mysql怎么分锁 mysql 的锁

Mysql中锁的类型有哪些呢？

mysql锁分为共享锁和排他锁，也叫做读锁和写锁。

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读锁是共享的，可以通过lock in share mode实现，这时候只能读不能写。

写锁是排他的，它会阻塞其他的写锁和读锁。从颗粒度来区分，可以分为表锁和⾏锁两种。

表锁会锁定整张表并且阻塞其他⽤户对该表的所有读写操作，⽐如alter修改表结构的时候会锁表。

⾏锁⼜可以分为乐观锁和悲观锁，悲观锁可以通过for update实现，乐观锁则通过版本号实现。

用 MySQL 实现分布式锁，你听过吗？

以前参加过一个库存系统，由于其业务复杂性，搞了很多个应用来支撑。这样的话一份库存数据就有可能同时有多个应用来修改库存数据。

比如说，有定时任务域xx.cron，和SystemA域和SystemB域这几个JAVA应用，可能同时修改同一份库存数据。如果不做协调的话，就会有脏数据出现。

对于跨JAVA进程的线程协调，可以借助外部环境，例如DB或者Redis。下文介绍一下如何使用DB来实现分布式锁。

本文设计的分布式锁的交互方式如下：

在使用synchronized关键字的时候，必须指定一个锁对象。

进程内的线程可以基于obj来实现同步。obj在这里可以理解为一个锁对象。如果线程要进入synchronized代码块里，必须先持有obj对象上的锁。这种锁是JAVA里面的内置锁，创建的过程是线程安全的。那么借助DB，如何保证创建锁的过程是线程安全的呢？

可以利用DB中的UNIQUE KEY特性，一旦出现了重复的key，由于UNIQUE KEY的唯一性，会抛出异常的。在JAVA里面，是 SQLIntegrityConstraintViolationException 异常。

transaction_id是事务Id，比如说，可以用

来组装一个transaction_id，表示某仓库某销售模式下的某个条码资源。不同条码，当然就有不同的transaction_id。如果有两个应用，拿着相同的transaction_id来创建锁资源的时候，只能有一个应用创建成功。

在写操作频繁的业务系统中，通常会进行分库，以降低单数据库写入的压力，并提高写操作的吞吐量。如果使用了分库，那么业务数据自然也都分配到各个数据库上了。

在这种水平切分的多数据库上使用DB分布式锁，可以自定义一个DataSouce列表。并暴露一个 getConnection(String transactionId) 方法，按照transactionId找到对应的Connection。

实现代码如下：

首先编写一个initDataSourceList方法，并利用Spring的PostConstruct注解初始化一个DataSource 列表。相关的DB配置从db.properties读取。

DataSource使用阿里的DruidDataSource。

接着最重要的一个实现getConnection(String transactionId)方法。实现原理很简单，获取transactionId的hashcode，并对DataSource的长度取模即可。

连接池列表设计好后，就可以实现往distributed_lock表插入数据了。

接下来利用DB的 select for update 特性来锁住线程。当多个线程根据相同的transactionId并发同时操作 select for update 的时候，只有一个线程能成功，其他线程都block住，直到 select for update 成功的线程使用commit操作后，block住的所有线程的其中一个线程才能开始干活。

我们在上面的DistributedLock类中创建一个lock方法。

当线程执行完任务后，必须手动的执行解锁操作，之前被锁住的线程才能继续干活。在我们上面的实现中，其实就是获取到当时 select for update 成功的线程对应的Connection，并实行commit操作即可。

那么如何获取到呢？我们可以利用ThreadLocal。首先在DistributedLock类中定义

每次调用lock方法的时候，把Connection放置到ThreadLocal里面。我们修改lock方法。

这样子，当获取到Connection后，将其设置到ThreadLocal中，如果lock方法出现异常，则将其从ThreadLocal中移除掉。

有了这几步后，我们可以来实现解锁操作了。我们在DistributedLock添加一个unlock方法。

毕竟是利用DB来实现分布式锁，对DB还是造成一定的压力。当时考虑使用DB做分布式的一个重要原因是，我们的应用是后端应用，平时流量不大的，反而关键的是要保证库存数据的正确性。对于像前端库存系统，比如添加购物车占用库存等操作，最好别使用DB来实现分布式锁了。

如果想锁住多份数据该怎么实现？比如说，某个库存操作，既要修改物理库存，又要修改虚拟库存，想锁住物理库存的同时，又锁住虚拟库存。其实也不是很难，参考lock方法，写一个multiLock方法，提供多个transactionId的入参，for循环处理就可以了。这个后续有时间再补上。

mysql中的锁都有哪些

MySQL 中有哪些锁？

数据库中锁的设计初衷处理并发问题，作为多用户共享资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理控制资源访问规则。锁就是实现这些访问规则中的重要数据。

锁的分类

根据加锁范围，MySQL 里面的锁可以分成 全局锁 、 表级锁 、 行锁 三类。

全局锁

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)

当需要整个库只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的：数据更新语句（增删改），数据定义语句（建表，修改表结构）和更新事务的提交语句将会被阻塞。

全局锁的使用场景

全局锁的定型使用场景，做 全库逻辑备份 。也就是把整个库每个表都 Select 出来，然后存成文本。

如何整个库都只读，会有什么问题？ 如果你在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更想，业务就基本上停摆。 如果在从库上备份，那么备份期间从库不能执行主库同步过来的 binlog ,会导致从延迟。 既然要全库只读， 为什么不使用set global readonly=true的方式呢?

readonly 方式也可以让全库进入只读状态,但我还是会建议你用FTWRL方式， 主要有两个原因：

一是， 在有些系统中， 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。因此，修改global变量的方式影响面更大， 我不建议你使用。 二是， 在异常处理机制上有差异。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， 风险较高 表级别锁

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 lok, MDL）。表锁的语法是 ：

lock tables ... read/write

与 FTWRL 类似,可以使用 unlock tables 主动释放锁，也可以在客户端断开的时候自动释放。需要注意的是，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。

MDL 表级锁

MDL 不需要显示使用，在访问一个表的时候自动加上， MDL 保证读写的正确性，也就是说在查询数据时，不允许有其他线程对这个表结构做变更。

什么操作会加 MDL 锁？

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，因此可以有多个线程同时对一张表增删改查。 读写之间、写锁之间是互斥的，用来保证变更表结构操作的安全性，如果有两个线程要同时给一个表加字段，其中一个要等另外一个执行完才能执行。 更改表结构要注意哪些？

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，导致整个库的线程爆满。

举个例子

我们来看一下下面的操作序列， 假设表t是一个小表。

image

session A先启动， 这时候会对表t加一个 MDL读锁 。由于session B需要的也是 MDL读锁 ， 因此可以正常执行。 session C会被blocked， 是因为session A的MDL读锁还没有释放， 而session C需要MDL写锁， 因此只能被阻塞，读写锁互斥。 如果只有session C自己被阻塞还没什么关系， 但是之后所有要在表t上新申请MDL读锁的请求也会被session C阻塞。前面我们说了，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。

如果某个表上的查询语句频繁， 而且客户端有重试机制，也就是说超时后会再起一个新session 再请求的话， 这个 库的线程很快就会爆满 。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。

怎么解决这个 更改表结构问题

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。

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

MySQL的锁分类以及使用场景

InnoDB默认是行级别的锁，当有明确指定的主键时候，是行级锁。否则是表级别。

例子: 假设表foods ，存在有id跟name、status三个字段，id是主键，status有索引。

例1: (明确指定主键，并且有此记录，行级锁)

例2: (明确指定主键/索引，若查无此记录，无锁)

例3: (无主键/索引，表级锁)

例4: (主键/索引不明确，表级锁)

for update的注意点

for update的疑问点

一文详解-MySQL 事务和锁

当多个用户访问同一份数据时，一个用户在更改数据的过程中，可能有其他用户同时发起更改请求，为保证数据库记录的更新从一个一致性状态变为另外一个一致性状态，使用事务处理是非常必要的，事务具有以下四个特性：

MySQL 提供了多种事务型存储引擎，如 InnoDB 和 BDB 等，而 MyISAM 不支持事务。为了支持事务，InnoDB 存储引擎引入了与事务处理相关的 REDO 日志和 UNDO 日志，同时事务依赖于 MySQL 提供的锁机制

事务执行时需要将执行的事务日志写入日志文件，对应的文件为 REDO 日志。当每条 SQL 进行数据更新操作时，首先将 REDO 日志写进日志缓冲区。当客户端执行 COMMIT 命令提交时，日志缓冲区的内容将被刷新到磁盘，日志缓冲区的刷新方式或者时间间隔可以通过参数 innodb_flush_log_at_trx_commit 控制

REDO 日志对应磁盘上的 ib_logifleN 文件，该文件默认为 5MB，建议设置为 512MB，以便容纳较大的事务。MySQL 崩溃恢复时会重新执行 REDO 日志的记录，恢复最新数据，保证已提交事务的持久性

与 REDO 日志相反，UNDO 日志主要用于事务异常时的数据回滚，具体内容就是记录数据被修改前的信息到 UNDO 缓冲区，然后在合适的时间将内容刷新到磁盘

假如由于系统错误或者 rollback 操作而导致事务回滚，可以根据 undo 日志回滚到没修改前的状态，保证未提交事务的原子性

与 REDO 日志不同的是，磁盘上不存在单独的 UNDO 日志文件，所有的 UNDO 日志均存在表空间对应的 .ibd 数据文件中，即使 MySQL 服务启动了独立表空间

在 MySQL 中，可以使用 BEGIN 开始事务，使用 COMMIT 结束事务，中间可以使用 ROLLBACK 回滚事务。MySQL 通过 SET AUTOCOMMIT、START TRANSACTION、COMMIT 和 ROLLBACK 等语句支持本地事务

MySQL 定义了四种隔离级别，指定事务中哪些数据改变其他事务可见、哪些数据该表其他事务不可见。低级别的隔离级别可以支持更高的并发处理，同时占用的系统资源更少

InnoDB 系统级事务隔离级别可以使用以下语句设置：

查看系统级事务隔离级别：

InnoDB 会话级事务隔离级别可以使用以下语句设置：

查看会话级事务隔离级别：

在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。读取未提交的数据称为脏读（Dirty Read），即是：首先开启 A 和 B 两个事务，在 B 事务更新但未提交之前，A 事务读取到了更新后的数据，但由于 B 事务回滚，导致 A 事务出现了脏读现象

所有事务只能看见已经提交事务所做的改变，此级别可以解决脏读，但也会导致不可重复读（Nonrepeatable Read）：首先开启 A 和 B 两个事务，A事务读取了 B 事务的数据，在 B 事务更新并提交后，A 事务又读取到了更新后的数据，此时就出现了同一 A 事务中的查询出现了不同的查询结果

MySQL 默认的事务隔离级别，能确保同一事务的多个实例在并发读取数据时看到同样的数据行，理论上会导致一个问题，幻读（Phontom Read）。例如，第一个事务对一个表中的数据做了修改，这种修改会涉及表中的全部数据行，同时第二个事务也修改这个表中的数据，这次的修改是向表中插入一行新数据，此时就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行

InnoDB 通过多版本并发控制机制（MVCC）解决了该问题：InnoDB 通过为每个数据行增加两个隐含值的方式来实现，这两个隐含值记录了行的创建时间、过期时间以及每一行存储时间发生时的系统版本号，每个查询根据事务的版本号来查询结果

通过强制事务排序，使其不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简而言之，就是在每个读的数据行上加上共享锁实现，这个级别会导致大量的超时现象和锁竞争，一般不推荐使用

为了解决数据库并发控制问题，如走到同一时刻客户端对同一张表做更新或者查询操作，需要对并发操作进行控制，因此产生了锁

共享锁的粒度是行或者元组（多个行），一个事务获取了共享锁以后，可以对锁定范围内的数据执行读操作

排他锁的粒度与共享锁相同，一个事务获取排他锁以后，可以对锁定范围内的数据执行写操作

有两个事务 A 和 B，如果事务 A 获取了一个元组的共享锁，事务 B 还可以立即获取这个元组的共享锁，但不能获取这个元组的排他锁，必须等到事务 A 释放共享锁之后。如果事务 A 获取了一个元组的排他锁，事务 B 不能立即获取这个元组的共享锁，也不能立即获取这个元组的排他锁，必须等到 A 释放排他锁之后

意向锁是一种表锁，锁定的粒度是整张表，分为意向共享锁和意向排他锁。意向共享锁表示一个事务有意对数据上共享锁或者排他锁。有意表示事务想执行操作但还没真正执行

锁的粒度主要分为表锁和行锁

表锁的开销最小，同时允许的并发量也是最小。MyISAM 存储引擎使用该锁机制。当要写入数据时，整个表记录被锁，此时其他读/写动作一律等待。一些特定的动作，如 ALTER TABLE 执行时使用的也是表锁

行锁可以支持最大的并发，InnoDB 存储引擎使用该锁机制。如果要支持并发读/写，建议采用 InnoDB 存储引擎