1背景 1
1.1MVCC：Snapshot Read vs Current Read 2
背景
MySQL/InnoDB的加锁分析，一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中，经常会有同事咨询这方面的问题。同时，微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信，让我帮助解决一些死锁的问题。本文，准备就MySQL/InnoDB的加锁问题，展开较为深入的分析与讨论，主要是介绍一种思路，运用此思路，拿到任何一条SQL语句，都能完整的分析出这条语句会加什么锁？会有什么样的使用风险？甚至是分析线上的一个死锁场景，了解死锁产生的原因。
注：MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍，都是基于InnoDB存储引擎，其他引擎的表现，会有较大的区别。
MVCC：Snapshot Read vs Current Read
MySQL InnoDB存储引擎，实现的是基于多版本的并发控制协议——MVCC (Multi-Version Concurrency Control) (注：与MVCC相对的，是基于锁的并发控制，Lock-Based Concurrency Control)。MVCC最大的好处，相信也是耳熟能详：读不加锁，读写不冲突。在读多写少的OLTP应用中，读写不冲突是非常重要的，极大的增加了系统的并发性能，这也是为什么现阶段，几乎所有的RDBMS，都支持了MVCC。
在MVCC并发控制中，读操作可以分成两类：快照读 (snapshot read)与当前读 (current read)。快照读，读取的是记录的可见版本 (有可能是历史版本)，不用加锁。当前读，读取的是记录的最新版本，并且，当前读返回的记录，都会加上锁，保证其他事务不会再并发修改这条记录。
在一个支持MVCC并发控制的系统中，哪些读操作是快照读？哪些操作又是当前读呢？以MySQL InnoDB为例：
快照读：简单的select操作，属于快照读，不加锁。(当然，也有例外，下面会分析)
select * from table where ?;
当前读：特殊的读操作，插入/更新/删除操作，属于当前读，需要加锁。
select * from table where ? lock in share mode;
select * from table where ? for update;
insert into table values (…);
update table set ? where ?;
delete from table where ?;
所有以上的语句，都属于当前读，读取记录的最新版本。并且，读取之后，还需要保证其他并发事务不能修改当前记录，对读取记录加锁。其中，除了第一条语句，对读取记录加S锁 (共享锁)外，其他的操作，都加的是X锁 (排它锁)。
为什么将 插入/更新/删除 操作，都归为当前读？可以看看下面这个 更新 操作，在数据库中的执行流程：
从图中，可以看到，一个Update操作的具体流程。当Update SQL被发给MySQL后，MySQL Server会根据where条件，读取第一条满足条件的记录，然后InnoDB引擎会将第一条记录返回，并加锁 (current read)。待MySQL Server收到这条加锁的记录之后，会再发起一个Update请求，更新这条记录。一条记录操作完成，再读取下一条记录，直至没有满足条件的记录为止。因此，Update操作内部，就包含了一个当前读。同理，Delete操作也一样。Insert操作会稍微有些不同，简单来说，就是Insert操作可能会触发Unique Key的冲突检查，也会进行一个当前读。
注：根据上图的交互，针对一条当前读的SQL语句，InnoDB与MySQL Server的交互，是一条一条进行的，因此，加锁也是一条一条进行的。先对一条满足条件的记录加锁，返回给MySQL Server，做一些DML操作；然后在读取下一条加锁，直至读取完毕。
Cluster Index：聚簇索引
InnoDB存储引擎的数据组织方式，是聚簇索引表：完整的记录，存储在主键索引中，通过主键索引，就可以获取记录所有的列。关于聚簇索引表的组织方式，可以参考MySQL的官方文档：Clustered and Secondary Indexes。本文假设读者对这个，已经有了一定的认识，就不再做具体的介绍。接下来的部分，主键索引/聚簇索引 两个名称，会有一些混用，望读者知晓。
2PL：Two-Phase Locking
传统RDBMS加锁的一个原则，就是2PL (二阶段锁)：Two-Phase Locking。相对而言，2PL比较容易理解，说的是锁操作分为两个阶段：加锁阶段与解锁阶段，并且保证加锁阶段与解锁阶段不相交。下面，仍旧以MySQL为例，来简单看看2PL在MySQL中的实现。
从上图可以看出，2PL就是将加锁/解锁分为两个完全不相交的阶段。加锁阶段：只加锁，不放锁。解锁阶段：只放锁，不加锁。
Isolation Level
隔离级别：Isolation Level，也是RDBMS的一个关键特性。相信对数据库有所了解的朋友，对于4种隔离级别：Read Uncommited，Read Committed，Repeatable Read，Serializable，都有了深入的认识。本文不打算讨论数据库理论中，是如何定义这4种隔离级别的含义的，而是跟大家介绍一下MySQL/InnoDB是如何定义这4种隔离级别的。
MySQL/InnoDB定义的4种隔离级别：
Read Uncommited
可以读取未提交记录。此隔离级别，不会使用，忽略。
Read Committed (RC)
快照读忽略，本文不考虑。
针对当前读，RC隔离级别保证对读取到的记录加锁 (记录锁)，存在幻读现象。
Repeatable Read (RR)
快照读忽略，本文不考虑。
针对当前读，RR隔离级别保证对读取到的记录加锁 (记录锁)，同时保证对读取的范围加锁，新的满足查询条件的记录不能够插入 (间隙锁)，不存在幻读现象。
Serializable
从MVCC并发控制退化为基于锁的并发控制。不区别快照读与当前读，所有的读操作均为当前读，读加读锁 (S锁)，写加写锁 (X锁)。
Serializable隔离级别下，读写冲突，因此并发度急剧下降，在MySQL/InnoDB下不建议使用。
一条简单SQL的加锁实现分析
在介绍完一些背景知识之后，本文接下来将选择几个有代表性的例子，来详细分析MySQL的加锁处理。当然，还是从最简单的例子说起。经常有朋友发给我一个SQL，然后问我，这个SQL加什么锁？就如同下面两条简单的SQL，他们加什么锁？
SQL1：select * from t1 where id = 10;
SQL2：delete from t1 where id = 10;
针对这个问题，该怎么回答？我能想象到的一个答案是：
SQL1：不加锁。因为MySQL是使用多版本并发控制的，读不加锁。
SQL2：对id = 10的记录加写锁 (走主键索引)。
这个答案对吗？说不上来。即可能是正确的，也有可能是错误的，已知条件不足，这个问题没有答案。如果让我来回答这个问题，我必须还要知道以下的一些前提，前提不同，我能给出的答案也就不同。要回答这个问题，还缺少哪些前提条件？
前提一：id列是不是主键？
前提二：当前系统的隔离级别是什么？
前提三：id列如果不是主键，那么id列上有索引吗？
前提四：id列上如果有二级索引，那么这个索引是唯一索引吗？
前提五：两个SQL的执行计划是什么？索引扫描？全表扫描？
没有这些前提，直接就给定一条SQL，然后问这个SQL会加什么锁，都是很业余的表现。而当这些问题有了明确的答案之后，给定的SQL会加什么锁，也就一目了然。下面，我将这些问题的答案进行组合，然后按照从易到难的顺序，逐个分析每种组合下，对应的SQL会加哪些锁？
注：下面的这些组合，我做了一个前提假设，也就是有索引时，执行计划一定会选择使用索引进行过滤 (索引扫描)。但实际情况会复杂很多，真正的执行计划，还是需要根据MySQL输出的为准。
组合一：id列是主键，RC隔离级别
组合二：id列是二级唯一索引，RC隔离级别
组合三：id列是二级非唯一索引，RC隔离级别
组合四：id列上没有索引，RC隔离级别
组合五：id列是主键，RR隔离级别
组合六：id列是二级唯一索引，RR隔离级别
组合七：id列是二级非唯一索引，RR隔离级别
组合八：id列上没有索引，RR隔离级别
组合九：Serializable隔离级别
排列组合还没有列举完全，但是看起来，已经很多了。真的有必要这么复杂吗？事实上，要分析加锁，就是需要这么复杂。但是从另一个角度来说，只要你选定了一种组合，SQL需要加哪些锁，其实也就确定了。接下来，就让我们来逐个分析这9种组合下的SQL加锁策略。
注：在前面八种组合下，也就是RC，RR隔离级别下，SQL1：select操作均不加锁，采用的是快照读，因此在下面的讨论中就忽略了，主要讨论SQL2：delete操作的加锁。
组合一：id主键+RC
这个组合，是最简单，最容易分析的组合。id是主键，Read Committed隔离级别，给定SQL：delete from t1 where id = 10; 只需要将主键上，id = 10的记录加上X锁即可。如下图所示：
结论：id是主键时，此SQL只需要在id=10这条记录上加X锁即可。
组合二：id唯一索引+RC
这个组合，id不是主键，而是一个Unique的二级索引键值。那么在RC隔离级别下，delete from t1 where id = 10; 需要加什么锁呢？见下图：
此组合中，id是unique索引，而主键是name列。此时，加锁的情况由于组合一有所不同。由于id是unique索引，因此delete语句会选择走id列的索引进行where条件的过滤，在找到id=10的记录后，首先会将unique索引上的id=10索引记录加上X锁，同时，会根据读取到的name列，回主键索引(聚簇索引)，然后将聚簇索引上的name = ‘d’ 对应的主键索引项加X锁。为什么聚簇索引上的记录也要加锁？试想一下，如果并发的一个SQL，是通过主键索引来更新：update t1 set id = 100 where name = ‘d’; 此时，如果delete语句没有将主键索引上的记录加锁，那么并发的update就会感知不到delete语句的存在，违背了同一记录上的更新/删除需要串行执行的约束。
结论：若id列是unique列，其上有unique索引。那么SQL需要加两个X锁，一个对应于id unique索引上的id = 10的记录，另一把锁对应于聚簇索引上的[name=’d’,id=10]的记录。
组合三：id非唯一索引+RC
相对于组合一、二，组合三又发生了变化，隔离级别仍旧是RC不变，但是id列上的约束又降低了，id列不再唯一，只有一个普通的索引。假设delete from t1 where id = 10; 语句，仍旧选择id列上的索引进行过滤where条件，那么此时会持有哪些锁？同样见下图：
根据此图，可以看到，首先，id列索引上，满足id = 10查询条件的记录，均已加锁。同时，这些记录对应的主键索引上的记录也都加上了锁。与组合二唯一的区别在于，组合二最多只有一个满足等值查询的记录，而组合三会将所有满足查询条件的记录都加锁。
结论：若id列上有非唯一索引，那么对应的所有满足SQL查询条件的记录，都会被加锁。同时，这些记录在主键索引上的记录，也会被加锁。
组合四：id无索引+RC
相对于前面三个组合，这是一个比较特殊的情况。id列上没有索引，where id = 10;这个过滤条件，没法通过索引进行过滤，那么只能走全表扫描做过滤。对应于这个组合，SQL会加什么锁？或者是换句话说，全表扫描时，会加什么锁？这个答案也有很多：有人说会在表上加X锁；有人说会将聚簇索引上，选择出来的id = 10;的记录加上X锁。那么实际情况呢？请看下图：
由于id列上没有索引，因此只能走聚簇索引，进行全部扫描。从图中可以看到，满足删除条件的记录有两条，但是，聚簇索引上所有的记录，都被加上了X锁。无论记录是否满足条件，全部被加上X锁。既不是加表锁，也不是在满足条件的记录上加行锁。
有人可能会问？为什么不是只在满足条件的记录上加锁呢？这是由于MySQL的实现决定的。如果一个条件无法通过索引快速过滤，那么存储引擎层面就会将所有记录加锁后返回，然后由MySQL Server层进行过滤。因此也就把所有的记录，都锁上了。
注：在实际的实现中，MySQL有一些改进，在MySQL Server过滤条件，发现不满足后，会调用unlock_row方法，把不满足条件的记录放锁 (违背了2PL的约束)。这样做，保证了最后只会持有满足条件记录上的锁，但是每条记录的加锁操作还是不能省略的。
结论：若id列上没有索引，SQL会走聚簇索引的全扫描进行过滤，由于过滤是由MySQL Server层面进行的。因此每条记录，无论是否满足条件，都会被加上X锁。但是，为了效率考量，MySQL做了优化，对于不满足条件的记录，会在判断后放锁，最终持有的，是满足条件的记录上的锁，但是不满足条件的记录上的加锁/放锁动作不会省略。同时，优化也违背了2PL的约束。
组合五：id主键+RR
上面的四个组合，都是在Read Committed隔离级别下的加锁行为，接下来的四个组合，是在Repeatable Read隔离级别下的加锁行为。
组合五，id列是主键列，Repeatable Read隔离级别，针对delete from t1 where id = 10; 这条SQL，加锁与组合一：[id主键，Read Committed]一致。
组合六：id唯一索引+RR
与组合五类似，组合六的加锁，与组合二：[id唯一索引，Read Committed]一致。两个X锁，id唯一索引满足条件的记录上一个，对应的聚簇索引上的记录一个。
组合七：id非唯一索引+RR
还记得前面提到的MySQL的四种隔离级别的区别吗？RC隔离级别允许幻读，而RR隔离级别，不允许存在幻读。但是在组合五、组合六中，加锁行为又是与RC下的加锁行为完全一致。那么RR隔离级别下，如何防止幻读呢？问题的答案，就在组合七中揭晓。
组合七，Repeatable Read隔离级别，id上有一个非唯一索引，执行delete from t1 where id = 10; 假设选择id列上的索引进行条件过滤，最后的加锁行为，是怎么样的呢？同样看下面这幅图：
此图，相对于组合三：[id列上非唯一锁，Read Committed]看似相同，其实却有很大的区别。最大的区别在于，这幅图中多了一个GAP锁，而且GAP锁看起来也不是加在记录上的，倒像是加载两条记录之间的位置，GAP锁有何用？
其实这个多出来的GAP锁，就是RR隔离级别，相对于RC隔离级别，不会出现幻读的关键。确实，GAP锁锁住的位置，也不是记录本身，而是两条记录之间的GAP。所谓幻读，就是同一个事务，连续做两次当前读 (例如：select * from t1 where id = 10 for update;)，那么这两次当前读返回的是完全相同的记录 (记录数量一致，记录本身也一致)，第二次的当前读，不会比第一次返回更多的记录 (幻象)。
如何保证两次当前读返回一致的记录，那就需要在第一次当前读与第二次当前读之间，其他的事务不会插入新的满足条件的记录并提交。为了实现这个功能，GAP锁应运而生。
如图中所示，有哪些位置可以插入新的满足条件的项 (id = 10)，考虑到B+树索引的有序性，满足条件的项一定是连续存放的。记录[6,c]之前，不会插入id=10的记录；[6,c]与[10,b]间可以插入[10, aa]；[10,b]与[10,d]间，可以插入新的[10,bb],[10,c]等；[10,d]与[11,f]间可以插入满足条件的[10,e],[10,z]等；而[11,f]之后也不会插入满足条件的记录。因此，为了保证[6,c]与[10,b]间，[10,b]与[10,d]间，[10,d]与[11,f]不会插入新的满足条件的记录，MySQL选择了用GAP锁，将这三个GAP给锁起来。
Insert操作，如insert [10,aa]，首先会定位到[6,c]与[10,b]间，然后在插入前，会检查这个GAP是否已经被锁上，如果被锁上，则Insert不能插入记录。因此，通过第一遍的当前读，不仅将满足条件的记录锁上 (X锁)，与组合三类似。同时还是增加3把GAP锁，将可能插入满足条件记录的3个GAP给锁上，保证后续的Insert不能插入新的id=10的记录，也就杜绝了同一事务的第二次当前读，出现幻象的情况。
有心的朋友看到这儿，可以会问：既然防止幻读，需要靠GAP锁的保护，为什么组合五、组合六，也是RR隔离级别，却不需要加GAP锁呢？
首先，这是一个好问题。其次，回答这个问题，也很简单。GAP锁的目的，是为了防止同一事务的两次当前读，出现幻读的情况。而组合五，id是主键；组合六，id是unique键，都能够保证唯一性。一个等值查询，最多只能返回一条记录，而且新的相同取值的记录，一定不会在新插入进来，因此也就避免了GAP锁的使用。其实，针对此问题，还有一个更深入的问题：如果组合五、组合六下，针对SQL：select * from t1 where id = 10 for update; 第一次查询，没有找到满足查询条件的记录，那么GAP锁是否还能够省略？此问题留给大家思考。
结论：Repeatable Read隔离级别下，id列上有一个非唯一索引，对应SQL：delete from t1 where id = 10; 首先，通过id索引定位到第一条满足查询条件的记录，加记录上的X锁，加GAP上的GAP锁，然后加主键聚簇索引上的记录X锁，然后返回；然后读取下一条，重复进行。直至进行到第一条不满足条件的记录[11,f]，此时，不需要加记录X锁，但是仍旧需要加GAP锁，最后返回结束。
组合八：id无索引+RR
组合八，Repeatable Read隔离级别下的最后一种情况，id列上没有索引。此时SQL：delete from t1 where id = 10; 没有其他的路径可以选择，只能进行全表扫描。最终的加锁情况，如下图所示：
如图，这是一个很恐怖的现象。首先，聚簇索引上的所有记录，都被加上了X锁。其次，聚簇索引每条记录间的间隙(GAP)，也同时被加上了GAP锁。这个示例表，只有6条记录，一共需要6个记录锁，7个GAP锁。试想，如果表上有1000万条记录呢？
在这种情况下，这个表上，除了不加锁的快照度，其他任何加锁的并发SQL，均不能执行，不能更新，不能删除，不能插入，全表被锁死。
当然，跟组合四：[id无索引, Read Committed]类似，这个情况下，MySQL也做了一些优化，就是所谓的semi-consistent read。semi-consistent read开启的情况下，对于不满足查询条件的记录，MySQL会提前放锁。针对上面的这个用例，就是除了记录[d,10]，[g,10]之外，所有的记录锁都会被释放，同时不加GAP锁。semi-consistent read如何触发：要么是read committed隔离级别；要么是Repeatable Read隔离级别，同时设置了innodb_locks_unsafe_for_binlog参数。更详细的关于semi-consistent read的介绍，可参考我之前的一篇博客：MySQL+InnoDB semi-consitent read原理及实现分析。
结论：在Repeatable Read隔离级别下，如果进行全表扫描的当前读，那么会锁上表中的所有记录，同时会锁上聚簇索引内的所有GAP，杜绝所有的并发 更新/删除/插入 操作。当然，也可以通过触发semi-consistent read，来缓解加锁开销与并发影响，但是semi-consistent read本身也会带来其他问题，不建议使用。
组合九：Serializable
针对前面提到的简单的SQL，最后一个情况：Serializable隔离级别。对于SQL2：delete from t1 where id = 10; 来说，Serializable隔离级别与Repeatable Read隔离级别完全一致，因此不做介绍。
Serializable隔离级别，影响的是SQL1：select * from t1 where id = 10; 这条SQL，在RC，RR隔离级别下，都是快照读，不加锁。但是在Serializable隔离级别，SQL1会加读锁，也就是说快照读不复存在，MVCC并发控制降级为Lock-Based CC。
结论：在MySQL/InnoDB中，所谓的读不加锁，并不适用于所有的情况，而是隔离级别相关的。Serializable隔离级别，读不加锁就不再成立，所有的读操作，都是当前读。
一条复杂的SQL
写到这里，其实MySQL的加锁实现也已经介绍的八八九九。只要将本文上面的分析思路，大部分的SQL，都能分析出其会加哪些锁。而这里，再来看一个稍微复杂点的SQL，用于说明MySQL加锁的另外一个逻辑。SQL用例如下：
如图中的SQL，会加什么锁？假定在Repeatable Read隔离级别下 (Read Committed隔离级别下的加锁情况，留给读者分析。)，同时，假设SQL走的是idx_t1_pu索引。
在详细分析这条SQL的加锁情况前，还需要有一个知识储备，那就是一个SQL中的where条件如何拆分？具体的介绍，建议阅读我之前的一篇文章：SQL中的where条件，在数据库中提取与应用浅析。在这里，我直接给出分析后的结果：
Index key：pubtime > 1 and puptime < 20。此条件，用于确定SQL在idx_t1_pu索引上的查询范围。
Index Filter：userid = ‘hdc’ 。此条件，可以在idx_t1_pu索引上进行过滤，但不属于Index Key。
Table Filter：comment is not NULL。此条件，在idx_t1_pu索引上无法过滤，只能在聚簇索引上过滤。
在分析出SQL where条件的构成之后，再来看看这条SQL的加锁情况 (RR隔离级别)，如下图所示：
从图中可以看出，在Repeatable Read隔离级别下，由Index Key所确定的范围，被加上了GAP锁；Index Filter锁给定的条件 (userid = ‘hdc’)何时过滤，视MySQL的版本而定，在MySQL 5.6版本之前，不支持Index Condition Pushdown(ICP)，因此Index Filter在MySQL Server层过滤，在5.6后支持了Index Condition Pushdown，则在index上过滤。若不支持ICP，不满足Index Filter的记录，也需要加上记录X锁，若支持ICP，则不满足Index Filter的记录，无需加记录X锁 (图中，用红色箭头标出的X锁，是否要加，视是否支持ICP而定)；而Table Filter对应的过滤条件，则在聚簇索引中读取后，在MySQL Server层面过滤，因此聚簇索引上也需要X锁。最后，选取出了一条满足条件的记录[8,hdc,d,5,good]，但是加锁的数量，要远远大于满足条件的记录数量。
结论：在Repeatable Read隔离级别下，针对一个复杂的SQL，首先需要提取其where条件。Index Key确定的范围，需要加上GAP锁；Index Filter过滤条件，视MySQL版本是否支持ICP，若支持ICP，则不满足Index Filter的记录，不加X锁，否则需要X锁；Table Filter过滤条件，无论是否满足，都需要加X锁。
死锁原理与分析
本文前面的部分，基本上已经涵盖了MySQL/InnoDB所有的加锁规则。深入理解MySQL如何加锁，有两个比较重要的作用：
可以根据MySQL的加锁规则，写出不会发生死锁的SQL；
可以根据MySQL的加锁规则，定位出线上产生死锁的原因；
下面，来看看两个死锁的例子 (一个是两个Session的两条SQL产生死锁；另一个是两个Session的一条SQL，产生死锁)：
上面的两个死锁用例。第一个非常好理解，也是最常见的死锁，每个事务执行两条SQL，分别持有了一把锁，然后加另一把锁，产生死锁。
第二个用例，虽然每个Session都只有一条语句，仍旧会产生死锁。要分析这个死锁，首先必须用到本文前面提到的MySQL加锁的规则。针对Session 1，从name索引出发，读到的[hdc, 1]，[hdc, 6]均满足条件，不仅会加name索引上的记录X锁，而且会加聚簇索引上的记录X锁，加锁顺序为先[1,hdc,100]，后[6,hdc,10]。而Session 2，从pubtime索引出发，[10,6],[100,1]均满足过滤条件，同样也会加聚簇索引上的记录X锁，加锁顺序为[6,hdc,10]，后[1,hdc,100]。发现没有，跟Session 1的加锁顺序正好相反，如果两个Session恰好都持有了第一把锁，请求加第二把锁，死锁就发生了。
结论：死锁的发生与否，并不在于事务中有多少条SQL语句，死锁的关键在于：两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。而使用本文上面提到的，分析MySQL每条SQL语句的加锁规则，分析出每条语句的加锁顺序，然后检查多个并发SQL间是否存在以相反的顺序加锁的情况，就可以分析出各种潜在的死锁情况，也可以分析出线上死锁发生的原因。
总结
写到这儿，本文也告一段落，做一个简单的总结，要做的完全掌握MySQL/InnoDB的加锁规则，甚至是其他任何数据库的加锁规则，需要具备以下的一些知识点：
了解数据库的一些基本理论知识：数据的存储格式 (堆组织表 vs 聚簇索引表)；并发控制协议 (MVCC vs Lock-Based CC)；Two-Phase Locking；数据库的隔离级别定义 (Isolation Level)；
了解SQL本身的执行计划 (主键扫描 vs 唯一键扫描 vs 范围扫描 vs 全表扫描)；
了解数据库本身的一些实现细节 (过滤条件提取；Index Condition Pushdown；Semi-Consistent Read)；
了解死锁产生的原因及分析的方法 (加锁顺序不一致；分析每个SQL的加锁顺序)
有了这些知识点，再加上适当的实战经验，全面掌控MySQL/InnoDB的加锁规则，当不在话下。
标签:Database,Deadlock,Lock,MySQL
并发编程系列之一：锁的意义C/C++ Volatile关键词深度剖析
七月流火
12月 13th, 201313:13
何大师，咨询个优化器的问题。select * from a,b group by a.name是先驱动表group by再join，还是先join再group by？我看几乎所有执行计划里都是前者，profile也看不出什么。何大师麻烦从源码角度解释下！多谢了！
catmonkeyxu
12月 13th, 201315:21
是否因为group后再join，能够降低中间结果数量？
Rex
12月 13th, 201313:41
难得的数据库技术文章，对Mysql innodb事务与锁介绍的全面透彻。
12月 13th, 201313:48
目前还用不上，但是介意我转载下么？以后学习可能有用
hedengcheng
12月 13th, 201314:41
转载，请标明下出处吧。
hhkb4
6月 8th, 201619:51
讲的很通透，借用来给科普下，
dukope
12月 13th, 201314:50
深入潜出，nice!
12月 13th, 201323:23
可以针对insert专门出一篇，顺便介绍下隐式缩
hedengcheng
12月 15th, 201317:08
这个建议，可以考虑。
and1
1月 6th, 201521:00
求大师 出一篇insert加锁的文章
lyxing
12月 14th, 201311:09
当前读，读取的是记录的最新版本，并且，当前读返回的记录，都会加上锁，保证其他事务不会再并发修改这条记录。
mysql正常关闭时，undo的脏块会写入datafile，undo会被释放吧？重启后，数据第一次被读取到buffer，此时应该是从datafile直接读取，应该为当前读吧？上锁？
可能我理解有误，请登成师解读下！
hedengcheng
12月 15th, 201317:10
最新版本，必须保证是已经提交的一致版本，你说的情况，如果事物已提交，就读取。如果事务未提交，则通过undo回滚。
lyxing
12月 15th, 201321:13
假如已经提交，那么我觉得应该是当前读，这应该不上锁。
WenlongMeng
12月 14th, 201312:17
“在读多些少的OLTP应用中” => “在读多写少的OLTP应用中”
hedengcheng
12月 15th, 201317:11
谢谢指正。
fuyou001
12月 14th, 201316:15
请问聚簇索引上所有的记录，都被加上了X锁。无论记录是否满足条件，全部被加上X锁。这个锁的效果和表锁有什么区别？
hedengcheng
12月 15th, 201317:13
rc隔离级别下，有区别，记录仍旧可以插入。rr下，功能上无区别。但是innodb不会主动升级表锁。
ZoneJ
6月 16th, 201510:59
有个select的问题，select * from t1 where id=1 for update。这种情况对于组合1的加锁情况是怎样的？
ZoneJ
6月 16th, 201511:00
有个select的问题，select * from t1 where id>=1 and id <=10 for update。这种情况对于组合1的加锁情况是怎样的？
steven
1月 27th, 201609:27
在rc级别下,由于没有间隙锁,因此可以插入.
在rr级别下,由于有间隙锁,因此不能插入.
对吧?
但是什么时候,会触发表锁呢?
ken
12月 14th, 201317:23
非常感谢你的分享，受益匪浅：） 我们也用MYSQL，只是简单的insert ，select，但数据量大，30T数据。只用myisam存的。
东青
12月 14th, 201322:28
何大师留的思考题，测试过了，select for update 使用排他锁时，gap 锁是会生效的。
东青
12月 15th, 201312:28
有一个关于死锁检测的问题，想请教一下 。
我在Mac Os 10.8版本下用了mysql Ver 14.14 Distrib 5.1.71, for apple-darwin12.0.0 (i386）这个版本的mysql做了一个死锁检测实验。
表结构如下:
+——-+————-+——+—–+———+——-+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+——-+————-+——+—–+———+——-+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | |
| name | varchar(10) | NO | | NULL | |
+——-+————-+——+—–+———+——-+
我的事务隔离级别是repeatable-read.
现在表里面有两条记录：
+—-+——+
| id | name |
+—-+——+
| 1 | new |
| 4 | new |
+—-+——+
—————-实验1:——————————-
事务1：
begin;
select * from t where id =1 for update;
事务2：
begin;
update t set name =’d’ where id =4 ;
事务1：
update t set name=’d’ where id= 4;
(被Hold住）
事务2：
update t set name =’d’ where id =1;
事务1 此时被检测到死锁，被重启事务了。
ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
但是我做了另外一个测试：
—————–实验2————————
事务1：
begin
select * from t where id =1 for update
事务2：
begin
select * from t where id =4 for update;
事务1：
update t set name =’d’ where id =4;
（被阻塞了）
事务2：
update t set name =’d’ where id =1;
ERROR 1213 (40001): Deadlock …. （后面错误省略）
我想问的是，两个测试，mysql都检测到了死锁，为什么实验1中由事务2触发死锁，重启的是事务1；
但是实验2 中，事务2触发死锁，重启的却是事务2。 mysql在检测到死锁以后，重启的事务的依据是什么呢？
有什么好的死锁检测工具能推荐一下么？
hedengcheng
12月 15th, 201318:21
简单来说，mysql的死锁检测到之后，会选择一个事务进行回滚。而选择的依据：看哪个事务的权重最小，事务权重的计算方法：事务加的锁最少；事务写的日志最少；事务开启的时间最晚。实验1，事务2写了日志，事务1没有，回滚事务1。实验2，都没写日志，但是事务1开始的早，回滚事务2。
死锁检测工具，目前我也不知道有什么好工具。
chinaxing
11月 10th, 201514:22
事务被重启的操作，会报给应用程序吗？
东青
12月 15th, 201321:04
谢谢回复，还会一如既往的关注你的技术文章的。
hongbin
12月 16th, 201312:15
看了你的分析，对MySQL加锁的知识又有了新的认识。非常感谢。
第二种死锁情况，为何不锁[20,100]?
最后总结处的知识点，能否给出一些参考链接或书籍，供深入学习，谢谢！
hedengcheng
12月 16th, 201312:52
[20,100]也要加锁的，只是跟死锁无关，因此忽略了。
我考虑，添加一些参考资料，不过最好的资料，还是MySQL的源码。
获思
12月 16th, 201314:01
非常好
jackwu
12月 18th, 201310:20
分析很详细，学习了。
benpaorun
12月 18th, 201311:12
最近刚好碰到了一个死锁问题，看了您这篇文章，收获颇多
但我碰到死锁的表是用的联合主键，想问下mysql的联合主键是如何建立索引的？
如果是建立两个非唯一索引，然后在MySQL Server层面验证主键唯一性的话，似乎无法解释我遇到的死锁问题
求教mysql联合主键的索引机制，谢谢啦！
hedengcheng
12月 19th, 201309:22
联合主键，跟单一主键一模一样，没有区别。
benpaorun
12月 19th, 201317:53
不理解联合主键和单一主键一模一样啥意思，具体问题简化如下：
表结构为：
CREAT TABLE ‘t_gs_config’ {
‘serverId” int(11),
‘activityId’ int(11),
‘name’ varchar(255),
PRIMARY KEY(`serverId`, `activityId`)
} ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
用的是联合主键serverId和activityId。
猜测当时场景，表t_gs_config的内容为
serverId activityId name
41 40 s11
42 40 s22
43 40 s13
75 45 s75
76 45 s76
77 45 s77
session1:
delete from t_gs_config where activityId=37;
session2:
insert into t_gs_config (name, activityId, serverId) values (‘s70’, 44, 70);
insert into t_gs_config (name, activityId, serverId) values (‘s71’, 44, 71);
insert into t_gs_config (name, activityId, serverId) values (‘s72’, 44, 72);
我的理解是，在RR情况下
session1会在activityId的索引表上加一个gap锁，session2会在activityId和serverId的索引表上分别加一个gap锁，不会发生死锁啊
但实际情况是，死锁了。。。回滚了session1
hedengcheng
12月 20th, 201309:30
一模一样的意思，就是都是只有一个主键索引。只是一个主键只有一个列，一个有两个列。基本知识，建议先学习些数据库基础。
benpaorun
12月 20th, 201311:39
确实对数据库基础知识不熟悉，囧
联合主键只有一个主键索引
所以session1中的delete操作的约束条件只有一列，所以相当于组合8的情况，无索引，走的全表扫描，session2中的insert操作把包含了联合主键两列数据，所以相当于组合5的情况，依次加gap锁
这样就能解释通了。。。谢谢啦！
hedengcheng
12月 21st, 201318:26
呵呵，这就是我这篇文章期待达到的效果。
evergreen
1月 27th, 201412:50
应该不会死锁吧，我做实验了，只会锁等待
hedengcheng
1月 27th, 201414:00
什么测试？针对什么场景？
evergreen
1月 27th, 201417:47
用的是和benpaorun一样的数据做的，执行sql的顺序也是一样的，发现只会锁等待。
按照博文来的分析的话，我觉得锁等待也比较合理
wyh
12月 18th, 201313:44
您好， 看了您的文章后，我立即分析了一下我遭遇到的死锁， 想请教您一下。
Isolation-level: Read-Committed
Table t(id primary key, status key, uuid)
SQL:
update t set uuid=”uuid” where status = 1 limit 50;
这条sql 是多进程执行的， 也就是可能有两个 worker 在同时执行这条 SQL. 根据您的讲解， 因为status 不是 unique key ，所以会针对 status =1 的所有记录全部加锁, 并且 对应的 id 也会全部锁上； 如果有两个进程在同时操作，这就会导致 deadlock 吗？ 两个进程加锁的顺序应当是一致的啊， 也会出现死锁吗？ 还是有可能不一致？
另外，这里的 limit 50 应当和锁没有关系吧，还是说只找 50 条进行加锁呢？
hedengcheng
12月 19th, 201309:24
仅仅是这一条sql，加锁顺序是一致的，不会产生死锁。除非还有其他sql参与。
hedengcheng
12月 19th, 201309:24
还需要关注一下，这条sql走的是索引，还是全表扫描？
wyh
12月 19th, 201321:42
应当是 索引吧， status 字段是有索引的，这样不会全表扫描吧。
另外， 这里有 limit 50 是锁 50 条还是满足条件的都锁上呢？
hedengcheng
12月 20th, 201309:31
有索引，没说就不会走全表扫描。有执行计划，有查询优化，有代价估算。
yesi
12月 19th, 201317:50
delete from table1 where id in (1,2,3,4,5) ，id是主键，RR级别，这样会加GAP锁吗
hedengcheng
12月 20th, 201309:32
你可以把这条sql，拆为5条id = 的sql来分析。
12月 23rd, 201314:22
在RC隔离级别下，索引表是否可以不加锁，而是在对数据表执行操作的时候执行double check，比如delete from t1 where id = 10; 在操作数据表的时候，检查索引列id是否还是10，如果不是就跳过
12月 23rd, 201314:28
深入浅出，讲得特别好，继续关注博主的博客和微博
KingPoker
12月 24th, 201322:26
组合七：id非唯一索引+RR
比如一个Session A执行了delete from t1 where id = 10;会加两个锁，X锁和Gap锁
Session B要执行什么样的sql？？才可以在Innodb_locks查看到Gap锁，还是说Gap锁在Innodb_locks就是表现为X锁？试过几种sql:
delete from t1 where id =10;
delete from t1 where name =’b’;
update t1 set id =111 where name =’b’;
请指教，谢谢！
KingPoker
12月 24th, 201323:04
http://www.mysqlperformanceblog.com/2012/03/27/innodbs-gap-locks/
看完这个post知道了
Session B中执行insert into t1(name,id) values(‘ddd’,6);
可以查看到Gap锁
建议解释的时候能举个具体的sql例子，这样有图看文章还可以自己测试一把（对于不是很懂得人很有帮助），这样可以更好理解
hedengcheng
12月 25th, 201312:13
gap锁不是x锁，是两种不同的类型。关于你给的这个链接，组合七就很好的解释了这个问题。
gap锁的功能，就是锁住此锁对应的区域，不可新插入数据。
当然，你的建议不错，以后会注意新加一些例子。
12月 25th, 201315:39
只是个人建议，你文章写得很好，思路非常清晰，看着就想动手试试，看看效果
对应这个Gap锁有一点不是很明白，比如举得的例子，删除Id【等于】10，那为什么要锁住相邻的区域。
你列举的数据，是不能插入id为6到11的数据，不在这个范围可以正常插入。
在删除【等于】的情况下，Gap锁的区域范围是怎么限定了？是相邻的两个数（【6】，【11】）之间就不让插入？
删除【大于】【小于】10锁定范围还是很好理解。
hedengcheng
12月 26th, 201313:02
gap锁的目的，只要把握一点：就是让后续不能插入满足条件的新纪录，然后按照这个点，去考虑哪些地方需要加gap锁。
李大玉
12月 25th, 201310:59
能认真写这么多文字出来 还这么专业 不容易！！！！ 没有几个小时搞不定，学mysql的国人有福气啊
七月流火
12月 26th, 201316:40
关于组合七最后留的那个问题，（流火工程师）来解答下，此时会对不存在的间隙加上gap锁，比如表中已有id=1,2,3,6，那么select where id=4 for update会锁住(3,6)之间所有的间隙包括小数如3.1,3.2,5.999等，并且在show innodb status里面显示锁住的行为hex 80000006，只显示这一行信息。其他间隙如7,8,9不会锁的。
hedengcheng
12月 26th, 201321:15
锁住间隙是对的，但是表述上有所不当。其实间隙是一个连续范围，例如你这里说的(3, 6)范围，就是一个连续范围，这个范围中的所有插入，均被禁止了。
12月 26th, 201316:42
ontheway
12月 26th, 201318:08
弱弱地问一句，我看的书里面都说的是RR隔离级别不允许脏读和不可重复读，但是可以幻读，怎么和作者说的不一样呢？
hedengcheng
12月 26th, 201321:10
你说的没错，因此我在文章一开始，就强调了这一点。mysql innodb引擎的实现，跟标准有所不同。
笨笨爱琳琳
1月 21st, 201419:48
这正是我这两天最大的困惑！
一般大家提到Serializable才会来解决幻读的问题，RR只是解决不可重复读+脏读的问题。或者说，很多描述下，不可重复读有时候只是针对某条已经存在的记录，有时候是针对某个给定的条件。这么一看，确实明白了，Innodb的实现，与ISO定义的隔离级别及其解决问题的范围，是不一致的！
hedengcheng
1月 22nd, 201409:37
嗯，是的。InnoDB在这个处理上，比较奇葩…
笨笨爱琳琳
1月 24th, 201413:26
这问题应该算“奇葩”，还是算innodb做得更好？或者是对于“不可重复读”的理解和实现不一致？当然我不知道我理解的四层隔离级别及其对应处理的问题，是否和ANSI/ISO定义的是一致（希望回答一下）。我看其他博客中解释mysql（应该就是指InnoDB）的RR，解决了“幻读”问题。
既然RR解决了“幻读”的问题，那么在mysql中，Serializable级别，应该解决哪些其他的问题呢？
谢谢。
