Mysql | 知识 | 理解是怎么加锁的

文章目录

  • 一、怎么加行级锁的?
  • 二、唯一索引加锁
    • 2.1 唯一索引等值查询
      • 1、记录存在的情况
      • 2、记录不存在的情况
    • 2.2 唯一索引范围查询
      • a. 针对「大于」的范围查询
      • b. 针对「大于等于」的范围查询的情况。
      • c. 「小于」范围查询,记录「不存在」表中的情况
      • d. 「小于等于」范围查询,记录「存在」表中的情况
      • e. 「小于」范围查询,记录「存在」表中的情况
  • 三、非唯一索引等值查询加锁
    • a. 记录不存在的情况
    • b. 记录存在的情况
  • 四、没有加索引的查询
  • 五、总结
  • 参考

上一篇,我们了解Mysql的各种锁,那这么多锁,Mysql是如何加锁和释放锁的呢。在数据库的世界里,MySQL 作为广泛使用的关系型数据库,高效的数据管理和并发控制至关重要。其中,加锁机制是 MySQL 实现并发控制的核心手段之一。当多个事务同时访问和修改数据库中的数据时,为了确保数据的一致性和完整性,MySQL 需要合理地加锁。理解 MySQL 是如何加锁的,对于开发者优化数据库性能、避免死锁以及处理高并发场景都有着至关重要的意义。接下来,我们将深入探讨 MySQL 加锁的原理和具体实现方式。

一、怎么加行级锁的?

行级锁加锁规则比较复杂,不同的场景,加锁的形式是不同的。
==加锁的对象是索引,加锁的基本单位是 next-key lock,==它是由记录锁和间隙锁组合而成的,next-key lock 是前开后闭区间,而间隙锁是前开后开区间。
但是,next-key lock 在一些场景下会退化成记录锁或间隙锁。
那到底是什么场景呢?
总结一句,在能使用记录锁或者间隙锁就能避免幻读现象的场景下, next-key lock 就会退化成记录锁或间隙锁。

这次会以下面这个表结构来进行实验说明:

CREATE TABLE `user` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(30) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,`age` int NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `index_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

其中,id 是主键索引(唯一索引),age 是普通索引(非唯一索引),name 是普通的列。
表中的有这些行记录:
在这里插入图片描述

二、唯一索引加锁

2.1 唯一索引等值查询

当我们用唯一索引进行等值查询的时候,查询的记录存不存在,加锁的规则也会不同:

  • 记录是「存在」,在索引树上定位到这一条记录后,将该记录的索引中的 next-key lock 会退化成「记录锁」。
  • 记录「不存在」,在索引树找到第一条大于该查询记录的记录后,将该记录的索引中的 next-key lock 会退化成「间隙锁」。

注:
我本篇文章的「唯一索引」是用「主键索引」作为案例说明的,加锁只加在主键索引项上。然后,很多人误以为如果是二级索引的「唯一索引」,加锁也是只加在二级索引项上。
其实这是不对的,所以这里特此说明下,如果是用二级索引(不管是不是非唯一索引,还是唯一索引)进行锁定读查询的时候,除了会对二级索引项加行级锁(如果是唯一索引的二级索引,加锁规则和主键索引的案例相同),而且还会对查询到的记录的主键索引项上加「记录锁」。
在文章的「非唯一索引」的案例中,我就是用二级索引作为例子,在后面的章节我有说明,对二级索引进行锁定读查询的时候,因为存在两个索引(二级索引和主键索引),所以两个索引都会加锁。
接下里用两个案例来说明。

1、记录存在的情况

假设事务 A 执行了这条等值查询语句,查询的记录是「存在」于表中的。
在这里插入图片描述

那么,事务 A 会为 id 为 1 的这条记录就会加上 X 型的记录锁。
接下来,如果有其他事务,对 id 为 1 的记录进行更新或者删除操作的话,这些操作都会被阻塞,因为更新或者删除操作也会对记录加 X 型的记录锁,而 X 锁和 X 锁之间是互斥关系

如何看加了什么锁呢?
我们可以通过 select * from performance_schema.data_locks; 这条语句,查看事务执行 SQL 过程中加了什么锁。
我们以前面的事务 A 作为例子,分析下下它加了什么锁。
在这里插入图片描述
通过 LOCK_MODE 可以确认是 next-key 锁,还是间隙锁,还是记录锁:

  • 如果 LOCK_MODE 为 X,说明是 next-key 锁;
  • 如果 LOCK_MODE 为 X, REC_NOT_GAP,说明是记录锁;
  • 如果 LOCK_MODE 为 X, GAP,说明是间隙锁;
    因此,此时事务 A 在 id = 1 记录的主键索引上加的是记录锁,锁住的范围是 id 为 1 的这条记录。这样其他事务就无法对 id 为 1 的这条记录进行更新和删除操作了。
    从这里我们也可以得知,加锁的对象是针对索引,因为这里查询语句扫描的 B+ 树是聚簇索引树,即主键索引树,所以是对主键索引加锁。将对应记录的主键索引加 记录锁后,就意味着其他事务无法对该记录进行更新和删除操作了。

为什么唯一索引等值查询并且查询记录存在的场景下,该记录的索引中的 next-key lock 会退化成记录锁?
原因就是在唯一索引等值查询并且查询记录存在的场景下,仅靠记录锁也能避免幻读的问题。
所以,要避免幻读就是避免结果集某一条记录被其他事务删除,或者有其他事务插入了一条新记录,这样前后两次查询的结果集就不会出现不相同的情况。

  • 由于主键具有唯一性,所以其他事务插入 id = 1 的时候,会因为主键冲突,导致无法插入 id = 1 的新记录。这样事务 A 在多次查询 id = 1 的记录的时候,不会出现前后两次查询的结果集不同,也就避免了幻读的问题。
  • 由于对 id = 1 加了记录锁,其他事务无法删除该记录,这样事务 A 在多次查询 id = 1 的记录的时候,不会出现前后两次查询的结果集不同,也就避免了幻读的问题。

2、记录不存在的情况

假设事务 A 执行了这条等值查询语句,查询的记录是「不存在」于表中的。
在这里插入图片描述

接下来,通过 select * from performance_schema.data_locks; 这条语句,查看事务执行 SQL 过程中加了什么锁。
在这里插入图片描述
从上图可以看到,共加了两个锁,分别是:

  • 表锁:X 类型的意向锁;
  • 行锁:X 类型的间隙锁;

因此,此时事务 A 在 id = 5 记录的主键索引上加的是间隙锁,锁住的范围是 (1, 5)。
在这里插入图片描述

接下来,如果有其他事务插入 id 值为 2、3、4 这一些记录的话,这些插入语句都会发生阻塞。
注意,如果其他事务插入的 id = 1 或者 id = 5 的记录话,并不会发生阻塞,而是报主键冲突的错误,因为表中已经存在 id = 1 和 id = 5 的记录了。
比如,下面这个例子:
在这里插入图片描述
因为事务 A 在 id = 5 记录的主键索引上加了范围为 (1, 5) 的 X 型间隙锁,所以事务 B 在插入一条 id 为 3 的记录时会被阻塞住,即无法插入 id = 3 的记录。

间隙锁的范围(1, 5) ,是怎么确定的?
根据我的经验,如果 LOCK_MODE 是 next-key 锁或者间隙锁,那么 LOCK_DATA 就表示锁的范围「右边界」,此次的事务 A 的 LOCK_DATA 是 5。
然后锁范围的「左边界」是表中 id 为 5 的上一条记录的 id 值,即 1。
因此,间隙锁的范围(1, 5)。

为什么唯一索引等值查询并且查询记录「不存在」的场景下,在索引树找到第一条大于该查询记录的记录后,要将该记录的索引中的 next-key lock 会退化成「间隙锁」?
原因就是在唯一索引等值查询并且查询记录不存在的场景下,仅靠间隙锁就能避免幻读的问题。
● 为什么 id = 5 记录上的主键索引的锁不可以是 next-key lock?如果是 next-key lock,就意味着其他事务无法删除 id = 5 这条记录,但是这次的案例是查询 id = 2 的记录,只要保证前后两次查询 id = 2 的结果集相同,就能避免幻读的问题了,所以即使 id =5 被删除,也不会有什么影响,那就没必须加 next-key lock,因此只需要在 id = 5 加间隙锁,避免其他事务插入 id = 2 的新记录就行了。
● 为什么不可以针对不存在的记录加记录锁?锁是加在索引上的,而这个场景下查询的记录是不存在的,自然就没办法锁住这条不存在的记录。

2.2 唯一索引范围查询

范围查询和等值查询的加锁规则是不同的。
当唯一索引进行范围查询时,会对每一个扫描到的索引加 next-key 锁,然后如果遇到下面这些情况,会退化成记录锁或者间隙锁:

情况一:针对「大于等于」的范围查询,因为存在等值查询的条件,那么如果等值查询的记录是存在于表中,那么该记录的索引中的 next-key 锁会退化成记录锁。
情况二:针对「小于或者小于等于」的范围查询,要看条件值的记录是否存在于表中:

  • 当条件值的记录不在表中,那么不管是「小于」还是「小于等于」条件的范围查询,扫描到终止范围查询的记录时,该记录的索引的 next-key 锁会退化成间隙锁,其他扫描到的记录,都是在这些记录的索引上加 next-key 锁。
  • 当条件值的记录在表中,如果是「小于」条件的范围查询,扫描到终止范围查询的记录时,该记录的索引的 next-key 锁会退化成间隙锁,其他扫描到的记录,都是在这些记录的索引上加 next-key 锁;如果「小于等于」条件的范围查询,扫描到终止范围查询的记录时,该记录的索引 next-key 锁不会退化成间隙锁。其他扫描到的记录,都是在这些记录的索引上加 next-key 锁。

接下来,通过几个实验,才验证我上面说的结论。

a. 针对「大于」的范围查询

假设事务 A 执行了这条范围查询语句:
在这里插入图片描述

事务 A 加锁变化过程如下:

  1. 最开始要找的第一行是 id = 20,由于查询该记录不是一个等值查询(不是大于等于条件查询),所以对该主键索引加的是范围为 (15, 20] 的 next-key 锁;
  2. 由于是范围查找,就会继续往后找存在的记录,虽然我们看见表中最后一条记录是 id = 20 的记录,但是实际在 Innodb 存储引擎中,会用一个特殊的记录来标识最后一条记录,该特殊的记录的名字叫 supremum pseudo-record ,所以扫描第二行的时候,也就扫描到了这个特殊记录的时候,会对该主键索引加的是范围为 (20, +∞] 的 next-key 锁。
  3. 停止扫描。
    可以得知,事务 A 在主键索引上加了两个 X 型 的 next-key 锁:
    在这里插入图片描述
  • 在 id = 20 这条记录的主键索引上,加了范围为 (15, 20] 的 next-key 锁,意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 20 的记录,同时无法插入 id 值为 16、17、18、19 的这一些新记录。
  • 在特殊记录( supremum pseudo-record)的主键索引上,加了范围为 (20, +∞] 的 next-key 锁,意味着其他事务无法插入 id 值大于 20 的这一些新记录。
    我们也可以通过 select * from performance_schema.data_locks; 这条语句来看看事务 A 加了什么锁。

输出结果如下,我这里只截取了行级锁的内容。
在这里插入图片描述

从上图中的分析中,也可以得到事务 A 在主键索引上加了两个 X 型 的next-key 锁:

  • 在 id = 20 这条记录的主键索引上,加了范围为 (15, 20] 的 next-key 锁,意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 20 的记录,同时无法插入 id 值为 16、17、18、19 的这一些新记录。
  • 在特殊记录( supremum pseudo-record)的主键索引上,加了范围为 (20, +∞] 的 next-key 锁,意味着其他事务无法插入 id 值大于 20 的这一些新记录。

b. 针对「大于等于」的范围查询的情况。

假设事务 A 执行了这条范围查询语句:
在这里插入图片描述

事务 A 加锁变化过程如下:

  1. 最开始要找的第一行是 id = 15,由于查询该记录是一个等值查询(等于 15),所以该主键索引的 next-key 锁会退化成记录锁,也就是仅锁住 id = 15 这一行记录。
  2. 由于是范围查找,就会继续往后找存在的记录,扫描到的第二行是 id = 20,于是对该主键索引加的是范围为 (15, 20] 的 next-key 锁;
  3. 接着扫描到第三行的时候,扫描到了特殊记录( supremum pseudo-record),于是对该主键索引加的是范围为 (20, +∞] 的 next-key 锁。
  4. 停止扫描。
    可以得知,事务 A 在主键索引上加了三个 X 型 的锁,分别是:
    在这里插入图片描述

在 id = 15 这条记录的主键索引上,加了记录锁,范围是 id = 15 这一行记录;意味着其他事务无法更新或者删除 id = 15 的这一条记录;
在 id = 20 这条记录的主键索引上,加了 next-key 锁,范围是 (15, 20] 。意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 20 的记录,同时无法插入 id 值为 16、17、18、19 的这一些新记录。
在特殊记录( supremum pseudo-record)的主键索引上,加了 next-key 锁,范围是 (20, +∞] 。意味着其他事务无法插入 id 值大于 20 的这一些新记录。
我们也可以通过 select * from performance_schema.data_locksG; 这条语句来看看事务 A 加了什么锁。
输出结果如下,我这里只截取了行级锁的内容。
在这里插入图片描述
通过前面这个实验,我们证明了:
针对「大于等于」条件的唯一索引范围查询的情况下, 如果条件值的记录存在于表中,那么由于查询该条件值的记录是包含一个等值查询的操作,所以该记录的索引中的 next-key 锁会退化成记录锁。

c. 「小于」范围查询,记录「不存在」表中的情况

假设事务 A 执行了这条范围查询语句,注意查询条件值的记录(id 为 6)并不存在于表中。
在这里插入图片描述

事务 A 加锁变化过程如下:

  1. 最开始要找的第一行是 id = 1,于是对该主键索引加的是范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁;
  2. 由于是范围查找,就会继续往后找存在的记录,扫描到的第二行是 id = 5,所以对该主键索引加的是范围为 (1, 5] 的 next-key 锁;
  3. 由于扫描到的第二行记录(id = 5),满足 id < 6 条件,而且也没有达到终止扫描的条件,接着会继续扫描。
  4. 扫描到的第三行是 id = 10,该记录不满足 id < 6 条件的记录,所以 id = 10 这一行记录的锁会退化成间隙锁,于是对该主键索引加的是范围为 (5, 10) 的间隙锁。
  5. 由于扫描到的第三行记录(id = 10),不满足 id < 6 条件,达到了终止扫描的条件,于是停止扫描。
    从上面的分析中,可以得知事务 A 在主键索引上加了三个 X 型的锁:
    在这里插入图片描述
    在 id = 1 这条记录的主键索引上,加了范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁,意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 1 的这一条记录,同时也无法插入 id 小于 1 的这一些新记录。
    在 id = 5 这条记录的主键索引上,加了范围为 (1, 5] 的 next-key 锁,意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 5 的这一条记录,同时也无法插入 id 值为 2、3、4 的这一些新记录。
    在 id = 10 这条记录的主键索引上,加了范围为 (5, 10) 的间隙锁,意味着其他事务无法插入 id 值为 6、7、8、9 的这一些新记录。
    来看看事务 A 加了什么锁。输出结果如下,我这里只截取了行级锁的内容。
    在这里插入图片描述

从上图中的分析中,也可以得知事务 A 在主键索引加的三个锁,就是我们前面分析出那三个锁。
虽然这次范围查询的条件是「小于」,但是查询条件值的记录不存在于表中( id 为 6 的记录不在表中),所以如果事务 A 的范围查询的条件改成 <= 6 的话,加的锁还是和范围查询条件为 < 6 是一样的。 大家自己也验证下这个结论。
因此,针对「小于或者小于等于」的唯一索引范围查询,如果条件值的记录不在表中,那么不管是「小于」还是「小于等于」的范围查询,扫描到终止范围查询的记录时,该记录中索引的 next-key 锁会退化成间隙锁,其他扫描的记录,则是在这些记录的索引上加 next-key 锁。

d. 「小于等于」范围查询,记录「存在」表中的情况

假设事务 A 执行了这条范围查询语句,注意查询条件值的记录(id 为 5)存在于表中。
在这里插入图片描述

事务 A 加锁变化过程如下:

  1. 最开始要找的第一行是 id = 1,于是对该记录加的是范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁;
  2. 由于是范围查找,就会继续往后找存在的记录,扫描到的第二行是 id = 5,于是对该记录加的是范围为 (1, 5] 的 next-key 锁。
  3. 由于主键索引具有唯一性,不会存在两个 id = 5 的记录,所以不会再继续扫描,于是停止扫描。
    从上面的分析中,可以得到事务 A 在主键索引上加了 2 个 X 型的锁:
    在这里插入图片描述

在 id = 1 这条记录的主键索引上,加了范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁。意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 1 的这一条记录,同时也无法插入 id 小于 1 的这一些新记录。
在 id = 5 这条记录的主键索引上,加了范围为 (1, 5] 的 next-key 锁。意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 5 的这一条记录,同时也无法插入 id 值为 2、3、4 的这一些新记录。
来看看事务 A 加了什么锁。输出结果如下,我这里只截取了行级锁的内容。
在这里插入图片描述

从上图中的分析中,可以得到事务 A 在主键索引上加了两个 X 型 next-key 锁,分别是:
在 id = 1 这条记录的主键索引上,加了范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁;
在 id = 5 这条记录的主键索引上,加了范围为(1, 5 ] 的 next-key 锁。

e. 「小于」范围查询,记录「存在」表中的情况

如果事务 A 的查询语句是小于的范围查询,且查询条件值的记录(id 为 5)存在于表中。
在这里插入图片描述

事务 A 加锁变化过程如下:

  1. 最开始要找的第一行是 id = 1,于是对该记录加的是范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁;
  2. 由于是范围查找,就会继续往后找存在的记录,扫描到的第二行是 id = 5,该记录是第一条不满足 id < 5 条件的记录,于是该记录的锁会退化为间隙锁,锁范围是 (1,5)。
  3. 由于找到了第一条不满足 id < 5 条件的记录,于是停止扫描。
    可以得知,此时事务 A 在主键索引上加了两种 X 型锁:
    在这里插入图片描述

在 id = 1 这条记录的主键索引上,加了范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁,意味着其他事务即无法更新或者删除 id = 1 的这一条记录,同时也无法插入 id 小于 1 的这一些新记录。
在 id = 5 这条记录的主键索引上,加了范围为 (1,5) 的间隙锁,意味着其他事务无法插入 id 值为 2、3、4 的这一些新记录。
来看看事务 A 加了什么锁。输出结果如下,我这里只截取了行级锁的内容。
在这里插入图片描述

从上图中的分析中,可以得到事务 A 在主键索引上加了 X 型的范围为 (-∞, 1] 的 next-key 锁,和 X 型的范围为 (1, 5) 的间隙锁。
因此,通过前面实验,可以得知。

在针对「小于或者小于等于」的唯一索引(主键索引)范围查询时,存在这两种情况会将索引的 next-key 锁会退化成间隙锁的:

  1. 当条件值的记录「不在」表中时,那么不管是「小于」还是「小于等于」条件的范围查询,扫描到终止范围查询的记录时,该记录的主键索引中的 next-key 锁会退化成间隙锁,其他扫描到的记录,都是在这些记录的主键索引上加 next-key 锁。
  2. 当条件值的记录「在」表中时:
    如果是「小于」条件的范围查询,扫描到终止范围查询的记录时,该记录的主键索引中的 next-key 锁会退化成间隙锁,其他扫描到的记录,都是在这些记录的主键索引上,加 next-key 锁。
    如果是「小于等于」条件的范围查询,扫描到终止范围查询的记录时,该记录的主键索引中的 next-key 锁「不会」退化成间隙锁,其他扫描到的记录,都是在这些记录的主键索引上加 next-key 锁。

三、非唯一索引等值查询加锁

当我们用非唯一索引进行等值查询的时候,因为存在两个索引,一个是主键索引,一个是非唯一索引(二级索引),所以在加锁时,同时会对这两个索引都加锁,但是对主键索引加锁的时候,只有满足查询条件的记录才会对它们的主键索引加锁。
针对非唯一索引等值查询时,查询的记录存不存在,加锁的规则也会不同:

  • 当查询的记录「存在」时,由于不是唯一索引,所以肯定存在索引值相同的记录,于是非唯一索引等值查询的过程是一个扫描的过程,直到扫描到第一个不符合条件的二级索引记录就停止扫描,然后在扫描的过程中,对扫描到的二级索引记录加的是 next-key 锁,而对于第一个不符合条件的二级索引记录,该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁。同时,在符合查询条件的记录的主键索引上加记录锁。
  • 当查询的记录「不存在」时,扫描到第一条不符合条件的二级索引记录,该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁。因为不存在满足查询条件的记录,所以不会对主键索引加锁。

接下里用两个实验来说明。

a. 记录不存在的情况

先来说说非唯一索引等值查询时,查询的记录不存在的情况,因为这个比较简单。
假设事务 A 对非唯一索引(age)进行了等值查询,且表中不存在 age = 60 的记录。
在这里插入图片描述

事务 A 加锁变化过程如下:

  1. 定位到第一条不符合查询条件的二级索引记录,即扫描到 age = 500,于是该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁,范围是 (50, 500)。
  2. 停止查询
    事务 A 在 age = 500 记录的二级索引上,加了 X 型的间隙锁,范围是 (50, 500)。意味着其他事务无法插入 age 值为 51、52、53、54、…、499 这些新记录。不过对于插入 age = 51 和 age = 500 记录的语句,在一些情况是可以成功插入的,而一些情况则无法成功插入,具体哪些情况,会在后面说。
    在这里插入图片描述

我们也可以通过 select * from performance_schema.data_locks;看看事务 A 加了什么锁。输出结果如下,我这里只截取了行级锁的内容。
在这里插入图片描述

从上图的分析,可以看到,事务 A 在 age = 500 记录的二级索引上(INDEX_NAME: index_age ),加了范围为 (50, 500) 的 X 型间隙锁。

b. 记录存在的情况

假设事务 A 对非唯一索引(age)进行了等值查询,且表中存在 age = 50 的记录。
在这里插入图片描述
事务 A 加锁变化过程如下:

  • 由于不是唯一索引,所以肯定存在值相同的记录,于是非唯一索引等值查询的过程是一个扫描的过程,最开始要找的第一行是 age = 50,于是对该二级索引记录加上范围为 (22, 50] 的 next-key 锁。同时,因为 age = 50 符合查询条件,于是对 age = 50 的记录的主键索引加上记录锁,即对 id = 1 这一行加记录锁。
  • 接着继续扫描,扫描到的第二行是 age = 500,该记录是第一个不符合条件的二级索引记录,所以该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁,范围是 (50, 500)。
  • 停止查询。

可以看到,事务 A 对主键索引和二级索引都加了 X 型的锁:
在这里插入图片描述
我们也可以通过 select * from performance_schema.data_locks; 这条语句来看看事务 A 加了什么锁。
在这里插入图片描述

四、没有加索引的查询

前面的案例,我们的查询语句都有使用索引查询,也就是查询记录的时候,是通过索引扫描的方式查询的,然后对扫描出来的记录进行加锁。
如果锁定读查询语句,没有使用索引列作为查询条件,或者查询语句没有走索引查询,导致扫描是全表扫描。那么,每一条记录的索引上都会加 next-key 锁,这样就相当于锁住的全表,这时如果其他事务对该表进行增、删、改操作的时候,都会被阻塞。
不只是锁定读查询语句不加索引才会导致这种情况,update 和 delete 语句如果查询条件不加索引,那么由于扫描的方式是全表扫描,于是就会对每一条记录的索引上都会加 next-key 锁,这样就相当于锁住的全表。
因此,在线上在执行 update、delete、select … for update 等具有加锁性质的语句,一定要检查语句是否走了索引,如果是全表扫描的话,会对每一个索引加 next-key 锁,相当于把整个表锁住了,这是挺严重的问题。

五、总结

这次我以 MySQL 8.0.26 版本,在可重复读隔离级别之下,做了几个实验,让大家了解了唯一索引和非唯一索引的行级锁的加锁规则。
我这里总结下, MySQL 行级锁的加锁规则。
唯一索引等值查询:

  • 当查询的记录是「存在」的,在索引树上定位到这一条记录后,将该记录的索引中的 next-key lock 会退化成「记录锁」。
  • 当查询的记录是「不存在」的,在索引树找到第一条大于该查询记录的记录后,将该记录的索引中的 next-key lock 会退化成「间隙锁」。

非唯一索引等值查询:

  • 当查询的记录「存在」时,由于不是唯一索引,所以肯定存在索引值相同的记录,于是非唯一索引等值查询的过程是一个扫描的过程,直到扫描到第一个不符合条件的二级索引记录就停止扫描,然后在扫描的过程中,对扫描到的二级索引记录加的是 next-key 锁,而对于第一个不符合条件的二级索引记录,该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁。同时,在符合查询条件的记录的主键索引上加记录锁。
  • 当查询的记录「不存在」时,扫描到第一条不符合条件的二级索引记录,该二级索引的 next-key 锁会退化成间隙锁。因为不存在满足查询条件的记录,所以不会对主键索引加锁。

非唯一索引和主键索引的范围查询的加锁规则不同之处在于:

  • 唯一索引在满足一些条件的时候,索引的 next-key lock 退化为间隙锁或者记录锁。
  • 非唯一索引范围查询,索引的 next-key lock 不会退化为间隙锁和记录锁。

其实理解 MySQL 为什么要这样加锁,主要要以避免幻读角度去分析,这样就很容易理解这些加锁的规则了。
还有一件很重要的事情,在线上在执行 update、delete、select … for update 等具有加锁性质的语句,一定要检查语句是否走了索引,如果是全表扫描的话,会对每一个索引加 next-key 锁,相当于把整个表锁住了,这是挺严重的问题。

参考

小林coding
MySQL锁、加锁机制
认真的Mysql锁理论 & 加锁实战

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情景解析&#xff1a; 执行以下代码&#xff1a; #include<string.h> #include<unistd.h> int g_val 100000;int main() {int key7;printf("I am father process, pid: %d, ppid: %d, g_val: %d\n", getpid(), getppid(), g_val);sleep(5);pid_t id f…

现代 Web 开发全攻略:Node.js、npm、Webpack、Vue.js 和 Element-UI 的实战指南

现代 Web 开发全攻略&#xff1a;Node.js、npm、Webpack、Vue.js 和 Element-UI 的实战指南 一 . Node.js1.1 什么是 Node.js ?1.2 Node.js 的安装1.3 快速入门1.3.1 控制台输出1.3.2 使用函数1.3.3 模块化编程 二 . npm 包管理器2.1 什么是 npm ?2.2 npm 命令2.2.1 初始化工…

护眼灯品牌排行第一名出炉!盘点2024年世界公认十大护眼灯

中国拥有全球最多的近视人口&#xff0c;我国学生的近视发病率位居世界第二&#xff0c;人数更是居于首位。如今&#xff0c;越来越多的孩子出现近视现象&#xff0c;许多家长认为这是由于繁重的课业和不健康的用眼习惯所致&#xff0c;但实际上&#xff0c;他们往往忽视了一个…

数据分析-前期数据处理

今天找到一份关于医学体检的数据&#xff0c;在数据分析前期工作需要对数据做处理&#xff0c;在这里我们对原始数据做一些处理&#xff0c;将数据处理为可分析的标准数据。下一篇文章做数据的分析。数据想要获取的话可以到我的资源下载。1 数据读取 import pandas as pd data…

SQL Server详细使用教程(包含启动SQL server服务、建立数据库、建表的详细操作) 非常适合初学者

文章目录 目录 前言 一、启动SQL server服务的三种方法 1.不启动SQL server服务的影响 2.方法一&#xff1a;利用cmd启动SQL server服务 3.方法二&#xff1a;利用SQL Server配置管理器启动SQL server服务 4.方法三&#xff1a;在服务管理器中启动SQL server服务 二、建立数据库…

震撼!AI实时生成游戏,每秒20帧,谷歌扩散模型最新突破一夜爆火,附论文介绍和GitHub代码

震撼&#xff01;AI实时生成游戏&#xff0c;每秒20帧&#xff0c;谷歌扩散模型最新突破一夜爆火&#xff0c;附论文介绍和GitHub代码。 “比Sora还震撼”&#xff0c;AI可以实时生成游戏了&#xff01; 谷歌DeepMind打造出了首个完全AI驱动的实时游戏引擎——GameNGen。 在单…

SpringBoot集成MyBatis-PlusDruid

目录 MyBatis-Plus简介 实例演示 创建Springboot项目 初始化Springboot项目 添加关键依赖 application.properties添加相关配置 启动类 编写实体类 编写mapper接口 条件构造器 分页插件 自定义 SQL 映射 MyBatis-Plus简介 MyBatis-Plus简介‌MyBatis-Plus‌&…

RDD2022 道路瑕疵检测数据集

RDD2022 道路瑕疵数据集 txt标签或者xml标签 一共23767张图片 D00 D01 D20 D40四类 D00纵向裂缝 D10横向裂缝 D20网状裂缝 D40坑洞。 RDD2022 道路瑕疵检测数据集介绍 数据集概述 RDD2022&#xff08;Road Defect Detection 2022&#xff09;是一个专门用于道路瑕疵检测的数…

力扣之1777.每家商店的产品价格

文章目录 1. 1777.每家商店的产品价格1.1 题干1.2 建表1.3 题解1.4 结果截图 1. 1777.每家商店的产品价格 1.1 题干 表&#xff1a;Products -------------------- | Column Name | Type | -------------------- | product_id | int | | store | enum | | price | int | ---…

HarmonyOS 是如何实现一次开发多端部署 -- HarmonyOS自学1

一次开发多端部署遇到的几个关键问题 为了实现“一多”的目标&#xff0c;需要解决如下三个基础问题&#xff1a; 问题1&#xff1a;页面如何适配 不同设备间的屏幕尺寸、色彩风格等存在差异&#xff0c;页面如何适配。 问题2&#xff1a;功能如何兼容 不同设备的系统能力…

《深度学习》OpenCV 高阶 图像直方图、掩码图像 参数解析及案例实现

目录 一、图像直方图 1、什么是图像直方图 2、作用 1&#xff09;分析图像的亮度分布 2&#xff09;判断图像的对比度 3&#xff09;检测图像的亮度和色彩偏移 4&#xff09;图像增强和调整 5&#xff09;阈值分割 3、举例 二、直方图用法 1、函数用法 2、参数解析…

C++——深部解析哈希

好久不见给大家分享一张图片吧 目录 前言 二、库文件 1、哈希冲突 2 哈希函数 3、闭散列 三 、闭散列的实现和底层逻辑 1、哈希表&#xff08;闭散列&#xff09;的定义 2、哈希表&#xff08;闭散列&#xff09;的插入 3、哈希表&#xff08;闭散列&#xff09;的查找 4.哈希表…

【Unity踩坑】No cloud project ID was found by the Analytics SDK

在编译默认的URP 2D项目时&#xff0c;出现这样一个错误&#xff1a;No cloud project ID was found by the Analytics SDK. This means Analytics events will not be sent. Please make sure to link your cloud project in the Unity editor to fix this problem. 原因&…

JavaScript 基础 - 第16天_AJAX入门

文章目录 Day01_Ajax入门目录学习目标01.AJAX 概念和 axios 使用目标讲解小结 02.认识 URL目标讲解小结 03.URL 查询参数目标讲解小结 04.案例-查询-地区列表目标讲解小结 05.常用请求方法和数据提交目标讲解小结 06.axios 错误处理目标讲解小结 07.HTTP 协议-请求报文目标讲解…

【TabBar嵌套Navigation案例-cell重用 Objective-C语言】

一、我们来说这个cell重用(重复使用)的问题啊 1.我们这个比分直播推送页面, 这个里边呢,现在这个cell,涉及到两个样式,上面呢,是Default的,下面呢,是Value1的,然后,我们在这个里边啊,我们每一组就一个cell啊,然后呢,我把这个组,多给它复制几份儿,现在是三个组…