁(LOCK_INSERT_INTENTION): lock_mode X locks gap before rec insert intention
  • 行级的记录锁(LOCK_REC_NOT_GAP): lock_mode X locks rec but not gap
  • 行级的间隙锁(LOCK_GAP): lock_mode X locks gap before rec
  • 行级的 Next-key 锁(LOCK_ORNIDARY): lock_mode X

通过上面的命令,我们就可以知道不同的事务隔离级别使用了哪些锁了。

接下来,我们一个个来看看:不同事务隔离级别,都使用了哪些锁来实现。

读未提交

首先,我们创建一个 price_test 表并插入一些测试数据。

// 创建 price_test 表
CREATE TABLE `test`.`price_test` (
  `id` BIGINT(64) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(32) not null,
  `price` INTEGER(4) NULL,
  PRIMARY KEY (`id`));
// 插入测试数据
INSERT INTO price_test(name,price) values('apple', 10);

接着,我们打开两个命令行窗口,并且都修改事务隔离级别为「读未提交」。

// 设置隔离级别
SET session TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
// 查看隔离级别
select @@transaction_isolation;

接着,事务 A 执行如下命令,查询出 id 为 1 记录的 price 值。

// 执行命令
beign;
select * from price_test where id = 1;
// 执行结果
+----+-------+-------+
| id | name  | price |
+----+-------+-------+
|  1 | apple |    10 |
+----+-------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

接着,事务 B 执行如下命令,修改 price 为 20。

begin;
update price_test set price = 20 where id = 1;

接着,事务 A 再次读取 id 为 1 记录的 price 值。

select * from price_test where id = 1;

从下图可以看到,事务 A 读取到了事务 B 未提交的数据,这其实就是脏读了。

从这个例子,我们可以得出一些结论:在「读未提交」事务隔离级别下,读写是可以同时进行的,不会阻塞。

看到这里,我突然想到了一个问题:那么写写是否会阻塞阻塞呢?

接下来,我们继续做一个测试:事务 A 和 事务 B 同时对 id 为 1 的记录进行更新,看看是否能够更新成功。

如上图所示,我先用如下命令在事务 A(上边的窗口)执行,将 price 修改为 15。

begin;
update price_test set price = 15 where id = 1;

结果执行成功了,但此时事务 A 还未提交。

接着,我先用如下命令在事务 B(下边的窗口)执行,将 price 修改为 20。

从图中可以看到,事务 B 阻塞卡住了。

从这个例子,我们可以得出结论:在「读未提交」事务隔离级别下,写写不可以同时进行的,会阻塞。

此时,我们通过查看锁信息可以看到,其是加上一个行级别的记录锁,如下图所示。

当我使用 rollback 命令回滚事务 A 之后,事务 B 立刻就执行了,并且事务 A 还读取到了事务 B 设置的值,如下图所示。

有些小伙伴会说:如果指定了非索引的列作为查询条件,是否会触发间隙锁呢?

接下来我们测试一下。

我们往 price_test 表再插入一条数据,此时数据库中的数据如下所示。

接着,我们在事务 A 执行如下命令,查询 price > 15 的记录。

mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from price_test where price > 15 for update;
+----+--------+-------+
| id | name   | price |
+----+--------+-------+
|  2 | orange |    30 |
+----+--------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

接着,我们在事务 B 执行如下命令,查询 price > 5 的记录。

begin;
select * from price_test where price > 5 for update;

从如下结果可以看到,事务 B 阻塞住了。

此时我们在事务 A 查看锁的情况,如下图所示。

从上图可以看出,MySQL 只是加上了一个记录锁,并没有加间隙锁。

最后我们总结一下:在「读未提交」隔离级别下,读写操作可以同时进行,但写写操作无法同时进行。与此同时,该隔离级别下只会使用行级别的记录锁,并不会用间隙锁。

读已提交

在「读已提交」隔离级别下,我们按之前的方式进行测试。

首先,我们设置一下隔离级别为「读已提交」。

// 设置隔离级别
SET session TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;
// 查看隔离级别
select @@transaction_isolation;

接着,我们测试同时对 id 为 1 的数据进行更新,看看会发生什么。

事务 A 执行如下命令:

begin;
update price_test set price = 15 where id = 1;

事务 B 执行如下命令

begin;
update price_test set price = 20 where id = 1;

事务 B 阻塞了。查看下锁信息,如下图所示。

可以看到,其锁是一个行级别的记录锁,结果和「读未提交」的是一样的。

接下来,我们继续看看范围的查询是否会触发间隙锁。

事务 A 执行:

begin;
select * from price_test where price > 5 for update;

事务 B 执行:

begin;
select * from price_test where price > 15 for update;

事务 B 会阻塞,查看锁信息如下图所示。

可以看到,还是只有一个行级别的记录锁,并没有间隙锁。

看到这里,你会发现「读已提交」和「读未提交」非常相似。那么它们具体有啥区别呢?

其实他们的最大区别,就是「读已提交」解决了脏读的问题。

可重复读

在「读已提交」隔离级别下,我们按之前的方式进行测试。

首先,我们设置一下隔离级别为「读已提交」。

// 设置隔离级别
SET session TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
// 查看隔离级别
select @@transaction_isolation;

接着,我们测试同时对 id 为 1 的数据进行更新,看看会发生什么。

事务 A 执行如下命令:

begin;
update price_test set price = 15 where id = 1;

事务 B 执行如下命令

begin;
update price_test set price = 20 where id = 1;

事务 B 阻塞了。查看下锁信息,毫无疑问,其实这里还是只会有间隙锁,因为指定了索引。

接下来,我们继续看看范围的查询是否会触发间隙锁。

事务 A 执行:

begin;
select * from price_test where price > 5 for update;

事务 B 执行:

begin;
select * from price_test where price > 15 for update;

事务 B 会阻塞,查看锁信息如下图所示。

可以看到,在这里就变成了 Next-Key 锁,就是记录锁和间隙锁结合体。

总结一下:在「可重复读」隔离级别下,使用了记录锁、间隙锁、Next-Key 锁三种类型的锁。

值得一提的是,我们前面说过:可重复读存在幻读的问题,但实际上在 MySQL 中,因为其使用了间隙锁,所以在「可重复读」隔离级别下,其实不存在幻读问题。因此,MySQL 将「可重复读」作为了其默认的隔离级别。

总结

看到这里,我想我们可以对文章开头提出的问题做个解答了:MySQL 不同隔离级别,都使用了什么样的锁?

对于任何隔离级别,表级别的表锁、元数据锁、意向锁都是会使用的,但对于行级别的锁则会有些许差别。

在「读未提交」和「读已提交」隔离级别下,都只会使用记录锁,不会用间隙锁,当然也不会有 Next-Key 锁了。

而对于「可重复读」隔离级别来说,会使用记录锁、间隙锁和 Next-Key 锁。

到此这篇关于一文详解MySQL不同隔离级别都使用什么锁的文章就介绍到这了,更多相关MySQL隔离级别内容请搜索脚本之家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脚本之家!

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