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# 21 | 为什么我只改一行的语句,锁这么多?
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在上一篇文章中,我和你介绍了间隙锁和next-key lock的概念,但是并没有说明加锁规则。间隙锁的概念理解起来确实有点儿难,尤其在配合上行锁以后,很容易在判断是否会出现锁等待的问题上犯错。
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所以今天,我们就先从这个加锁规则开始吧。
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首先说明一下,这些加锁规则我没在别的地方看到过有类似的总结,以前我自己判断的时候都是想着代码里面的实现来脑补的。这次为了总结成不看代码的同学也能理解的规则,是我又重新刷了代码临时总结出来的。所以,**这个规则有以下两条前提说明:**
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1. MySQL后面的版本可能会改变加锁策略,所以这个规则只限于截止到现在的最新版本,即5.x系列<=5.7.24,8.0系列 <=8.0.13。
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2. 如果大家在验证中有发现bad case的话,请提出来,我会再补充进这篇文章,使得一起学习本专栏的所有同学都能受益。
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因为间隙锁在可重复读隔离级别下才有效,所以本篇文章接下来的描述,若没有特殊说明,默认是可重复读隔离级别。
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**我总结的加锁规则里面,包含了两个“原则”、两个“优化”和一个“bug”。**
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1. 原则1:加锁的基本单位是next-key lock。希望你还记得,next-key lock是前开后闭区间。
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2. 原则2:查找过程中访问到的对象才会加锁。
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3. 优化1:索引上的等值查询,给唯一索引加锁的时候,next-key lock退化为行锁。
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4. 优化2:索引上的等值查询,向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候,next-key lock退化为间隙锁。
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5. 一个bug:唯一索引上的范围查询会访问到不满足条件的第一个值为止。
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我还是以上篇文章的表t为例,和你解释一下这些规则。表t的建表语句和初始化语句如下。
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CREATE TABLE `t` (
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`id` int(11) NOT NULL,
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`c` int(11) DEFAULT NULL,
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`d` int(11) DEFAULT NULL,
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PRIMARY KEY (`id`),
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KEY `c` (`c`)
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) ENGINE=InnoDB;
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insert into t values(0,0,0),(5,5,5),
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(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);
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```
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接下来的例子基本都是配合着图片说明的,所以我建议你可以对照着文稿看,有些例子可能会“毁三观”,也建议你读完文章后亲手实践一下。
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# 案例一:等值查询间隙锁
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第一个例子是关于等值条件操作间隙:
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![](https://static001.geekbang.org/resource/image/58/6c/585dfa8d0dd71171a6fa16bed4ba816c.png)
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图1 等值查询的间隙锁
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由于表t中没有id=7的记录,所以用我们上面提到的加锁规则判断一下的话:
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1. 根据原则1,加锁单位是next-key lock,session A加锁范围就是(5,10\];
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2. 同时根据优化2,这是一个等值查询(id=7),而id=10不满足查询条件,next-key lock退化成间隙锁,因此最终加锁的范围是(5,10)。
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所以,session B要往这个间隙里面插入id=8的记录会被锁住,但是session C修改id=10这行是可以的。
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# 案例二:非唯一索引等值锁
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第二个例子是关于覆盖索引上的锁:
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![](https://static001.geekbang.org/resource/image/46/65/465990fe8f6b418ca3f9992bd1bb5465.png)
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图2 只加在非唯一索引上的锁
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看到这个例子,你是不是有一种“该锁的不锁,不该锁的乱锁”的感觉?我们来分析一下吧。
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这里session A要给索引c上c=5的这一行加上读锁。
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1. 根据原则1,加锁单位是next-key lock,因此会给(0,5\]加上next-key lock。
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2. 要注意c是普通索引,因此仅访问c=5这一条记录是不能马上停下来的,需要向右遍历,查到c=10才放弃。根据原则2,访问到的都要加锁,因此要给(5,10\]加next-key lock。
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3. 但是同时这个符合优化2:等值判断,向右遍历,最后一个值不满足c=5这个等值条件,因此退化成间隙锁(5,10)。
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4. 根据原则2 ,**只有访问到的对象才会加锁**,这个查询使用覆盖索引,并不需要访问主键索引,所以主键索引上没有加任何锁,这就是为什么session B的update语句可以执行完成。
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但session C要插入一个(7,7,7)的记录,就会被session A的间隙锁(5,10)锁住。
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需要注意,在这个例子中,lock in share mode只锁覆盖索引,但是如果是for update就不一样了。 执行 for update时,系统会认为你接下来要更新数据,因此会顺便给主键索引上满足条件的行加上行锁。
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这个例子说明,锁是加在索引上的;同时,它给我们的指导是,如果你要用lock in share mode来给行加读锁避免数据被更新的话,就必须得绕过覆盖索引的优化,在查询字段中加入索引中不存在的字段。比如,将session A的查询语句改成select d from t where c=5 lock in share mode。你可以自己验证一下效果。
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# 案例三:主键索引范围锁
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第三个例子是关于范围查询的。
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举例之前,你可以先思考一下这个问题:对于我们这个表t,下面这两条查询语句,加锁范围相同吗?
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mysql> select * from t where id=10 for update;
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mysql> select * from t where id>=10 and id<11 for update;
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你可能会想,id定义为int类型,这两个语句就是等价的吧?其实,它们并不完全等价。
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在逻辑上,这两条查语句肯定是等价的,但是它们的加锁规则不太一样。现在,我们就让session A执行第二个查询语句,来看看加锁效果。
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![](https://static001.geekbang.org/resource/image/30/80/30b839bf941f109b04f1a36c302aea80.png)
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图3 主键索引上范围查询的锁
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现在我们就用前面提到的加锁规则,来分析一下session A 会加什么锁呢?
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1. 开始执行的时候,要找到第一个id=10的行,因此本该是next-key lock(5,10\]。 根据优化1, 主键id上的等值条件,退化成行锁,只加了id=10这一行的行锁。
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2. 范围查找就往后继续找,找到id=15这一行停下来,因此需要加next-key lock(10,15\]。
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所以,session A这时候锁的范围就是主键索引上,行锁id=10和next-key lock(10,15\]。这样,session B和session C的结果你就能理解了。
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这里你需要注意一点,首次session A定位查找id=10的行的时候,是当做等值查询来判断的,而向右扫描到id=15的时候,用的是范围查询判断。
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# 案例四:非唯一索引范围锁
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接下来,我们再看两个范围查询加锁的例子,你可以对照着案例三来看。
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需要注意的是,与案例三不同的是,案例四中查询语句的where部分用的是字段c。
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![](https://static001.geekbang.org/resource/image/73/7a/7381475e9e951628c9fc907f5a57697a.png)
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图4 非唯一索引范围锁
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这次session A用字段c来判断,加锁规则跟案例三唯一的不同是:在第一次用c=10定位记录的时候,索引c上加了(5,10\]这个next-key lock后,由于索引c是非唯一索引,没有优化规则,也就是说不会蜕变为行锁,因此最终sesion A加的锁是,索引c上的(5,10\] 和(10,15\] 这两个next-key lock。
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所以从结果上来看,sesson B要插入(8,8,8)的这个insert语句时就被堵住了。
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这里需要扫描到c=15才停止扫描,是合理的,因为InnoDB要扫到c=15,才知道不需要继续往后找了。
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# 案例五:唯一索引范围锁bug
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前面的四个案例,我们已经用到了加锁规则中的两个原则和两个优化,接下来再看一个关于加锁规则中bug的案例。
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![](https://static001.geekbang.org/resource/image/b1/6d/b105f8c4633e8d3a84e6422b1b1a316d.png)
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图5 唯一索引范围锁的bug
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session A是一个范围查询,按照原则1的话,应该是索引id上只加(10,15\]这个next-key lock,并且因为id是唯一键,所以循环判断到id=15这一行就应该停止了。
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但是实现上,InnoDB会往前扫描到第一个不满足条件的行为止,也就是id=20。而且由于这是个范围扫描,因此索引id上的(15,20\]这个next-key lock也会被锁上。
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所以你看到了,session B要更新id=20这一行,是会被锁住的。同样地,session C要插入id=16的一行,也会被锁住。
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照理说,这里锁住id=20这一行的行为,其实是没有必要的。因为扫描到id=15,就可以确定不用往后再找了。但实现上还是这么做了,因此我认为这是个bug。
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我也曾找社区的专家讨论过,官方bug系统上也有提到,但是并未被verified。所以,认为这是bug这个事儿,也只能算我的一家之言,如果你有其他见解的话,也欢迎你提出来。
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# 案例六:非唯一索引上存在"等值"的例子
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接下来的例子,是为了更好地说明“间隙”这个概念。这里,我给表t插入一条新记录。
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mysql> insert into t values(30,10,30);
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新插入的这一行c=10,也就是说现在表里有两个c=10的行。那么,这时候索引c上的间隙是什么状态了呢?你要知道,由于非唯一索引上包含主键的值,所以是不可能存在“相同”的两行的。
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![](https://static001.geekbang.org/resource/image/c1/59/c1fda36c1502606eb5be3908011ba159.png)
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图6 非唯一索引等值的例子
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可以看到,虽然有两个c=10,但是它们的主键值id是不同的(分别是10和30),因此这两个c=10的记录之间,也是有间隙的。
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图中我画出了索引c上的主键id。为了跟间隙锁的开区间形式进行区别,我用(c=10,id=30)这样的形式,来表示索引上的一行。
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现在,我们来看一下案例六。
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这次我们用delete语句来验证。注意,delete语句加锁的逻辑,其实跟select ... for update 是类似的,也就是我在文章开始总结的两个“原则”、两个“优化”和一个“bug”。
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![](https://static001.geekbang.org/resource/image/b5/78/b55fb0a1cac3500b60e1cf9779d2da78.png)
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图7 delete 示例
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这时,session A在遍历的时候,先访问第一个c=10的记录。同样地,根据原则1,这里加的是(c=5,id=5)到(c=10,id=10)这个next-key lock。
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然后,session A向右查找,直到碰到(c=15,id=15)这一行,循环才结束。根据优化2,这是一个等值查询,向右查找到了不满足条件的行,所以会退化成(c=10,id=10) 到 (c=15,id=15)的间隙锁。
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也就是说,这个delete语句在索引c上的加锁范围,就是下图中蓝色区域覆盖的部分。
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![](https://static001.geekbang.org/resource/image/bb/24/bb0ad92483d71f0dcaeeef278f89cb24.png)
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图8 delete加锁效果示例
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这个蓝色区域左右两边都是虚线,表示开区间,即(c=5,id=5)和(c=15,id=15)这两行上都没有锁。
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# 案例七:limit 语句加锁
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例子6也有一个对照案例,场景如下所示:
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![](https://static001.geekbang.org/resource/image/af/2e/afc3a08ae7a254b3251e41b2a6dae02e.png)
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图9 limit 语句加锁
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这个例子里,session A的delete语句加了 limit 2。你知道表t里c=10的记录其实只有两条,因此加不加limit 2,删除的效果都是一样的,但是加锁的效果却不同。可以看到,session B的insert语句执行通过了,跟案例六的结果不同。
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这是因为,案例七里的delete语句明确加了limit 2的限制,因此在遍历到(c=10, id=30)这一行之后,满足条件的语句已经有两条,循环就结束了。
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因此,索引c上的加锁范围就变成了从(c=5,id=5)到(c=10,id=30)这个前开后闭区间,如下图所示:
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![](https://static001.geekbang.org/resource/image/e5/d5/e5408ed94b3d44985073255db63bd0d5.png)
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图10 带limit 2的加锁效果
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可以看到,(c=10,id=30)之后的这个间隙并没有在加锁范围里,因此insert语句插入c=12是可以执行成功的。
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这个例子对我们实践的指导意义就是,**在删除数据的时候尽量加limit**。这样不仅可以控制删除数据的条数,让操作更安全,还可以减小加锁的范围。
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# 案例八:一个死锁的例子
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前面的例子中,我们在分析的时候,是按照next-key lock的逻辑来分析的,因为这样分析比较方便。最后我们再看一个案例,目的是说明:next-key lock实际上是间隙锁和行锁加起来的结果。
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你一定会疑惑,这个概念不是一开始就说了吗?不要着急,我们先来看下面这个例子:
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![](https://static001.geekbang.org/resource/image/7b/06/7b911a4c995706e8aa2dd96ff0f36506.png)
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图11 案例八的操作序列
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现在,我们按时间顺序来分析一下为什么是这样的结果。
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1. session A 启动事务后执行查询语句加lock in share mode,在索引c上加了next-key lock(5,10\] 和间隙锁(10,15);
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2. session B 的update语句也要在索引c上加next-key lock(5,10\] ,进入锁等待;
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3. 然后session A要再插入(8,8,8)这一行,被session B的间隙锁锁住。由于出现了死锁,InnoDB让session B回滚。
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你可能会问,session B的next-key lock不是还没申请成功吗?
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其实是这样的,session B的“加next-key lock(5,10\] ”操作,实际上分成了两步,先是加(5,10)的间隙锁,加锁成功;然后加c=10的行锁,这时候才被锁住的。
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也就是说,我们在分析加锁规则的时候可以用next-key lock来分析。但是要知道,具体执行的时候,是要分成间隙锁和行锁两段来执行的。
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# 小结
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这里我再次说明一下,我们上面的所有案例都是在可重复读隔离级别(repeatable-read)下验证的。同时,可重复读隔离级别遵守两阶段锁协议,所有加锁的资源,都是在事务提交或者回滚的时候才释放的。
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在最后的案例中,你可以清楚地知道next-key lock实际上是由间隙锁加行锁实现的。如果切换到读提交隔离级别(read-committed)的话,就好理解了,过程中去掉间隙锁的部分,也就是只剩下行锁的部分。
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其实读提交隔离级别在外键场景下还是有间隙锁,相对比较复杂,我们今天先不展开。
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另外,在读提交隔离级别下还有一个优化,即:语句执行过程中加上的行锁,在语句执行完成后,就要把“不满足条件的行”上的行锁直接释放了,不需要等到事务提交。
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也就是说,读提交隔离级别下,锁的范围更小,锁的时间更短,这也是不少业务都默认使用读提交隔离级别的原因。
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不过,我希望你学过今天的课程以后,可以对next-key lock的概念有更清晰的认识,并且会用加锁规则去判断语句的加锁范围。
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在业务需要使用可重复读隔离级别的时候,能够更细致地设计操作数据库的语句,解决幻读问题的同时,最大限度地提升系统并行处理事务的能力。
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经过这篇文章的介绍,你再看一下上一篇文章最后的思考题,再来尝试分析一次。
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我把题目重新描述和简化一下:还是我们在文章开头初始化的表t,里面有6条记录,图12的语句序列中,为什么session B的insert操作,会被锁住呢?
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![](https://static001.geekbang.org/resource/image/3a/1e/3a7578e104612a188a2d574eaa3bd81e.png)
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图12 锁分析思考题
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另外,如果你有兴趣多做一些实验的话,可以设计好语句序列,在执行之前先自己分析一下,然后实际地验证结果是否跟你的分析一致。
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对于那些你自己无法解释的结果,可以发到评论区里,后面我争取挑一些有趣的案例在文章中分析。
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你可以把你关于思考题的分析写在留言区,也可以分享你自己设计的锁验证方案,我会在下一篇文章的末尾选取有趣的评论跟大家分享。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。
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## 上期问题时间
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上期的问题,我在本期继续作为了课后思考题,所以会在下篇文章再一起公布“答案”。
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这里,我展开回答一下评论区几位同学的问题。
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* @令狐少侠 说,以前一直认为间隙锁只在二级索引上有。现在你知道了,有间隙的地方就可能有间隙锁。
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* @浪里白条 同学问,如果是varchar类型,加锁规则是什么样的。
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回答:实际上在判断间隙的时候,varchar和int是一样的,排好序以后,相邻两个值之间就有间隙。
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* 有几位同学提到说,上一篇文章自己验证的结果跟案例一不同,就是在session A执行完这两个语句:
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begin;
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select * from t where d=5 for update; /*Q1*/
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以后,session B 的update 和session C的insert 都会被堵住。这是不是跟文章的结论矛盾?
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其实不是的,这个例子用的是反证假设,就是假设不堵住,会出现问题;然后,推导出session A需要锁整个表所有的行和所有间隙。
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评论区留言点赞板:
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> @ 某、人 、@郭江伟 两位同学尝试分析了上期问题,并给了有启发性的解答。
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