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。
数据库系统是属于既要又要的系统,既要保证数据库的正确性,又要高并发。在高并发的场景下保证数据库的正确性,关键在于保证事务的 ACID。以 ACID 的 I(Isolation) 为例,I 表示的是在并发事务的场景下,事务并发执行的效果与事务串行执行的效果完全相同,这种隔离级别就是所说的可串行化隔离级别,但是可串行化隔离级别的代价比较大,往往伴随着大量的冲突等待或者冲突失败。
在上一篇博客中,已经介绍了MySQL的全局锁和表级锁,今天我们就讲一下MySQL的行锁
eg : 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
select * from information_schema.innodb_trx where TIME_TO_SEC(timediff(now(),trx_started))>10
MySQL提供了不同等级的锁,按限制能力的划分,分为全局锁、表锁、行锁。本文会描述不同锁的应用场景与实现原理。
MySQL的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。不是所有的引擎都支持行锁,MyISAM就不支持。不支持行锁意味着并发控制只能用表锁,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。
MySQL 5.5 之前的默认存储引擎是 MyISAM,5.5 之后改成了 InnoDB。InnoDB 后来居上最主要的原因就是:
工作中使用 mysql 比较多,mysql 之所以在业内具有如此崇高的地位,与他严密的加解锁逻辑也是分不开的。 本文进行了一番总结。
我们都是知道,数据库中锁的设计是解决多用户同时访问共享资源时的并发问题。在访问共享资源时,锁定义了用户访问的规则。根据加锁的范围,MySQL 中的锁可大致分成全局锁,表级锁和行锁三类。在本篇文章中,会依次介绍三种类型的锁。在阅读本篇文章后,应该掌握如下的内容:
并发执行会打破事务的隔离性,根据破坏的程度分成可重复读、读已提交、读未提交等隔离级别,每种级别都决定了多线程并发时数据可见性不同,是并发和隔离性之间的权衡,也因此产生了幻读、不可重复读、脏读等问题。
嗯,通常我不需要显示的使用这把锁,当我们对数据库表进行CRUD操作时MYSQL会自动给这个表加上元数据锁,并且这把锁会和所有企图改变表结构的SQL互斥。
在多用户并发访问数据库时,为了保证数据的一致性和完整性,必须使用锁机制来控制对共享资源的访问。MySQL数据库也不例外,它提供了多种锁机制来保证数据的正确性和可靠性。本文将详细介绍MySQL的锁机制,包括锁分类、锁级别、锁粒度、锁冲突等方面。
行锁就是针对数据表中行记录的锁。事务A更新了一行,而这时候事务B也要更新同一行,须等事务A操作完成后才能更新。
共享锁 (shared lock) 读锁 (read lock) 排他锁 (exclusive lock) 写锁 (write lock)
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。
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第四篇,总结了MySQL的锁相关知识。
事务是一个抽象层,允许应用程序假装某些并发问题和某些类型的硬件和软件故障不存在。各式各样的错误被简化为一种简单情况:事务中止(transaction abort),而应用需要的仅仅是重试。
Mysql数据库在处理并发中下了很多功夫,锁是为了更好的保护数据的正确和可靠,Mvcc是维持一个数据的多个版本,使得读写操作没有冲突的解决并发的数据库方案。
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
之前我们知道,加锁可防止脏写:即若两个事务同时尝试写入同一对象,则锁可确保第二个写必须等第一个写完成事务(中止或提交)才能继续。
全局锁是对整个数据库进行加锁的,执行Flush table with read lock对整个数据库加锁,执行之后会使得整个库处于只读状态,数据更新语句,数据定义语句以及更新类事务的提交语句都会被阻塞。使用 unlock tables解锁。
如果数据库中的事务都是串行执行的,这种方式可以保障事务的执行不会出现异常和错误,但带来的问题是串行执行会带来性能瓶颈;而事务并发执行,如果不加以控制则会引发诸多问题,包括死锁、更新丢失等等。这就需要我们在性能和安全之间做出合理的权衡,使用适当的并发控制机制保障并发事务的执行。
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。
三银四,三月是个跳槽的好季节,有人忙着找工作,有人忙着招人,作为招招聘企业,如何找到一位靠谱的 Python 后端工程师是最重要的,作为候选人,找到一个心仪的公司是最重要的,只有双方各自做足的准备,才有可能达到自己的预期。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
面试背景:社招、2 年开发工作经验。面试时间是今年 7.3 号,工作地点是长沙,面试总时长 50 分钟。
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学习分布式事务(一)
行级锁与表级锁本来就有许多不同之处,另外,事务的引入也带来了一些新问题。下面我们先介绍一点背景知识,然后详细讨论InnoDB的锁问题。
原项目使用ant进行项目构建,我已经更改为Maven构建,大家直接拉取我改好后的项目即可:
隐式和显式锁定: 1.innodb是两阶段锁定协议,隐式锁定比如在事务的执行过程中.会进行锁定,锁只有在commit或rollback的时候,才会同时被释放 2.特定的语句进行显式锁定 select ... lock in share mode ; select ... for update,where条件里面的必须是主键,否则会锁整张表 3.需要用在事务中使用,并且两个查询都需要for update才能阻塞住另一个去读,也就是实现写锁,阻塞别的读锁,悲观排他的目的 4.如果不想开启事务,就把autocommit关掉,这样默认就是开启事务了,每次都要commit才行
InnoDB中会在需要的时候加上行锁,不是使用完立即释放,而是等待事务结束才释放,这就是两阶段锁。
Flush tables with read lock 命令是MySQL 提供的一个加全局读锁的方法,简称FTWRL。
上周六,在 Infra Meetup 134 期直播间,我们开启了「事务前沿研究」专题 Meetup 第一讲,希望通过本系列内容为大家分享一些学术前沿事务方面的研究内容。
MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品。
此篇博客主要是讲述MySql(仅限innodb)的两阶段加锁(2PL)协议,而非两阶段提交(2PC)协议,区别如下:
在分布式系统中,各个节点之间在物理上相互独立,通过网络进行沟通和协调。在关系型数据库中,由于存在事务机制,可以保证每个独立节点上的数据操作满足 ACID。但是,相互独立的节点之间无法准确的知道其他节点中的事务执行情况,所以在分布式的场景下,如果不添加额外的机制,多个节点之间理论上无法达到一致的状态。
设置: transaction-isolation 的值设置成 READ-COMMITTED
事务要读取对象 ,必须先获得共享锁,这样防止幻读。事务要修改对象,必须先获得独占锁,这样防止脏写。
在单一数据节点中,事务仅限于对单一数据库资源的访问控制,称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下,越来越多的应用场景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中,分布式事务应运而生。
同所有分布式领域的解决方案相同,分而治之的透明化数据分片方案,是新一代数据库解决海量数据的核心理念。水平拆分使得分布式事务的重要性,较之垂直拆分的业务系统进一步提升。另外,弹性扩(缩)容、HTAP等概念也是新一代数据库的关注重点。京东数科开源的Apache ShardingSphere在数据分片方面已逐渐成熟,在此场景之上开发的分布式事务中间件JDTX与之共同组成了分布式数据库的内核拼图。
1983年,Andreas Reuter and Theo Härder 提出了事务之中重要的四个特性:
作为一个数据库爱好者,自己动手写过简单的SQL解析器以及存储引擎,但感觉还是不够过瘾。<<事务处理-概念与技术>>诚然讲的非常透彻,但只能提纲挈领,不能让你玩转某个真正的数据库。感谢cmake,能够让我在mac上用xcode去debug MySQL,从而能去领略它的各种实现细节。 笔者一直对数据库的隔离性很好奇,此篇博客就是我debug MySQL过程中的偶有所得。 (注:本文的MySQL采用的是MySQL-5.6.35版本)
MySQL中的两阶段提交协议(Two-Phase Commit Protocol)
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