锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制(避免争抢)。

可以想象成火车上的厕所。厕所为乘客共享,当一个人进去之后,锁上。等出去之后,开锁,再进去的人锁上。

在数据库中,除传统的计算资源(如 CPU、RAM、I/O 等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。

分类

从对数据操作的粒度分 :

1) 表锁:操作时,会锁定整个表。

2) 行锁:操作时,会锁定当前操作行。

从对数据操作的类型分:

1) 读锁(共享锁):针对同一份数据,多个读操作可以同时进行而不会互相影响。

2) 写锁(排它锁):当前操作没有完成之前,它会阻断其他写锁和读锁。

操作演示

从上述特点可见,很难笼统地说哪种锁更好,只能就具体应用的特点来说哪种锁更合适!仅从锁的角度来说:表级锁更适合于以查询为主,只有少量按索引条件更新数据的应用,如Web 应用;

而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据,同时又有并查询的应用,如一些在线事务处理(OLTP)系统。

MyISAM表锁

MyISAM 存储引擎只支持表锁。

1) 对MyISAM 表的读操作,不会阻塞其他用户对同一表的读请求,但会阻塞对同一表的写请求;

2) 对MyISAM 表的写操作,则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作;

简而言之,就是读锁会阻塞写,但是不会阻塞读。而写锁,则既会阻塞读,又会阻塞写。

此外,MyISAM 的读写锁调度是写优先,这也是MyISAM不适合做写为主的表的存储引擎的原因。因为写锁后,其他线程不能做任何操作,大量的更新会使查询很难得到锁,从而造成永远阻塞。

uInnoDB行锁

行锁特点 :偏向InnoDB 存储引擎,开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。

InnoDB 与 MyISAM 的最大不同有两点:一是支持事务;二是 采用了行级锁。

InnoDB 实现了以下两种类型的行锁。

共享锁(S):又称为读锁,简称S锁,共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁,都能访问到数据,但是只能读不能修改。

排他锁(X):又称为写锁,简称X锁,排他锁就是不能与其他锁并存,如一个事务获取了一个数据行的排他锁,其他事务就不能再获取该行的其他锁,包括共享锁和排他锁,但是获取排他锁的事务是可以对数据就行读取和修改。

对于UPDATE、DELETE和INSERT语句,InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁(X);

对于普通SELECT语句,InnoDB不会加任何锁;

可以通过以下语句显示给记录集加共享锁或排他锁 :

共享锁(S):    SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE 
排他锁(X) :   SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE
-- 行锁 
drop table if exists test_innodb_lock;
create table test_innodb_lock(
    id int(11),
    name varchar(16),
    sex varchar(1)
)engine = innodb ;    -- 设置引擎
 
insert into test_innodb_lock values(1,'100','1');
insert into test_innodb_lock values(3,'3','1');
insert into test_innodb_lock values(4,'400','0');
insert into test_innodb_lock values(5,'500','1');
insert into test_innodb_lock values(6,'600','0');
insert into test_innodb_lock values(7,'700','0');
insert into test_innodb_lock values(8,'800','1');
insert into test_innodb_lock values(9,'900','1');
insert into test_innodb_lock values(1,'200','0');
 
create index idx_test_innodb_lock_id on test_innodb_lock(id);
create index idx_test_innodb_lock_name on test_innodb_lock(name);

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本文标签: 数据库MySQL

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最后修改:2022 年 07 月 04 日
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