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MySQL 锁机制详解

article 2025/3/26 7:39:02

MySQL 锁机制详解

5.1 概述

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。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、 RAM、I/O）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。

MySQL中的锁，按照锁的粒度分，分为以下三类：

1.全局锁：锁定数据库中的所有表。

2.表级锁：每次操作锁住整张表。

3.行级锁：每次操作锁住对应的行数据。

（个人总结：MySQL 锁用于管理并发访问，确保数据一致性。根据粒度分为：全局锁、表级锁、行级锁。锁的粒度越小，并发性能越高，但管理复杂度也越高。）

5.2 全局锁

5.2.1 介绍

全局锁就是对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML的写语句，DDL语句，已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞。

其典型的使用场景是做全库的逻辑备份，对所有的表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整性。

（个人总结：全局锁锁定整个数据库实例，常用于全库逻辑备份。）

为什么全库逻辑备份，就需要加全就锁呢？

A. 我们一起先来分析一下不加全局锁，可能存在的问题。假设在数据库中存在这样三张表: tb_stock 库存表，tb_order 订单表，tb_orderlog 订单日志表。

在这里插入图片描述

在进行数据备份时，先备份了tb_stock库存表。

然后接下来，在业务系统中，执行了下单操作，扣减库存，生成订单（更新tb_stock表，插入 tb_order表）。

然后再执行备份 tb_order表的逻辑。

业务中执行插入订单日志操作。

最后，又备份了tb_orderlog表。

此时备份出来的数据，是存在问题的。因为备份出来的数据，tb_stock表与tb_order表的数据不一致(有最新操作的订单信息,但是库存数没减)。

那如何来规避这种问题呢? 此时就可以借助于MySQL的全局锁来解决。

B. 再来分析一下加了全局锁后的情况

在这里插入图片描述

对数据库进行进行逻辑备份之前，先对整个数据库加上全局锁，一旦加了全局锁之后，其他的DDL、 DML全部都处于阻塞状态，但是可以执行DQL语句，也就是处于只读状态，而数据备份就是查询操作。那么数据在进行逻辑备份的过程中，数据库中的数据就是不会发生变化的，这样就保证了数据的一致性和完整性。

面试重点：全局锁会导致所有写操作阻塞，需谨慎使用。

5.2.2 语法

-- 加全局锁（逻辑备份前加上全局锁）
FLUSH TABLES WITH READ LOCK;

-- 数据备份（此时数据库只能读DQL，不能写DDL，DML）
mysqldump  -uroot –p1234  itcast > itcast.sql

-- 释放锁（逻辑备份后释放全局锁）
UNLOCK TABLES;

5.2.3 特点

数据库中加全局锁，是一个比较重的操作，存在以下问题：

如果在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆。

2.如果在从库上备份，那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志（binlog），会导致主从延迟。

在InnoDB引擎中，我们可以在备份时加上参数 --single-transaction 参数来完成不加锁的一致性数据备份。（底层由快照读实现）

 mysqldump  --single-transaction  -uroot –p123456  itcast > itcast.sql

个人总结：

阻塞所有写操作（DML/DDL）。
若使用 mysqldump 备份，建议配合 --single-transaction 参数（仅对支持事务的引擎如 InnoDB 有效）。

5.3 表级锁

5.3.1 介绍

表级锁，每次操作锁住整张表。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。应用在MyISAM、 InnoDB、BDB等存储引擎中。

对于表级锁，主要分为以下三类：

1.表锁

2.元数据锁（meta data lock，MDL）

3.意向锁

5.3.2 表锁

对于表锁，分为两类：

表共享读锁（read lock）
表独占写锁（write lock）

语法：

加锁：lock tables 表名… read/write。
释放锁：unlock tables / 客户端断开连接。

显式加锁：

LOCK TABLES table_name READ;  -- 读锁（共享锁）
LOCK TABLES table_name WRITE; -- 写锁（排他锁）
UNLOCK TABLES;                -- 释放锁

隐式加锁：执行 DDL 语句（如 ALTER TABLE）时自动加锁。

读锁和写锁的特点是什么？

A. 读锁（只能读，不能写；不会阻塞其他的客户端的读，但是会阻塞其他客户端的写）

在这里插入图片描述

左侧为客户端一，对指定表加了读锁，不会影响右侧客户端二的读，但是会阻塞右侧客户端的写。

测试：

在这里插入图片描述

如果对多个表使用read锁，将不能进行DML和DDL语句，但是使用unlock tables之后，所有的表都将解锁。

B. 写锁（自己客户端既能读也能写，但是其他客户端不能读也不能写）

在这里插入图片描述

左侧为客户端一，对指定表加了写锁，会阻塞右侧客户端的读和写。

测试:

在这里插入图片描述

（右侧会阻塞到左侧表锁释放为止）

结论: 读锁不会阻塞其他客户端的读，但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读，又会阻塞其他客户端的写。

5.3.3 元数据锁（MDL）

meta data lock , 元数据锁，简写MDL。

MDL加锁过程是系统自动控制，无需显式使用，在访问一张表的时候会自动加上。MDL锁主要作用是维护表元数据（简单理解为表结构）的数据一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作。为了避免DML与 DDL冲突，保证读写的正确性。

这里的元数据，可以简单理解为就是一张表的表结构。 也就是说，某一张表涉及到未提交的事务时，是不能够修改这张表的表结构的。

在MySQL5.5中引入了MDL，当对一张表进行增删改查的时候，加MDL读锁(共享)；当对表结构进行变更操作的时候，加MDL写锁(排他)。

常见的SQL操作时，所添加的元数据锁：(shared_read,shared_write,exclusive)

在这里插入图片描述

当执行SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等语句时，添加的是元数据共享锁（SHARED_READ / SHARED_WRITE），之间是兼容的。

在这里插入图片描述

当执行SELECT语句时，添加的是元数据共享锁（SHARED_READ），会阻塞元数据排他锁（EXCLUSIVE），之间是互斥的。

在这里插入图片描述

我们可以通过下面的SQL，来查看数据库中的元数据锁的情况：

select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from 
performance_schema.metadata_locks;

我们在操作过程中，可以通过上述的SQL语句，来查看元数据锁的加锁情况。

在这里插入图片描述

自动管理：访问表时加 MDL 读锁，修改表结构时加 MDL 写锁。
问题：长事务未提交时，修改表结构会阻塞（常见面试题）。

DML操作会加shared_read锁，DDL操作会加exclusive锁，如果先执行DML语句，在执行DDL语句，DDL语句就会被阻塞，因为shared_read锁和exclusive锁二者是不兼容的，DDL语句如果想要运行就得等到shared_read锁的释放（提交事务）。

5.3.4 意向锁

1). 介绍为了避免DML在执行时，加的行锁与表锁的冲突，在InnoDB中引入了意向锁，使得表锁不用检查每行数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查。

假如没有意向锁，客户端一对表加了行锁后，客户端二如何给表加表锁呢，来通过示意图简单分析一下：

首先客户端一，开启一个事务，然后执行DML操作，在执行DML语句时，会对涉及到的行加行锁。

在这里插入图片描述

当客户端二，想对这张表加表锁时，会检查当前表是否有对应的行锁，如果没有，则添加表锁，此时就会从第一行数据，检查到最后一行数据，效率较低。

在这里插入图片描述

有了意向锁之后 : 客户端一，在执行DML操作时，会对涉及的行加行锁，同时也会对该表加上意向锁。

在这里插入图片描述

线程A首先开启事务，然后再执行update，执行update之前它会把操作的那一行加上行锁，然后紧接着会对操作的那张表加上一个意向锁。此时如果B想要来对这张表加上表锁，它会首先检查这张表是否有意向锁，通过是否有意向锁来决定这张表的表锁能否增加成功。如果当前表的意向锁和当前所要加的表锁是兼容的，就直接加锁；如果是不兼容的就会处于阻塞状态。

2). 分类

意向共享锁(IS): 由语句select … lock in share mode添加。与表锁共享锁 (read)兼容，与表锁排他锁(write)互斥。
意向排他锁(IX): 由insert、update、delete、select…for update添加。与表锁共享锁(read)及排他锁(write)都互斥，意向锁之间不会互斥。

一旦事务提交了，意向共享锁、意向排他锁，都会自动释放。

可以通过以下SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况：

select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from 
performance_schema.data_locks;

演示：

A. 意向共享锁与表读锁是兼容的

在这里插入图片描述

B. 意向排他锁与表读锁、写锁都是互斥的

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意向锁就是行锁和表锁的关系：

我读加的行锁，你能读但不能写；

我写加的行锁，你不能读也不能写。

抓重点这些锁都是为了并发时数据不出错,以及提升性能用的。理解这么做的原理,而不是记概念。

（例如：写锁会导致其他客户端读和写读阻塞的原因可以理解为：一个客户端在写操作并在事务未提交时，其他客户端是不能进行对该表的操作的，目的防止数据产生的不一致性。）

作用：快速判断表中是否有行级锁，避免逐行检查。
类型：
- 意向共享锁（IS）：事务准备读取某些行。
- 意向排他锁（IX）：事务准备修改某些行。

5.4 行级锁

5.4.1 介绍

行级锁，每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。应用在 InnoDB存储引擎中。

InnoDB的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁。对于行级锁，主要分为以下三类：

行锁（Record Lock）：锁定单个行记录的锁，防止其他事务对此行进行update和delete。在 RC、RR隔离级别下都支持。

复习：RR是可重复读repeatable read RC是read committed

在这里插入图片描述

间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记录间隙（不含该记录），确保索引记录间隙不变，防止其他事务在这个间隙进行insert，产生幻读。在RR隔离级别下都支持。

（例如：12-16间的间隙，16-18的间隙）

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临键锁（Next-Key Lock）：行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap。在RR隔离级别下支持。

锁定单行或多行，InnoDB 引擎支持。
面试重点：行级锁基于索引实现，无索引时会退化为表锁！

5.4.2 行锁

1). 介绍 InnoDB实现了以下两种类型的行锁：

共享锁（S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排它锁。

（共享锁和共享锁之间是兼容的，共享锁和排他锁之间是互斥的）

排他锁（X）：允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。

（如果一个事务获取到了某一行的排他锁，那么其他的事务就不能再获取这一行的共享锁和排他锁，相应的也就无法对着一行进行读和写。）

两种行锁的兼容情况如下:

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常见的SQL语句，在执行时，所加的行锁如下：

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2). 演示

默认情况下，InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用 next-key 锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。

针对唯一索引进行检索时，对已存在的记录进行等值匹配时，将会自动优化为行锁。

InnoDB的行锁是针对于索引加的锁，不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，此时就会升级为表锁。可以通过以下SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况：

select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from 
performance_schema.data_locks;

A. 普通的select语句，执行时，不会加锁。

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B. select…lock in share mode，加共享锁，共享锁与共享锁之间兼容。

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共享锁与排他锁之间互斥。

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客户端一获取的是id为1这行的共享锁，客户端二是可以获取id为3这行的排它锁的，因为不是同一行数据。而如果客户端二想获取id为1这行的排他锁，会处于阻塞状态，以为共享锁与排他锁之间互斥。

C. 排它锁与排他锁之间互斥

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当客户端一，执行update语句，会为id为1的记录加排他锁；客户端二，如果也执行update语句更新id为1的数据，也要为id为1的数据加排他锁，但是客户端二会处于阻塞状态，因为排他锁之间是互斥的。直到客户端一，把事务提交了，才会把这一行的行锁释放，此时客户端二，解除阻塞。

D. 无索引行锁升级为表锁

stu表中数据如下:

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我们在两个客户端中执行如下操作:

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在客户端一中，开启事务，并执行update语句，更新name为Lily的数据，也就是id为19的记录。然后在客户端二中更新id为3的记录，却不能直接执行，会处于阻塞状态，为什么呢？原因就是因为此时，客户端一，根据name字段进行更新时，name字段是没有索引的，如果没有索引，此时行锁会升级为表锁(因为行锁是对索引项加的锁，而name没有索引)。

接下来，我们再针对name字段建立索引，索引建立之后，再次做一个测试：

在这里插入图片描述

此时我们可以看到，客户端一，开启事务，然后依然是根据name进行更新。而客户端二，在更新id为3 的数据时，更新成功，并未进入阻塞状态。这样就说明，我们根据索引字段进行更新操作，就可以避免行锁升级为表锁的情况。

补充：InnoDB对有索引的字段（where之后的字段），加行锁，没索引的字段加表锁。

5.4.3 间隙锁 & 临键锁

默认情况下，InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用 next-key 锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。

（**注意：RR无法解决幻读问题，如果系统采用的数据库不是 MySQL，或者使用的存储引擎不支持 Next-Key Locking，**那么 RR 隔离级别可能无法防止幻读。所以这块说防止幻读是正确的!）

索引上的等值查询(唯一索引)，给不存在的记录加锁时, 优化为间隙锁。
索引上的等值查询(非唯一普通索引)，向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，next-key lock 退化为间隙锁。
索引上的范围查询(唯一索引)–会访问到不满足条件的第一个值为止。

（唯一索引上等值查询insert才会是行锁,其它形式的查询,就会变成这几种情况,也就是一开始就是临键锁,而不是行锁）

注意：间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。

示例演示 A. 索引上的等值查询(唯一索引)，给不存在的记录加锁时, 优化为间隙锁。

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B. 索引上的等值查询(非唯一普通索引)，向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，next-key lock 退化为间隙锁。

介绍分析一下：

我们知道InnoDB的B+树索引，叶子节点是有序的双向链表。假如，我们要根据这个二级索引查询值为18的数据，并加上共享锁，我们是只锁定18这一行就可以了吗？并不是，因为是非唯一索引，这个结构中可能有多个18的存在，所以，在加锁时会继续往后找，找到一个不满足条件的值（当前案例中也就是29）。此时会对18加临键锁，并对29之前的间隙加锁。

间隙锁是开区间，临建锁是左开右闭的
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C. 索引上的范围查询(唯一索引)–会访问到不满足条件的第一个值为止。

在这里插入图片描述

查询的条件为id>=19，并添加共享锁。此时我们可以根据数据库表中现有的数据，将数据分为三个部分：

[19]

(19,25]

(25,+∞]

所以数据库数据在加锁是，就是将19加了行锁，25的临键锁（包含25及25之前的间隙），正无穷的临键锁(正无穷及之前的间隙)。

小结：

间隙锁（Gap Lock）：锁定两条索引记录间的间隙，不包含数据记录，解决幻读问题（设计这个锁的目的）。
临键锁（Next-Key Lock）：两条索引的记录和间隙，（可以简单理解为行锁和间隙锁的组合）锁定左开右闭区间。
示例：

-- 锁定 id ∈ (5, 10] 的范围
SELECT * FROM table WHERE id > 5 AND id < 10 FOR UPDATE;

总结

锁类型	特点	使用场景	面试重点
全局锁	锁全库，阻塞写操作	全库备份	影响业务，需谨慎使用
表级锁	粒度大，并发低	DDL 操作	MDL 锁阻塞问题
行级锁	粒度小，并发高，基于索引	高并发事务	间隙锁解决幻读
意向锁	协调表级锁和行级锁	提高锁冲突检测效率	作用及类型（IS/IX）