MySQL锁与事务隔离等级

ASP站长网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，除了传统的计算资源（如CPU、RAM、IO等）的争用以外，数据也是一种供需要用户共享的资源。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。

（2）锁的分类

从性能上分为乐观锁和悲观锁

乐观锁：每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据。

例子：① 在数据库的表中加一个version字段，用来记录每次修改数据的版本号，防止并发修改数据出错；② CAS原子类。

悲观锁：每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。

例子：synchronized关键字。

从对数据库操作的类型分为读锁和写锁（都属于悲观锁）

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。

写锁（排它锁）：当前写操作没有完成前，它会阻断其他session的写锁和读锁。（session：数据库连接）

从对数据操作的粒度分为表锁和行锁。

2、表锁与行锁

（1）表锁（偏读）

表锁偏向MyISAM存储引擎，开销小，加锁快，无死锁，锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。

1）基本操作

建表SQL

CREATE TABLE `mylock` (

  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',

  `name` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '名称',

  PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8

插入数据

insert into `mylock` (`id`, `name`) values('1','a');

insert into `mylock` (`id`, `name`) values('2','b');

insert into `mylock` (`id`, `name`) values('3','c');

insert into `mylock` (`id`, `name`) values('4','d');

手动增加表锁

lock table 表名称 read(write), 表名称2 read(write)

查看表上过的锁

show open tables

删除表锁

unlock tables

2）案例分析（加读锁）

当前session和其他session都可以读该表。

当前session中插入或者更新锁定的表都会报错，其他session插入或更新则会等待。

3）案例分析（加写锁）

当前session对该表的增删改查都没问题，其他session对该表的索引操作被阻塞。

4）案例结论

MyISAM在执行查询语句前，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。

① 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，才会执行其他进程的写操作。

② 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，才会执行其他进程的读写操作。

总结：读锁会阻塞写，但不会阻塞读。而写锁会阻塞读和写。

（2）行锁（偏写）

行锁偏向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和MYISAM的最大不同有两点：① 支持事务；② 采用了行级锁。

1）行锁支持事务

事务（Transaction）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，要么全部执都执行，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（Durable）：事务完成之后，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

（温馨提示：以下部分理论解释看不懂没关系，接着往下看，有例子）

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-最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。（可以用类似乐观锁的方案解决）

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的状态；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。这种现象被形象的叫做“脏读”。

一句话：事务A读取到了事务B已经修改但尚未提交的数据，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，不符合一致性的要求。

（编辑：焦作站长网）

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