这篇文章主要介绍“MySQL全局锁、表锁和行锁的概念”，在日常操作中，相信很多人在MySQL全局锁、表锁和行锁的概念问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”MySQL全局锁、表锁和行锁的概念”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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全局锁
顾名思义，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)。当你需要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。
全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份。也就是把整库每个表都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。但是让整库都只读，听上去就很危险：
看来加全局锁不太好。但是细想一下，备份为什么要加锁呢？我们来看一下不加锁会有什么问题。
假设你现在要维护CSDN的购买系统，关注的是用户账户余额表和用户课程表。现在发起一个逻辑备份。假设备份期间，有一个用户，他购买了一门课程，业务逻辑里就要扣掉他的余额，然后往已购课程里面加上一门课。
如果时间顺序上是先备份账户余额表(u_account)，然后用户购买，然后备份用户课程表(u_course)，会怎么样呢？你可以看一下这个图：
可以看到，这个备份结果里，用户A的数据状态是账户余额没扣，但是用户课程表里面已经多了一门课。如果后面用这个备份来恢复数据的话，用户A就发现，自己赚了。
作为用户可别觉得这样可真好啊，你可以试想一下：如果备份表的顺序反过来，先备份用户课程表再备份账户余额表，又可能会出现什么结果？
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。
说到视图你肯定想起来了，我们在前面讲事务隔离的时候，其实是有一个方法能够拿到一致性视图的，对吧？就是在可重复读隔离级别下开启一个事务。
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。
你一定在疑惑，有了这个功能，为什么还需要FTWRL呢？一致性读是好，但前提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，我们就需要使用FTWRL命令了。
所以，single-transaction方法只适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。这往往是DBA要求业务开发人员使用InnoDB替代MyISAM的原因之一。
你也许会问，既然要全库只读，为什么不使用set global readonly=true的方式呢？确实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。
业务的更新不只是增删改数据（DML)，还有可能是加字段等修改表结构的操作（DDL）。不论是哪种方法，一个库被全局锁上以后，你要对里面任何一个表做加字段操作，都是会被锁住的。
但是，即使没有被全局锁住，加字段也不是就能一帆风顺的，因为你还会碰到接下来我们要介绍的表级锁。
表级锁
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。
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。MDL的作用是，保证读写的正确性。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，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。
虽然MDL锁是系统默认会加的，但却是你不能忽略的一个机制。比如下面这个例子，我经常看到有人掉到这个坑里：给一个小表加个字段，导致整个库挂了。
你肯定知道，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。
我们可以看到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。之后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。
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。现在应该知道了，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。
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 ...
行锁
MySQL的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁，比如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。
我们今天就主要来聊聊InnoDB的行锁，以及如何通过减少锁冲突来提升业务并发度。
顾名思义，行锁就是针对数据表中行记录的锁。这很好理解，比如事务A更新了一行，而这时候事务B也要更新同一行，则必须等事务A的操作完成后才能进行更新。
当然，数据库中还有一些没那么一目了然的概念和设计，这些概念如果理解和使用不当，容易导致程序出现非预期行为，比如两阶段锁。
从两阶段锁说起
我先给你举个例子。在下面的操作序列中，事务B的update语句执行时会是什么现象呢？假设字段id是表t的主键。
这个问题的结论取决于事务A在执行完两条update语句后，持有哪些锁，以及在什么时候释放。你可以验证一下：实际上事务B的update语句会被阻塞，直到事务A执行commit之后，事务B才能继续执行。
知道了这个答案，你一定知道了事务A持有的两个记录的行锁，都是在commit的时候才释放的。也就是说，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。
知道了这个设定，对我们使用事务有什么帮助呢？那就是，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。我给你举个例子。
假设你负责实现一个电影票在线交易业务，顾客A要在影院B购买电影票。我们简化一点，这个业务需要涉及到以下操作：
从顾客A账户余额中扣除电影票价；
给影院B的账户余额增加这张电影票价；
记录一条交易日志。
也就是说，要完成这个交易，我们需要update两条记录，并insert一条记录。当然，为了保证交易的原子性，我们要把这三个操作放在一个事务中。那么，你会怎样安排这三个语句在事务中的顺序呢？
试想如果同时有另外一个顾客C要在影院B买票，那么这两个事务冲突的部分就是语句2了。因为它们要更新同一个影院账户的余额，需要修改同一行数据。
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，那么影院账户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。
好了，现在由于你的正确设计，影院余额这一行的行锁在一个事务中不会停留很长时间。但是，这并没有完全解决你的困扰。
如果这个影院做活动，可以低价预售一年内所有的电影票，而且这个活动只做一天。于是在活动时间开始的时候，你的MySQL就挂了。你登上服务器一看，CPU消耗接近100%，但整个数据库每秒就执行不到100个事务。这是什么原因呢？
这里，我就要说到死锁和死锁检测了。
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。这里我用数据库中的行锁举个例子。
这时候，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：
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。
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1000*1000 = 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。
一种头痛医头的方法，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；如果你的团队有能修改MySQL源码的人，也可以做在MySQL里面。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。
可能你会问，如果团队里暂时没有数据库方面的专家，不能实现这样的方案，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。还是以影院账户为例，可以考虑放在多条记录上，比如10个记录，影院的账户总额等于这10个记录的值的总和。这样每次要给影院账户加金额的时候，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，比如退票逻辑，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。
总结
全局锁主要用在逻辑备份过程中。对于全部是InnoDB引擎的库，我建议你选择使用–single-transaction参数，对应用会更友好。
表锁一般是在数据库引擎不支持行锁的时候才会被用到的。如果你发现你的应用程序里有lock tables这样的语句，你需要追查一下，比较可能的情况是：
要么是你的系统现在还在用MyISAM这类不支持事务的引擎，那要安排升级换引擎；
要么是你的引擎升级了，但是代码还没升级。我见过这样的情况，最后业务开发就是把lock tables 和 unlock tables 改成 begin 和 commit，问题就解决了。
MDL会直到事务提交才释放，在做表结构变更的时候，你一定要小心不要导致锁住线上查询和更新。
MySQL的行锁，涉及了两阶段锁协议、死锁和死锁检测这两大部分内容。其中，我以两阶段协议为起点，和你一起讨论了在开发的时候如何安排正确的事务语句。这里的原则/我给你的建议是：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的申请时机尽量往后放。
但是，调整语句顺序并不能完全避免死锁。所以我们引入了死锁和死锁检测的概念，以及提供了三个方案，来减少死锁对数据库的影响。减少死锁的主要方向，就是控制访问相同资源的并发事务量。
问题1
备份一般都会在备库上执行，你在用–single-transaction方法做逻辑备份的过程中，如果主库上的一个小表做了一个DDL，比如给一个表上加了一列。这时候，从备库上会看到什么现象呢？
假设这个DDL是针对表t1的， 这里我把备份过程中几个关键的语句列出来：
Q1:SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;Q2:START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT；/* other tables */Q3:SAVEPOINT sp;/* 时刻 1 */Q4:show create table `t1`;/* 时刻 2 */Q5:SELECT * FROM `t1`;/* 时刻 3 */Q6:ROLLBACK TO SAVEPOINT sp;/* 时刻 4 *//* other tables */
在备份开始的时候，为了确保RR（可重复读）隔离级别，再设置一次RR隔离级别(Q1);
启动事务，这里用 WITH CONSISTENT SNAPSHOT确保这个语句执行完就可以得到一个一致性视图（Q2)；
设置一个保存点，这个很重要（Q3）；
show create 是为了拿到表结构(Q4)，然后正式导数据 （Q5），回滚到SAVEPOINT sp，在这里的作用是释放 t1的MDL锁 （Q6。当然这部分属于“超纲”，上文正文里面都没提到。
DDL从主库传过来的时间按照效果不同，打了四个时刻。题目设定为小表，我们假定到达后，如果开始执行，则很快能够执行完成。
参考答案如下：
如果在Q4语句执行之前到达，现象：没有影响，备份拿到的是DDL后的表结构。
如果在“时刻 2”到达，则表结构被改过，Q5执行的时候，报 Table definition has changed, please retry transaction，现象：mysqldump终止；
如果在“时刻2”和“时刻3”之间到达，mysqldump占着t1的MDL读锁，binlog被阻塞，现象：主从延迟，直到Q6执行完成。
从“时刻4”开始，mysqldump释放了MDL读锁，现象：没有影响，备份拿到的是DDL前的表结构。
问题2
如果你要删除一个表里面的前10000行数据，有以下三种方法可以做到，但是那个更好些：
第一种，直接执行delete from T limit 10000; 第二种，在一个连接中循环执行20次 delete from T limit 500;第三种，在20个连接中同时执行 delete from T limit 500。
方案一：事务相对较长，则占用锁的时间较长，会导致其他客户端等待资源时间较长。
方案二：串行化执行，将相对长的事务分成多次相对短的事务，则每次事务占用锁的时间相对较短，其他客户端在等待相应资源的时间也较短。这样的操作，同时也意味着将资源分片使用（每次执行使用不同片段的资源），可以提高并发性。
方案三：人为自己制造锁竞争，加剧并发量。
到此，关于“MySQL全局锁、表锁和行锁的概念”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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文章出自：
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