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面试必问的MySQL锁与事务隔离级别

2019-09-11 22:41 1211 查看

之前多篇文章从mysql的底层结构分析、sql语句的分析器以及sql从优化底层分析, 还有工作中常用的sql优化小知识点。面试各大互联网公司必问的mysql锁和事务隔离级别,这篇文章给你打神助攻,一飞冲天。

锁定义

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、I/O等)的争用以外,数据也是一种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需要解决的问题,锁冲突也是影响数据库并发性能的一个重要因素。

锁分类

  • 从性能上分为乐观锁和悲观锁
  • 从数据库操作的类型分为读锁和写锁

读锁: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:当前写操作没有完成前,它会阻断其他写锁和读锁

  • 从对数据的操作粒度分为表锁和行锁

    表锁

    每次操作会锁住整张表。
    优点:开销小,加锁快,不会出现死锁
    缺点:锁的粒度大,发生锁冲突的概率高,并发度最低
--手动增加表锁
lock table 表名称 read(write),表名称2 read(write);
--查看表上加过的锁
show open tables;
--删除表锁
unlock tables;
  • 加读锁
lock table 表名 read;

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。

  • 加写锁
lock table 表名 write;

当前session对该表的增删改查都没有问题,其他session对该表的所有操作被阻塞。

  • MyISAM表分析

MyISAM在执行查询语句select前,会自动给涉及的所有表加读锁,在执行增删该操作前,会自动给涉及的表加写锁。
对MyISAM表的读操作(加读锁),不会阻碍其他进程对同一表的读请求,但会阻碍对同一表的写请求。只有当读锁释放后,才会执行其他操作的写操作。
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。

行锁

每次总锁住一行数据。
优点:锁粒度最小,发生锁冲突概率最低,并发度最高
缺点:开销大、加锁慢,会出现死锁;

行锁支持事务

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,对数据的修改,要么全部执行,要么全部不执行。
  • 一致性(Consistent):在事务开始和完成时,数据都必须保持一致的状态。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保持。

并发事务处理带来的问题

  • 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改行时,有于每个事务都不知道其他事务的存在,就会发生更i性能问题:最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。
  • 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。这种现象被称为“脏读”。
    事务A读取到事务B已经修改但未提交的数据,还在这个数据基础上做了修改。此时,如果事务B回滚了,事务A的数据无效,不符合一致性要求。
  • 不可重读(Non-Repetable Reads)
    一个事务在读取某些数据后的某个时间,再次读取以前读过的数据,却发现起读出的数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除。这种现象叫做“不可重读”。
    事务A读取到了事务B已经提交的修改数据,不符合隔离性。
  • 幻读(Phantom Reads)
    一个事务按照相同的查询条件读取以前检索过的数据,却发现某些事务插入了满足其查询条件的新数据,这种现象称为“幻读”。
    事务A读取了事务B提交的新增数据,不符合隔离性。

事务隔离级别

脏读、不可重读和幻读,其实都是数据库读一致性的问题,必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决。

数据库的事务隔离级别越严格,并发副作用越小,但付出的代价也越大,因为事务隔离实质上就是事务在一定程度上“串行化”进行,这显然与“并发”是矛盾的。
同时,不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的,许多应用对“不可重读”和“幻读”并不敏感,可能更关心数据的并发访问的能力。

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