- 锁的概述
- 锁分类
- 对数据库 *** 作的粒度分
- 对数据 *** 作的类型分
- mysql锁
- 不同存储引擎支持锁级别
- 锁介绍
- MyISAM表锁
- 如何添加表锁
- 加解锁
- 锁竞争
- 锁的使用情况
- InnoDB锁
- 行锁
- 锁升级
- 间隙锁
- 锁争用
- 总结
- 优化建议
锁是计算机协调多个进程或线程并访问某一资源的机制
在数据库中,除传统的计算机资源(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,如果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,也更加复杂锁分类 对数据库 *** 作的粒度分
表锁: *** 作时,会锁定整个表 行锁: *** 作时,会锁定当前 *** 作行对数据 *** 作的类型分
读锁(共享锁): 针对同一份数据,多个读 *** 作可以同时进行而不会相互影响 写锁(排它锁): 当 *** 作没有完成之前,它会阻断其他写锁和读锁mysql锁
相对其他数据库而言,Mysql的锁机制比较简单,其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。
不同存储引擎支持锁级别很难笼统说哪种锁更好,需要根据特定的应用场景来分析哪种锁更合适。
MyISAM在执行查询语句(select)前,会自动给涉的所有表加锁,在执行更新 *** 作(update、delete、insert等)前,会自动给涉及的表加写锁,这个过程并不需要用户干预,因此,用户一般不需要直接使用LOCK TABLE命令给MyISAM表显示加锁加解锁
加读锁: lock table table_name read; ---解锁 unlock tables; 加写锁: lock table table_name write; 添加写锁当前会话可以读写 *** 作,别的会话会处于阻塞(等待)状态 读锁限制写,写锁限制读写锁竞争
1、对MyISAM表的读 *** 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的写 *** 作,则会阻塞其他用户对表一表的读和写 *** 作; 3、MyISAM锁调度是写优先。 不适合作为主表,写锁后其他线程大量的更新会使查询很难得到锁,可能会造成永远阻塞。锁的使用情况
查看锁的使用情况 show open tables; 查看表的锁定情况 show status like 'table_locks%'; Table_locks_immediate:可以获取表级锁的次数,每立即获取锁,值加1 Table_locks_waited:不能立即获取锁需要等待的次数,每等待一次,值加1,可以判断比较严重的表级锁争用情况InnoDB锁
InnoDB与MyISAM的最大不同有亮点:一是支持事务;二是采用行级锁
行锁共享锁: 又称读锁,多个事务可以共享一把锁,但是只能读,不能写 排它锁: 又称写锁,锁不共用,获取不到锁的事务不能进行读写 *** 作 如果进行update、delete和insert 语句,innoDB会自动给涉及数据集加排它锁 对不同的select语句不会添加任何锁 显示的给查询添加锁 添加共享锁: select * from table_name where ... Lock IN SHARE MODE 添加排它锁: select * from table_name where ... FOR UPDATE锁升级
索引失效,行锁升级表锁 where后面没索引也升级为表锁间隙锁
InnoDB会对间隙不存在的数据也会加锁,称之为间隙锁
锁争用show status like 'innodb_row_lock%'; Innodb_row_lock_current_waits当前正在等待锁的数量 Innodb_row_lock_time 锁定的总时长 Innodb_row_lock_time_avg 锁定的平均时长 Innodb_row_lock_time_max 锁定的最大时长 Innodb_row_lock_waits 系统启动到现在总共等待次数总结
innoDB存储引擎实现了行锁,虽然锁定机制的实现方面带来了性能消耗可能比较表锁会更高些,但是在整体并发处理能力方面要远优于MyISAM表锁,当系统并发比较高的时候,InnoDB的整体性能和MyISAM会有比较明显的优势
优化建议尽可能让所有数据检索都能通过索引来完成,避免无索引行锁升级为表锁 合理设计索引,尽量缩小锁的范围 尽可能减少索引条件,及索引范围,避免间隙锁 尽量控制事务大小,减少锁定资源量和时间的长度 尽可能使用低级别事务隔离(需要业务能满足需求)
到此这篇关于深入理解mysql各种锁的文章就介绍到这了,更多相关mysql锁内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)