极客时间《MySQL实战45讲》笔记

MySQL中的隔离级别

本地事务的隔离

事务隔离的实现

事务之间的隔离是如何实现的?

在 MySQL 中,实际上每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作。记录上的最新值,通过回滚操作,都可以得到前一个状态的值。

假设一个值从 1 被按顺序改成了 2、3、4,在回滚日志里面就会有类似下面的记录。

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当前值是 4,但是在查询这条记录的时候,不同时刻启动的事务会有不同的 read-view。如图中看到的,在视图 A、B、C 里面,这一个记录的值分别是 1、2、4,同一条记录在系统中可以存在多个版本,就是数据库的多版本并发控制(MVCC)。对于 read-view A,要得到 1,就必须将当前值依次执行图中所有的回滚操作得到。

但这种回滚日志不能一直保留,当系统判断,没有事务再需要用到这些回滚日志时,回滚日志会被删除,也即当系统中没有比这个回滚日志更早的read-view时。

如何尽量避免长事务

为什么要避免长事务?

长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图。由于这些事务随时可能访问数据库里面的任何数据,所以这个事务提交之前,数据库里面它可能用到的回滚记录都必须保留,这就会导致大量占用存储空间。

在 MySQL 5.5 及以前的版本,回滚日志是跟数据字典一起放在 ibdata 文件里的,即使长事务最终提交,回滚段被清理,文件也不会变小。

除了对回滚段的影响,长事务还占用锁资源,也可能拖垮整个库。

如何避免长事务?

MySQL 的事务启动方式有以下几种:

  1. 显式启动事务语句, begin 或 start transaction。配套的提交语句是 commit,回滚语句是 rollback。

  2. set autocommit=0,这个命令会将这个线程的自动提交关掉。意味着如果你只执行一个 select 语句,这个事务就启动了,而且并不会自动提交。这个事务持续存在直到你主动执行 commit 或 rollback 语句,或者断开连接。

因此,建议总是使用 set autocommit=1, 通过显式语句的方式来启动事务。

但这样会多一次“交互”,针对这个问题,使用commit work and chain 语法

在 autocommit 为 1 的情况下,用 begin 显式启动的事务,如果执行 commit 则提交事务。如果执行 commit work and chain,则是提交事务并自动启动下一个事务,这样也省去了再次执行 begin 语句的开销。同时带来的好处是从程序开发的角度明确地知道每个语句是否处于事务中。

可以在 information_schema 库的 innodb_trx 这个表中查询长事务,比如下面这个语句,用于查找持续时间超过 60s 的事务。

select * from information_schema.innodb_trx where TIME_TO_SEC(timediff(now(),trx_started))>60

MVCC

在 MySQL 里,有两个“视图”的概念:

  • 一个是 view。它是一个用查询语句定义的虚拟表,在调用的时候执行查询语句并生成结果。创建视图的语法是 create view … ,而它的查询方法与表一样。

  • 另一个是 InnoDB 在实现 MVCC 时用到的一致性读视图,即 consistent read view,用于支持 RC(Read Committed,读提交)和 RR(Repeatable Read,可重复读)隔离级别的实现。

它没有物理结构,作用是事务执行期间用来定义“我能看到什么数据”。

在可重复读隔离级别下,事务在启动的时候就“拍了个快照”。

InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID,叫作 transaction id。它是在事务开始的时候向 InnoDB 的事务系统申请的,是按申请顺序严格递增的。而每行数据也都是有多个版本的。

每次事务更新数据的时候,都会生成一个新的数据版本,并且把 transaction id 赋值给这个数据版本的事务 ID,记为 row trx_id。同时,旧的数据版本要保留,并且在新的数据版本中,能够有信息可以直接拿到它。

也就是说,数据表中的一行记录,其实可能有多个版本 (row),每个版本有自己的 row trx_id。如图 2 所示,就是一个记录被多个事务连续更新后的状态。

如图所示,就是一个记录被多个事务连续更新后的状态。

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图中的三个虚线箭头,就是 undo log;而 V1、V2、V3 并不是物理上真实存在的,而是每次需要的时候根据当前版本和 undo log 计算出来的。比如,需要 V2 的时候,就是通过 V4 依次执行 U3、U2 算出来。

按照可重复读的定义,一个事务启动的时候,能够看到所有已经提交的事务结果。但是之后,这个事务执行期间,其他事务的更新对它不可见。这是怎么实现的呢?

InnoDB 为每个事务构造了一个数组,用来保存这个事务启动瞬间,当前正在“活跃”的所有事务 ID。“活跃”指的就是,启动了但还没提交。

数组里面事务 ID 的最小值记为低水位,当前系统里面已经创建过的事务 ID 的最大值加 1 记为高水位。

这个视图数组和高水位,就组成了当前事务的一致性视图(read-view)。

而数据版本的可见性规则,就是基于数据的 row trx_id 和这个一致性视图的对比结果得到的。

这个视图数组把所有的 row trx_id 分成了几种不同的情况。

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这样,对于当前事务的启动瞬间来说,一个数据版本的 row trx_id,有以下几种可能:

  • 如果落在绿色部分,表示这个版本是已提交的事务或者是当前事务自己生成的,这个数据是可见的;
  • 如果落在红色部分,表示这个版本是由将来启动的事务生成的,是肯定不可见的;
  • 如果落在黄色部分,那就包括两种情况
    • a. 若 row trx_id 在数组中,表示这个版本是由还没提交的事务生成的,不可见;
    • b. 若 row trx_id 不在数组中,表示这个版本是已经提交了的事务生成的,可见。

一个数据版本,对于一个事务视图来说,除了自己的更新总是可见以外,有三种情况:

  1. 版本未提交,不可见;
  2. 版本已提交,但是是在视图创建后提交的,不可见;
  3. 版本已提交,而且是在视图创建前提交的,可见。

更新操作

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对于更新操作来说,其显然不可能在历史数据上更新,否则可能会造成某个更新丢失,而必须在当前版本上进行更新。更新数据都是先读后写的,而这个读,只能读当前的值,称为“当前读”(current read)

如上图中,事务B的更新结果为(1, 3)。

除了 update 语句外,select 语句如果加锁,也是当前读。

MySQl中有哪些锁,分别有什么作用

全局锁

顾名思义,全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL 提供了一个加全局读锁的方法,命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的以下语句会被阻塞:数据更新语句(数据的增删改)、数据定义语句(包括建表、修改表结构等)和更新类事务的提交语句。

全局锁的典型使用场景是,做全库逻辑备份。也就是把整库每个表都 select 出来存成文本。

使用全局锁存在的问题

以前有一种做法,是通过 FTWRL 确保不会有其他线程对数据库做更新,然后对整个库做备份。注意,在备份过程中整个库完全处于只读状态。

但是让整库都只读,听上去就很危险:

  • 如果你在主库上备份,那么在备份期间都不能执行更新,业务基本上就得停摆;
  • 如果你在从库上备份,那么备份期间从库不能执行主库同步过来的 binlog,会导致主从延迟。

因此加全局锁可能不是太好。

全局备份

备份时我们需要拿到一个一致性视图,保证在备份期间读取到的数据不发生变化,我们可以在可重复读隔离级别下开启一个事务。

官方自带的逻辑备份工具是 mysqldump。当 mysqldump 使用参数–single-transaction 的时候,导数据之前就会启动一个事务,来确保拿到一致性视图。而由于 MVCC 的支持,这个过程中数据是可以正常更新的。

有了这个功能,为什么还需要 FTWRL 呢?一致性读是好,但前提是引擎要支持这个隔离级别。比如,对于 MyISAM 这种不支持事务的引擎,如果备份过程中有更新,总是只能取到最新的数据,那么就破坏了备份的一致性。这时,我们就需要使用 FTWRL 命令了。

所以,single-transaction 方法只适用于所有的表使用事务引擎的库。如果有的表使用了不支持事务的引擎,那么备份就只能通过 FTWRL 方法。这往往是 DBA 要求业务开发人员使用 InnoDB 替代 MyISAM 的原因之一。

表级锁

MySQL 里面表级别的锁有两种:一种是表锁,一种是元数据锁(meta data lock,MDL)。

表锁的语法是 lock tables … read/write。与 FTWRL 类似,可以用 unlock tables 主动释放锁,也可以在客户端断开的时候自动释放。需要注意,lock tables 语法除了会限制别的线程的读写外,也限定了本线程接下来的操作对象。

举个例子, 如果在某个线程 A 中执行 lock tables t1 read, t2 write; 这个语句,则其他线程写 t1、读写 t2 的语句都会被阻塞。同时,线程 A 在执行 unlock tables 之前,也只能执行读 t1、读写 t2 的操作。连写 t1 都不允许,自然也不能访问其他表。

另一类表级的锁是 MDL(metadata lock)。MDL 不需要显式使用,在访问一个表的时候会被自动加上。MDL 的作用是,保证读写的正确性。你可以想象一下,如果一个查询正在遍历一个表中的数据,而执行期间另一个线程对这个表结构做变更,删了一列,那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上,肯定是不行的。

因此,在 MySQL 5.5 版本中引入了 MDL,当对一个表做增删改查操作的时候,加 MDL 读锁;当要对表做结构变更操作的时候,加 MDL 写锁。

  • 读锁之间不互斥,因此你可以有多个线程同时对一张表增删改查。
  • 读写锁之间、写锁之间是互斥的,用来保证变更表结构操作的安全性。因此,如果有两个线程要同时给一个表加字段,其中一个要等另一个执行完才能开始执行。

行锁

MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁,比如 MyISAM 引擎就不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁,对于这种引擎的表,同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行,这就会影响到业务并发度。InnoDB 是支持行锁的,这也是 MyISAM 被 InnoDB 替代的重要原因之一。

顾名思义,行锁就是针对数据表中行记录的锁。这很好理解,比如事务 A 更新了一行,而这时候事务 B 也要更新同一行,则必须等事务 A 的操作完成后才能进行更新。

两阶段锁

在 InnoDB 事务中,行锁是在需要的时候才加上的,但并不是不需要了就立刻释放,而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。

因此,如果你的事务中需要锁多个行,要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁尽量往后放。

死锁和死锁检测

死锁现象

当并发系统中不同线程出现循环资源依赖,涉及的线程都在等待别的线程释放资源时,就会导致这几个线程都进入无限等待的状态,称为死锁。

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这时候,事务 A 在等待事务 B 释放 id=2 的行锁,而事务 B 在等待事务 A 释放 id=1 的行锁。 事务 A 和事务 B 在互相等待对方的资源释放,就是进入了死锁状态。

死锁的处理

当出现死锁以后,有两种策略:

  • 一种策略是,直接进入等待,直到超时。这个超时时间可以通过参数 innodb_lock_wait_timeout 来设置。

  • 另一种策略是,发起死锁检测,发现死锁后,主动回滚死锁链条中的某一个事务,让其他事务得以继续执行。将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on,表示开启这个逻辑。

在 InnoDB 中,innodb_lock_wait_timeout 的默认值是 50s,意味着如果采用第一个策略,当出现死锁以后,第一个被锁住的线程要过 50s 才会超时退出,然后其他线程才有可能继续执行。对于在线服务来说,这个等待时间往往是无法接受的。

但是,我们又不可能直接把这个时间设置成一个很小的值,比如 1s。这样当出现死锁的时候,确实很快就可以解开,但如果不是死锁,而是简单的锁等待呢?所以,超时时间设置太短的话,会出现很多误伤。

所以,正常情况下我们还是要采用第二种策略,即:主动死锁检测,而且 innodb_deadlock_detect 的默认值本身就是 on。主动死锁检测在发生死锁的时候,是能够快速发现并进行处理的,但是它也是有额外负担的。

每个新来的被堵住的线程,都要判断会不会由于自己的加入导致了死锁,这是一个时间复杂度是 O(n) 的操作。假设有 1000 个并发线程要同时更新同一行,那么死锁检测操作就是 100 万这个量级的。虽然最终检测的结果是没有死锁,但是这期间要消耗大量的 CPU 资源。因此,你就会看到 CPU 利用率很高,但是每秒却执行不了几个事务。

针对死锁检测造成的性能损耗,可以选择直接关闭死锁检测,但这必然带来一定的风险;或者我们可以选择控制并发度,如果同一行每次最多只有10个线程在更新,那么死锁检测的成本很低,就不会出现死锁检测占用太多资源的问题,但这种方式也很不好控制。