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MySQL并发控制
2020-9-4
  MySQL并发控制    以Unix系统的email box为例,典型的mbox文件格式是非常简单的。一个mbox邮箱中的所有邮件都串行在一起,彼此首尾相连。这种格式对于读取和分析邮件信息非常友好,同时投递邮件也很容易,只要在文件末尾附加新的邮件内容即可。
  
  但如果两个进程在同一时刻对同一个邮箱投递邮件,会发生什么情况?显然,邮箱的数据会被破坏,两封邮件的内容会交叉地附加在邮箱文件的末尾。设计良好的邮箱投递系统会通过锁(lock)来防止数据损坏。如果客户试图投递邮件,而邮箱已经被其他客户锁住,那就必须等待,直到锁释放才能进行投递。
  MySQL并发控制
  这种锁的方案在实际应用环境中虽然工作良好,但并不支持并发处理。因为在任意一个时刻,只有一个进程可以修改邮箱的数据,这在大容量的邮箱系统中是个问题。
  
  1、读写锁
  
  从邮箱中读取数据没有这样的麻烦,即使同一时刻多个用户并发读取也不会有什么问题。因为读取不会修改数据,所以不会出错。但如果某个客户正在读取邮箱,同时另外一个用户试图删除编号为25的邮件,会产生什么结果?结论是不确定,读的客户可能会报错退出,也可能读取到不一致的邮箱数据。所以,为安全起见,即使是读取邮箱也需要特别注意。
  
  如果把上述的邮箱当成数据库中的一张表,把邮件当成表中的一行记录,就很容易看出,同样的问题依然存在。从很多方面来说,邮箱就是一张简单的数据库表。修改数据库表中的记录,和删除或者修改邮箱中的邮件信息,十分类似。
  
  解决这类经典问题的方法就是并发控制,其 实非常简单。在处理并发读或者写时,可以通过实现一个由两种类型的锁组成的锁系统来解决问题。这两种类型的锁通常被称为共享锁(shared lock)和排他锁(exclusive lock),也叫读锁(read lock)和写锁(write lock)。
  
  这里先不讨论锁的具体实现,描述一下锁的概念如下:读锁是共享的,或者说是相互不阻塞的。多个客户在同一时刻可以同时读取同一个资源,而互不干扰。写锁则是排他的,也就是说一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁,这是出于安全策略的考虑,只有这样,才能确保在给定的时间里,只有一个用户能执行写入,并防止其他用户读取正在写入的同一资源。
  
  在实际的数据库系统中,每时每刻都在发生锁定,当某个用户在修改某一部分数据时,MySQL会通过锁定防止其他用户读取同一数据。大多数时候,MySQL锁的内部管理都是透明的。
  
  2、锁粒度
  
  一种提高共享资源并发性的方式就是让锁定对象更有选择性。尽量只锁定需要修改的部分数据,而不是所有的资源。更理想的方式是,只对会修改的数据片进行精确的锁定。任何时候,在给定的资源上,锁定的数据量越少,则系统的并发程度越高,只要相互之间不发生冲突即可。
  
  问题是加锁也需要消耗资源。锁的各种操作,包括获得锁、检查锁是否已经解除、释放锁等,都会增加系统的开销。如果系统花费大量的时间来管理锁,而不是存取数据,那么系统的性能可能会因此受到影响。
  
  所谓的锁策略,就是在锁的开销和数据的安全性之间寻求平衡,这种平衡当然也会影响到性能。大多数商业数据库系统没有提供更多的选择,一般都是在表上施加行级锁(row-level lock),并以各种复杂的方式来实现,以便在锁比较多的情况下尽可能地提供更好的性能。
  
  而MySQL则提供了多种选择。每种MySQL存储引擎都可以实现自己的锁策略和锁粒度。在存储引擎的设计中,锁管理是个非常重要的决定。将锁粒度固定在某个级别,可以为某些特定的应用场景提供更好的性能,但同时却会失去对另外一些应用场景的良好支持。好在MySQL支持多个存储引擎的架构,所以不需要单一的通用解决方案。下面将介绍两种最重要的锁策略。
  
  表锁(table lock)
  
  表锁是MySQL中最基本的锁策略,并且是开销最小的策略。表锁非常类似于前文描述的邮箱加锁机制:它会锁定整张表。一个用户在对表进行写操作(插入、删除、更新等)前,需要先获得写锁,这会阻塞其他用户对该表的所有读写操作。只有没有写锁时,其他读取的用户才能获得读锁,读锁之间是不相互阻塞的。
  
  在特定的场景中,表锁也可能有良好的性能。例如,READ LOCAL表锁支持某些类型的并发写操作。另外,写锁也比读锁有更高的优先级,因此一个写锁请求可能会被插入到读锁队列的前面(写锁可以插入到锁队列中读锁的前面,反之读锁则不能插入到写锁的前面)。
  
  尽管存储引擎可以管理自己的锁,MySQL本身还是会使用各种有效的表锁来实现不同的目的。例如,服务器会为诸如ALTER TABLE之类的语句使用表锁,而忽略存储引擎的锁机制。
  
  行级锁(row lock)
  
  行级锁可以最大程度地支持并发处理(同时也带来了最大的锁开销)。众所周知,在InnoDB和XtraDB,以及其他一些存储引擎中实现了行级锁。行级锁只在存储引擎层实现,而MySQL服务器层(如有必要,请回顾前文的逻辑架构图)没有实现。服务器层完全不了解存储引擎中的锁实现。在本章的后续内容以及全书中,所有的存储引擎都以自己的方式显现了锁机制。
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