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      • 02-日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的?
      • 03-事务隔离:为什么你改了我还看不见?
      • 04-深入浅出索引(上)
      • 05-深入浅出索引(下)
      • 06-全局锁和表锁:给表加个字段怎么有这么多阻碍?
        • 全局锁
        • 表级锁
        • 小结
        • 上期问题时间
          • 问题背景
          • 索引和查询
          • 索引的组织方式
          • 解释
          • 结论
      • 07-行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响?
      • 08-事务到底是隔离的还是不隔离的?
    • 实践篇

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目录

06-全局锁和表锁:给表加个字段怎么有这么多阻碍?

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今天我要跟你聊聊 MySQL 的锁。数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。

根据加锁的范围,MySQL 里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。今天这篇文章,我会和你分享全局锁和表级锁。而关于行锁的内容,我会留着在下一篇文章中再和你详细介绍。

这里需要说明的是,锁的设计比较复杂,这两篇文章不会涉及锁的具体实现细节,主要介绍的是碰到锁时的现象和其背后的原理。

# 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:

  • 如果你在主库上备份,那么在备份期间都不能执行更新,业务基本上就得停摆;
  • 如果你在从库上备份,那么备份期间从库不能执行主库同步过来的 binlog,会导致主从延迟。

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 “极客时间” 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:

图 1 业务和备份状态图
图 1 业务和备份状态图

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?

是的,就是在可重复读隔离级别下开启一个事务。

备注:如果你对事务隔离级别的概念不是很清晰的话,可以再回顾一下第 3 篇文章 《事务隔离:为什么你改了我还看不见?》 中的相关内容。

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。

  • 读锁之间不互斥,因此你可以有多个线程同时对一张表增删改查。

  • 读写锁之间、写锁之间是互斥的,用来保证变更表结构操作的安全性。因此,如果有两个线程要同时给一个表加字段,其中一个要等另一个执行完才能开始执行。

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。

备注:这里的实验环境是 MySQL 5.6。

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。

你现在应该知道了,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。

基于上面的分析,我们来讨论一个问题, 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 ...
1
2

# 小结

今天,我跟你介绍了 MySQL 的全局锁和表级锁。

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。

最后,我给你留一个问题吧。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?

你可以把你的思考和观点写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。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。

说明:这篇文章没有介绍到物理备份,物理备份会有一篇单独的文章。

# 上期问题时间

上期的问题是关于对联合主键索引和 InnoDB 索引组织表的理解。

我直接贴 @老杨同志 的回复略作修改如下(我修改的部分用橙色标出):

表记录

–a--|–b--|–c--|–d--

1 2 3 d

1 3 2 d

1 4 3 d

2 1 3 d

2 2 2 d

2 3 4 d

主键 a,b 的聚簇索引组织顺序相当于 order by a,b ,也就是先按 a 排序,再按 b 排序,c 无序。

索引 ca 的组织是先按 c 排序,再按 a 排序,同时记录主键

–c--|–a--|–主键部分 b-- (注意,这里不是 ab,而是只有 b)

2 1 3

2 2 2

3 1 2

3 1 4

3 2 1

4 2 3

这个跟索引 c 的数据是一模一样的。

索引 cb 的组织是先按 c 排序,在按 b 排序,同时记录主键

–c--|–b--|–主键部分 a-- (同上)

2 2 2

2 3 1

3 1 2

3 2 1

3 4 1

4 3 2

所以,结论是 ca 可以去掉,cb 需要保留。

注意

ChatGPT 4 似乎给定了更加清晰的说明:

让我们一步一步来解释上述问题和答案,以便更好地理解为什么索引 ca 可以去掉,而索引 cb 需要保留。

# 问题背景

首先,数据库表 geek 有四个字段: a 、 b 、 c 和 d ,其中 a 和 b 作为联合主键。这意味着表中的数据会根据 a 和 b 的值进行排序和存储。此外,表中还有三个索引:一个是单独在 c 上的索引,另外两个是复合索引 ca 和 cb 。

# 索引和查询

在数据库中,索引用于加速查询操作。在这个例子中,有两种特定的查询模式:

  1. select * from geek where c=N order by a limit 1;
  2. select * from geek where c=N order by b limit 1;

为了优化这两种查询,需要考虑索引的组织方式。

# 索引的组织方式

  • 主键索引( a , b ): 数据按照 a 和 b 的顺序排列。这意味着,如果你在 a 上进行排序的查询,数据本身已经是预排序的,这使得根据 a 排序变得非常高效。
  • 索引 c: 只按 c 字段排序,不考虑 a 或 b 的顺序。
  • 索引 ca: 按 c 排序,然后是 a 。这个索引的组织方式与单独的 c 索引相似,因为在 c 相同的情况下,数据会根据 a 的值进行第二级排序。
  • 索引 cb: 按 c 排序,然后是 b 。这与 ca 类似,但是针对的是 b 字段。

# 解释

  • 对于第一个查询(按 c 排序后再按 a 排序),由于 ca 索引的组织方式本质上和 c 索引相同(因为数据首先是按 c 排序的,而在聚簇索引中 a 已经是第一个排序键),所以 ca 索引并不提供额外的优化价值,可以去掉。
  • 对于第二个查询(按 c 排序后再按 b 排序),当你拥有一个 cb 索引时,情况就不同了。这个索引不仅按 c 字段排序,而且在每个 c 值的内部,行还根据 b 字段的值进行了预排序。这意味着当执行查询 select * from geek where c=N order by b limit 1; 时,数据库可以直接利用索引 cb 来快速找到 c=N 的行,并且由于这些行已经按 b 的值进行了排序,数据库可以直接返回排序后的第一行,而无需执行额外的排序操作。因为它能够直接支持这种查询模式。没有 cb 索引,数据库需要首先按 c 排序,然后在结果集上再按 b 进行排序,这会更慢。

# 结论

基于以上分析, ca 索引并不为查询提供额外的优化,因为主键索引已经提供了按 a 排序的能力,而 c 索引足以支持按 c 过滤的需求。相反, cb 索引对于优化按 c 过滤并按 b 排序的查询是必需的,因为它直接支持了这种查询模式,减少了排序操作的需要。因此,保留 cb 索引是有意义的,而 ca 可以被移除。

评论区留言点赞:

@浪里白条 帮大家总结了复习要点;

@约书亚 的问题里提到了 MRR 优化;

@HwangZHen 留言言简意赅。

#专栏#MySQL
上次更新: 2025/04/12, 05:37:39
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