面试必问的Mysql事务和锁,你真的了解吗?

张攀钦
268 阅读10分钟

前言

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本文内容

  • 事务的定义和作用，隔离级别
  • MVCC 是什么，快照读和加锁读
  • 锁分类，行锁，意向锁，怎么查看 Mysql 锁的信息
  • 悲观锁和乐观锁的使用场景

Mysql 的版本为 8.0.17。

事务

事务会把数据库从一种一致状态转换为另一种一致状态。事务可以由一条 SQL 组成，也可以由一组复杂的 SQL 组成。

事务的特性：

  • 原子性（Atomicity）

整个事务操作要不全部成功，要不都失败。不会出现事务中一部分修改操作成功了，一部分失败了的现象，从而破坏数据的一致性。

  • 一致性（consistency）

事务开始前和结束后，数据库的完整性并不会被破坏。比如有个转账操作，小明原来有 100 元，有个人给小明转了 50 元。当执行了 update 语句之后，事务没有提交，但数据库崩溃了，当启动数据库之后，小明还是 100 元。

  • 隔离性（isolation）

事务的隔离性要求事务之间互不影响。通常隔离性和锁有关。

  • 持久性（durability）

事务提交之后，结果就被持久化了。即使数据库崩溃也能根据自身的日志将数据自动恢复到原来状态。

客户端链接操作数据库的时候，都是以一个事务操作的。默认事务是自动提交的。我们也可以设置手动提交，这样我们就可以在一个事务内执行多个 SQL。

-- 查询数据库中当前有哪些事务
select * from information_schema.INNODB_TRX;

事务的隔离级别

  • 读未提交（READ UNCOMMITTED）
  • 读已提交（READ COMMITTED）
  • 可重复读（REPEATABLE READ）
  • 序列化（SERIALIZABLE）

查询全局默认的隔离级别及会话中使用的隔离级别

SELECT @@global.transaction_isolation,@@session.transaction_isolation;

设置隔离级别

SET [GLOBAL | SESSION] TRANSACTION ISOLATION LEVEL {REPEATABLE READ|READ COMMITTED|READ UNCOMMITTED|ERIALIZABLE}

-- 设置全局隔离级别
SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;

-- 当前会话的隔离级别
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;

隔离级别下会出现的一些问题。

一般我们不会使用 读未提交 和 序列化。Mysql 默认的隔离级别是 可重复读，Oracle 是 读已提交。

image-20210217113317019

脏读

image-20210217152105920

一个事务可以读取另一个事务未提交的数据。会话A 中插入的数据，但是 事务 A 没有提交，但是 事务 B 读取到了插入的 h。

不可重复读

不可重复读是指在一个事务内多次执行同一个 SQL，但是别的事务的 DML 操作事务提交之后，导致当前事务多次读取的数据集合不一致。

不可重复读和脏读的区别是，脏读是读取到了事务未提交的数据，而不可重读读到的是事务提交之后的数据。

image-20210217152048832

由于 会话 A 在 Time=4 更新了 id =6 的数据， 会话 B 在同一个事务内在 Time=3 和 Time=5 读取的数据一致，但是 Time=7 读取的数据和之前读取到的数据不一致。

幻读

幻读指的一个事务读取到另一个事务新插入的行（另一个事务提交了）。这个说话比较容易理解。

敲黑板，重点来了

image-20210217152024875

t5,t7,t9 读取的数据都是一致的。并没有出现幻读问题，这个 Mysql 的 MVCC 有关，但是 MVCC 解决不了幻读问题。

Mysql 具有 MVCC 多版本并发控制（Multi version Concurrency Controller）的特性。它是指如果读取的行正在进行 UPDATE 或 DELETE 操作，这时读操作并不会阻塞等待当前行的 UPDATE 或 DELETE 操作完成，而是去读取当前行的一个快照。MVCC 通过 undo log 实现。

image-20210217152004039

在隔离级别是 可重复读 的情况下，t5,t7,t9 读取的数据是一致的。

但是在隔离级别为 读已提交 的情况下，得到的结果就不一样了。

image-20210217151935004

在 读已提交 的情况下，t5 和 t7 读取的是一样的数据，而 t9 读取到了最新的数据。

MVCC 原理

MVCC 和 undo log 有关，undo log 是储存在共享表空间中的，但从5.6开始，也可以使用独立的Undo 表空间。

在 InnoDB 存储引擎中，undo log 又可以分为：

  • insert undo log，insert 操作在事务提交前只对当前事务可见
  • upate undo log，UPDATE和DELETE操作产生的undo log

image-20210217141224775

《图来自：MySQL 是怎样运行的：从根儿上理解 MySQL》

Mysql 数据库中每行记录会有两列隐藏

  • trx_id ，当修改操作的事务提交了，会将事务 id 赋值给当前行记录中的 trx_id
  • roll_pointer 指向 undo log 中指针

事务 id 生成不是在 begin 之后直接生成，而是执行了 sql 之后生成。比如当我们执行了 INSERT、UPDATE、DELETE 之后才会生成。事务 id 是递增并且唯一的。

对数据库中的某行的修改，都会将旧数据放入到 undo log 中，随着更新的版本越来越多，roll_pointer 链接形成了版本链，这个版本链就是用于 MVCC 使用的。

当没有加锁查询数据的时候，就可以从版本链上判断当前事务是否可以查看某个数据：

  • 如果 trx_id 和当前事务的 id 一致，说明是当前事务修改的，该版本数据可以别查看。
  • 如果 trx_id 和当前事务 id 不一致，并且 trx_id 对应的事务没有提交，不能看到
  • 如果 trx_id 小于当前事务 id ，那么该版本数据也可以被访问到。
  • 如果 trx_id 大于当前事务 id，那么版本不能被看到。

如果某个版本的数据对当前事务不可见的话，那就顺着版本链找到下一个版本的数据，直到版本链中的最后一个版本。如果最后一个版本也不可见的话，那么就意味着该条记录对该事务完全不可见，查询结果就不包含该记录。

对于 重复读 来说，只有在事务中第一次读取数据时(select)，才会生成事务 id。

对于 读已提交 来说，在事务中每次读取数据(select)，都会生成一个事务 id。

保存点

当我们开启一个事务之后，rollback 只能回滚某个事务。但是如果一个事务太多操作，我们只想回滚到具体的某个地方。就可以使用 保存点这个功能。

-- 创建某个保存点
SAVEPOINT 保存点名称;

-- 回滚到具体某个保存点
ROLLBACK TO 保存点名称;

-- 删除某个保存点
RELEASE SAVEPOINT 保存点名称;

-- 开启一个事务
begin;

-- 查询 id 为 1 和 2 的数据
select * from index_test where id in (1,2);

+----+-------------+
| id | description |
+----+-------------+
|  1 | 1           |
|  2 | h6          |
+----+-------------+

-- 更新 id 为 1 的数据，并保存保存点
update index_test set description ='t1' where id =1;
savepoint t1;

-- 验证数据更新了，因为实在同一个事务，所以是可以查看到的
select * from index_test where id in (1,2);
+----+-------------+
| id | description |
+----+-------------+
|  1 | t1           |
|  2 | h6          |
+----+-------------+

-- 更新 id =2 的数据，并保存保存点
update index_test set description ='t2' where id =2;
savepoint t2;

-- 验证数据更新了，因为实在同一个事务，所以是可以查看到的
select * from index_test where id in (1,2);
+----+-------------+
| id | description |
+----+-------------+
|  1 | t1          |
|  2 | t2          |
+----+-------------+

-- 回滚到具体的某个保存点
rollback to t1;
select * from index_test where id in (1,2);
+----+-------------+
| id | description |
+----+-------------+
|  1 | t1           |
|  2 | h6          |
+----+-------------+

-- 回滚某个保存点之后，t2 保存点丢了，当你回滚 t2 报错。
rollback to t2;
-- ERROR 1305 (42000): SAVEPOINT t2 does not exist

commit;

锁

Java 中要想保存数据的一致性一般我们都会使用锁，同理 Mysql 也是使用锁来实现了事务。

InnoDB 实现了两种行级锁：共享锁和排它锁。

InnoDB 内部也有意向锁，由 InnoDB 自动添加。意向锁为表级锁。

共享锁（S Lock）

-- 手动加 s 锁
select * from tableName  lock in share mode;

排它锁（X Lock）

-- 手动加 x 锁
select * from tableName  for update;

事务提交之后锁就释放了。S 锁和 S 锁是 兼容 的，X 锁和其它锁都 不兼容 。不兼容的锁需要等待另一个锁释放。

DELTE、UPDATE、INSERT 数据库默认会给我们添加排它锁。

共享锁和排它锁演示

共享锁

事务 A 获取 id=1 的 s 锁，事务 B 也获得了 id=1 的 s 锁。两个事务是不需要阻塞等待另一个事务结束的。

image-20210217155910816

排它锁

事务 B 阻塞等待事务 A 提交，当事务 A commit 之后，事务 B 的更新语句才能完成。

image-20210217155924209

意向锁

  • 意向共享锁 （IS）：事务即将给表中的各个行设置共享锁，事务给数据行加 S 锁前必须获得该表的 IS 锁。
  • 意向排他锁 （IX）：事务即将给表中的各个行设置排他锁，事务给数据行加 X 锁前必须获得该表 IX 锁。

行级锁和表级意向锁的兼容性

image-20210217154247167

我们可以通过 information_schema.INNODB_TRX 表判断事务的状态，及事务和锁之间的信息。

也可以通过 performance_schema.data_locks 和 performance_schema.data_lock_waits 获取更多的锁信息。

锁的算法

InnoDB 存储引擎有 3 种锁的算法，分别是

  • Record Lock，锁的是当行
  • Gap Lock ，锁的是一个范围，但是不包括当前行
  • Next-Key Lock ，锁定是记录本身及之间的间隙

Mysql 事务隔离级别为 重复读 采用 Next-Key Lock 算法加锁。隔离级别为 读已提交 采用 Record Lock 算法加锁。

解决幻读问题

Time事务 A事务 B
1begin;begin;
2SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
3SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
4select * from index_test where id >1 for update;
5insert into index_test (id,description)values(3,'adfa');
6commit
7插入语句执行成功
8commit;

事务 A 加了 X 锁，由于事务的隔离级别为 重复读，采用的是Next-Key Lock，锁定的是主键大于 1 的范围，当事务 B 执行插入操作时，会阻塞等待事务 A 完成或者锁超时，事务 B 插入语句报错。

锁的使用场景

1、比如下单买东西的业务。

小明买 id=1 的商品，同时小张也下单买 id=1 的商品，但是这个商品的库存量目前是 1。

实现的大致逻辑是这样，但是会发生超卖现象。

image-20210217162507049

悲观锁解决超卖问题

解决这个问题也比较简单，加互斥锁。这样检查商品的时候，同时只有一个人能查询。当事务 B 阻塞获取 id=1 的 x 锁超时会抛出异常。

image-20210217162445067

以上是悲观锁解决超卖问题，但是排他锁之间是互斥的，同一时间只能有一个人可以购买商品，后续的人全部都阻塞在事务 B t3 哪里等待锁的释放，这大大降低了程序的并发。

乐观锁解决超卖问题

乐观锁其实就是类似于 java 中 cas。我们在表中添加一个字段 version。

image-20210217170519998

重试操作，可以使用 Spring-retry 这个框架进行，一个注解搞定，很方便。

使用乐观锁之后，100 个用户可以并发的进行修改，其中可能 30% 的人可能一次就付款成功。剩余的 70 人接着重试去购买，这相对于悲观锁来说并发会提高不少。

但是如果系统 TPS 很大，每次只有 10% 甚至更低的人购买成功，还是考虑用悲观锁实现吧。

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