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数据库两大必备神器:索引和锁底层原理是什么!

发布时间:2018-11-09 13:36:54 所属栏目:MySql教程 来源:Java3y
导读:【51CTO技术沙龙】10月27日,让我们共同探索AI场景化应用实现之道 一、索引 在之前,我对索引有以下的认知: 索引可以加快数据库的检索速度; 表经常进行INSERT/UPDATE/DELETE操作就不要建立索引了,换言之:索引会降低插入、删除、修改等维护任务的速度;

表锁下又分为两种模式:

  •  表读锁(Table Read Lock)
  •  表写锁(Table Write Lock)
  •  从下图可以清晰看到,在表读锁和表写锁的环境下:读读不阻塞,读写阻塞,写写阻塞!
  •  读读不阻塞:当前用户在读数据,其他的用户也在读数据,不会加锁
  •  读写阻塞:当前用户在读数据,其他的用户不能修改当前用户读的数据,会加锁!
  •  写写阻塞:当前用户在修改数据,其他的用户不能修改当前用户正在修改的数据,会加锁!

数据库两大必备神器:索引和锁底层原理是什么!

从上面已经看到了:读锁和写锁是互斥的,读写操作是串行。

  •  如果某个进程想要获取读锁,同时另外一个进程想要获取写锁。在mysql里边,写锁是优先于读锁的!
  •  写锁和读锁优先级的问题是可以通过参数调节的:max_write_lock_count和low-priority-updates

值得注意的是:

数据库两大必备神器:索引和锁底层原理是什么!

  •   MyISAM可以支持查询和插入操作的并发进行。可以通过系统变量concurrent_insert来指定哪种模式,在MyISAM中它默认是:如果MyISAM表中没有空洞(即表的中间没有被删除的行),MyISAM允许在一个进程读表的同时,另一个进程从表尾插入记录。
  •  但是InnoDB存储引擎是不支持的!

3、乐观锁和悲观锁

无论是Read committed还是Repeatable read隔离级别,都是为了解决读写冲突的问题。

单纯在Repeatable read隔离级别下我们来考虑一个问题:

数据库两大必备神器:索引和锁底层原理是什么!

此时,用户李四的操作就丢失掉了:

  •  丢失更新:一个事务的更新覆盖了其它事务的更新结果。

(ps:暂时没有想到比较好的例子来说明更新丢失的问题,虽然上面的例子也是更新丢失,但一定程度上是可接受的..不知道有没有人能想到不可接受的更新丢失例子呢...)

解决的方法:

  •  使用Serializable隔离级别,事务是串行执行的!
  •  乐观锁
  •  悲观锁
  •  乐观锁是一种思想,具体实现是,表中有一个版本字段,第一次读的时候,获取到这个字段。处理完业务逻辑开始更新的时候,需要再次查看该字段的值是否和第一次的一样。如果一样更新,反之拒绝。之所以叫乐观,因为这个模式没有从数据库加锁,等到更新的时候再判断是否可以更新。
  •  悲观锁是数据库层面加锁,都会阻塞去等待锁。

3.1、悲观锁

所以,按照上面的例子。我们使用悲观锁的话其实很简单(手动加行锁就行了):

  •  select * from xxxx for update

在select 语句后边加了 for update相当于加了排它锁(写锁),加了写锁以后,其他的事务就不能对它修改了!需要等待当前事务修改完之后才可以修改.

  •  也就是说,如果张三使用select ... for update,李四就无法对该条记录修改了~

3.2、乐观锁

乐观锁不是数据库层面上的锁,是需要自己手动去加的锁。一般我们添加一个版本字段来实现:

具体过程是这样的:

张三select * from table --->会查询出记录出来,同时会有一个version字段

数据库两大必备神器:索引和锁底层原理是什么!

李四select * from table --->会查询出记录出来,同时会有一个version字段

数据库两大必备神器:索引和锁底层原理是什么!

李四对这条记录做修改:update A set Name=lisi,version=version+1 where ID=#{id} and version=#{version},判断之前查询到的version与现在的数据的version进行比较,同时会更新version字段

此时数据库记录如下:

数据库两大必备神器:索引和锁底层原理是什么!

(编辑:拼字网 - 核心网)

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