Day163
| 4 | d |
| 5 | e |
+----+------+
5 rows in set (0.00 sec)
在 session1 会话中能不能读取 book 表：不阔以
################# session1 中的操作 #################
mysql> select * from book;
ERROR 1100 (HY000): Table 'book' was not locked with LOCK TABLES
在 session1 会话中能不能修改 mylock 表：当然可以啦，加写锁就是为了修改呀
################# session1 中的操作 #################
mysql> update mylock set name='a2' where id=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 0 Warnings: 0
在 session2 会话中能不能读取 mylock 表：
################# session2 中的操作 #################
mysql> select * from mylock;
在这里阻塞着呢~~~
结论
当前 session 可以读取和修改加了写锁的表
当前 session 不能读取其他表
其他 session 想要读取加了写锁的表，必须等待其读锁释放
案例结论
MyISAM 在执行查询语句（SELECT）前，会自动给涉及的所有表加读锁，在执行增删改操作前，会自动给涉及的表加写锁。
MySQL 的表级锁有两种模式：
表
共享读锁（Table Read Lock）表
独占写锁（Table Write Lock）
结论：结合上表，所以对 MyISAM 表进行操作，会有以下情况：
对 MyISAM 表的读操作（加读锁），不会阻塞其他进程对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求。只有当读锁释放后，才会执行其它进程的写操作。
对 MyISAM 表的写操作（加写锁），会阻塞其他进程对同一表的读和写操作，只有当写锁释放后，才会执行其它进程的读写操作
简而言之，就是读锁会阻塞写，但是不会堵塞读。而写锁则会把读和写都堵塞。
[](()2.2、表锁分析
查看哪些表被锁了，0 表示未锁，1 表示被锁
show open tables;
1
【如何分析表锁定】可以通过检查 table_locks_waited 和 table_locks_immediate 状态变量来分析系统上的表锁定，通过 show status like 'table%'; 命令查看
Table_locks_immediate：产生表级锁定的次数，表示可以立即获取锁的查询次数，每立即获取锁值加 1；
Table_locks_waited：出现表级锁定争用而发生等待的次数（不能立即获取锁的次数，每等待一次锁值加 1），此值高则说明存在着较严重的表级锁争用情况；【此值越高，存在锁竞争越大】
mysql> show status like 'table%';
+----------------------------+--------+
| Variable_name | Value |
+----------------------------+--------+
| Table_locks_immediate | 500440 |
| Table_locks_waited | 1 |
| Table_open_cache_hits | 500070 |
| Table_open_cache_misses | 5 |
| Table_open_cache_overflows | 0 |
+----------------------------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)
此外，Myisam 的读写锁调度是
写优先，这也是myisam不适合做写为主表的引擎。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
.
[](()3、行锁
行锁的特点
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（TRANSACTION）；二是采用了行级锁
[](()3.1、事务复习
行锁支持事务，复习下老知识
事务（Transation）及其 ACID 属性
事务是由一组 SQL 语句组成的逻辑处理单元，事务具有以下 4 个属性，通常简称为事务的 ACID 属性。
原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。
一致性（Consistent）：在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性；事务结束时，所有的内部数据结构（如 B 树索引或双向链表）也都必须是正确的。
隔离性（Isolation）：数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的，反之亦然。
持久性（Durability）：事务院成之后，它对于数据的修改是永久性的，即使出现系统故障也能够保持。
并发事务处理带来的问题
更新丢失
（Lost Update）：
当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生丢失更新问题一一最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。
例如，两个程序员
修改同一java文件。每程序员独立地更改其副本，然后保存更改后的副本，这样就覆盖了原始文档。最后保存其更改副本的编辑人员覆盖前一个程序员所做的更改。如果在一个程序员完成并提交事务之前，另一个程序员不能访问同一文件，则可避免此问题。
脏读
（Dirty Reads）：
一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务完成并提交前，这条记录的数据就处于不一致状态；这时，另一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，第二个事务读取了这些“脏”数据，并据此做进一步的处理，就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象地叫做”脏读”。
一句话：事务 A 读取到了事务 B 已修改但尚未提交的的数据，还在这个数据基础上做了操作。此时，如果 B 事务回滚，A 读取的数据无效，不符合一致性要求。
不可重复读
（Non-Repeatable Reads）：
一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，却发现其读出的数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了！这种现象就叫做“不可重复读”。
一句话：事务 A 读取到了事务 B 已经提交的
修改数据，不符合隔离性
幻读
（Phantom Reads）
一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象就称为“幻读一句话：事务 A 读取到了事务 B 体提交的
新增数据，不符合隔离性。多说一句：幻读和脏读有点类似，脏读是事务 B 里面修改了数据，幻读是事务 B 里面新增了数据。
事物的隔离级别
脏读”、“不可重复读”和“幻读”，其实都是数据库读一致性问题，必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决。
数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价也就越大，因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上“串行化”进行，这显然与“并发”是矛盾的。
同时，不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的，比如许多应用对“不可重复读”和“幻读”并不敏感，可能更关心数据并发访问的能力。
查看当前数据库的事务隔离级别：
show variables like 'tx_isolation';mysql 默认是可重复读
[](()3.2、行锁案例
行锁案例分析
创建表
建表 SQL 使用
ENGINE=INNODB引擎，mysql 默认
CREATE TABLE test_innodb_lock (a INT(11),b VARCHAR(16))ENGINE=INNODB;
INSERT INTO test_innodb_lock VALUES(1,'b2');
INSERT INTO test_innodb_lock VALUES(3,'3');
INSERT INTO test_innodb_lock VALUES(4, '4000');
INSERT INTO test_innodb_lock VALUES(5,'5000');
INSERT INTO test_innodb_lock VALUES(6, '6000');
INSERT INTO test_innodb_lock VALUES(7,'7000');
INSERT INTO test_innodb_lock VALUES(8, '8000');
INSERT INTO test_innodb_lock VALUES(9,'9000');
INSERT INTO test_innodb_lock VALUES(1,'b1');
CREATE INDEX test_innodb_a_ind ON test_innodb_lock(a);
CREATE INDEX test_innodb_lock_b_ind ON test_innodb_lock(b);
test_innodb_lock 表中的测试数据
mysql> select * from test_innodb_lock;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 1 | b2 |
| 3 | 3 |
| 4 | 4000 |
| 5 | 5000 |
| 6 | 6000 |
| 7 | 7000 |
| 8 | 8000 |
| 9 | 9000 |
| 1 | b1 |
+------+------+
9 rows in set (0.00 sec)
test_innodb_lock 表中的索引
mysql> SHOW INDEX FROM test_innodb_lock;
+------------------+------------+------------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+------------------+------------+------------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| test_innodb_lock | 1 | test_innodb_a_ind | 1 | a | A | 9 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| test_innodb_lock | 1 | test_innodb_lock_b_ind | 1 | b | A | 9 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
+------------------+------------+------------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
2 rows in set (0.00 sec)
操作同一行数据
session1 开启事务，修改 test_innodb_lock 中的 a=4 数据；
mysql> set autocommit=0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> update test_innodb_lock set b='4001' where a=4;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
session2 开启事务，修改 test_innodb_lock 中同 a=4 的数据，将导致 session2 发生阻塞，一旦 session1 提交事务，session2 将执行更新操作；因为锁行，所以只有一个事务会话操作，其他的会被阻塞。
mysql> set autocommit=0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> update test_innodb_lock set b='4002' where a=4;
在这儿阻塞着呢~~~
时间太长，会报超时错误哦
mysql> update test_innodb_lock set b='4001' where a=4;
ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
操作不同行数据
session1 开启事务，修改 test_innodb_lock 中的数据
mysql> set autocommit=0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> update test_innodb_lock set b='4001' where a=4;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 0 Warnings: 0
session2 开启事务，修改 test_innodb_lock 中不同行的数据
由于
采用行锁，session2 和 session1互不干涉，所以 session2 中的修改操作没有阻塞
mysql> set autocommit=0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> update test_innodb_lock set b='9001' where a=9;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
无索引导致行锁升级为表锁
索引使用不当，会将行锁升级为表锁；
session1 开启事务，修改 test_innodb_lock 中的数据，varchar 不用 ’ ’ ，导致系统自动转换类型，导致索引失效
mysql> set autocommit=0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> update test_innodb_lock set a=44 where b=4000;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
session2 开启事务，修改 test_innodb_lock 中不同行的数据
由于发生了自动类型转换，索引失效，导致行锁变为表锁
mysql> set autocommit=0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> update test_innodb_lock set b='9001' where a=9;
在这儿阻塞着呢~~~
注意：varchar 类型要加上单引号，不然会导致行锁转换为表锁，出现莫名其妙自己可能都不知道的阻塞问题！
.
[](()3.3、间隙锁
什么是间隙锁
当我们用范围条件而不是相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB 会给
符合条件的已有数据记录的索引项加锁；对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做“间隙（GAP）”InnoDB 也会对这个“间隙”加锁，这种锁机制是所谓的间隙锁（Next-Key 锁）
间隙锁的危害
因为 Query 执行过程中通过过范围查找的话，他会锁定整个范围内所有的索引键值，即使这个键值并不存在。
间隙锁有一个比较致命的弱点，就是当锁定一个范围键值之后，即使某些不存在的键值也会被无辜的锁定，而造成在锁定的时候无法插入锁定键值范围内的任何数据。在某些场景下这可能会对性能造成很大的危害
间隙锁示例
test_innodb_lock 表中的数据
mysql> select * from test_innodb_lock;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 1 | b2 |
| 3 | 3 |
| 4 | 4000 |
| 5 | 5000 |
| 6 | 6000 |
| 7 | 7000 |
| 8 | 8000 |
| 9 | 9000 |
| 1 | b1 |
+------+------+
9 rows in set (0.00 sec)
session1 开启事务，执行修改 a > 1 and a < 6 的数据，这会导致 mysql 将 a = 2 的数据行锁住（
虽然表中并没有这行数据）
mysql> set autocommit=0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> update test_innodb_lock set b='Heygo' where a>1 and a<6;
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 3 Changed: 3 Warnings: 0
session2 开启事务，加入一条 test_innodb_lock 中在上面未提交会话中范围的不同行的数据，也会导致阻塞，直至 session1 提交事务
mysql> set autocommit=0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> insert into test_innodb_lock values(2,'000');
在这儿阻塞着呢~~~
.
[](()3.4、手动行锁【面试题：如何锁定一行】
如何锁定一行
select xxx ... for update锁定某一行后，其它的操作会被阻塞，直到锁定行的会话提交session1 开启事务，手动执行
for update锁定指定行，待执行完指定操作时再将数据提交
mysql> set autocommit=0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from test_innodb_lock where a=8 for update;
+------+------+
| a | b |
+------+------+
| 8 | 8000 |
+------+------+
1 row in set (0.00 sec)
session2 开启事务，修改 session1 中被锁定的行，会导致阻塞，直至 session1 提交事务
mysql> set autocommit=0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> update test_innodb_lock set b='XXX' where a=8;
在这儿阻塞着呢~~~
[](()3.5、行锁分析
案例结论
Innodb 存储引擎由于实现了行级锁定，虽然在锁定机制的实现方面所带来的性能损耗可能比表级锁定会要更高一些，但是在整体并发处理能力方面要远远优于 MyISAM 的表级锁定的。
当系统并发量较高的时候，Innodb 的整体性能和 MyISAM 相比就会有比较明显的优势了。
但是，Innodb 的行级锁定同样也有其脆弱的一面，当我们使用不当的时候（索引失效，导致行锁变表锁），可能会让 Innodb 的整体性能表现不仅不能比 MyISAM 高，甚至可能会更差。
行锁分析
如何分析行锁定
通过检查 InnoDB_row_lock 状态变量来分析系统上的行锁的争夺情况
show status like 'innodb_row_lock%';
show status like 'innodb_row_lock%';
1
mysql> show status like 'innodb_row_lock%';
+-------------------------------+--------+
| Variable_name | Value |
+-------------------------------+--------+
| Innodb_row_lock_current_waits | 0 |
| Innodb_row_lock_time | 212969 |
| Innodb_row_lock_time_avg | 42593 |
| Innodb_row_lock_time_max | 51034 |
| Innodb_row_lock_waits | 5 |
+-------------------------------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)
对各个状态量的说明如下：
Innodb_row_lock_current_waits：当前正在等待锁定的数量；
Innodb_row_lock_time：从系统启动到现在锁定总时间长度；
Innodb_row_lock_time_avg：每次等待所花平均时间；
Innodb_row_lock_time_max：从系统启动到现在等待最常的一次所花的时间；
Innodb_row_lock_waits：系统启动后到现在总共等待的次数；
对于这 5 个状态变量，比较重要的主要是
Innodb_row_lock_time_avg（等待平均时长）
Innodb_row_lock_waits（等待总次数）
Innodb_row_lock_time（等待总时长）
尤其是当等待次数很高，而且每次等待时长也不小的时候，我们就需要分析系统中为什么会有如此多的等待，然后根据分析结果着手指定优化计划。—>通过show profile 展示出这条 sql 的生命周期全部内容
[](()3.6、行锁优化
优化建议
varchar 类型不加单引号是重罪！！！
还未添加个人签名 2022.04.13 加入
还未添加个人简介
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