[toc]

第13章_事务基础知识

1. 数据库事务概述

1.1 存储引擎支持情况

SHOW ENGINES 命令来查看当前 MySQL 支持的存储引擎都有哪些，以及这些存储引擎是否支持事务。

能看出在 MySQL 中，只有InnoDB 是支持事务的。

1.2 基本概念

**事务：**一组逻辑操作单元，使数据从一种状态变换到另一种状态。

**事务处理的原则：**保证所有事务都作为 一个工作单元 来执行，即使出现了故障，都不能改变这种执行方 式。当在一个事务中执行多个操作时，要么所有的事务都被提交( commit )，那么这些修改就 永久 地保 存下来；要么数据库管理系统将 放弃 所作的所有 修改 ，整个事务回滚( rollback )到最初状态。

1
2
3
4

# 案例：AA用户给BB用户转账100
update account set money = money - 100 where name = 'AA';
# 服务器宕机
update account set money = money + 100 where name = 'BB';

1.3 事物的ACID特性

• 原子性（atomicity）：

原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，要么全部提交，要么全部失败回滚。即要么转账成功，要么转账失败，是不存在中间的状态。如果无法保证原子性会怎么样？就会出现数据不一致的情形，A账户减去100元，而B账户增加100元操作失败，系统将无故丢失100元。

• 一致性（consistency）：

（国内很多网站上对一致性的阐述有误，具体你可以参考 Wikipedia 对Consistency的阐述）

根据定义，**一致性是指事务执行前后，数据从一个 合法性状态 变换到另外一个 合法性状态 。**这种状态是 语义上 的而不是语法上的，跟具体的业务有关。

那什么是合法的数据状态呢？**满足 预定的约束 的状态就叫做合法的状态。**通俗一点，这状态是由你自己来定义的（比如满足现实世界中的约束）。满足这个状态，数据就是一致的，不满足这个状态，数据就 是不一致的！如果事务中的某个操作失败了，系统就会自动撤销当前正在执行的事务，返回到事务操作 之前的状态。

**举例1：**A账户有200元，转账300元出去，此时A账户余额为-100元。你自然就发现此时数据是不一致的，为什么呢？因为你定义了一个状态，余额这列必须>=0。

**举例2：**A账户有200元，转账50元给B账户，A账户的钱扣了，但是B账户因为各种意外，余额并没有增加。你也知道此时的数据是不一致的，为什么呢？因为你定义了一个状态，要求A+B的总余额必须不变。

**举例3：**在数据表中我们将姓名字段设置为唯一性约束，这时当事务进行提交或者事务发生回滚的时候，如果数据表的姓名不唯一，就破坏了事物的一致性要求。

• 隔离型（isolation）：

事务的隔离性是指一个事务的执行**不能被其他事务干扰**，即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能相互干扰。

如果无法保证隔离性会怎么样？假设A账户有200元，B账户0元。A账户往B账户转账两次，每次金额为50元，分别在两个事务中执行。如果无法保证隔离性，会出现下面的情形：

1
2

UPDATE accounts SET money = money - 50 WHERE NAME = 'AA';
UPDATE accounts SET money = money + 50 WHERE NAME = 'BB';

持久性（durability）：

持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的 ，接下来的其他操作和数据库故障不应该对其有任何影响。

**持久性是通过 事务日志 来保证的。**日志包括了 重做日志 和 回滚日志 。当我们通过事务对数据进行修改 的时候，首先会将数据库的变化信息记录到重做日志中，然后再对数据库中对应的行进行修改。这样做的好处是，即使数据库系统崩溃，数据库重启后也能找到没有更新到数据库系统中的重做日志，重新执行，从而使事务具有持久性。

总结

ACID是事务的四大特征，在这四个特性中，原子性是基础，隔离性是手段，一致性是约束条件， 而持久性是我们的目的。

数据库事务，其实就是数据库设计者为了方便起见，把需要保证原子性、隔离性、一致性和持久性的一个或多个数据库操作称为一个事务。

1.4 事务的状态

我们现在知道 事务 是一个抽象的概念，它其实对应着一个或多个数据库操作，MySQL根据这些操作所执 行的不同阶段把 事务 大致划分成几个状态：

• 活动的（active）

  事务对应的数据库操作正在执行过程中时，我们就说该事务处在 活动的 状态。

• 部分提交的（partially committed）

  当事务中的最后一个操作执行完成，但由于操作都在内存中执行，所造成的影响并 没有刷新到磁盘 时，我们就说该事务处在 部分提交的 状态。

• 失败的（failed）

  当事务处在 活动的 或者 部分提交的 状态时，可能遇到了某些错误（数据库自身的错误、操作系统 错误或者直接断电等）而无法继续执行，或者人为的停止当前事务的执行，我们就说该事务处在 失败的 状态。

• 中止的（aborted）

  如果事务执行了一部分而变为 失败的 状态，那么就需要把已经修改的事务中的操作还原到事务执行前的状态。换句话说，就是要撤销失败事务对当前数据库造成的影响。我们把这个撤销的过程称之为 回滚 。当 回滚 操作执行完毕时，也就是数据库恢复到了执行事务之前的状态，我们就说该事务处在了 中止的 状态。

  举例：

  1 2 3

  UPDATE accounts SET money = money - 50 WHERE NAME = 'AA'; UPDATE accounts SET money = money + 50 WHERE NAME = 'BB';

• 提交的（committed）

  当一个处在 部分提交的 状态的事务将修改过的数据都 同步到磁盘 上之后，我们就可以说该事务处在了 提交的 状态。

  一个基本的状态转换图如下所示：

  

  图中可见，只有当事物处于提交的或者中止的状态时，一个事务的生命周期才算是结束了。对于已经提交的事务来说，该事务对数据库所做的修改将永久生效，对于处于中止状态的事物，该事务对数据库所做的所有修改都会被回滚到没执行该事物之前的状态。

2. 如何使用事务

使用事务有两种方式，分别为 显式事务 和 隐式事务 。

2.1 显式事务

步骤1： START TRANSACTION 或者 BEGIN ，作用是显式开启一个事务。

1
2
3

mysql> BEGIN;
#或者
mysql> START TRANSACTION;

START TRANSACTION 语句相较于 BEGIN 特别之处在于，后边能跟随几个 修饰符 ：

① READ ONLY ：标识当前事务是一个 只读事务 ，也就是属于该事务的数据库操作只能读取数据，而不能修改数据。

补充：只读事务中只是不允许修改那些其他事务也能访问到的表中的数据，对于临时表来说（我们使用 CREATE TMEPORARY TABLE 创建的表），由于它们只能再当前会话中可见，所有只读事务其实也是可以对临时表进行增、删、改操作的。

② READ WRITE ：标识当前事务是一个 读写事务 ，也就是属于该事务的数据库操作既可以读取数据， 也可以修改数据。

③ WITH CONSISTENT SNAPSHOT ：启动一致性读。

比如：

1

START TRANSACTION READ ONLY; # 开启一个只读事务

1

START TRANSACTION READ ONLY, WITH CONSISTENT SNAPSHOT # 开启只读事务和一致性读

1

START TRANSACTION READ WRITE, WITH CONSISTENT SNAPSHOT # 开启读写事务和一致性读

注意：

• READ ONLY和READ WRITE是用来设置所谓的事物访问模式的，就是以只读还是读写的方式来访问数据库中的数据，一个事务的访问模式不能同时即设置为只读的也设置为读写的，所以不能同时把READ ONLY和READ WRITE放到START TRANSACTION语句后边。
• 如果我们不显式指定事务的访问模式，那么该事务的访问模式就是读写模式

**步骤2：**一系列事务中的操作（主要是DML，不含DDL）

**步骤3：**提交事务 或 中止事务（即回滚事务）

1
2

# 提交事务。当提交事务后，对数据库的修改是永久性的。
mysql> COMMIT;

1
2
3
4
5

# 回滚事务。即撤销正在进行的所有没有提交的修改
mysql> ROLLBACK;

# 将事务回滚到某个保存点。
mysql> ROLLBACK TO [SAVEPOINT]

其中关于SAVEPOINT相关操作有：

1
2

# 在事务中创建保存点，方便后续针对保存点进行回滚。一个事务中可以存在多个保存点。
SAVEPOINT 保存点名称;

1
2

# 删除某个保存点
RELEASE SAVEPOINT 保存点名称;

2.2 隐式事务

MySQL中有一个系统变量 autocommit ：

1
2
3
4
5
6
7

mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'autocommit';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| autocommit    |  ON   |
+---------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

当然，如果我们想关闭这种 自动提交 的功能，可以使用下边两种方法之一：

• 显式的的使用 START TRANSACTION 或者 BEGIN 语句开启一个事务。这样在本次事务提交或者回滚前会暂时关闭掉自动提交的功能。

• 把系统变量 autocommit 的值设置为 OFF ，就像这样：

  1 2 3

  SET autocommit = OFF; #或 SET autocommit = 0;

2.3 隐式提交数据的情况

• 数据定义语言（Data definition language，缩写为：DDL）

  数据库对象，指的就是数据库、表、视图、存储过程等结构。当我们CREATE、ALTER、DROP等语句去修改数据库对象时，就会隐式的提交前边语句所属于的事物。即：

  1 2 3 4 5 6 7

  BEGIN; SELECT ... # 事务中的一条语句 UPDATE ... # 事务中的一条语句 ... # 事务中的其他语句 CREATE TABLE ... # 此语句会隐式的提交前边语句所属于的事务

• 隐式使用或修改mysql数据库中的表

  当我们使用ALTER USER、CREATE USER、DROP USER、GRANT、RENAME USER、REVOKE、SET PASSWORD等语句时也会隐式的提交前边语句所属于的事务。

• 事务控制或关于锁定的语句

  ① 当我们在一个事务还没提交或者回滚时就又使用 START TRANSACTION 或者 BEGIN 语句开启了另一个事务时，会隐式的提交上一个事务。即：

  1 2 3 4 5 6 7

  BEGIN; SELECT ... # 事务中的一条语句 UPDATE ... # 事务中的一条语句 ... # 事务中的其他语句 BEGIN; # 此语句会隐式的提交前边语句所属于的事务

  ② 当前的 autocommit 系统变量的值为 OFF ，我们手动把它调为 ON 时，也会隐式的提交前边语句所属的事务。

  ③ 使用 LOCK TABLES 、 UNLOCK TABLES 等关于锁定的语句也会隐式的提交 前边语句所属的事务。

• 加载数据的语句

  使用LOAD DATA语句来批量往数据库中导入数据时，也会隐式的提交前边语句所属的事务。

• 关于MySQL复制的一些语句

  使用START SLAVE、STOP SLAVE、RESET SLAVE、CHANGE MASTER TO等语句会隐式的提交前边语句所属的事务

• 其他的一些语句

  使用ANALYZE TABLE、CACHE INDEX、CAECK TABLE、FLUSH、LOAD INDEX INTO CACHE、OPTIMIZE TABLE、REPAIR TABLE、RESET等语句也会隐式的提交前边语句所属的事务。

2.4 使用举例1：提交与回滚

我们看下在 MySQL 的默认状态下，下面这个事务最后的处理结果是什么。

情况1：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

CREATE TABLE user(name varchar(20), PRIMARY KEY (name)) ENGINE=InnoDB;

BEGIN;
INSERT INTO user SELECT '张三';
COMMIT;

BEGIN;
INSERT INTO user SELECT '李四';
INSERT INTO user SELECT '李四';
ROLLBACK; # 回滚到最近的一个提交的事务

SELECT * FROM user;

运行结果（1 行数据）：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 秒)

mysql> BEGIN;
Query OK, 0 rows affected (0.00 秒)

mysql> INSERT INTO user SELECT '李四';
Query OK, 1 rows affected (0.00 秒)

mysql> INSERT INTO user SELECT '李四';
Duplicate entry '李四' for key 'user.PRIMARY'
mysql> ROLLBACK;
Query OK, 0 rows affected (0.01 秒)

mysql> select * from user;
+--------+
| name   |
+--------+
| 张三    |
+--------+
1 行于数据集 (0.01 秒)

情况2：

1
2
3
4
5
6
7
8
9

CREATE TABLE user (name varchar(20), PRIMARY KEY (name)) ENGINE=InnoDB;

BEGIN;
INSERT INTO user SELECT '张三';
COMMIT;

INSERT INTO user SELECT '李四'; # 此条语句单独标识一个事务，自动开启事务并提交
INSERT INTO user SELECT '李四'; # 此条语句单独标识一个事务，自动开启事务并提交
ROLLBACK; # 回滚到最近的一个事务，也就是失败的插入语句前的状态。因此查询数据，没有变化

运行结果（2 行数据）：

1
2
3
4
5
6
7
8

mysql> SELECT * FROM user;
+--------+
| name   |
+--------+
| 张三    |
| 李四    |
+--------+
2 行于数据集 (0.01 秒)

情况3：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

CREATE TABLE user(name varchar(255), PRIMARY KEY (name)) ENGINE=InnoDB;

SET @@completion_type = 1;
BEGIN;
INSERT INTO user SELECT '张三';
COMMIT;

INSERT INTO user SELECT '李四';
INSERT INTO user SELECT '李四';
ROLLBACK;

SELECT * FROM user;

运行结果（1 行数据）：

1
2
3
4
5
6
7

mysql> SELECT * FROM user;
+--------+
| name   |
+--------+
| 张三    |
+--------+
1 行于数据集 (0.01 秒)

当我们设置 autocommit=0 时，不论是否采用 START TRANSACTION 或者 BEGIN 的方式来开启事务，都需要用 COMMIT 进行提交，让事务生效，使用 ROLLBACK 对事务进行回滚。

当我们设置 autocommit=1 时，每条 SQL 语句都会自动进行提交。 不过这时，如果你采用 START TRANSACTION 或者 BEGIN 的方式来显式地开启事务，那么这个事务只有在 COMMIT 时才会生效， 在 ROLLBACK 时才会回滚。

2.5 使用举例2：测试不支持事务的engine

1
2
3

CREATE TABLE test1(i INT) ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE test2(i INT) ENGINE=MYISAM;

针对于InnoDB表

1
2
3
4
5

BEGIN;
INSERT INTO test1 VALUES(1);
ROLLBACK;

SELECT * FROM test1;

结果：没有数据

针对于MYISAM表：

1
2
3
4
5

BEGIN;
INSERT INTO test2 VALUES(1);
ROLLBACK;

SELECT * FROM test2;

结果：有一条数据

2.6 使用举例3：SAVEPOINT

创建表并添加数据：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10

CREATE TABLE account(
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
NAME VARCHAR(15),
balance DECIMAL(10,2)
);

INSERT INTO account(NAME,balance)
VALUES
('张三',1000),
('李四',1000);

1
2
3
4
5
6

BEGIN;
UPDATE account SET balance = balance - 100 WHERE NAME = '张三';
UPDATE account SET balance = balance - 100 WHERE NAME = '张三';
SAVEPOINT s1; # 设置保存点
UPDATE account SET balance = balance + 1 WHERE NAME = '张三';
ROLLBACK TO s1; # 回滚到保存点

结果：张三：800.00

1

ROLLBACK;

结果：张三：1000.00

3. 事务隔离级别

MySQL是一个 客户端／服务器 架构的软件，对于同一个服务器来说，可以有若干个客户端与之连接，每个客户端与服务器连接上之后，就可以称为一个会话（ Session ）。每个客户端都可以在自己的会话中 向服务器发出请求语句，一个请求语句可能是某个事务的一部分，也就是对于服务器来说可能同时处理多个事务。事务有 隔离性 的特性，理论上在某个事务 对某个数据进行访问 时，其他事务应该进行排队 ，当该事务提交之后，其他事务才可以继续访问这个数据。但是这样对 性能影响太大 ，我们既想保持事务的隔离性，又想让服务器在处理访问同一数据的多个事务时 性能尽量高些 ，那就看二者如何权衡取舍了。

3.1 数据准备

1
2
3
4
5
6

CREATE TABLE student (
    studentno INT,
    name VARCHAR(20),
    class varchar(20),
    PRIMARY KEY (studentno)
) Engine=InnoDB CHARSET=utf8;

然后向这个表里插入一条数据：

1

INSERT INTO student VALUES(1, '小谷', '1班');

现在表里的数据就是这样的：

1
2
3
4
5
6
7

mysql> select * from student;
+-----------+--------+-------+
| studentno | name   | class |
+-----------+--------+-------+
|      1    |   小谷  | 1班   |
+-----------+--------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

3.2 数据并发问题

针对事务的隔离性和并发性，我们怎么做取舍呢？先看一下访问相同数据的事务在不保证串行执行（也就是执行完一个再执行另一个）的情况下可能会出现哪些问题：

1. 脏写（ Dirty Write ）

对于两个事务 Session A、Session B，如果事务Session A 修改了 另一个 未提交 事务Session B 修改过 的数据，之后由于回滚，导致修改无效，那就意味着发生了 脏写–写无效，示意图如下：

Session A 和 Session B 各开启了一个事务，Session B 中的事务先将studentno列为1的记录的name列更新为’李四’，然后Session A中的事务接着又把这条studentno列为1的记录的name列更新为’张三’。如果之后Session B中的事务进行了回滚，那么Session A中的更新也将不复存在，这种现象称之为脏写。这时Session A中的事务就没有效果了，明明把数据更新了，最后也提交事务了，最后看到的数据什么变化也没有。这里大家对事务的隔离性比较了解的话，会发现默认隔离级别下，上面Session A中的更新语句会处于等待状态，这里只是跟大家说明一下会出现这样的现象。

2. 脏读（ Dirty Read ）

对于两个事务 Session A、Session B，Session A 读取 了已经被 Session B 更新 但还 没有被提交 的字段。 之后若 Session B 回滚 ，Session A 读取 的内容就是 临时且无效 的–读无效。

Session A和Session B各开启了一个事务，Session B中的事务先将studentno列为1的记录的name列更新 为’张三’，然后Session A中的事务再去查询这条studentno为1的记录，如果读到列name的值为’张三’，而 Session B中的事务稍后进行了回滚，那么Session A中的事务相当于读到了一个不存在的数据，这种现象就称之为 脏读 。

3. 不可重复读（ Non-Repeatable Read ）

对于两个事务Session A、Session B，Session A 读取了一个字段，然后 Session B 更新了该字段。 之后 Session A 再次读取 同一个字段，值就不同了。那就意味着发生了不可重复读。–重复读值不同

我们在Session B中提交了几个 隐式事务 （注意是隐式事务，意味着语句结束事务就提交了），这些事务都修改了studentno列为1的记录的列name的值，每次事务提交之后，如果Session A中的事务都可以查看到最新的值，这种现象也被称之为 不可重复读 。

4. 幻读（ Phantom ）

对于两个事务Session A、Session B, Session A 从一个表中 读取 了一个字段, 然后 Session B 在该表中插入了一些新的行。之后, 如果 Session A 再次读取 同一个表, 就会多出几行–重复读多出数据行。那就意味着发生了幻读。

Session A 中的事务先根据条件 studentno > 0 这个条件查询表 student ，得到了name列值为’张三’的记录； 之后Session B中提交了一个 隐式事务 ，该事务向表student中插入了一条新记录；之后Session A中的事务 再根据相同的条件 studentno > 0查询表student，得到的结果集中包含Session B中的事务新插入的那条记录，这种现象也被称之为 幻读 。我们把新插入的那些记录称之为 幻影记录 。

3.3 SQL中的四种隔离级别

上面介绍了几种并发事务执行过程中可能遇到的一些问题，这些问题有轻重缓急之分，我们给这些问题按照严重性来排一下序：

1

脏写 > 脏读 > 不可重复读 > 幻读

我们愿意舍弃一部分隔离性来换取一部分性能在这里就体现在：设立一些隔离级别，隔离级别越低，并发问题发生的就越多。SQL标准中设立了4个隔离级别：

• READ UNCOMMITTED ：读未提交，在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。不能避免脏读、不可重复读、幻读。
• READ COMMITTED ：读已提交，它满足了隔离的简单定义：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。可以避免脏读，但不可重复读、幻读问题仍然存在。
• REPEATABLE READ ：可重复读，事务A在读到一条数据之后，此时事务B对该数据进行了修改并提交，那么事务A再读该数据，读到的还是原来的内容。可以避免脏读、不可重复读，但幻读问题仍然存在。MySQL InnoDB默认的隔离级别是Repeatable Reads（RR），但它通过MVCC+间隙锁解决了绝大部分幻读（后面会解释为什么是绝大部分而不是全部）的问题。
• SERIALIZABLE ：可串行化，确保事务可以从一个表中读取相同的行。在这个事务持续期间，禁止其他事务对该表执行插入、更新和删除操作。所有的并发问题都可以避免，但性能十分低下（表级锁）。能避免脏读、不可重复读和幻读。

SQL标准中规定，针对不同的隔离级别，并发事务可以发生不同严重程度的问题，具体情况如下：

脏写 怎么没涉及到？因为脏写这个问题太严重了，不论是哪种隔离级别，都不允许脏写的情况发生。

不同的隔离级别有不同的现象，并有不同的锁和并发机制，隔离级别越高，数据库的并发性能就越差，4 种事务隔离级别与并发性能的关系如下：

3.4 MySQL支持的四种隔离级别

MySQL的默认隔离级别为REPEATABLE READ，我们可以手动修改一下事务的隔离级别。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

# 查看隔离级别，MySQL 5.7.20的版本之前：
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'tx_isolation';
+---------------+-----------------+
| Variable_name | Value           |
+---------------+-----------------+
| tx_isolation  | REPEATABLE-READ |
+---------------+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
# MySQL 5.7.20版本之后，引入 transaction_isolation 来替换 tx_isolation

# 查看隔离级别，MySQL 5.7.20的版本及之后：
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'transaction_isolation';
+-----------------------+-----------------+
| Variable_name         | Value           |
+-----------------------+-----------------+
| transaction_isolation | REPEATABLE-READ |
+-----------------------+-----------------+
1 row in set (0.02 sec)

#或者不同MySQL版本中都可以使用的：
SELECT @@transaction_isolation;

3.5 如何设置事务的隔离级别

通过下面的语句修改事务的隔离级别：

1
2
3
4
5
6

SET [GLOBAL|SESSION] TRANSACTION ISOLATION LEVEL 隔离级别;
#其中，隔离级别格式：
> READ UNCOMMITTED
> READ COMMITTED
> REPEATABLE READ
> SERIALIZABLE

或者：

1
2
3
4
5
6

SET [GLOBAL|SESSION] TRANSACTION_ISOLATION = '隔离级别'
#其中，隔离级别格式：
> READ-UNCOMMITTED
> READ-COMMITTED
> REPEATABLE-READ
> SERIALIZABLE

关于设置时使用GLOBAL或SESSION的影响：

• 使用 GLOBAL 关键字（在全局范围影响）：

  1 2 3

  SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; #或 SET GLOBAL TRANSACTION_ISOLATION = 'SERIALIZABLE';

  则：

  • 当前已经存在的会话无效
  • 只对执行完该语句之后产生的会话起作用

• 使用 SESSION 关键字（在会话范围影响）：

  1 2 3

  SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; #或 SET SESSION TRANSACTION_ISOLATION = 'SERIALIZABLE';

  则：

  • 对当前会话的所有后续的事务有效
  • 如果在事务之间执行，则对后续的事务有效
  • 该语句可以在已经开启的事务中间执行，但不会影响当前正在执行的事务

如果在服务器启动时想改变事务的默认隔离级别，可以修改启动参数transaction_isolation的值。比如，在启动服务器时指定了transaction_isolation=SERIALIZABLE，那么事务的默认隔离界别就从原来的REPEATABLE-READ变成了SERIALIZABLE。

小结：

数据库规定了多种事务隔离级别，不同隔离级别对应不同的干扰程度，隔离级别越高，数据一致性就越好，但并发性越弱。

3.6 不同隔离级别举例

初始化数据：

1
2

TRUNCATE TABLE account;
INSERT INTO account VALUES (1,'张三','100'), (2,'李四','0');

演示1. 读未提交之脏读

设置隔离级别为未提交读：

脏读就是指当前事务就在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问了这个数据，然后使用了这个数据。

演示2：读已提交

演示3. 不可重复读

设置隔离级别为可重复读，事务的执行流程如下：

当我们将当前会话的隔离级别设置为可重复读的时候，当前会话可以重复读，就是每次读取的结果集都相同，而不管其他事务有没有提交。但是在可重复读的隔离级别上会出现幻读的问题。

演示4：幻读

4. 事务的常见分类

从事务理论的角度来看，可以把事务分为以下几种类型：

• 扁平事务（Flat Transactions）
• 带有保存点的扁平事务（Flat Transactions with Savepoints）
• 链事务（Chained Transactions）
• 嵌套事务（Nested Transactions）
• 分布式事务（Distributed Transactions）

第14章_MySQL事务日志

事务有4种特性：原子性、一致性、隔离性和持久性。那么事务的四种特性到底是基于什么机制实现呢？

• 事务的隔离性由 锁机制 实现。
• 而事务的原子性、一致性和持久性由事务的 redo 日志和undo 日志来保证。
  • REDO LOG 称为 重做日志 ，提供再写入操作，恢复提交事务修改页的操作，用来保证事务的持久性。
  • UNDO LOG 称为 回滚日志 ，回滚行记录到某个特定版本，用来保证事务的原子性、一致性。=> 回滚和多版本并发控制（MVCC）

有的DBA或许会认为 UNDO 是 REDO 的逆过程，其实不然。REDO 和 UNDO都可以视为是一种 恢复操作，但是：

• redo log: 是存储引擎层 (innodb) 生成的日志，记录的是"物理级别"上的页修改操作，比如页号xxx，偏移量yyy写入了’zzz’数据。主要为了保证数据的可靠性。这样内存的写入需要记录到redo log，一旦断电或死机等情况发生，那么就会导致内存数据的丢失，之后数据库恢复，就可以从redo log里再次操作上次失效的操作了。
• undo log: 是存储引擎层 (innodb) 生成的日志，记录的是 逻辑操作 日志，比如对某一行数据进行了INSERT语句操作，那么undo log就记录一条与之相反的DELETE操作。主要用于 事务的回滚 (undo log 记录的是每个修改操作的 逆操作) 和 一致性非锁定读 (undo log 回滚行记录到某种特定的版本——MVCC，即多版本并发控制)。

1. redo日志

InnoDB存储引擎是以页为单位来管理存储空间的。在真正访问页面之前，需要把在磁盘上的页缓存到内存中的Buffer Pool之后才可以访问。所有的变更都必须先更新缓冲池中的数据，然后缓冲池中的脏页会以一定的频率被刷入磁盘 (checkPoint机制)，通过缓冲池来优化CPU和磁盘之间的鸿沟，这样就可以保证整体的性能不会下降太快。

1.1 为什么需要REDO日志

一方面，缓冲池可以帮助我们消除CPU和磁盘之间的鸿沟，checkpoint机制可以保证数据的最终落盘，然而由于checkpoint 并不是每次变更的时候就触发 的，而是master线程隔一段时间去处理的。所以最坏的情况就是事务提交后，刚写完缓冲池，数据库宕机了，那么这段数据就是丢失的，无法恢复。

另一方面，事务包含 持久性 的特性，就是说对于一个已经提交的事务，在事务提交后即使系统发生了崩溃，这个事务对数据库中所做的更改也不能丢失。

那么如何保证这个持久性呢？ 一个简单的做法 ：在事务提交完成之前把该事务所修改的所有页面都刷新到磁盘，但是这个简单粗暴的做法有些问题:

• 修改量与刷新磁盘工作量严重不成比例

  有时候我们仅仅修改了某个页面中的一个字节，但是我们知道在InnoDB中是以页为单位来进行磁盘IO的，也就是说我们在该事务提交时不得不将一个完整的页面从内存中刷新到磁盘，我们又知道一个默认页面时16KB大小，只修改一个字节就要刷新16KB的数据到磁盘上显然是小题大做了。

• 随机IO刷新较慢

  一个事务可能包含很多语句，即使是一条语句也可能修改许多页面，假如该事务修改的这些页面可能并不相邻，这就意味着在将某个事务修改的Buffer Pool中的页面刷新到磁盘时，需要进行很多的随机IO，随机IO比顺序IO要慢，尤其对于传统的机械硬盘来说。

另一个解决的思路 ：我们只是想让已经提交了的事务对数据库中数据所做的修改永久生效，即使后来系统崩溃，在重启后也能把这种修改恢复出来。所以我们其实没有必要在每次事务提交时就把该事务在内存中修改过的全部页面刷新到磁盘，只需要把修改了哪些东西记录一下就好。比如，某个事务将系统表空间中第10号页面中偏移量为 100 处的那个字节的值 1 改成 2 。我们只需要记录一下：将第0号表空间的10号页面的偏移量为100处的值更新为 2

InnoDB引擎的事务采用了WAL技术 (Write-Ahead Logging)，这种技术的思想就是先写日志，再写磁盘，只有日志写入成功，才算事务提交成功，这里的日志就是redo log。当发生宕机且数据未刷到磁盘的时候，可以通过redo log来恢复，保证ACID中的D（即持久性，事务的提交对数据库的影响是持久的），这就是redo log的作用。

1.2 REDO日志的好处、特点

1. 好处

• redo日志降低了刷盘频率
• redo日志占用的空间非常小

存储表空间ID、页号、偏移量以及需要更新的值，所需的存储空间是很小的，刷盘快。

2. 特点

• redo日志是顺序写入磁盘的

  在执行事务的过程中，每执行一条语句，就可能产生若干条redo日志，这些日志是按照产生的顺序写入磁盘的，也就是使用顺序IO，效率比随机IO快。

• 事务执行过程中，redo log不断记录

  redo log跟bin log的区别，redo log是存储引擎层产生的，而bin log是数据库层产生的。假设一个事务，对表做10万行的记录插入，在这个过程中，一直不断的往redo log顺序记录，而bin log不会记录，直到这个事务提交，才会一次写入到bin log文件中。

1.3 redo的组成

Redo log可以简单分为以下两个部分：

• 重做日志的缓冲 (redo log buffer) ，保存在内存中，是易失的。

在服务器启动时就会向操作系统申请了一大片称之为 redo log buffer 的 连续内存 空间，翻译成中文就是redo日志缓冲区。这片内存空间被划分为若干个连续的redo log block。一个redo log block占用512字节大小。

参数设置：innodb_log_buffer_size：

redo log buffer 大小，默认 16M ，最大值是4096M，最小值为1M。

1
2
3
4
5
6

mysql> show variables like '%innodb_log_buffer_size%';
+------------------------+----------+
| Variable_name          | Value    |
+------------------------+----------+
| innodb_log_buffer_size | 16777216 |
+------------------------+----------+

• 重做日志文件 (redo log file) ，保存在硬盘中，是持久的。

REDO日志文件如图所示，其中ib_logfile0和ib_logfile1即为REDO日志。

1.4 redo的整体流程

以一个更新事务为例，redo log 流转过程，如下图所示：

1
2
3
4

第1步：先将原始数据从磁盘中读入内存中来，修改数据的内存拷贝
第2步：生成一条重做日志并写入redo log buffer，记录的是数据被修改后的值
第3步：当事务commit时，将redo log buffer中的内容刷新到 redo log file，对 redo log file采用追加写的方式（这样才算一个事务提交成功）
第4步：定期将内存中修改的数据刷新到磁盘中

体会： Write-Ahead Log(预先日志持久化)：在持久化一个数据页之前，先将内存中相应的日志页持久化。

1.5 redo log的刷盘策略

redo log的写入并不是直接写入磁盘的，InnoDB引擎会在写redo log的时候先写redo log buffer，之后以一 定的频率刷入到真正的redo log file 中。这里的一定频率怎么看待呢？这就是我们要说的刷盘策略。

注意，redo log buffer刷盘到redo log file的过程并不是真正的刷到磁盘中去，只是刷入到 文件系统缓存 （page cache）中去（这是现代操作系统为了提高文件写入效率做的一个优化），真正的写入会交给系统自己来决定（比如page cache足够大了）。那么对于InnoDB来说就存在一个问题，如果交给系统来同步，同样如果系统宕机，那么数据也丢失了（虽然整个系统宕机的概率还是比较小的）。

针对这种情况，InnoDB给出 innodb_flush_log_at_trx_commit 参数，该参数控制 commit提交事务 时，如何将 redo log buffer 中的日志刷新到 redo log file 中。它支持三种策略：（系统默认master thread每隔1s进行一次重做日志的同步）

• 设置为0 ：表示每次事务提交时不进行刷盘操作，也就是只把 redo log 留在 redo log buffer 内存里中

  第1步：先将原始数据从磁盘中读入内存中来，修改数据的内存拷贝

  第2步：生成一条重做日志并写入redo log buffer，记录的是数据被修改后的值

  第3步：当事务commit时，将redo log buffer中的内容刷新到 redo log file，对 redo log file采用追加写的方式

  第4步：定期将内存中修改的数据刷新到磁盘中

  这种方式存在缺陷：redo log持久化磁盘的策略只有一种：系统master线程来做定期的write+fsync操作。如果master线程挂了或者说mysql宕机了，那么这宕机之后的所有数据（前一秒在redo log buffer里记录的）就会丢失。虽然这种方式是最快的，但是也是最危险的。所以，一般不会采用这种策略。

• 设置为1 ：表示每次事务提交时都将进行同步，刷盘持久化到操作（ 默认值 ），也就是每次提交事务都将redo log 持久化到磁盘上，也就是write+fsync

  write：刷盘 fsync：持久化到磁盘 write(刷盘)指的是MySQL从buffer pool中将内容写到系统的page cache中，并没有持久化到系统磁盘上。这个速度其实是很快的。(磁盘读写很慢，算是现代操作系统这一层做的优化) fsync指的是从系统的cache中将数据持久化到系统磁盘上。这个速度可以认为比较慢，而且也是IOPS升高的真正原因。

• 设置为2 ：表示每次事务提交时都只把 redo log buffer 内容写入 page cache，不进行同步。由os自己决定什么时候同步到磁盘文件（fsync）。

另外，InnoDB存储引擎有一个后台线程，每隔1秒，就会把redo log buffer中的内容写到文件系统缓存(page cache)，然后调用刷盘操作。

也就是说，一个没有提交事务的redo log记录，也可能会刷盘。因为在事务执行过程 redo log 记录是会写入 redo log buffer中，这些redo log 记录会被后台线程刷盘。事务执行过程中，而且在提交之前，中间的执行语句首先会被redo log记录，之后，后台线程再每隔1秒进行异步地刷盘。

除了后台线程每秒1次的轮询操作，还有一种情况，当redo log buffer占用的空间即将达到innodb_log_buffer_size（这个参数默认是16M）的一半的时候，后台线程会主动刷盘。

1.6 不同刷盘策略演示

1. 流程图

注：为1的情况下，事务提交成功的前提之一：需要将redo log持久化（write+fsync）到redo log file。如果刷盘失败，事务不会提交成功，这样就保证了提交事务前要持久化redo log，这样就保证了ACID里的D特性。

2. 举例

比较innodb_flush_log_at_trx_commit对事务的影响。

1
2
3
4

CREATE TABLE test_load(
a INT,
b CHAR(80)
)ENGINE=INNODB;

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

DELIMITER//
CREATE PROCEDURE p_load(COUNT INT UNSIGNED)
BEGIN
DECLARE s INT UNSIGNED DEFAULT 1;
DECLARE c CHAR(80) DEFAULT REPEAT('a',80);
WHILE s<=COUNT DO
INSERT INTO test_load SELECT NULL, c;
COMMIT;
SET s=s+1;
END WHILE;
END //
DELIMITER;

1
2

mysql> CALL p_load(30000);
Query OK, 0 rows affected(1 min 23 sec)

1 min 23 sec的时间显然是不能接受的。而造成时间比较长的原因就在于fsync操作所需要的时间。

修改参数innodb_flush_log_at_trx_commit，设置为0：

1

mysql> set global innodb_flush_log_at_trx_commit = 0;

1
2

mysql> CALL p_load(30000);
Query OK, 0 rows affected(38 sec)

修改参数innodb_flush_log_at_trx_commit，设置为2：

1

mysql> set global innodb_flush_log_at_trx_commit = 2;

1
2

mysql> CALL p_load(30000);
Query OK, 0 rows affected(46 sec)

总结：innodb_flush_log_at_trx_commit为0或2时，虽然可以显著提升mysql事务的性能，但是在某些情况下就无法完全保证ACID的D特性了

• 当为0的时候，mysql只有master线程来做持久化操作（fsync），但是如果mysql宕机或系统宕机，显然会丢掉redo log buffer里记录的前一秒的数据。
• 当为2的时候，mysql除了master线程来定期做持久化操作之外，还会有一个主动刷盘的策略（write）。主要是每次事务提交成功的时候，会将redo log写入系统的page cache（系统缓存）里，然后再由系统决定何时真正地放到硬盘里。显然在这个过程里，如果mysql宕机，系统没宕机，还是满足D特性；但是如果系统宕机了，那么D特性就无法满足了，系统会丢掉没有来得及刷入磁盘地缓存数据。
• 当为1的时候（默认），mysql有两种策略：一种还是有一个mysql的master线程来定期扫描持久化；另一种就是事务提交前会强制持久化redo log（write+fsync）操作。第二种策略才是真的保证了事务的D特性。

1.7 写入redo log buffer 过程

1. 补充概念：Mini-Transaction

MySQL把对底层页面中的一次原子访问过程称之为一个Mini-Transaction，简称mtr，比如，向某个索引对应的B+树中插入一条记录的过程就是一个Mini-Transaction。一个所谓的mtr可以包含一组redo日志，在进行崩溃恢复时这一组redo日志可以作为一个不可分割的整体。

一个事务可以包含若干条语句，每一条语句其实是由若干个 mtr 组成，每一个 mtr 又可以包含若干条 redo 日志，画个图表示它们的关系就是这样：

2. redo 日志写入log buffer

不同的事务可能是 并发 执行的，所以 T1 、 T2 之间的 mtr 可能是 交替执行 的。每当一个mtr执行完成时，伴随该mtr生成的一组redo日志就需要被复制到log buffer中，也就是说不同事务的mtr可能是交替写入log buffer的，我们画个示意图（为了美观，我们把一个mtr中产生的所有redo日志当做一个整体来画）：

有的mtr产生的redo日志量非常大，比如mtr_t1_2产生的redo日志占用空间比较大，占用了3个block来存储。

3. redo log block的结构图

一个redo log block是由日志头、日志体、日志尾组成。日志头占用12字节，日志尾占用8字节，所以一个block真正能存储的数据是512-12-8=492字节。

真正的redo日志都是存储到占用496字节大小的log block body中，图中的log block header和log block trailer存储的是一些管理信息。我们来看看这些所谓管理信息都有什么。

1.8 redo log file

1. 相关参数设置

• innodb_log_group_home_dir ：指定 redo log 文件组所在的路径，默认值为 ./ ，表示在数据库的数据目录下。MySQL的默认数据目录（ var/lib/mysql）下默认有两个名为 ib_logfile0 和 ib_logfile1 的文件，log buffer中的日志默认情况下就是刷新到这两个磁盘文件中。此redo日志文件位置还可以修改。

• innodb_log_files_in_group：指明redo log file的个数，命名方式如：ib_logfile0，iblogfile1… iblogfilen。默认2个，最大100个。

  1 2 3 4 5 6 7 8

  mysql> show variables like 'innodb_log_files_in_group'; +---------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------------------+-------+ | innodb_log_files_in_group | 2 | +---------------------------+-------+ #ib_logfile0 #ib_logfile1

• innodb_flush_log_at_trx_commit：控制 redo log 刷新到磁盘的策略，默认为1，也是最慢最安全的持久化策略。

• innodb_log_file_size：单个 redo log 文件设置大小，默认值为 48M 。最大值为512G，注意最大值指的是整个 redo log 系列文件之和，即（innodb_log_files_in_group * innodb_log_file_size ）不能大于最大值512G。

  1 2 3 4 5 6

  mysql> show variables like 'innodb_log_file_size'; +----------------------+----------+ | Variable_name | Value | +----------------------+----------+ | innodb_log_file_size | 50331648 | +----------------------+----------+

根据业务修改其大小，以便容纳较大的事务。编辑my.cnf文件并重启数据库生效，如下所示

1
2

[root@localhost ~]# vim /etc/my.cnf
innodb_log_file_size=200M

在数据库实例更新比较频繁的情况下，可以适当加大 redo log 数组和大小。但也不推荐 redo log 设置过大，在MySQL崩溃时会重新执行REDO日志中的记录。

2. 日志文件组

总共的redo日志文件大小其实就是： innodb_log_file_size × innodb_log_files_in_group 。

采用循环使用的方式向redo日志文件组里写数据的话，会导致后写入的redo日志覆盖掉前边写的redo日志？当然！所以InnoDB的设计者提出了checkpoint的概念。

3. checkpoint

在整个日志文件组中还有两个重要的属性，分别是 write pos、checkpoint

• write pos是当前记录的位置，一边写一边后移
• checkpoint是当前要擦除的位置，也是往后推移

每次刷盘 redo log 记录到日志文件组中，write pos 位置就会后移更新。每次MySQL加载日志文件组恢复数据时，会清空加载过的 redo log 记录，并把check point后移更新。write pos 和 checkpoint 之间的还空着的部分可以用来写入新的 redo log 记录。

如果 write pos 追上 checkpoint ，表示日志文件组满了，这时候不能再写入新的 redo log记录，MySQL 得停下来，清空一些记录，把 checkpoint 推进一下。

1.9 redo log 小结

2. Undo日志

redo log是事务持久性的保证，undo log是事务原子性的保证。在事务中更新数据的前置操作其实是要先写入一个undo log。

2.1 如何理解Undo日志

事务需要保证原子性，也就是事务中的操作要么全部完成，要么什么也不做。但有时候事务执行到一半会出现一些情况，比如：

• 情况一：事务执行过程中可能遇到各种错误，比如服务器本身的错误，操作系统错误，甚至是突然断电导致的错误。
• 情况二：程序员可以在事务执行过程中手动输入ROLLBACK语句结束当前事务的执行。

以上情况出现，我们需要把数据改回原先的样子，这个过程称之为回滚，这样就可以造成一个假象：这个事务看起来什么都没做，所以符合原子性要求。

2.2 Undo日志的作用

• 作用1：回滚数据

回滚只是使用逻辑反操作

• 作用2：MVCC

undo的另一个作用是MVCC，即在InnoDB存储引擎中MVCC的实现是通过undo来完成。当用户读取一行记录时，若该记录以及被其他事务占用，当前事务可以通过undo读取之前的行版本信息，以此实现非锁定读取。

2.3 undo的存储结构

1. 回滚段与undo页

InnoDB对undo log的管理采用段的方式，也就是回滚段（rollback segment）。每个回滚段记录了 1024 个 undo log segment ，而在每个undo log segment段中进行undo页的申请。

• 在InnoDB1.1版本之前（不包括1.1版本），只有一个rollback segment，因此支持同时在线的事务限制为1024。虽然对绝大多数的应用来说都已经够用。
• 从1.1版本开始InnoDB支持最大 128个rollback segment ，故其支持同时在线的事务限制提高到了 128*1024 。

1
2
3
4
5
6

mysql> show variables like 'innodb_undo_logs';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| innodb_undo_logs | 128   |
+------------------+-------+

2. 回滚段与事务

1. 每个事务只会使用一个回滚段，一个回滚段在同一时刻可能会服务于多个事务。

2. 当一个事务开始的时候，会制定一个回滚段，在事务进行的过程中，当数据被修改时，原始的数据会被复制到回滚段。

3. 在回滚段中，事务会不断填充盘区，直到事务结束或所有的空间被用完。如果当前的盘区不够用，事务会在段中请求扩展下一个盘区，如果所有已分配的盘区都被用完，事务会覆盖最初的盘 区或者在回滚段允许的情况下扩展新的盘区来使用。

4. 回滚段存在于undo表空间中，在数据库中可以存在多个undo表空间，但同一时刻只能使用一个undo表空间。

   1 2 3 4 5 6 7

   mysql> show variables like 'innodb_undo_tablespaces'; +-------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------------+-------+ | innodb_undo_tablespaces | 2 | +-------------------------+-------+ # undo log的数量，最少为2. undo log的truncate操作有purge协调线程发起。在truncate某个undo log表空间的过程中，保证有一个可用的undo log可用。

5. 当事务提交时，InnoDB存储引擎会做以下两件事情：

   • 将undo log放入列表中，以供之后的purge操作
   • 判断undo log所在的页是否可以重用，若可以分配给下个事务使用

3. 回滚段中的数据分类

1. 未提交的回滚数据(uncommitted undo information)：该数据所关联的事务并未提交，用于实现读一致性，所以该数据不能被其他事务的数据覆盖。
2. 已经提交但未过期的回滚数据(committed undo information)：该数据关联的事务已经提交，但是仍受到undo retention参数的保持时间的影响。
3. 事务已经提交并过期的数据(expired undo information)：事务已经提交，而且数据保存时间已经超过 undo retention参数指定的时间，属于已经过期的数据。当回滚段满了之后，就优先覆盖“事务已经提交并过期的数据"。

事务提交后不能马上删除undo log及undo log所在的页。这是因为可能还有其他事务需要通过undo log来得到行记录之前的版本。故事务提交时将undo log放入一个链表中，是否可以最终删除undo log以undo log所在页由purge线程来判断。

2.4 undo的类型

在InnoDB存储引擎中，undo log分为：

• insert undo log

  insert undo log是指insert操作中产生的undo log。因为insert操作的记录，只对事务本身可见，对其他事务不可见（这是事务隔离性的要求），故该undo log可以在事务提交后直接删除。不需要进行purge操作。（事务里的insert操作不需要旧版本数据

• update undo log

  update undo log记录的是对delete和update操作产生的undo log。该undo log可能需要提供MVCC机制，因此不能在事务提交时就进行删除。提交时放入undo log链表，等待purge线程进行最后的删除。（事务里的delete和update操作提交后的undo日志就相当于旧版本数据

  当读取的某一行被其他事务锁定时，它可以从undo log中分析出该行记录以前的数据是什么，从而提供该行版本信息，让用户实现非锁定一致性读取。

2.5 undo log的生命周期

1. 简要生成过程

以下是undo+redo事务的简化过程

假设有两个数值，分别为A=1和B=2，然后将A修改为3，B修改为4

只有Buffer Pool的流程：

有了Redo Log和Undo Log之后：

在更新Buffer Pool中的数据之前，我们需要先将该数据事务开始之前的状态写入Undo Log中。假设更新到一半出错了，我们就可以通过Undo Log来回滚到事务开始前。

2. 详细生成过程

当我们执行INSERT时：

1
2

begin;
INSERT INTO user (name) VALUES ("tom");

插入的数据都会生成一条insert undo log，并且数据的回滚指针会指向它。undo log会记录undo log的序号、插入主键的列和值…，那么在进行rollback的时候，通过主键直接把对应的数据删除即可。

当我们执行UPDATE时：

对应更新的操作会产生update undo log，并且会分更新主键和不更新主键的，假设现在执行：

1

UPDATE user SET name="Sun" WHERE id=1;

这时会把老的记录写入新的undo log，让回滚指针指向新的undo log，它的undo no是1，并且新的undo log会指向老的undo log（undo no=0）。(单链表)

假设现在执行：

1

UPDATE user SET id=2 WHERE id=1; # 更新主键

对于更新主键的操作，会先把原来的数据deletemark标识打开，这时并没有真正的删除数据，真正的删除会交给清理线程去判断，然后在后面插入一条新的数据，新的数据也会产生undo log，并且undo log的序号会递增。

可以发现每次对数据的变更都会产生一个undo log，当一条记录被变更多次时，那么就会产生多条undo log，undo log记录的是变更前的日志，并且每个undo log的序号是递增的，那么当要回滚的时候，按照序号依次向前推，就可以找到我们的原始数据了。(有点类似于git)

3. undo log是如何回滚的

以上面的例子来说，假设执行rollback，那么对应的流程应该是这样：

1. 通过undo no=3的日志把id=2的数据删除
2. 通过undo no=2的日志把id=1的数据的deletemark还原成0
3. 通过undo no=1的日志把id=1的数据的name还原成Tom
4. 通过undo no=0的日志把id=1的数据删除

4. undo log的删除

• 针对于insert undo log

  因为insert操作的记录，只对事务本身可见，对其他事务不可见。故该undo log可以在事务提交后直接删除，不需要进行purge操作。

• 针对于update undo log

  该undo log可能需要提供MVCC机制，因此不能在事务提交时就进行删除。提交时放入undo log链表，等待purge线程进行最后的删除。

补充：

purge线程两个主要作用是：清理undo页和清理page里面带有Delete_Bit标识的数据行。在InnoDB中，事务中的Delete操作实际上并不是真正的删除掉数据行，而是一种Delete Mark操作，在记录上标识Delete_Bit，而不删除记录。是一种“假删除”，只是做了个标记，真正的删除工作需要后台purge线程去完成。

2.6 小结

undo log是逻辑日志，对事务回滚时，只是将数据库逻辑地恢复到原来的样子。

redo log是物理日志，记录的是数据页的物理变化，undo log不是redo log的逆过程。

第15章_锁

1. 概述

在数据库中，除传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。为保证数据的一致性，需要对 并发操作进行控制 ，因此产生了 锁 。同时 锁机制 也为实现MySQL 的各个隔离级别提供了保证。锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。所以锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。

2. MySQL并发事务访问相同记录

并发事务访问相同记录的情况大致可以划分为3种：

2.1 读-读情况

读-读情况，即并发事务相继读取相同的记录。读取操作本身不会对记录有任何影响，并不会引起什么问题，所以允许这种情况的发生。

2.2 写-写情况

写-写情况，即并发事务相继对相同的记录做出改动。

在这种情况下可能会发生 脏写 的问题，任何一种隔离级别都不允许这种问题的发生。所以在多个未提交事务相继对一条记录做改动时，需要让它们 排队执行 ，这个排队的过程其实是通过 锁 来实现的。这个所谓的锁其实是一个内存中的结构 ，在事务执行前本来是没有锁的，也就是说一开始是没有 锁结构 和记录进行关联的，如图所示：

当一个事务想对这条记录做改动时，首先会看看内存中有没有与这条记录关联的锁结构，当没有的时候就会在内存中生成一个锁结构与之关联。比如，事务 T1要对这条记录做改动，就需要生成一个锁结构与之关联：

在锁结构里有很多信息，为了简化理解，只把两个比较重要的属性拿了出来：

• trx信息：代表这个锁结构是哪个事务生成的。
• is_waiting：代表当前事务是否在等待。

在事务T1改动了这条记录后，就生成了一个锁结构与该记录关联，因为之前没有别的事务为这条记录加锁，所以is_waiting属性就是false，我们把这个场景就称值为获取锁成功，或者加锁成功，然后就可以继续执行操作了。

在事务T1提交之前，另一个事务T2也想对该记录做改动，那么先看看有没有锁结构与这条记录关联，发现有一个锁结构与之关联后，然后也生成了一个锁结构与这条记录关联，不过锁结构的is_waiting属性值为true，表示当前事务需要等待，我们把这个场景就称之为获取锁失败，或者加锁失败，图示：

在事务T1提交之后，就会把该事务生成的锁结构释放掉，然后看看还有没有别的事务在等待获取锁，发现了事务T2还在等待获取锁，所以把事务T2对应的锁结构的is_waiting属性设置为false，然后把该事务对应的线程唤醒，让它继续执行，此时事务T2就算获取到锁了。效果就是这样。

小结几种说法：

• 不加锁

  意思就是不需要在内存中生成对应的 锁结构 ，可以直接执行操作。

• 获取锁成功，或者加锁成功

  意思就是在内存中生成了对应的 锁结构 ，而且锁结构的 is_waiting 属性为 false ，也就是事务可以继续执行操作。

• 获取锁失败，或者加锁失败，或者没有获取到锁

  意思就是在内存中生成了对应的 锁结构 ，不过锁结构的 is_waiting 属性为 true ，也就是事务需要等待，不可以继续执行操作。

2.3 读-写或写-读情况

读-写 或 写-读 ，即一个事务进行读取操作，另一个进行改动操作。这种情况下可能发生脏读、不可重复读、幻读的问题。

各个数据库厂商对 SQL标准 的支持都可能不一样。比如MySQL在 REPEATABLE READ 隔离级别上就已经解决了 幻读 问题。

2.4 并发问题的解决方案

怎么解决 脏读 、 不可重复读 、 幻读 这些问题呢？其实有两种可选的解决方案：

• 方案一：读操作利用多版本并发控制（ MVCC ，下章讲解），写操作进行 加锁 。

普通的SELECT语句在READ COMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别下会使用到MVCC读取记录。

• 在 READ COMMITTED 隔离级别下，一个事务在执行过程中每次执行SELECT操作时都会生成一个ReadView，ReadView的存在本身就保证了事务不可以读取到未提交的事务所做的更改，也就是避免了脏读现象；
• 在 REPEATABLE READ 隔离级别下，一个事务在执行过程中只有 第一次执行SELECT操作 才会生成一个ReadView，之后的SELECT操作都 复用 这个ReadView，这样也就避免了不可重复读和幻读的问题。

• 方案二：读、写操作都采用 加锁 的方式。

• 小结对比发现：

  • 采用 MVCC 方式的话， 读-写 操作彼此并不冲突性能更高 。
  • 采用 加锁 方式的话， 读-写 操作彼此需要 排队执行 ，影响性能。

  一般情况下我们当然愿意采用 MVCC 来解决 读-写 操作并发执行的问题，但是业务在某些特殊情况下，要求必须采用加锁的方式执行。下面就讲解下MySQL中不同类别的锁。

3. 锁的不同角度分类

锁的分类图，如下：

3.1 从数据操作的类型划分：读锁、写锁

增删改查：查可以是加X或S锁，但是删改只能是加X锁，增是隐式锁

• 读锁 ：也称为共享锁、英文用 S 表示。针对同一份数据，多个事务的读操作可以同时进行而不会互相影响，相互不阻塞的，但是会阻塞另外一个事务的写锁获取。
• 写锁 ：也称为排他锁、英文用 X 表示。当前写操作没有完成前，它会阻断其他写和读。这样就能确保在给定的时间里，只有一个事务能执行写入，并防止其他用户读取或写入正在写入的同一资源。

需要注意的是对于 InnoDB 引擎来说，读锁和写锁可以加在表上，也可以加在行上。

1. 锁定读

当前事务select...持有S锁，不阻塞持有S锁的事务来读，但是阻塞持有X锁的写；当前事务select...持有X锁，阻塞持有X锁读和写或阻塞S锁的事务读

2. 写操作

3.2 从数据操作的粒度划分：表级锁、页级锁、行锁

1. 表锁（Table Lock）

① 表级别的S锁、X锁

在对某个表执行SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE语句时，InnoDB存储引擎是不会为这个表添加表级别的 S锁 或者 X锁 的。在对某个表执行一些诸如 ALTER TABLE 、 DROP TABLE 这类的 DDL 语句时，其 他事务对这个表并发执行诸如SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE的语句会发生阻塞。同理，某个事务中对某个表执行SELECT、INSERT、DELETE、UPDATE语句时，在其他会话中对这个表执行 DDL 语句也会 发生阻塞。这个过程其实是通过在 server层使用一种称之为 元数据锁 （英文名： Metadata Locks ， 简称 MDL ）结构来实现的。

一般情况下，不会使用InnoDB存储引擎提供的表级别的 S锁 和 X锁 。只会在一些特殊情况下，比方说 崩溃恢复 过程中用到。比如，在系统变量 autocommit=0，innodb_table_locks = 1 时，手动获取InnoDB存储引擎提供的表t的 S锁 或者 X锁 可以这么写：

• LOCK TABLES t READ ：InnoDB存储引擎会对表 t 加表级别的 S锁 。

• LOCK TABLES t WRITE ：InnoDB存储引擎会对表 t 加表级别的 X锁。

不过尽量避免在使用InnoDB存储引擎的表上使用 LOCK TABLES 这样的手动锁表语句，它们并不会提供什么额外的保护，只是会降低并发能力而已。InnoDB的厉害之处还是实现了更细粒度的 行锁 ，关于 InnoDB表级别的 S锁 和 X锁 大家了解一下就可以了。

**举例：**下面我们讲解MyISAM引擎下的表锁。

步骤1：创建表并添加数据

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15

CREATE TABLE mylock(
id INT NOT NULL PRIMARY KEY auto_increment,
NAME VARCHAR(20)
)ENGINE myisam;

# 插入一条数据
INSERT INTO mylock(NAME) VALUES('a');

# 查询表中所有数据
SELECT * FROM mylock;
+----+------+
| id | Name |
+----+------+
| 1  | a    |
+----+------+

步骤二：查看表上加过的锁

1
2
3

SHOW OPEN TABLES; # 主要关注In_use字段的值
或者
SHOW OPEN TABLES where In_use > 0;

或者

上面的结果表明，当前数据库中没有被锁定的表

步骤3：手动增加表锁命令

1
2

LOCK TABLES t READ; # 存储引擎会对表t加表级别的共享锁。共享锁也叫读锁或S锁（Share的缩写）
LOCK TABLES t WRITE; # 存储引擎会对表t加表级别的排他锁。排他锁也叫独占锁、写锁或X锁（exclusive的缩写）

比如：

步骤4：释放表锁

1

UNLOCK TABLES; # 使用此命令解锁当前加锁的表

比如：

步骤5：加读锁

我们为mylock表加read锁（读阻塞写），观察阻塞的情况，流程如下：

步骤6：加写锁

为mylock表加write锁，观察阻塞的情况，流程如下：

总结：

MyISAM在执行查询语句（SELECT）前，会给涉及的所有表加读锁，在执行增删改操作前，会给涉及的表加写锁。InnoDB存储引擎是不会为这个表添加表级别的读锁和写锁的。

MySQL的表级锁有两种模式：（以MyISAM表进行操作的演示）

• 表共享读锁（Table Read Lock）

• 表独占写锁（Table Write Lock）

  

② 意向锁 （intention lock）

InnoDB 支持 多粒度锁（multiple granularity locking） ，它允许 行级锁 与 表级锁 共存，而意向锁就是其中的一种 表锁 。

1. 意向锁的存在是为了协调行锁和表锁的关系，支持多粒度（表锁和行锁）的锁并存。
2. 意向锁是一种不与行级锁、表级锁冲突，这一点非常重要。
3. 表明“某个事务正在某些行持有了锁或该事务准备去持有锁”

意向锁分为两种：

• 意向共享锁（intention shared lock, IS）：事务有意向对表中的某些行加共享锁（S锁）

  1 2	# 事务要获取某些行的 S 锁，必须先获得表的 IS 锁。 SELECT column FROM table ... LOCK IN SHARE MODE;

• 意向排他锁（intention exclusive lock, IX）：事务有意向对表中的某些行加排他锁（X锁）

  1 2	-- 事务要获取某些行的 X 锁，必须先获得表的 IX 锁。 SELECT column FROM table ... FOR UPDATE;

即：意向锁是由存储引擎 自己维护的 ，用户无法手动操作意向锁，在为数据行加共享 / 排他锁之前， InooDB 会先获取该数据行 所在数据表的对应意向锁 。

1. 意向锁要解决的问题

**举例：**创建表teacher,插入6条数据，事务的隔离级别默认为Repeatable-Read，如下所示。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

CREATE TABLE `teacher` (
	`id` int NOT NULL,
    `name` varchar(255) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

INSERT INTO `teacher` VALUES
('1', 'zhangsan'),
('2', 'lisi'),
('3', 'wangwu'),
('4', 'zhaoliu'),
('5', 'songhongkang'),
('6', 'leifengyang');

1
2
3
4
5
6

mysql> SELECT @@transaction_isolation;
+-------------------------+
| @@transaction_isolation |
+-------------------------+
| REPEATABLE-READ         |
+-------------------------+

假设事务A获取了某一行的排他锁，并未提交，语句如下所示:

1
2
3

BEGIN;

SELECT * FROM teacher WHERE id = 6 FOR UPDATE;

事务B想要获取teacher表的表读锁，语句如下：

1
2
3

BEGIN;

LOCK TABLES teacher READ;

1
2
3

BEGIN;

SELECT * FROM teacher WHERE id = 6 FOR UPDATE;

此时teacher表存在两把锁：teacher表上的意向排他锁与id未6的数据行上的排他锁。事务B想要获取teacher表的共享锁。

1
2
3

BEGIN;

LOCK TABLES teacher READ;

此时事务B检测事务A持有teacher表的意向排他锁，就可以得知事务A必须持有该表中某些数据行的排他锁，那么事务B对teacher表的加锁请求就会被排斥（阻塞），而无需去检测表中的每一行数据是否存在排他锁。

意向锁的并发性

意向锁不会与行级的共享 / 排他锁互斥！正因为如此，意向锁并不会影响到多个事务对不同数据行加排他锁时的并发性。（不然我们直接用普通的表锁就行了）

我们扩展一下上面 teacher表的例子来概括一下意向锁的作用（一条数据从被锁定到被释放的过程中，可 能存在多种不同锁，但是这里我们只着重表现意向锁）。

事务A先获得了某一行的排他锁，并未提交：

1
2
3

BEGIN;

SELECT * FROM teacher WHERE id = 6 FOR UPDATE;

事务A获取了teacher表上的意向排他锁。事务A获取了id为6的数据行上的排他锁。之后事务B想要获取teacher表上的共享锁。

1
2
3

BEGIN;

LOCK TABLES teacher READ;

事务B检测到事务A持有teacher表的意向排他锁。事务B对teacher表的加锁请求被阻塞（排斥）。最后事务C也想获取teacher表中某一行的排他锁。

1
2
3

BEGIN;

SELECT * FROM teacher WHERE id = 5 FOR UPDATE;

事务C申请teacher表的意向排他锁。事务C检测到事务A持有teacher表的意向排他锁。因为意向锁之间并不互斥，所以事务C获取到了teacher表的意向排他锁。因为id为5的数据行上不存在任何排他锁，最终事务C成功获取到了该数据行上的排他锁。

从上面的案例可以得到如下结论：

1. InnoDB 支持 多粒度锁 ，特定场景下，行级锁可以与表级锁共存。
2. 意向锁之间互不排斥，但除了 IS 与 S 兼容外， 意向锁会与 共享锁 / 排他锁 互斥 。
3. IX，IS是表级锁，不会和行级的X，S锁发生冲突。只会和表级的X，S发生冲突。
4. 意向锁在保证并发性的前提下，实现了 行锁和表锁共存 且 满足事务隔离性 的要求。

③ 自增锁（AUTO-INC锁）

在使用MySQL过程中，我们可以为表的某个列添加 AUTO_INCREMENT 属性。举例：

1
2
3
4
5

CREATE TABLE `teacher` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

由于这个表的id字段声明了AUTO_INCREMENT，意味着在书写插入语句时不需要为其赋值，SQL语句修改 如下所示。

1

INSERT INTO `teacher` (name) VALUES ('zhangsan'), ('lisi');

上边的插入语句并没有为id列显式赋值，所以系统会自动为它赋上递增的值，结果如下所示。

1
2
3
4
5
6
7
8

mysql> select * from teacher;
+----+----------+
| id | name     |
+----+----------+
| 1  | zhangsan |
| 2  | lisi     |
+----+----------+
2 rows in set (0.00 sec)

现在我们看到的上面插入数据只是一种简单的插入模式，所有插入数据的方式总共分为三类，分别是 “ Simple inserts ”，“ Bulk inserts ”和“ Mixed-mode inserts ”。

1. “Simple inserts” （简单插入）

可以 预先确定要插入的行数 （当语句被初始处理时）的语句。包括没有嵌套子查询的单行和多行INSERT...VALUES()和 REPLACE 语句。比如我们上面举的例子就属于该类插入，已经确定要插入的行 数。

2. “Bulk inserts” （批量插入）

事先不知道要插入的行数 （和所需自动递增值的数量）的语句。比如 INSERT ... SELECT ， REPLACE ... SELECT 和 LOAD DATA 语句，但不包括纯INSERT。 InnoDB在每处理一行，为AUTO_INCREMENT列

3. “Mixed-mode inserts” （混合模式插入）

这些是“Simple inserts”语句但是指定部分新行的自动递增值。例如 INSERT INTO teacher (id,name) VALUES (1,'a'), (NULL,'b'), (5,'c'), (NULL,'d'); 只是指定了部分id的值。另一种类型的“混合模式插入”是 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 。

innodb_autoinc_lock_mode有三种取值，分别对应与不同锁定模式：

（1）innodb_autoinc_lock_mode = 0(“传统”锁定模式)

在此锁定模式下，所有类型的insert语句都会获得一个特殊的表级AUTO-INC锁，用于插入具有 AUTO_INCREMENT列的表。这种模式其实就如我们上面的例子，即每当执行insert的时候，都会得到一个 表级锁(AUTO-INC锁)，使得语句中生成的auto_increment为顺序，且在binlog中重放的时候，可以保证 master与slave中数据的auto_increment是相同的。因为是表级锁，当在同一时间多个事务中执行insert的 时候，对于AUTO-INC锁的争夺会 限制并发 能力。

（2）innodb_autoinc_lock_mode = 1(“连续”锁定模式)

在 MySQL 8.0 之前，连续锁定模式是 默认 的。

在这个模式下，“bulk inserts”仍然使用AUTO-INC表级锁，并保持到语句结束。这适用于所有INSERT … SELECT，REPLACE … SELECT和LOAD DATA语句。同一时刻只有一个语句可以持有AUTO-INC锁。

对于“Simple inserts”（要插入的行数事先已知），则通过在 mutex（轻量锁） 的控制下获得所需数量的自动递增值来避免表级AUTO-INC锁， 它只在分配过程的持续时间内保持，而不是直到语句完成。不使用表级AUTO-INC锁，除非AUTO-INC锁由另一个事务保持。如果另一个事务保持AUTO-INC锁，则“Simple inserts”等待AUTO-INC锁，如同它是一个“bulk inserts”。

（3）innodb_autoinc_lock_mode = 2(“交错”锁定模式)

从 MySQL 8.0 开始，交错锁模式是 默认 设置。

在此锁定模式下，自动递增值 保证 在所有并发执行的所有类型的insert语句中是 唯一 且 单调递增 的。但是，由于多个语句可以同时生成数字（即，跨语句交叉编号），为任何给定语句插入的行生成的值可能不是连续的。

如果执行的语句是“simple inserts"，其中要插入的行数已提前知道，除了"Mixed-mode inserts"之外，为单个语句生成的数字不会有间隙。然后，当执行"bulk inserts"时，在由任何给定语句分配的自动递增值中可能存在间隙。

④ 元数据锁（MDL锁）

MySQL5.5引入了meta data lock，简称MDL锁，属于表锁范畴。MDL 的作用是，保证读写的正确性。比 如，如果一个查询正在遍历一个表中的数据，而执行期间另一个线程对这个 表结构做变更 ，增加了一 列，那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上，肯定是不行的。

因此，当对一个表做增删改查操作的时候，加 MDL读锁；当要对表做结构变更操作的时候，加 MDL 写锁。

读锁之间不互斥，因此你可以有多个线程同时对一张表增删查改。读写锁之间、写锁之间都是互斥的，用来保证变更表结构操作的安全性，解决了DML和DDL操作之间的一致性问题。不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上。

举例：元数据锁的使用场景模拟

**会话A：**从表中查询数据

1
2
3
4
5
6
7
8
9

mysql> BEGIN;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> SELECT COUNT(1) FROM teacher;
+----------+
| COUNT(1) |
+----------+
| 2        |
+----------+
1 row int set (7.46 sec)

**会话B：**修改表结构，增加新列

1
2
3

mysql> BEGIN;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> alter table teacher add age int not null;

**会话C：**查看当前MySQL的进程

1

mysql> show processlist;

通过会话C可以看出会话B被阻塞，这是由于会话A拿到了teacher表的元数据读锁，会话B想申请teacher表的元数据写锁，由于读写锁互斥，会话B需要等待会话A释放元数据锁才能执行。

2. InnoDB中的行锁

行锁（Row Lock）也称为记录锁，顾名思义，就是锁住某一行（某条记录 row）。需要注意的是，MySQL服务器层并没有实现行锁机制，行级锁只在存储引擎层实现。

**优点：**锁定力度小，发生锁冲突概率低，可以实现的并发度高。

**缺点：**对于锁的开销比较大，加锁会比较慢，容易出现死锁情况。

InnoDB与MyISAM的最大不同有两点：一是支持事物（TRANSACTION）；二是采用了行级锁。

首先我们创建表如下：

1
2
3
4
5
6

CREATE TABLE student (
	id INT,
    name VARCHAR(20),
    class VARCHAR(10),
    PRIMARY KEY (id)
) Engine=InnoDB CHARSET=utf8;

向这个表里插入几条记录：

1
2
3
4
5
6
7
8

INSERT INTO student VALUES
(1, '张三', '一班'),
(3, '李四', '一班'),
(8, '王五', '二班'),
(15, '赵六', '二班'),
(20, '钱七', '三班');

mysql> SELECT * FROM student;

student表中的聚簇索引的简图如下所示。

这里把B+树的索引结构做了超级简化，只把索引中的记录给拿了出来，下面看看都有哪些常用的行锁类型。

① 记录锁（Record Locks）

记录锁也就是仅仅把一条记录锁，官方的类型名称为：LOCK_REC_NOT_GAP。

记录锁其实很好理解，对表中的记录加锁，叫做记录锁，简称行锁。比如

1

SELECT * FROM `test` WHERE `id`=1 FOR UPDATE;

它会在 id=1 的记录上加上记录锁，以阻止其他事务插入，更新，删除 id=1 这一行。

需要注意的是：

• id 列必须为唯一索引列或主键列，否则上述语句加的锁就会变成临键锁(有关临键锁下面会讲)。
• 同时查询语句必须为精准匹配（=），不能为 >、<、like等，否则也会退化成临键锁。

其他实现

在通过 主键索引 与 唯一索引 对数据行进行 UPDATE 操作时，也会对该行数据加记录锁：

1
2

-- id 列为主键列或唯一索引列 
UPDATE SET age = 50 WHERE id = 1;

记录锁是锁住记录，锁住索引记录，而不是真正的数据记录.

如果要锁的列没有索引，进行全表记录加锁

记录锁也是排它(X)锁,所以会阻塞其他事务对其插入、更新、删除。

② 间隙锁（Gap Locks）

MySQL 在 REPEATABLE READ 隔离级别下是可以解决幻读问题的，解决方案有两种，可以使用 MVCC 方案解决（读undo log的历史版本来实现MVCC多版本并发控制），也可以采用加锁 方案解决。

但是在使用加锁方案解决时有个大问题，就是事务在第一次执行读取操作时，那些幻影记录尚不存在，我们无法给这些幻影记录加上记录锁。

InnoDB提出了一种称之为 Gap Locks 的锁，官方的类型名称为： LOCK_GAP ，我们可以简称为 gap锁 。

MySQL 在 REPEATABLE READ 隔离级别下是可以解决幻读问题的，解决方案有两种，可以使用 MVCC 方 案解决，也可以采用 加锁 方案解决。但是在使用加锁方案解决时有个大问题，就是事务在第一次执行读取操作时，那些幻影记录尚不存在，我们无法给这些 幻影记录 加上 记录锁 。InnoDB提出了一种称之为 Gap Locks 的锁，官方的类型名称为： LOCK_GAP ，我们可以简称为 gap锁 。比如，把id值为8的那条 记录加一个gap锁的示意图如下。

图中id值为8的记录加了gap锁，意味着 不允许别的事务在id值为8的记录前边的间隙插入新记录 ，其实就是 id列的值(3, 8)这个区间的新记录是不允许立即插入的。比如，有另外一个事务再想插入一条id值为4的新 记录，它定位到该条新记录的下一条记录的id值为8，而这条记录上又有一个gap锁，所以就会阻塞插入 操作，直到拥有这个gap锁的事务提交了之后，id列的值在区间(3, 8)中的新记录才可以被插入。

**gap锁的提出仅仅是为了防止插入幻影记录而提出的。**虽然有共享gap锁和独占gap锁这样的说法，但是它们起到的作用是相同的。而且如果对一条记录加了gap锁（不论是共享gap锁还是独占gap锁），并不会限制其他事务对这条记录加记录锁或者继续加gap锁。

举例：

这里session2并不会被堵住。因为表里并没有id=5这条记录，因此session1嘉的是间隙锁(3,8)。而session2也是在这个间隙加的间隙锁。它们有共同的目标，即：保护这个间隙锁，不允许插入值。但，它们之间是不冲突的。

• Infimum记录，表示该页面中最小的记录。
• Supremun记录，表示该页面中最大的记录。

为了实现阻止其他事务插入id值再(20,正无穷)这个区间的新纪录，我们可以给索引中的最后一条记录，也就是id值为20的那条记录所在页面的Supremun记录加上一个gap锁，如图所示。

1
2

mysql> select * from student where id > 20 lock in share mode;
Empty set (0.01 sec)

检测：

③ 临键锁（Next-Key Locks）

有时候我们既想锁住某条记录，又想阻止其他事务在该记录前边的间隙插入新记录，所以InnoDB就提出了一种称之为 Next-Key Locks 的锁，官方的类型名称为：LOCK_ORDINARY，我们也可以简称为next-key锁。

Next-Key Locks是在存储引擎innodb、事务级别在可重复读的情况下使用的数据库锁，innodb默认的锁就是Next-Key locks。比如，我们把id值为8的那条记录加一个next-key锁的示意图如下：

next-key锁的本质就是一个记录锁和一个gap锁的合体，它既能保护该条记录，又能阻止别的事务将新记录插入被保护记录前边的间隙。

1
2

begin;
select * from student where id <=8 and id > 3 for update;

④ 插入意向锁（Inert Intention Locks）

⑤ 总结

记录锁的出现可以解决脏读、不可重复读的数据库并发问题；针对幻读问题，记录锁是无法给那些“幻影”记录上锁的，因为不存在。MySQL在RR隔离级别下是通过间隙锁+MVCC来解决幻读问题。举例子：在事务提交前，我使用查询语句查询数据表记录时，如果条件里出现针对唯一索引范围，那么会将这个范围加上一个锁————“间隙锁"来防止其他事务在这个范围插入数据，这样就避免了幻读问题。

3. 页锁

页锁就是在 页的粒度 上进行锁定，锁定的数据资源比行锁要多，因为一个页中可以有多个行记录。当我 们使用页锁的时候，会出现数据浪费的现象，但这样的浪费最多也就是一个页上的数据行。页锁的开销介于表锁和行锁之间，会出现死锁。锁定粒度介于表锁和行锁之间，并发度一般。

每个层级的锁数量是有限制的，因为锁会占用内存空间， 锁空间的大小是有限的 。当某个层级的锁数量 超过了这个层级的阈值时，就会进行 锁升级 。锁升级就是用更大粒度的锁替代多个更小粒度的锁，比如 InnoDB 中行锁升级为表锁，这样做的好处是占用的锁空间降低了，但同时数据的并发度也下降了。

3.3 从对待锁的态度划分:乐观锁、悲观锁

从对待锁的态度来看锁的话，可以将锁分成乐观锁和悲观锁，从名字中也可以看出这两种锁是两种看待 数据并发的思维方式 。需要注意的是，乐观锁和悲观锁并不是锁，而是锁的 设计思想 。

1. 悲观锁（Pessimistic Locking）

悲观锁是一种思想，顾名思义，就是很悲观，对数据被其他事务的修改持保守态度，会通过数据库自身的锁机制来实现，从而保证数据操作的排它性。

悲观锁总是假设最坏的情况，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（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞， 用完后再把资源转让给其它线程）。比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁，当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。Java中 synchronized 和 ReentrantLock 等独占锁就是悲观锁思想的实现。

秒杀案例1：

2. 乐观锁（Optimistic Locking）

乐观锁认为对同一数据的并发操作不会总发生，属于小概率事件，不用每次都对数据上锁，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，也就是不采用数据库自身的锁机制，而是通过程序来实现。在程序上，我们可以采用 版本号机制 或者 CAS机制 实现。乐观锁适用于多读的应用类型， 这样可以提高吞吐量。在Java中 java.util.concurrent.atomic 包下的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式：CAS实现的。

1. 乐观锁的版本号机制

在表中设计一个 版本字段 version ，第一次读的时候，会获取 version 字段的取值。然后对数据进行更新或删除操作时，会执行 UPDATE ... SET version=version+1 WHERE version=version 。此时如果已经有事务对这条数据进行了更改，修改就不会成功。

这种方式类似我们熟悉的SVN、CVS版本管理系统，当我们修改了代码进行提交时，首先会检查当前版本号与服务器上的版本号是否一致，如果一致就可以直接提交，如果不一致就需要更新服务器上的最新代码，然后再进行提交。

2. 乐观锁的时间戳机制

时间戳和版本号机制一样，也是在更新提交的时候，将当前数据的时间戳和更新之前取得的时间戳进行 比较，如果两者一致则更新成功，否则就是版本冲突。

你能看到乐观锁就是程序员自己控制数据并发操作的权限，基本是通过给数据行增加一个戳（版本号或者时间戳），从而证明当前拿到的数据是否最新。

3. 两种锁的适用场景

从这两种锁的设计思想中，我们总结一下乐观锁和悲观锁的适用场景：

1. 乐观锁 适合 读操作多 的场景，相对来说写的操作比较少。它的优点在于程序实现，不存在死锁问题，不过适用场景也会相对乐观，因为它阻止不了除了程序以外的数据库操作。而且，如果我们对同一条数据又很多个事务进行修改，那么只有其中一个事务成功。因为一个事务更新成功就会修改当前数据行的版本号，那么其他事务的修改就会失败，需要读取数据新的版本从而基于这个新版本更新。这样做可以更好地保证数据库的并发正确性，但是如果修改操作过多，可能会引起雪崩式的反应：长时间会有大量的事务失败返回。虽然保证了并发场景下的修改正确性，但是在修改较多的场景下并发性能也下降了。所以，乐观锁不适合在写操作较多的情况下使用。
2. 悲观锁 适合 写操作多 的场景，因为写的操作具有 排它性 。采用悲观锁的方式，可以在数据库层面阻止其他事务对该数据的操作权限，防止 读 - 写 和 写 - 写 的冲突。

3.4 按加锁的方式划分：显式锁、隐式锁

1. 隐式锁

• 情景一：对于聚簇索引记录来说，有一个 trx_id 隐藏列，该隐藏列记录着最后改动该记录的 事务 id 。那么如果在当前事务中新插入一条聚簇索引记录后，该记录的 trx_id 隐藏列代表的的就是 当前事务的 事务id ，如果其他事务此时想对该记录添加 S锁 或者 X锁 时，首先会看一下该记录的 trx_id 隐藏列代表的事务是否是当前的活跃事务，如果是的话，那么就帮助当前事务创建一个 X 锁 （也就是为当前事务创建一个锁结构， is_waiting 属性是 false ），然后自己进入等待状态 （也就是为自己也创建一个锁结构， is_waiting 属性是 true ）。
• 情景二：对于二级索引记录来说，本身并没有 trx_id 隐藏列，但是在二级索引页面的 Page Header 部分有一个 PAGE_MAX_TRX_ID 属性，该属性代表对该页面做改动的最大的 事务id ，如 果 PAGE_MAX_TRX_ID 属性值小于当前最小的活跃 事务id ，那么说明对该页面做修改的事务都已 经提交了，否则就需要在页面中定位到对应的二级索引记录，然后回表找到它对应的聚簇索引记 录，然后再重复 情景一 的做法。

session 1:

1
2
3
4

mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> insert INTO student VALUES(34,"周八","二班"); # 当前行的聚簇索引行格式里的trx_id为当前事务的id，这里算一个隐式锁（还没形成锁结构，一旦另外一个事务检测到了当前行，当前行的隐式锁回转化为显示的锁结构。这样另外一个事务就会进入阻塞等待状态）
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

session 2:

1
2
3

mysql> begin;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> select * from student lock in share mode; # 执行完，当前事务被阻塞，因为当前操作检测到的行出现了隐式锁，然后隐式锁会转化为显示锁

执行下述语句，输出结果：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14

mysql> SELECT * FROM performance_schema.data_lock_waits\G;
*************************** 1. row ***************************
						ENGINE: INNODB
		REQUESTING_ENGINE_LOCK_ID: 140562531358232:7:4:9:140562535668584
REQUESTING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 422037508068888
			REQUESTING_THREAD_ID: 64
			REQUESTING_EVENT_ID: 6
REQUESTING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140562535668584
		BLOCKING_ENGINE_LOCK_ID: 140562531351768:7:4:9:140562535619104
BLOCKING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 15902
			BLOCKING_THREAD_ID: 64
			BLOCKING_EVENT_ID: 6
BLOCKING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140562535619104
1 row in set (0.00 sec)

隐式锁的逻辑过程如下：

A. InnoDB的每条记录中都一个隐含的trx_id字段，这个字段存在于聚簇索引的B+Tree中。

B. 在操作一条记录前，首先根据记录中的trx_id检查该事务是否是活动的事务(未提交或回滚)。如果是活动的事务，首先将 隐式锁 转换为 显式锁 (就是为该事务添加一个锁)。

C. 检查是否有锁冲突，如果有冲突，创建锁，并设置为 is waiting 状态（给自己加一个意向锁）。如果没有冲突不加锁，跳到E。

D. 等待加锁成功，被唤醒，或者超时。

E. 写数据，并将自己的trx_id写入trx_id字段。

2. 显式锁

通过特定的语句进行加锁，我们一般称之为显示加锁，例如：

显示加共享锁：

1

select .... lock in share mode

显示加排它锁：

1

select .... for update

3.5 其它锁之：全局锁

全局锁就是对 整个数据库实例 加锁。当你需要让整个库处于 只读状态 的时候，可以使用这个命令，之后 其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结 构等）和更新类事务的提交语句。全局锁的典型使用 场景 是：做 全库逻辑备份 。

全局锁的命令：

1

Flush tables with read lock

3.6 其它锁之：死锁

1. 概念

两个事务都持有对方需要的锁，并且在等待对方释放，并且双方都不会释放自己的锁。

举例1：

下面这个例子加的锁显然是隐式锁

举例2：

用户A给用户B转账100，再次同时，用户B也给用户A转账100。这个过程，可能导致死锁。

2. 产生死锁的必要条件

1. 两个或者两个以上事务
2. 每个事务都已经持有锁并且申请新的锁
3. 锁资源同时只能被同一个事务持有或者不兼容
4. 事务之间因为持有锁和申请锁导致彼此循环等待

死锁的关键在于：两个（或以上）的Session加锁的顺序不一致。

3. 如何处理死锁

**方式1：**等待，直到超时（innodb_lock_wait_timeout=50s)

**方式2：**使用死锁检测处理死锁程序

方式1检测死锁太过被动，innodb还提供了wait-for graph算法来主动进行死锁检测，每当加锁请求无法立即满足需要并进入等待时，wait-for graph 算法都会被触发。

这是一种较为主动的死锁检测机制，要求数据库保存锁的信息链表和事物等待链表两部分信息。

基于这两个信息，可以绘制wait-for graph（等待图）

死锁检测的原理是构建一个以事务为顶点，锁为边的有向图，判断有向图是否存在环，存在既有死锁。

一旦检测到回路、有死锁，这时候InnoDB存储引擎会选择回滚undo量最小的事务，让其他事务继续执行（innodb_deadlock_detect=on表示开启这个逻辑）。

缺点：每个新的被阻塞的线程，都要判断是不是由于自己的加入导致了死锁，这个操作时间复杂度是O(n)。如果100个并发线程同时更新同一行，意味着要检测100*100=1万次，1万个线程就会有1千万次检测。

如何解决？

• 方式1：关闭死锁检测，但意味着可能会出现大量的超时，会导致业务有损。
• 方式2：控制并发访问的数量。比如在中间件中实现对于相同行的更新，在进入引擎之前排队，这样在InnoDB内部就不会有大量的死锁检测工作。

进一步的思路：

可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。比如，连锁超市账户总额的记录，可以考虑放到多条记录上。账户总额等于这多个记录的值的总和。

4. 如何避免死锁

4. 锁的内部结构

我们前边说对一条记录加锁的本质就是在内存中创建一个锁结构与之关联，那么是不是一个事务对多条记录加锁，就要创建多个锁结构呢？比如：

1
2

# 事务T1
SELECT * FROM user LOCK IN SHARE MODE;

理论上创建多个锁结构没问题，但是如果一个事务要获取10000条记录的锁，生成10000个锁结构也太崩溃了！所以决定在对不同记录加锁时，如果符合下边这些条件的记录会放在一个锁结构中。

• 在同一个事务中进行加锁操作
• 被加锁的记录在同一个页面中
• 加锁的类型是一样的
• 等待状态是一样的

InnoDB 存储引擎中的 锁结构 如下：

结构解析：

1. 锁所在的事务信息 ：

不论是 表锁 还是 行锁 ，都是在事务执行过程中生成的，哪个事务生成了这个锁结构 ，这里就记录这个事务的信息。

此 锁所在的事务信息 在内存结构中只是一个指针，通过指针可以找到内存中关于该事务的更多信息，比方说事务id等。

2. 索引信息 ：

对于 行锁 来说，需要记录一下加锁的记录是属于哪个索引的。这里也是一个指针。

3. 表锁／行锁信息 ：

表锁结构 和 行锁结构 在这个位置的内容是不同的：

• 表锁：

  记载着是对哪个表加的锁，还有其他的一些信息。

• 行锁：

  记载了三个重要的信息：

  • Space ID ：记录所在表空间。
  • Page Number ：记录所在页号。
  • n_bits ：对于行锁来说，一条记录就对应着一个比特位，一个页面中包含很多记录，用不同 的比特位来区分到底是哪一条记录加了锁。为此在行锁结构的末尾放置了一堆比特位，这个n_bis属性代表使用了多少比特位。

  n_bits的值一般都比页面中记录条数多一些。主要是为了之后在页面中插入了新记录后 也不至于重新分配锁结构

4. type_mode ：

这是一个32位的数，被分成了 lock_mode 、 lock_type 和 rec_lock_type 三个部分，如图所示：

• 锁的模式（ lock_mode ），占用低4位，可选的值如下：
  • LOCK_IS （十进制的 0 ）：表示共享意向锁，也就是 IS锁 。
  • LOCK_IX （十进制的 1 ）：表示独占意向锁，也就是 IX锁 。
  • LOCK_S （十进制的 2 ）：表示共享锁，也就是 S锁 。
  • LOCK_X （十进制的 3 ）：表示独占锁，也就是 X锁 。
  • LOCK_AUTO_INC （十进制的 4 ）：表示 AUTO-INC锁 。

在InnoDB存储引擎中，LOCK_IS，LOCK_IX，LOCK_AUTO_INC都算是表级锁的模式，LOCK_S和 LOCK_X既可以算是表级锁的模式，也可以是行级锁的模式。

• 锁的类型（ lock_type ），占用第5～8位，不过现阶段只有第5位和第6位被使用：
  • LOCK_TABLE （十进制的 16 ），也就是当第5个比特位置为1时，表示表级锁。
  • LOCK_REC （十进制的 32 ），也就是当第6个比特位置为1时，表示行级锁。
• 行锁的具体类型（ rec_lock_type ），使用其余的位来表示。只有在 lock_type 的值为 LOCK_REC 时，也就是只有在该锁为行级锁时，才会被细分为更多的类型：
  • LOCK_ORDINARY （十进制的 0 ）：表示 next-key锁 。
  • LOCK_GAP （十进制的 512 ）：也就是当第10个比特位置为1时，表示 gap锁 。
  • LOCK_REC_NOT_GAP （十进制的 1024 ）：也就是当第11个比特位置为1时，表示正经 记录锁 。
  • LOCK_INSERT_INTENTION （十进制的 2048 ）：也就是当第12个比特位置为1时，表示插入意向锁。其他的类型：还有一些不常用的类型我们就不多说了。
• is_waiting 属性呢？基于内存空间的节省，所以把 is_waiting 属性放到了 type_mode 这个32 位的数字中：
  • LOCK_WAIT （十进制的 256 ） ：当第9个比特位置为 1 时，表示 is_waiting 为 true ，也 就是当前事务尚未获取到锁，处在等待状态；当这个比特位为 0 时，表示 is_waiting 为 false ，也就是当前事务获取锁成功。

5. 其他信息 ：

为了更好的管理系统运行过程中生成的各种锁结构而设计了各种哈希表和链表。

6. 一堆比特位 ：

如果是 行锁结构 的话，在该结构末尾还放置了一堆比特位，比特位的数量是由上边提到的 n_bits 属性 表示的。InnoDB数据页中的每条记录在 记录头信息 中都包含一个 heap_no 属性，伪记录 Infimum 的 heap_no 值为 0 ， Supremum 的 heap_no 值为 1 ，之后每插入一条记录， heap_no 值就增1。 锁结构最后的一堆比特位就对应着一个页面中的记录，一个比特位映射一个 heap_no ，即一个比特位映射 到页内的一条记录。

5. 锁监控

关于MySQL锁的监控，我们一般可以通过检查 InnoDB_row_lock 等状态变量来分析系统上的行锁的争夺情况

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11

mysql> show status like 'innodb_row_lock%';
+-------------------------------+-------+
| Variable_name                 | Value |
+-------------------------------+-------+
| Innodb_row_lock_current_waits | 0     |
| Innodb_row_lock_time          | 0     |
| Innodb_row_lock_time_avg      | 0     |
| Innodb_row_lock_time_max      | 0     |
| Innodb_row_lock_waits         | 0     |
+-------------------------------+-------+
5 rows in set (0.01 sec)

对各个状态量的说明如下：

• Innodb_row_lock_current_waits：当前正在等待锁定的数量；
• Innodb_row_lock_time：从系统启动到现在锁定总时间长度；（等待总时长）
• Innodb_row_lock_time_avg：每次等待所花平均时间；（等待平均时长）
• Innodb_row_lock_time_max：从系统启动到现在等待最常的一次所花的时间；
• Innodb_row_lock_waits：系统启动后到现在总共等待的次数；（等待总次数）

对于这5个状态变量，比较重要的3个见上面（灰色）。

尤其是当等待次数很高，而且每次等待时长也不小的时候，我们就需要分析系统中为什么会有如此多的等待，然后根据分析结果着手指定优化计划。

其他监控方法：

MySQL把事务和锁的信息记录在了 information_schema 库中，涉及到的三张表分别是 INNODB_TRX 、 INNODB_LOCKS 和 INNODB_LOCK_WAITS 。

MySQL5.7及之前 ，可以通过information_schema.INNODB_LOCKS查看事务的锁情况，但只能看到阻塞事务的锁；如果事务并未被阻塞，则在该表中看不到该事务的锁情况。

MySQL8.0删除了information_schema.INNODB_LOCKS，添加了 performance_schema.data_locks，可以通过performance_schema.data_locks查看事务的锁情况，和MySQL5.7及之前不同，performance_schema.data_locks不但可以看到阻塞该事务的锁，还可以看到该事务所持有的锁。

同时，information_schema.INNODB_LOCK_WAITS也被 performance_schema.data_lock_waits所代替。

我们模拟一个锁等待的场景，以下是从这三张表收集的信息锁等待场景，我们依然使用记录锁中的案例，当事务2进行等待时，查询情况如下：

（1）查询正在被锁阻塞的sql语句。

1

SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX\G;

重要属性代表含义已在上述中标注。

（2）查询锁等待情况

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14

SELECT * FROM data_lock_waits\G;
*************************** 1. row ***************************
							ENGINE: INNODB
		REQUESTING_ENGINE_LOCK_ID: 139750145405624:7:4:7:139747028690608
REQUESTING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 13845 #被阻塞的事务ID
			REQUESTING_THREAD_ID: 72
			REQUESTING_EVENT_ID: 26
REQUESTING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139747028690608
		BLOCKING_ENGINE_LOCK_ID: 139750145406432:7:4:7:139747028813248
BLOCKING_ENGINE_TRANSACTION_ID: 13844 #正在执行的事务ID，阻塞了13845
			BLOCKING_THREAD_ID: 71
			BLOCKING_EVENT_ID: 24
BLOCKING_OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139747028813248
1 row in set (0.00 sec)

（3）查询锁的情况

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69

mysql > SELECT * from performance_schema.data_locks\G;
*************************** 1. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 139750145405624:1068:139747028693520
ENGINE_TRANSACTION_ID: 13847
THREAD_ID: 72
EVENT_ID: 31
OBJECT_SCHEMA: atguigu
OBJECT_NAME: user
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139747028693520
LOCK_TYPE: TABLE
LOCK_MODE: IX
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: NULL
*************************** 2. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 139750145405624:7:4:7:139747028690608
ENGINE_TRANSACTION_ID: 13847
THREAD_ID: 72
EVENT_ID: 31
OBJECT_SCHEMA: atguigu
OBJECT_NAME: user
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: PRIMARY
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139747028690608
LOCK_TYPE: RECORD
LOCK_MODE: X,REC_NOT_GAP
LOCK_STATUS: WAITING
LOCK_DATA: 1
*************************** 3. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 139750145406432:1068:139747028816304
ENGINE_TRANSACTION_ID: 13846
THREAD_ID: 71
EVENT_ID: 28
OBJECT_SCHEMA: atguigu
OBJECT_NAME: user
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139747028816304
LOCK_TYPE: TABLE
LOCK_MODE: IX
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: NULL
*************************** 4. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 139750145406432:7:4:7:139747028813248
ENGINE_TRANSACTION_ID: 13846
THREAD_ID: 71
EVENT_ID: 28
OBJECT_SCHEMA: atguigu
OBJECT_NAME: user
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: PRIMARY
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 139747028813248
LOCK_TYPE: RECORD
LOCK_MODE: X,REC_NOT_GAP
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: 1
4 rows in set (0.00 sec)

ERROR:
No query specified