高性能MySQL笔记之锁详解

一、背景

MySQL里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。数据库锁的设计的初衷是处理并发问题。我们知道多用户共享资源的时候，就有可能会出现并发访问的时候，数据库就需要合理的控制资源的访问规则，因此，锁就应运而生了，它主要用来实现这些访问规则的重要数据结构。

 

二、全局锁

顾名思义，全局锁就是对整个数据库实例加锁，可以通过命令 Flush tables with read lock (FTWRL)对整个数据库实例子加锁。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。

全局锁有一个经典的使用场景就是做全库逻辑备份，也就是说吧整个数据库的每个表都用select 出来存成文本。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。

你此时是不是觉得很危险？

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。

看上去确实很危险，但是我们细想一下，备份为什么要加锁呢？如果我们不加锁又会出现什么问题呢？

假设你现在要维护京东的购买系统，关注的是用户账户余额表和用户商品表。

现在发起一个逻辑备份。假设备份期间，有一个用户，他购买了一件商品，业务逻辑里就要扣掉他的余额，然后往已购商品里面加上一件商品。

如果时间顺序上是先备份账户余额表(u_account)，然后用户购买，然后备份用户商品表(u_course)，会怎么样呢？你可以看一下这个图：

从上图可以看到用户的数据状态是“账户余额没扣，但是用户商品里面已经多了一件商品”。如果后面用这个备份来恢复数据的话，用户居然发现自己自己账户居然无端端的多了50块，站在公司角度，你收拾包袱走人吧。但是用户也别高兴，如果备份表的顺序反过来，先备份用户商品表再备份账户余额表，又可能会出现什么结果呢？

那当然是后面用这个备份来恢复数据的话，用户居然发现自己账户的钱被扣了，但是却没有买到剃须刀。也就是说，不加锁的话，备份系统备份的得到的库不是一个逻辑时间点，这个视图是逻辑不一致的。这是时候你肯定想道我前面文章所讲的讲事务隔离，其实是有一个方法能够拿到一致性视图的。

是的，毫无疑问 就是在可重复读隔离界别下开启一个事务能够拿到一致性视图。

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。

既然有那么好用的功能，为什么还需要FTWRL去做备份呢？

一致性读是好，但是不要忘记一点，前提就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。这时候FTWRL命令了就派上用场了。

因此，single-transaction方法只可以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。这就是为什么InnoDB比myISAM普及的原因之一。

到这里，你也许会会想到，为什么我们不用set global readonly=true 的命令让全库处于只读的状态呢？

注意，这是生产上严厉禁止的，主要有如下两个原因：

　　1.在某些系统中，readonly的值会被用来做其他逻辑，比如用来判断一个库是主库还是备库。毫无疑问修改global变量的方式影响面更大。

　　2.在异常处理机制上存在差异。如果执行FTWRL命令之后由于客户端发生异常断开，那么MySQL会自动释放这个全局锁，整个库回到可以正常更新的状态。而将整个库设置为readonly之后，如果客户端发生异常，则数据库就会一直保持readonly状态，这样会导致整个库长时间处于不可写状态，很容易造成生产事故。

 

三、表级别的锁

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。

在还没有出现更细粒度的锁的时候，表锁是最常用的处理并发的方式。而对于InnoDB这种支持行锁的引擎，一般不使用lock tables命令来控制并发，毕竟锁住整个表的影响面还是太大，影响并发性。

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。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。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。

我们知道读锁之间不互斥，因此你可以有多个线程同时对一张表增删改查。但是读写锁之间、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。

请注意，很多人在MDL锁稍微不注意就会掉入这个坑里：给一个小表加个字段，最后导致整个库挂了。我们都知道给一个表加字段，或者修改字段，或者加索引，需要扫描全表的数据。在对大表操作的时候，你肯定会特别小心，以免对线上服务造成影响。而实际上，即使是小表，操作不慎也会出问题。我们来看一下下面的操作序列，假设表t是一个小表。

如上图所示，会话A 先启动，这时候会对表t 加 MDL读锁。会话 B也是MDL读锁，我们知道，通过上面的知识知道，MDL读锁之前是不互斥的，因此可以正常执行。

接着会话C会被阻塞，为什么会被阻塞呢？结合上面的知识，我们知道会话 A的MDL读锁还没有释放，而会话 C需要MDL写锁，因此只能被阻塞。如果只有会话 C自己被阻塞也就还好，细想一下之后所有要在表t上新申请MDL读锁的请求也会被会话 C阻塞。通过前面的知识，我们知道所有对表的增删改查操作都需要先申请MDL读锁，就都被锁住，等于这个表现在完全不可读写了。如果某个表上存在频繁的语句查询，而且客户端有重试这个机制在，超时后会再起一个新会话再请求的话，这个库的线程很快就会爆满。这就是为什么即使是小表，操作不慎，最后导致整个库挂了。我们现在知道了事务中的MDL锁，在语句执行开始时申请，但是语句结束后并不会马上释放，而会等到整个事务提交后再释放。

基于上面的分析，我们来讨论一个问题，如何安全地给小表加字段？

首先我们要解决长事务，事务不提交，就会一直占着MDL锁。在MySQL的information_schema 库的 innodb_trx 表中，你可以查到当前执行中的事务。如果你要做DDL变更的表刚好有长事务在执行，要考虑先暂停DDL，或者kill掉这个长事务。

但考虑一下这个场景。如果你要变更的表是一个热点表，虽然数据量不大，但是上面的请求很频繁，而你不得不加个字段，你该怎么做呢？

这时候kill可能未必管用，因为新的请求马上就来了。比较理想的机制是，在alter table语句里面设定等待时间，如果在这个指定的等待时间里面能够拿到MDL写锁最好，拿不到也不要阻塞后面的业务语句，先放弃。之后开发人员或者DBA再通过重试命令重复这个过程。MariaDB已经合并了AliSQL的这个功能，所以这两个开源分支目前都支持DDL NOWAIT/WAIT n这个语法。

ALTER TABLE tbl_name NOWAIT add column ...
ALTER TABLE tbl_name WAIT N add column ...

 

接下来聊聊InnoDB的行锁，以及如何通过减少锁冲突来提升业务并发度。为什么我不讲解基于MyISAM的呢？，大家别忘了我们前面提到的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。

 

那什么是行锁呢？见其名知其意，行锁主要是针对数据库表中行记录的锁，举个通熟易懂的例子，比如事务A更新一行，与此同时，事务B 也要要更新同一行，则必须等事务A的操作完成后才能进行更新。

我这里为什么要讲这些概念性东西呢？很简单，如果我们对概念的理解不透彻，进行生产的时候，一不小心就导致程序出现一些非预期的行为。就好比如二阶段锁。

接下来通过一个例子讲解二阶段锁的注意事项，例子如下：

从上图可以看到，按照时间的顺序操作，事务执行update 语句时，会发什么事情呢？上图的 id 是表T的主键。

这问题主要看事务A在执行完两条update 后，拥有哪些锁，在什么时候释放锁。很明显事务B 的update 会被阻塞，知道事务A执行commit提交时候后，事务B才能继续执行。因为事务A持有的两个记录的行锁，都是commit 的时候才释放的。

因此，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。

我们知道这个设定，有什么用呢？貌似对于我们使用事务有什么帮助呢？

还是很有帮助的，例如，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。如果你此时负责实现一个在线交易的购物平台，用户A在某东上购买了一部手机，这个过程主要涉及一下几个操作：

　　1.从用户A账户中扣除手机的价钱；

　　2.给某东的账户余额增加这部手机的价钱；

　　3.记录一条交易日志。

这个操作过程，为了保证交易的原子性，必然要把这三个操作放在一个事务中的，我们需要update 两条记录，并且insert 一条记录，那么我们如何安排这三个语句在事务中的顺序呢？

如果此时还有另外一个用户B在某东上买了一本Java，那么两个事务中冲突的部门必然是语句 2 了，因为它们要更新某东账户的余额，需要更改同一行数据。

根据两阶段锁协议，不论你怎样安排语句顺序，所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的。所以，如果你把语句2安排在最后，比如按照3、1、2这样的顺序，必然某东余额这一行的锁时间就最少。这就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度。

虽然余额这一行的行锁在一个事务中不会停留很长时间，但是并不能完全解决问题。

下面再举个例子，如果某东 6.18活动，低价预售所有的商品，活动刚开始的时候，你发现你的数据库突然就挂了，那么此时你进行排查问题，top 命令等一系列操作，于是看到CPU 几乎百分百，但是整个数据库每秒就执行不到2000个事务（这里我只是假设的呀，我也不知道某东的具体情况，不要抬杠，哈哈）。到这里，就必须说说死锁和死锁的检测了。

 

四、死锁和死锁检测

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。接下来用行锁举个例子。

从上图可以看到，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。

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。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。
• 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。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。

你可以想象一下这个过程：每当一个事务被锁的时候，就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁。

那如果是我们上面说到的所有事务都要更新同一行的场景呢？

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。

根据上面的分析，我们来讨论一下，怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢？问题的症结在于，死锁检测要耗费大量的CPU资源。

　　第一种方法就是如果你能确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉。但是这种操作本身带有一定的风险，因为业务设计的时候一般不会把死锁当做一个严重错误，毕竟出现死锁了，就回滚，然后通过业务重试一般就没问题了，这是业务无损的。而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是业务有损的。

　　另一个思路是控制并发度。根据上面的分析，你会发现如果并发能够控制住，比如同一行同时最多只有10个线程在更新，那么死锁检测的成本很低，就不会出现这个问题。一个直接的想法就是，在客户端做并发控制。但是，你会很快发现这个方法不太可行，因为客户端很多。我见过一个应用，有600个客户端，这样即使每个客户端控制到只有5个并发线程，汇总到数据库服务端以后，峰值并发数也可能要达到3000。

因此，这个并发控制要做在数据库服务端。如果你有中间件，可以考虑在中间件实现；如果从MySQL 源码上修改，基本思路就是，对于相同行的更新，在进入引擎之前排队。这样在InnoDB内部就不会有大量的死锁检测工作了。

那么我们能不能从设计上优化这个问题呢？

你可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。还是以某东账户为例，可以考虑放在多条记录上，比如10个记录，某东的账户总额等于这10个记录的值的总和。这样每次要给某东账户加金额的时候，随机选其中一条记录来加。这样每次冲突概率变成原来的1/10，可以减少锁等待个数，也就减少了死锁检测的CPU消耗。

这个方案看上去是无损的，但其实这类方案需要根据业务逻辑做详细设计。如果账户余额可能会减少，比如退货逻辑，那么这时候就需要考虑当一部分行记录变成0的时候，代码要有特殊处理。