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MySQL中的并发控制概览

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jeanron100
发布2019-05-28 19:47:52
5650
发布2019-05-28 19:47:52
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这是学习笔记的第 1992 篇文章

毫无疑问,并发控制方向的内容是我们学习的重点和难点,在一段时间的学习之后,通常会有一些挫败感,这是一种似懂非懂的感觉,主要的原因其实细究起来理解为:使用并发时需要解决的问题有多个,而要实现并发的方案有多种,它们两者之间没有明显的映射关系,如下图所示。

接下来我们来聊一下对于并发控制的理解,首先需要明确一个问题,那就是为什么需要事务。

  • 为什么需要事务

为什么需要事务,听起来是个多余的问题,究其原因,事务处理机制,要保证用户的数据操作对数据是“安全”的,比如我们要守护的银行卡余额,我们希望对它的操作是稳定准确,而且绝对是安全的。

那么什么样的操作才是安全的呢,这就引出了事务的ACID特性,ACID的解释和说明如下所示。

ACID特性

解释

原子性(atomicity)

一个事务要么全部执行,要么完全不执行

一致性(consistency)

事务在开始和结束时,应该始终满足一致性约束

隔离性(isolation)

在事务操作时,其他事务的操作不能影响到当前的事务操作

持久性(durability)

事务操作的结果是具有持久性的

这个理解起来就相对简单了,比如我去ATM机取款,要么成功,要么提示余额不足(原子性),比如我取了1000元,那么从ATM里面取出的也应该是1000元,不多不少(一致性),我取款的时候有人给我转账,我不应该拒绝这样的操作(隔离性),取款完毕,我们可以打一张回执单,上面会有我们的余额(持久化),之后查多少次都不会变。

顺着这个思路来看,我们把查询余额看做是读操作,存钱,取款看做是写操作,很多读写操作的并发都相对容易理解了。

对于这样的操作我们分为读和写,它有如下两种组合:

(1)读-读操作

(2)读-写操作

其中我们经常听到的脏读,不可重复读,幻读都是在读-写操作中出现的概念,我们可以用下面的三句话来概括:

l 写在前,读在后:脏读

l 读在前,写在后:不可重复读

l 读在前,写在后,然后又读:幻读

我们可以假设生活中的几个场景,来吃透这三种不是很容易理解的概念,我们就以购物车为例吧,故事的背景是一对情侣,某天早上女生上班前对男生说,帮我关一下电脑,男生关电脑时发现桌面首页显示女生的账号登录了一个购物网站,购物车里有一个化妆品套装,但是还没有下单如下图所示:

l 1)男生说原来不是关电脑这么简单啊,于是就默默下单提交了,这种情况就是脏读,事务B读到了事务A未提交的数据状态。

l 2)男生想多大点事,一套不够,再买一套,于是点击添加了一套,结果女生下班后,带着期待的心情打开购物车,发现化妆品没变,但是数量是2套,这就是不可重复读,重点在于修改,一个事务前后两次读取的结果值并不一致,导致了不可重复读,面对的是相同的查询数据,类似 product_code=’化妆品套装’

l 3)男生明白了,查看了女生浏览的其他几款化妆品,把它们都加入了购物车,结果女生下班后,查看购物车,发现除了之前的那款化妆品,一下子又多了好几款其他的化妆品套装,明明只中意了一款啊,这种情况就是幻读,幻读面对的是一类数据,在这里就是以购物车里的所有商品作为参考。

我们简单总结下,不可重复读和幻读有些类似:一个事务多次读取某条数据,发现读取的数据不完全相同 ,

两者的不同点在于,不可重复读针对数据的修改造成的读不一致,而幻读针对数据的插入和删除造成的读不一致,如同发生幻觉一样。

  • MySQL并发控制技术方案

数据库的一个核心方向就是并发控制了,并发是对临界资源进行操作,通过并发控制技术来确保整个过程中对于数据的操作是“安全”的。

总体来说,有以下的两类并发控制技术:锁机制 (Locking)和多版本并发控制(MVCC)

(1)锁机制 (Locking)

通过锁机制可以保证数据一致性,整体的场景感觉无非是读-读,读-写,写-写这几类并发,看起来容易,但是融合到业务场景中是千差万别,相对是比较复杂的。

(2)多版本并发控制(MVCC)

MVCC(Multiversion Concurrency Control)是侧重于读写并发的改善机制,它可以避免写操作堵塞读操作的并发问题,通过使用数据的多个版本保证并发读写不冲突的一种机制,它只是一种标准,并不是规定了明细的实现细节,所以在数据库方向上大体会有一些MVCC的不同实现。

写-写的场景其实相对容易理解,为了保证在同一时间完成数据的一致性操作,我们需要通过锁的方式来控制,为了方便理解,整个过程简单理解是串行的,有一些改进的细节我们在后面会说。

这里要先引出一个概念,就是2PL(Two-Phase Locking ,二阶段锁),这个过程我们举个例子就很容易理解了。加锁阶段只加锁,解锁阶段只放锁,就好像我们呼吸一样,吸气,呼气,一张一弛,但是不会彼此交叉。把这个过程细化到一个数据并发中的场景:

(1) 操作数据前,加锁,互相排斥,不允许其他并发任务操作。

(2) 操作数据后,解锁,其他任务可以继续执行。

这种锁定的方式相对比较单一而且粒度太粗,这样会导致在并发读任务都会阻塞,对于并发的性能影响是很大的,所以InnoDB实现了两种类型的行锁。

l 共享锁(S):允许一个事务去读一行,阻止其他事务获得相同的数据集的排他锁。

l 排他锁(X):允许获得排他锁的事务更新数据,但是组织其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。

简单小结为:

l 共享锁(S)之间不互斥,读读操作可以并行。

l 排它锁(X)是互斥关系,读写,写写操作不可以并行。

一些常见的共享锁的使用方式有:

共享锁:

select * from table_name where .....lock in share mode

排他锁:

select * from table_name where .....for update

通过这一层的改进,可以对于读读并发的场景有了较好的支撑,但是写入的过程中,读任务还是会被阻塞,对于读写的操作还是存在瓶颈,所以在这个层面上引入了MVCC,在详细展开之前,我们需要了解下MVCC并发控制中的两类读操作,快照读(Snapshot Read)和当前读(Current Read),其中快照读读取的是数据的可见版本,可能是数据的历史镜像,这个过程是不加锁的,而当前读读取的是最新的版本,会加上锁,保证其他事务不会再修改这条记录。

比如我们触发了一条select操作: select * from test where id=100; id为主键,这条语句对应的操作就是快照读,而我们上面刚刚列举的共享锁和排它锁的SQL还有常见的DML都属于当前读,操作过程中会读取当前最新的版本,保证其他事务不能修改当前记录。

我们通过思维导图的形式简单对并发控制技术做个总结,如下图所示。

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原始发表:2019-05-27,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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