InnoDB事务锁系统及其实现

 小结:

1、
不同锁差异:锁到底加在了什么对象
要么加在了表上
要么加在了行上
 
 

原创|InnoDB事务锁系统及其实现 https://mp.weixin.qq.com/s/W07ZIW0GRtsrS5nuiy2z_A

原创|InnoDB事务锁系统及其实现

原创|InnoDB事务锁系统及其实现

 腾讯数据库技术 腾讯数据库技术 2021-11-16 19:30

提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读

 

「第一部分 前言」

InnoDB引擎支持行级别锁,实现了四种隔离级别,本文梳理了InnoDB事务系统及锁系统的原理和源码实现,并且对其中一些比较特别的feature做一个简单的介绍。

因为涉及的模块代码非常庞大,部分实现细节并未深入,如有错漏,欢迎指正。

 

在介绍InnoDB的事务系统和锁系统之前,有必要对一些基本概念做一个简单的回顾。

我们都知道事务的四大属性ACID,这些属性的保证与数据库中的几大模块紧密的耦合在一起:

  • 为了保证原子性Atomicity,数据库需要保证事务要么都成功,要么都不成功,因此需要记事务的undo日志,undo日志保证做了一半的事务可以被全部撤销掉。

  • 为了保证持久性Durability,数据库需要保证提交的事务修改的数据能够在各种异常情况下(数据库实例crash,机器故障)都不能丢失,因此需要记事务的redo日志,redo日志保证在事务提交前,事务的修改日志就已经成功落盘。

  • 为了保证隔离性Isolation,就需要并发控制了,并发控制机制管理事务的并行执行,使得它们看起来仿佛是单独执行的一样。

以上三点的终极目标是保证数据库事务的一致性Consistency,保证数据从一个一致的状态到另一个一致的状态。

 

注:这里的一致性与分布式数据库的一致性是不一样的。分布式数据库的一致性是定义了读操作与写操作之间的关系,有强一致性和弱一致性之分。强一致性,或者称为线性一致性,Linearizability,也就是CAP中的C,它要求,每一个读操作都将返回『最近的写操作』(基于单一的实际时间)的值。弱一致性则放宽了这种限制。

分布式数据库的一致性与本文接下来的内容没有关系,只是为了明确它和事务的一致性是不一样的,特在此说明。

 

「第二部分 隔离级别」

不同隔离级别下,事务有不一样的行为和可容忍的异常,不定义隔离级别就无法去讨论事务系统如何去做事务的并发控制的,因此它是数据库如何保证事务Isolation的前提。

ANSI/ISO SQL-92定义了四种隔离级别(Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read和Serializable),也是MySQL/InnoDB中实现的四种隔离级别。

InnoDB实现这四种隔离级别的方式可以概括为:

  • Read Uncommited

    • 可以读取未提交记录,存在脏读的异常。此隔离级别一般不会使用。

  • Read Committed (RC)

    • 针对快照读,不加锁读数据的一个已提交的版本。

    • 针对当前读,RC隔离级别对读取到的记录只加记录锁,因此存在幻读异常。

  • Repeatable Read (RR)

    • 针对快照读,不加锁。 

    • 针对当前读,RR隔离级别不仅对读取到的记录加记录锁,同时对读取的范围加锁(间隙锁),新的在该范围内的记录不能够插入和删除,因此不存在幻读异常。

    • RR是MySQL InnoDB默认的隔离级别。

  • Serializable

    • 所有的读操作均为当前读,读加读锁 (S锁),写加写锁 (X锁)。

    • Serializable隔离级别下,读写冲突,相互阻塞,因此并发度急剧下降。

 

注:众所周知的快照隔离级别(Snapshot Isolation, SI)不在SQL-92定义的四种隔离级别之列,却在很多数据库中实现,如InterBase, PostgreSQL, Oceanbase。在SI下,事务在启动时得到一个数据库的版本号。事务结束时,成功提交仅当它修改的快照的数据项此时没有被外界改变,即没有写写冲突,否则事务回滚。SI能够规避脏读、不可重复读、幻读的异常,但却不是SQL-92定义的无并发异常的可串行化,这是因为SI下可能出现写偏序异常,解决完写偏序异常后的SI被称作可串行化的SI(Serializable SI, SSI),已经被PostgreSQL 9.1采用。

 

这里出现了当前读和快照读的概念,这与MySQL中基于MVCC的并发控制机制是密不可分的。

 

「第三部分 MVCC」

MySQL InnoDB存储引擎实现的是基于多版本的并发控制(Multi Version Concurrency Control, MVCC),MVCC的优势耳熟能详:读不加锁,读写操作不会相互阻塞,系统的并发性能高。

 

MVCC中,读操作可以分为两类:

  • 快照读(snapshot read):读操作读取的是系统的一个一致性快照版本的数据(有可能是历史数据),不需要加锁。

  • 当前读(current read):读取的数据需要是最新的,需要对数据加锁,防止有并发的操作修改。

 

MySQL InnoDB中哪些操作是快照读,哪些操作是当前读呢?

  • 快照读:简单的select ... from ... where ?,在Repeatable Read和Read Committed隔离级别下属于快照读,不加锁。

  • 当前读:select ... lock in share mode/select ... for update/insert/update/delete等操作属于当前读,需要加锁。

 

InnoDB实现MVCC的关键技术点

  • ROW记录格式

  • ROW和undo log关系

  • ReadView判断

 

ROW格式

主键columns...DB_TRX_IDDB_ROLL_PTR
  • DB_TRX_ID: 表示这条记录最后一次被变更的事务ID。

  • DB_ROLL_PTR: 回滚指针,指向undo。

可通过语句 SHOW EXTENDED COLUMNs from innodb_table_stats; 查看

 

读取视图(ReadView)

  • ReadView为活跃事务列表:未提交的事务

  • 通过高低水位判断读取的版本

    • low_limit_id 高水位

      • 当前读看不到大于此id的事务修改值

    • up_limit_id低水位

      • 当前读可以看到所有小于此id的事务修改值

 

MVCC实现原理-可见性判断

图片

 

关于InnoDB MVCC更详细的原理和可见性判断可以参考本公众号文章: https://mp.weixin.qq.com/s/UxawgHGembMKK2lA33ZQDA,写的非常棒!

 

注:InnoDB中MVCC是基于锁和多版本实现的,还有其他的实现MVCC的并发控制机制,例如基于Timestamp Ordering(TO)的方式,有兴趣的同学可以去详细了解。

 

「第四部分 锁类型」

锁的概念、名词很多,如果没有对锁构建出一个完整的世界观,那么理解起来就会比较有阻碍,接下来我们把这些锁给分一下类。

按照锁的粒度进行划分可以分为:表锁和行锁。

这里就不讨论页锁了,页锁是 BDB(BerkeleyDB) 存储引擎中才有的概念,我们这里主要讨论 InnoDB 存储引擎。

按照兼容性可以把锁划分为:共享锁和排他锁。

被加上共享锁的资源,能够和其他人进行共享,而如果被加上了排他锁,其他人在拿不到这把锁的情况下是无法进行任何操作的。

按照锁的实现,这里的实现就是 InnoDB 中具体的锁的种类了,分别有:

  • 意向锁(Intention Locks)

  • 记录锁(Record Locks)

  • 间隙锁(Gap Locks)

  • 临键锁(Next-Key Locks)

  • 插入意向锁(Insert Intention Locks)

  • 自增锁(AUTO-INC Locks)

即使按照这种分类来对锁进行了划分,看到了这么多的锁的名词可能仍然会有点懵。比如我SELECT ... FOR UPDATE 的时候到底加的是什么锁?

我们应该透过现象看本质,本质是什么?本质是锁到底加在了什么对象上,而这个很好回答:

  • 要么加在了表上

  • 要么加在了行上

根据作用不同,这些锁又分为以下几种:

 

意向锁(Intention Locks)

意向锁是一种表级锁,它有以下两种类型:

  • 意向共享锁(IS)表明该事务打算对表中的记录加共享锁

  • 意向排他锁(IX)表明该事务打算对表中的记录加排他锁

 

例如,SELECT ... FOR SHARE在对应记录行上加锁之前会在对应表上加的意向共享锁,而SELECT .. FOR UPDATE则先会对表加意向排他锁。

 

意向锁只会和表级别的锁之间发生冲突,而不会和行级锁发生冲突。因为意向锁的主要目的是为了表明有事务即将、或者正在锁定某一行。

 

记录锁(Record Locks)

InnoDB记录锁的锁定对象是对应那行数据所对应的索引,而不是具体的行。也就是说,锁信息并不保存在真正的行数据上。

当一张表没有定义主键时,InnoDB 会创建一个隐藏的RowID,并以此 RowID 来创建聚簇索引。

 

间隙锁(Gap Locks)

官方文档描述:

Gap Lock的唯一目的就是阻止其他事务插入到间隙中。Gap Lock可以同时存在,不同的事务可以同时获取相同的Gap Lock,并不会互相冲突。Gap Lock也是可以显示的被禁止的,只要将事务的隔离级别降低到 READ COMMITTED。

值得注意的是,持有GAP的锁与其他非LOCK_INSERT_INTENTION的锁都是兼容的,也就是说,GAP锁就是为了防止插入的。

 

临键锁(Next-Key Locks)

临键锁(Next-Key Locks)实际上是记录锁和间隙锁的组合。换句话说,临键锁会给对应的索引加上记录锁,并且外加锁定一个区间。这样其他事务就无法向这个区间内新增数据。

 

在RR隔离级别下,InnoDB 使⽤ Next-Key Locks防⽌幻读。

幻读:在一个事务内,先后执行了两次相同的查询,第一次查询出来 5 条数据,但是第二次再查,查出了 7 条数据,这就是幻读。

 

插入意向锁(Insert Intention Locks)

插入意向锁是间隙锁的一种,在执行INSERT语句时需要加的锁,也是用来避免幻读异常的锁。插入意向锁相互之间不冲突,因此并发的事务在相同的index gap内插入不同的行不需要相互等待。

但实际上,在InnoDB的实现中,在不存在冲突的时候,该锁并不会真正的被创建并加入到锁管理器中去,我们在介绍 INSERT 语句的加锁流程时会做更具体的分析。

 

自增锁(AUTO-INC Locks)

自增锁是一种表级锁,如果一张表存在自增字段 AUTO_INCREMENT,那么事务向该表新增主数据时就会持有自增锁,当语句执行完之后就会释放。在该事务释放自增锁之前,其他的事务不能向该表执行INSERT语句。

实现时,在dict_table_t结构体中有一个autoinc_mutex和autoinc成员变量,用来维护自增字段的值。只在分配时加个mutex即可很快就释放。

因此,在statement格式下不不能保证批量量插⼊操作的binlog复制安全性,因为相同一批INSERT语句分配的自增ID每次可能不相同。

 

「第五部分 关键结构体」

锁模式

用一个32位的变量表示:

uint32_t lock_t::type_mode;

图片

 

0-3四个bit定义了锁的模式,即这把锁是一把意向共享锁、意向排它锁、共享锁、排它锁还是一把自增锁。
第4位表示这把锁是否是表锁,1代表是表锁,0代表不是。
第5位表示这把锁是否是记录锁,1代表是,0代表不是。
以此类推。

· LOCK_GAP:只锁间隙
 · LOCK_REC_NO_GAP:只锁记录
 · LOCK_ORDINARY: 锁记录和记录之前的间隙
 · LOCK_INSERT_INTENTION: 插入意向锁,用于insert时检查锁冲突


在代码实现上,不同模式的锁的表示方法如下表所示

锁模式

表示方法

记录锁 LOCK_X | LOCK_REC_NO_GAP
间隙锁 LOCK_X | LOCK_GAP
next-key锁 LOCK_X | LOCK_ORDINARY
插入意向锁

LOCK_X | LOCK_GAP | LOCK_INSERT_INTENTION

 

全局锁管理器(lock_sys_t)

  • 主要成员变量是一个hash table,用来管理全局活跃事务创建的锁对象。

struct lock_sys_t {  locksys::Latches latches;    /** 哈希的key是由记录的space id和page no来生成的,value为lock_t */  hash_table_t *rec_hash;     Lock_mutex wait_mutex;    srv_slot_t *waiting_threads;}

 

锁对象(lock_t)

  • 行锁表锁共用lock_t;

  • 一个lock_t要么是行锁要么是表锁。

struct lock_t {  /** 拥有这个锁对象的事务 */   trx_t *trx; 
/** 该事务持有的锁链表 */  UT_LIST_NODE_T(lock_t) trx_locks;
/** 记录锁的索引 */  dict_index_t *index;
/** 记录锁的哈希节点,即接入哈希链的节点,一个锁对象可能被多个事务创建 */  lock_t *hash;   /** 表锁和记录锁采用union方式管理,节省空间,因为一个锁对象要么是行锁要么是表锁 */  union {    /** 表锁 */    lock_table_t tab_lock;
   /** 行锁 */    lock_rec_t rec_lock; };   /** 表示锁的类型和模式 */  uint32_t type_mode; };

 

行锁(lock_rec_t)

  • 如果一个lock_t是行锁,记录这些信息

struct lock_rec_t {  uint32_t m_space; /** 数据所在表空间id */  uint32_t m_page_no; /** 数据所在页号  */  uint32_t n_bits; /** lock bitmap的位数 */};

 

表锁(lock_table_t)

  • 如果一个lock_t是表锁,记录这些信息

struct lock_table_t {  dict_table_t *table; /** 锁住的表 */  UT_LIST_NODE_T(lock_t) locks; /** 同一个表上的表锁链表 */};

 

NOTES:

  • 表锁和记录锁共用数据结构lock_t;

  • 行锁以page为单位进行管理,同一个事务在同一个page上的所有行锁只创建一个lock_t,具体要看某一个记录上是否有锁,要用该记录在page中唯一标识的heap no到bitmap查询该位是否为1;

  • lock_t结构体中不包含bitmap成员变量,但是在申请内存的时候,会在申请sizeof(lock_t)这块内存的基础上,额外多要一块bitmap大小的内存。紧邻lock_t存放,每个bit代表页内一行数据,使用heap_no对应。

 

行锁ID(RecID)

  • 用来唯一标识一个lock_t中某一行具体的锁。

struct RecID {   uint32_t m_space; /** 表空间ID */  uint32_t m_page_no; /** 页面号 */  uint32_t m_heap_no; /** 页上的heap no */  ulint m_fold; /** hashed key value,通过m_fold找到在lock_sys_t::rec_hash对应lock_t链表,该链表上的所有lock_t拥有相同的space id和page no,某一行上的冲突通过bitmap判断 */}

 

事务锁管理器(trx_lock_t)

  • 事务对象的一个成员变量,用来管理该事务持有的锁、等待的锁等跟锁相关的信息。

struct trx_lock_t {  std::atomic<trx_t *> blocking_trx; /** 阻塞住该事务的事务 */    std::atomic<lock_t *> wait_lock; /** 等待的锁对象 */    UT_LIST_BASE_NODE_T(lock_t) trx_locks; /** 该事务请求的所有锁链表 */    lock_pool_t table_locks; /** 该事务请求的所有表锁,包括自增锁 */    std::atomic<ulint> n_rec_locks; /** 请求的行锁的个数 */}

 

事务(trx_t)

  • 保存一个事务执行期间的上下文。

struct trx_t {  ulint isolation_level;  mutable TrxMutex mutex;  bool abort;  trx_id_t id; /** 事务ID */    trx_id_t no; /** 事务串行化号:事务进入COMMIT_IN_MEMORY状态前最大的事务ID */   ReadView *read_view; /*!< 事务中使用的一致读取视图 */    UT_LIST_NODE_T(trx_t) trx_list; /** 事务链表 */  trx_lock_t lock; /** 事务锁管理器 */  time_t start_time;  lsn_t commit_lsn;  THD *mysql_thd; /*!< MySQL处理该事务的线程 */}

 

全局事务管理器(trx_sys_t)

  • 管理全局正在执行的事务。

struct trx_sys_t {  TrxSysMutex mutex;  MVCC *mvcc; /** 管理读取视图 */  std::atomic<trx_id_t> m_max_trx_id;  std::atomic<trx_id_t> m_min_active_id;    trx_ut_list_t mysql_trx_list; /** 事务链表 */    /** std::vector of rollback segments */  Rsegs_Vector m_rsegs;}

 

这些数据结构之间的关系如下图所示:

图片

 

「第六部分 加锁模式及加锁流程」

6.1 当前读加锁模式

回顾前文所说,MVCC中当前读操作需要读取到最新的一致的数据,因此需要对数据行加锁,对于加在行上的锁,其本质是将锁加在了这行数据对应的索引上。在一个支持MVCC并发控制的系统中,一条SQL究竟加什么锁还与以下因素密切相关:

  • 当前系统的隔离级别(RC,RR,Serializable)

  • 索引(是否有索引,是否是主键索引,是否是二级唯一索引)

  • 是等值查询还是范围查询

  • 是否修改了其他索引数据

  • 查询计划(是走索引还是走全表扫描,是否有索引下推)

 

RR+主键列索引

  • 如果有对应的主键记录就在记录上加记录锁(lock_x | lock_rec_not_gap)

  • 如果没有对应的主键记录就在后面的记录上加间隙锁(lock_x | lock_gap),防止其他事务插入这条记录。

  • UPDATA和DELETE与SELECT FOR UPDATE的区别在与,在更新包含索引列的情况下,前者需要更新二级索引,需要对涉及索引上加记录锁(lock_x | lock_rec_not_gap)。

  • 与等值当前读不同的是,范围读需要在主键索引上加next-key locks,防止其他事务在查询范围内插入新的数据。其他一样。

  • 以下是不同范围更新的加锁情况,其中supremum表示索引的上界。

 

RR+唯一索引

通过二级唯一索引更新记录,首先会在WHERE条件使用到的二级索引上,如果是等值查询加Record类型的X锁,如果是范围查询,需要加Next-key类型的X锁。然后通过二级索引找到primary key,并在primary key上加Record类型的X锁(之所以不是Next-key,是因为查询条件是二级索引)。最后对满足范围条件的最后一条记录的下一条记录加间隙锁(lock_x | lock_gap),如果是supremum加next-key lock(lock_x|lock_ordinary)。

 

RR+非唯一索引

等值和范围查询都需要在对应索引上加next-key locks, 因为不唯一,即使使用等值查询,其它事务仍然有可能插入满足查询条件的新纪录。

在InnoDB中,通过二级索引更新记录,首先会在WHERE条件使用到的二级索引上加Next-key类型的X锁,以防止查找记录期间的其它插入/删除记录,然后通过二级索引找到primary key并在primary key上加Record类型的X锁(之所以不是Next-key,是因为查询条件是二级索引,若WHERE条件使用到的是primary key上的范围查询,就会上Next-key类型的X锁),之后更新记录并检查更新字段是否是其它索引中的某列,如果存在这样的索引,通过update的旧值到二级索引中删除相应的entry,此时X锁类型为Record。最后对最后一条满足条的记录的下一条记录上加间隙锁,防止有数据插入。

 

我们以一个二级非唯一索引上的更新操作为例:

mysql> CREATE TABLE `t` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `a` int(11) DEFAULT NULL,  `b` int(11) DEFAULT NULL,  `c` int(11) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `idx_a_b` (`a`,`b`),  KEY `idx_b` (`b`)) ENGINE=InnoDB;
mysql> update set c = c + 1 where b = 62;

 

代码执行流程:

该SQL以二级非唯一索引作为查询条件,因此,首先需要找到的二级索引上的相应列加next_key lock(lock_x | lock_ordinary),

接着对找到的主键索引记录加记录锁(lock_x | lock_rec_not_gap),

更新结束后,对最后一条记录的下一条记录(在这里是b = 63的那条数据)加间隙锁(lock_x | lock_gap),防止有数据插入。

 

RR+无索引

在Repeatable Read隔离级别下,如果进行全表扫描的当前读(可能是没有索引,也可能是有索引,但是查询计划并没有走索引),那么会对主键索引上的所有记录加上next key locks,对supremum加上next key locks,对满足条件的记录的索引加上记录锁(lock_x | lock_rec_not_gap),杜绝所有的并发 更新/删除/插入 操作。

当然,也可以通过触发semi-consistent read,来缓解加锁开销与并发影响,但是semi-consistent read本身也会带来其他问题,不建议使用。semi-consistent read在下面的章节中介绍。

 

RC

  • RC下所有语句都不会加next_key locks和gap locks,只会加record locks。

  • 如果查询范围是主键索引,对相应主键记录加LOCK_X|LOCK_REC_NOT_GAP,

  • 如果是更新操作,并且更新包括其他索引列,还需要在涉及索引上加LOCK_X|LOCK_REC_NOT_GAP锁。

  • 如果查询条件是二级非唯一索引,且是更新操作,并且更新包括其他索引列,那么会依次对二级索引和对应主键行,索引数据加LOCK_X|LOCK_REC_NOT_GAP锁。这里需要注意的是,查询条件对应的数据会直接加显式锁,其他的二级索引上得记录锁是隐式锁,这在下面介绍隐式锁的章节中有所介绍。

 

RC+无索引查询

若id列上没有索引,SQL会走聚簇索引的全扫描进行过滤,由于过滤是由MySQL Server层面进行的。因此每条记录,无论是否满足条件,都会被加上X锁。但是,为了效率考量,MySQL做了优化,对于不满足条件的记录,会在判断后放锁,最终持有的,是满足条件的记录上的锁,但是不满足条件的记录上的加锁/放锁动作不会省略。同时,优化也违背了2PL的约束。

提前释放锁执行路径:

Sql_cmd_update::update_single_table->ha_innobase::unlock_row->row_unlock_for_mysql->lock_rec_unlock

 

6.2 当前读加锁流程

函数lock_rec_lock中是确定上锁模式之后具体的上锁的流程,首先通过lock_rec_lock_fast函数判断是否可以快速上锁,

  • 如果该page上没有锁记录,直接创建锁记录,返回加锁成功;

  • 如果page上有多个行锁:

    • 如果已经拥有该锁的事务不是当前事务,或者该锁不是一个行锁,或者申请锁的heap no大于该锁的bitmap的位数,不能直接加锁。

    • 否则的话可以加速成功,对应的bitmap位置为1。

如果不能快速加锁成功的话,调用lock_rec_lock_slow上锁:

  • 如果该事务上已经拥有一个在该记录上更强的锁了,直接返回成功;

  • 如果没有的话:

    • 通过heap no去bitmap查是否这一行存在冲突,存在锁冲突,加入等待队列,返回锁等待;

    • 不存在冲突,将锁加入到lock sys中去,返回加锁成功。

 

6.3 semi-consistent read

简单来说,semi-consistent read的作用是减少更新同一行记录时的锁冲突,减少锁等待。

一个update语句,如果读到一行上没有锁,读取最新版本的数据并加锁;如果读到一行已经加锁的记录,此时InnoDB返回记录最近提交的版本,由MySQL上层判断此版本是否满足update的where条件。

  • 若满足,则MySQL会重新发起一次读操作,此时会读取行的最新版本(并加锁)。

  • 对于不满足更新条件的记录,可以提前放锁,减少并发冲突的概率。

semi-consistent read只会发生在read committed隔离级别下,或者是参数innodb_locks_unsafe_for_binlog=ON。且仅仅针对于update操作。

 

6.4 insert加锁流程

我们在前文介绍锁类型的时候提到了插入意向锁,它的作用是在事务执行insert语句时防止幻读,插入意向锁模式:LOCK_X | LOCK_GAP | LOCK_INSERT_INTENTION。

请求锁\持有锁

GAP

Insert Intention

Record

Next-key

GAP        
Insert Intention x     x
Record     x x
Next-key     x x

 

当向某个数据页中插入一条记录时,总是会调用 lock_rec_insert_check_and_lock 函数进行锁检查,会去检查当前插入位置的下一条记录上是否存在锁对象。

如果下一条记录上存在锁对象,就需要判断该对象是否锁住了gap。如果gap被锁住了,判定和插入意向锁冲突,当前插入操作需要等待。但是插入意向锁之间并不互斥,这意味着同一个gap里可能有多个申请插入意向锁的会话。如果不存在冲突,InnoDB使用了隐式锁来优化这一场景的性能。

 

隐式锁

当事务需要加锁的时,如果这个锁不可能发生冲突,InnoDB会跳过加锁环节,这种机制称为隐式锁。隐式锁是InnoDB实现的一种延迟加锁机制,其特点是只有在可能发生冲突时才加锁,从而减少了锁的数量,提高了系统整体性能。另外,隐式锁是针对被修改的B+ tree记录,因此都是记录类型的锁,不可能是间隙锁或Next-Key类型锁。

InnoDB的每条记录中都一个隐含的trx_id字段,这个字段存在于聚集索引的B+tree中。假设只有主键索引,则在进行插入时,行数据的trx_id被设置为当前事务id;假设存在二级索引,则在对二级索引进行插入时,需要更新所在page的max_trx_id。

  • UPDATE、DELETE 在查询时,直接对查询用的 Index 和主键使用显示锁,其他索引上使用隐式锁。

在函数lock_rec_insert_check_and_lock中,加锁流程如下。

dberr_t lock_rec_insert_check_and_lock(){  ...
     /* 插入意向锁模式 */      const ulint type_mode = LOCK_X | LOCK_GAP | LOCK_INSERT_INTENTION;
     const lock_t *wait_for =          lock_rec_other_has_conflicting(type_mode, block, heap_no, trx);
     /* 如果与插入意向锁有冲突,创建一个插入意向锁,加到事务锁列表中去,插入等待队列中 */      if (wait_for != nullptr) {        RecLock rec_lock(thr, index, block, heap_no, type_mode);        trx_mutex_enter(trx);        err = rec_lock.add_to_waitq(wait_for);        trx_mutex_exit(trx);     }  switch (err) { ...    case DB_SUCCESS:      /* 如果没有冲突,直接更新最大事务号,返回成功 */      page_update_max_trx_id(block, buf_block_get_page_zip(block), trx->id,                             mtr); ... }...}

 

隐式锁转换为显式锁

将记录上的隐式锁转换为显示锁是由函数lock_rec_convert_impl_to_expl完成的:

 

主键索引上判断隐式锁是否存在

对于主键,只需要通过查看记录隐藏列trx_id是否是活跃事务就可以判断隐式锁是否存在。对于对于二级索引会相对比较麻烦,先通过二级索引页上的max_trx_id进行过滤,如果无法判断是否活跃则需要通过应用undo日志回溯老版本数据,才能进行准确的判断。

 

二级索引上判断隐式锁是否存在

lock_sec_rec_some_has_impl函数中:先可以通过PAGE_MAX_TRX_ID进行判断,如果当前PAGE_MAX_TRX_ID的值小于当前活跃事务的最新ID,说明修改这条记录的事务已经提交,则不存在隐式锁,反之则可能存在隐式锁,需要通过聚集索引进行判断,其判断过程由函数row_vers_impl_x_locked_low完成:

  • 获取保存在聚集索引记录上的事务ID

    • 如果该ID等于本事务ID,返回本事务,存在隐式锁。

    • 如果该ID对应的事务已提交,返回0。

    • 事务未提交,需要通过undo日志找到是哪个事务修改了二级索引记录

      • 通过undo日志获取老版本记录,获取老版本事务ID,构造老版本tuple,构造老版本二级索引tuple ,如果两个版本的二级索引记录相同,但是deleted_flag位不同,表示某活跃事务删除了记录,因此二级索引记录含有隐式锁 */  /* 两个版本的二级索引不同,且deleted_flag为0,表示某活跃事务更新了二级索引记录,因此二级索引含有隐式锁。


 

二级索引在判断出隐式锁存在后,也是调用lock_rec_convert_impl_to_expl_for_trx函数将隐式锁转化为显示锁,并将其加入到lock hash table中。

 

一个并发场景

从上面的分析可知,INSERT操作首先判断是否有跟插入意向锁冲突的事务,如果没有冲突会在对应的位置更新事务号信息,这两个操作之间是有时间差的,如果在这之间执行 select ... lock in share mode 语句,由于此时记录还不存在,所以也不存在活跃事务,不会触发隐式锁转换,这条语句会返回 0 条记录,并加上 GAP 锁;而 insert 语句继续写数据,不加任何锁,在 insert 事务提交之后,select ... lock in share mode 就能查到 1 条记录,这岂不是幻读问题吗?

insert调用栈:row_ins_step -> row_ins -> row_ins_index_entry_step -> row_ins_index_entry -> row_ins_clust_index_entry -> row_ins_clust_index_entry_low -> btr_cur_optimistic_insert -> btr_cur_ins_lock_and_undo -> lock_rec_insert_check_and_lock。

在函数row_ins_clust_index_entry_low中会开启一个mini transaction。

每个 mini-transaction 会遵守下面的几个规则:

  • 修改一个页需要获得该页的 X-LATCH;

  • 访问一个页需要获得该页的 S-LATCH 或 X-LATCH;

  • 持有该页的 LATCH 直到修改或者访问该页的操作完成。

 

因此,该并发导致的幻读不会发生:

  1. 执行 insert 语句,对要操作的页加 RW-X-LATCH,然后判断是否有和插入意向锁冲突的锁,如果有,加插入意向锁,进入锁等待;如果没有,直接写数据,不加任何锁,结束后释放 RW-X-LATCH。

  2. 执行 select ... lock in share mode 语句,对要操作的页加 RW-S-LATCH,如果页面上存在 RW-X-LATCH 会被阻塞,没有的话则判断记录上是否存在活跃的事务,如果存在,则为 insert 事务创建一个排他记录锁,并将自己加入到锁等待队列,最后也会释放 RW-S-LATCH。

 

INSERT当前读判断记录是否存在

  • mtr.start()

  • 首先判断插入记录是否有唯一键,如果有,则进行唯一性约束检查:

    • 如果不存在相同键值,则继续第三步;

    • 如果存在相同键值,则判断该键值是否加锁:

      • 如果没有锁, 判断该记录是否被标记为删除:

        • 如果标记为删除,说明事务已经提交,还没来得及 purge,这时加 S 锁等待;

        • 如果没有标记删除,则报 1062 duplicate key 错误;

      • 如果有锁,说明该记录正在处理(新增、删除或更新),且事务还未提交,加 S 锁等待;

  • 如果唯一性检查成功,对插入的间隙判断是否和插入意向锁(Insert Intension Locks)的有冲突:

    • 如果该间隙已被加上了 GAP 锁或 Next-Key 锁,则加锁失败,创建插入意向锁进入等待;

    • 如果没有,则加锁成功,表示可以插入,对应page写trx_id;

  • 插入记录,更新记录trx_id。

  • mtr.commit()

 

INSERT当前读判断记录是否存在的加锁流程在RR和RC下相同

 

6.5 锁唤醒与回滚

锁冲突进入等待后,事务挂起,等待被唤醒,触发锁唤醒的主要场景有:锁授予唤醒、死锁唤醒(事务回滚)、超时唤醒(语句回滚)。

如果某一个操作因为锁等待超时而回滚,此时事务持有在表级上的锁并不会被释放(具体流程见lock_cancel_waiting_and_release),这是合理的,因为我们并不知道在该操作之前,事务是不是就已经获得了该表上的锁,如果是,那么释放这个表锁会使得,该事务还未结束,其他DDL操作就能够正常进行,从而引起一致性错误。

此外,一个事务中途的操作出现任何异常,已经持有的行锁不会释放(semi consistent read除外),严格按照两段锁协议。

 

CATS事务调度算法

CATS(Contention Aware Transaction Schedule)是MySQL 8.0的一个新特性,相关论文发表在VLDB 2018。它的作用是在高冲突场景下,一个事务在释放一个锁后决定这把锁给哪个等待的事务。CATS将等待的事务按照权重排序,权重最高的事务拥有最高的优先级获得等待的锁。事务的权重取决于等待这个事务的事务数量。换句话说,一个事务有越多的等待事务,那么它获取锁的优先级越高。

 

回滚流程

回滚有两种:一种是事务级的回滚,回滚整个事务;第二种是使用savepoint部分回滚,可以回滚到事务中间的某一个状态。ROLLBACK SAVEPOINT *savepoint_name*

第一种没什么好说的,回滚整个事务,释放所有获得的锁,第二种回滚不会结束事务,InnoDB不会释放内存中的行锁,这是满足两段锁协议的,能够有效减少死锁的发生。

如果回滚的操作中有INSERT操作,结果会有点不同,INSERT操作会在下一条满足条件的记录上加上gap锁,如果下一条记录是supremum,加next-key锁,防止有新的事务插入这条数据,引起幻读异常。因此,使用savepoint回滚INSERT操作时,事务并不会释放supremum上的锁。

 
 
 
 MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 15.7.1 InnoDB Locking https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-locking.html#innodb-gap-locks

Gap Locks

A gap lock is a lock on a gap between index records, or a lock on the gap before the first or after the last index record. For example, SELECT c1 FROM t WHERE c1 BETWEEN 10 and 20 FOR UPDATE; prevents other transactions from inserting a value of 15 into column t.c1, whether or not there was already any such value in the column, because the gaps between all existing values in the range are locked.

A gap might span a single index value, multiple index values, or even be empty.

Gap locks are part of the tradeoff between performance and concurrency, and are used in some transaction isolation levels and not others.

Gap locking is not needed for statements that lock rows using a unique index to search for a unique row. (This does not include the case that the search condition includes only some columns of a multiple-column unique index; in that case, gap locking does occur.) For example, if the id column has a unique index, the following statement uses only an index-record lock for the row having id value 100 and it does not matter whether other sessions insert rows in the preceding gap:

SELECT * FROM child WHERE id = 100;

If id is not indexed or has a nonunique index, the statement does lock the preceding gap.

It is also worth noting here that conflicting locks can be held on a gap by different transactions. For example, transaction A can hold a shared gap lock (gap S-lock) on a gap while transaction B holds an exclusive gap lock (gap X-lock) on the same gap. The reason conflicting gap locks are allowed is that if a record is purged from an index, the gap locks held on the record by different transactions must be merged.

Gap locks in InnoDB are purely inhibitive”, which means that their only purpose is to prevent other transactions from inserting to the gap. Gap locks can co-exist. A gap lock taken by one transaction does not prevent another transaction from taking a gap lock on the same gap. There is no difference between shared and exclusive gap locks. They do not conflict with each other, and they perform the same function.

Gap locking can be disabled explicitly. This occurs if you change the transaction isolation level to READ COMMITTED. In this case, gap locking is disabled for searches and index scans and is used only for foreign-key constraint checking and duplicate-key checking.

There are also other effects of using the READ COMMITTED isolation level. Record locks for nonmatching rows are released after MySQL has evaluated the WHERE condition. For UPDATE statements, InnoDB does a semi-consistent” read, such that it returns the latest committed version to MySQL so that MySQL can determine whether the row matches the WHERE condition of the UPDATE.

 
 
 

 

posted @ 2021-11-17 09:06  papering  阅读(434)  评论(0编辑  收藏  举报