一、应用优化

前面章节,我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中,由于数据库本身的性能局限,就必须要对前台的应用进行一些优化,来降低数据库的访问压力。

1、使用连接池

对于访问数据库来说,建立连接的代价是比较昂贵的,因为我们频繁的创建关闭连接,是比较耗费资源的,我们有必要建立 数据库连接池,以提高访问的性能。

2、减少对MySQL的访问

2.1 避免对数据进行重复检索

在编写应用代码时,需要能够理清对数据库的访问逻辑。能够一次连接就获取到结果的,就不用两次连接,这样可以大大减少对数据库无用的重复请求
比如 ,需要获取书籍的id 和name字段 , 则查询如下:

  1. select id , name from tb_book;

之后,在业务逻辑中有需要获取到书籍状态信息, 则查询如下:

  1. select id , status from tb_book;

这样,就需要向数据库提交两次请求,数据库就要做两次查询操作。其实完全可以用一条SQL语句得到想要的结果

  1. select id, name , status from tb_book;

2.2 增加cache层

在应用中,我们可以在应用中增加缓存层来达到减轻数据库负担的目的。缓存层有很多种,也有很多实现方式,只要能达到降低数据库的负担又能满足应用需求就可以。
因此可以部分数据从数据库中抽取出来放到应用端以文本方式存储,或者使用框架(Mybatis, Hibernate)提供的一级缓存/二级缓存,或者使用redis数据库来缓存数据

3、负载均衡

负载均衡是应用中使用非常普遍的一种优化方法,它的机制就是利用某种均衡算法,将固定的负载量分布到不同的服务器上,以此来降低单台服务器的负载,达到优化的效果。

3.1 利用MySQL复制分流查询

通过MySQL的主从复制,实现读写分离,使增删改操作走主节点,查询操作走从节点,从而可以降低单台服务器的读写压力。
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3.2 采用分布式数据库架构

分布式数据库架构适合大数据量、负载高的情况,它有良好的拓展性和高可用性。通过在多台服务器之间分布数据,可以实现在多台服务器之间的负载均衡,提高访问效率。

二、Mysql中查询缓存优化

1、概述

开启Mysql的查询缓存,当执行完全相同的SQL语句的时候,服务器就会直接从缓存中读取结果,当数据被修改,之前的缓存会失效,修改比较频繁的表不适合做查询缓存

2、操作流程

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  • 客户端发送一条查询给服务器;
  • 服务器先会检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段;
  • 服务器端进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划;
  • MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询;
  • 将结果返回给客户端。

    3、查询缓存配置

    3.1 查看当前的MySQL数据库是否支持查询缓存:SHOW VARIABLES LIKE ‘have_query_cache’;
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    3.2 查看当前MySQL是否开启了查询缓存:SHOW VARIABLES LIKE ‘query_cache_type’;
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    3.3 查看查询缓存的占用大小:SHOW VARIABLES LIKE ‘query_cache_size’;
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    3.4 查看查询缓存的状态变量:SHOW STATUS LIKE ‘Qcache%’;
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    各个变量的含义如下:
参数 含义
Qcache_free_blocks 查询缓存中的可用内存块数
Qcache_free_memory 查询缓存的可用内存量
Qcache_hits 查询缓存命中数
Qcache_inserts 添加到查询缓存的查询数
Qcache_lowmen_prunes 由于内存不足而从查询缓存中删除的查询数
Qcache_not_cached 非缓存查询的数量(由于query_cache_type设置而无法缓存或未缓存)
Qcache_queries_in_cache 查询缓存中注册的查询数
Qcache_total_blocks 查询缓存中的块总数

4、开启查询缓存

MySQL的查询缓存默认是关闭的,需要手动配置参数query_cache_type,来开启查询缓存。 query_cache_type该参数的可取值有三个:

含义
OFF 或 0 查询缓存功能关闭
ON 或 1 查询缓存功能打开,SELECT的结果符合缓存条件即会缓存,否则不予缓存,
显式指定 SQL_NO_CACHE,不予缓存
DEMAND 或 2 查询缓存功能按需进行,显式指定 SQL_CACHE 的SELECT语句才会缓存;
其它均不予缓存

在 /usr/my.cnf 配置中,增加以下配置:
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配置完毕之后,重启服务既可生效;
然后就可以在命令行执行SQL语句进行验证 ,执行一条比较耗时的SQL语句,然后再多执行几次,查看后面几次的执行时间;获取通过查看查询缓存的缓存命中数,来判定是否走查询缓存。
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5、查询缓存SELECT选项

可以在SELECT语句中指定两个与查询缓存相关的选项:
SQL_CACHE:如果查询结果是可缓存的,并且 query_cache_type 系统变量的值为ON(不需要显示指定)DEMAND(需要显示指定才会走缓存),则缓存查询结果
SQL_NO_CACHE:服务器不使用查询缓存。它既不检查查询缓存,也不检查结果是否已缓存,也不缓存查询结果。
例子:

  1. SELECT SQL_CACHE id, name FROM customer;
  2. SELECT SQL_NO_CACHE id, name FROM customer;

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6、查询缓存失效的情况

6.1 SQL 语句不一致的情况, 要想命中查询缓存,查询的SQL语句必须完全一致(大小写必须一致)。

  1. SQL1 : select count(*) from tb_item;
  2. SQL2 : Select count(*) from tb_item; // 未走缓存

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6.2 当查询语句中有一些不确定的时,则不会缓存。如: now() , current_date() , curdate() , curtime() , rand() , uuid() , user() , database() 。

  1. SQL1 : select * from tb_item where updatetime < now() limit 1;
  2. SQL2 : select user();
  3. SQL3 : select database();

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6.3 不使用任何表查询语句。

  1. select 'A';

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4)查询系统数据库:mysql, information_schema或 performance_schema中的表时,不会走查询缓存。

  1. select * from information_schema.engines;

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5)在存储的函数,触发器或事件的主体内执行的查询。
6)如果表更改,则使用该表的所有高速缓存查询都将变为无效并从高速缓存中删除。这包括使用MERGE映射到已更改表的表的查询。一个表可以被许多类型的语句,如被改变 INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE,或 DROP DATABASE
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三、Mysql内存管理及优化

1、内存优化原则

1)将尽量多的内存分配给MySQL做缓存,但要给操作系统和其他程序预留足够内存。
2)MyISAM 存储引擎的数据文件读取依赖于操作系统自身的IO缓存,因此,如果有MyISAM表,就要预留更多的内存给操作系统做IO缓存
3)排序区、连接区等缓存是分配给每个数据库会话(session)专用的,其默认值的设置要根据最大连接数合理分配,如果设置太大,不但浪费资源,而且在并发连接较高时会导致物理内存耗尽

2、MyISAM 内存优化

myisam存储引擎使用 key_buffer 缓存索引块,加速myisam索引的读写速度。
对于myisam表的数据块,mysql没有特别的缓存机制,完全依赖于操作系统的IO缓存。

2.1 key_buffer_size

key_buffer_size决定MyISAM索引块缓存区的大小,直接影响到MyISAM表的存取效率。可以在MySQL参数文件中设置key_buffer_size的值。对于一般MyISAM数据库,建议至少将1/4可用内存分配给key_buffer_size。
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在/usr/my.cnf 中做如下配置:

  1. key_buffer_size=512M

2.2 read_buffer_size

如果需要经常顺序扫描myisam表,可以通过增大read_buffer_size的值来改善性能。但需要注意的是read_buffer_size是每个session独占的,如果默认值设置太大,就会造成内存浪费。

2.3 read_rnd_buffer_size

对于需要做排序的myisam表的查询,如带有order by子句的sql,适当增加 read_rnd_buffer_size 的值,可以改善此类的sql性能。但需要注意的是 read_rnd_buffer_size 是每个session独占的,如果默认值设置太大,就会造成内存浪费。

3、InnoDB内存优化

innodb用一块内存区做IO缓存池,该缓存池不仅用来缓存innodb的索引块,而且也用来缓存innodb的数据块

3.1 innodb_buffer_pool_size

该变量决定了 innodb 存储引擎表数据和索引数据的最大缓存区大小。在保证操作系统及其他程序有足够内存可用的情况下,innodb_buffer_pool_size 的值越大,缓存命中率越高,访问InnoDB表需要的磁盘I/O 就越少,性能也就越高。

  1. innodb_buffer_pool_size=512M

3.2 innodb_log_buffer_size

决定了innodb重做日志缓存的大小,对于可能产生大量更新记录的大事务,增加innodb_log_buffer_size的大小,可以避免innodb在事务提交前就执行不必要的日志写入磁盘操作

  1. innodb_log_buffer_size=10M

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四、Mysql并发参数调整

从实现上来说,MySQL Server 是多线程结构,包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源,提高数据库的并发性能。在Mysql中,控制并发连接和线程的主要参数包括 max_connections、back_log、thread_cache_size、table_open_cahce。

1、max_connections

采用max_connections 控制允许连接到MySQL数据库的最大数量,默认值是 151,超过会进入等待。如果状态变量 connection_errors_max_connections 不为零,并且一直增长,则说明不断有连接请求因数据库连接数已达到允许最大值而失败,这是可以考虑增大max_connections 的值。
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Mysql 最大可支持的连接数,取决于很多因素,包括给定操作系统平台的线程库的质量、内存大小、每个连接的负荷、CPU的处理速度,期望的响应时间等。在Linux 平台下,性能好的服务器,支持 500-1000 个连接不是难事,需要根据服务器性能进行评估设定。

2、back_log

back_log 参数控制MySQL监听TCP端口时设置的积压请求栈大小。
如果MySql的连接数达到max_connections时,新来的请求将会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log
如果等待连接的数量超过back_log,将不被授予连接资源,将会报错。
5.6.6版本之前默认值为50,之后的版本默认为50+(max_connections / 5),但最大不超过900。
如果需要数据库在较短的时间内处理大量连接请求, 可以考虑适当增大back_log 的值。
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3、table_open_cache

该参数用来控制所有SQL语句执行线程可打开表缓存的数量, 而在执行SQL语句时,每一个SQL执行线程至少要打开 1 个表缓存。该参数的值应该根据设置的最大连接数 max_connections 以及每个连接执行关联查询中涉及的表的最大数量来设定:

  1. max_connections x N

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4、thread_cache_size

为了加快连接数据库的速度,MySQL会缓存一定数量的客户服务线程以备重用(相当于在MySQL服务端维护了一个线程池),通过参数 thread_cache_size 可控制 MySQL 缓存客户服务线程的数量。
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5、innodb_lock_wait_timeout

该参数是用来设置InnoDB 事务等待行锁的时间,默认值是50ms,可以根据需要进行动态设置。对于需要快速反馈的业务系统来说,可以将行锁的等待时间调小,以避免事务长时间挂起; 对于后台运行的批量处理程序来说, 可以将行锁的等待时间调大, 以避免发生大的回滚操作。
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五、Mysql锁问题

1、锁概述

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(避免争抢)。
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。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、锁分类

从对数据操作的粒度分:
1)表锁:操作时,会锁定整个表。
2)行锁:操作时,会锁定当前操作行。

从对数据操作的类型分:
1)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。
2)写锁(排它锁):当前操作没有完成之前,它会阻断其他写锁和读锁。

3、Mysql 锁

相对其他数据库而言,MySQL的锁机制比较简单,其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。下表中罗列出了各存储引擎对锁的支持情况:

存储引擎 表级锁 行级锁 页面锁
MyISAM 支持 不支持 不支持
InnoDB 支持 支持 不支持
MEMORY 支持 不支持 不支持
BDB 支持 不支持 支持

MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下 :

锁类型 特点
表级锁 ① 偏向MyISAM 存储引擎,开销小,加锁快
② 不会出现死锁
③ 锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低
行级锁 ① 偏向InnoDB 存储引擎,开销大,加锁慢
② 会出现死锁
③ 锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高
页面锁 ① 开销和加锁时间界于表锁和行锁之间
② 会出现死锁
③ 锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般

从上述特点可见,很难笼统地说哪种锁更好,只能就具体应用的特点来说哪种锁更合适!仅从锁的角度来说:表级锁更适合于以查询为主,只有少量按索引条件更新数据的应用,如Web 应用;而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据,同时又有并查询的应用,如一些在线事务处理(OLTP)系统。

4、MyISAM 表锁

MyISAM 存储引擎只支持表锁,这也是MySQL开始几个版本中唯一支持的锁类型。

4.1 如何加表锁

MyISAM 在执行查询语句(SELECT)前,会自动给涉及的所有表加读锁,在执行更新操作(UPDATE、DELETE、INSERT 等)前,会自动给涉及的表加写锁,这个过程并不需要用户干预,因此,用户一般不需要直接用 LOCK TABLE 命令给 MyISAM 表显式加锁。
显示加表锁语法:

  1. 加读锁 lock table table_name read;
  2. 加写锁 lock table table_name write

4.2 读锁案例

  1. create database demo_03 default charset=utf8mb4;
  2. use demo_03;
  3. CREATE TABLE `tb_book` (
  4. `id` INT(11) auto_increment,
  5. `name` VARCHAR(50) DEFAULT NULL,
  6. `publish_time` DATE DEFAULT NULL,
  7. `status` CHAR(1) DEFAULT NULL,
  8. PRIMARY KEY (`id`)
  9. ) ENGINE=myisam DEFAULT CHARSET=utf8 ;
  10. INSERT INTO tb_book (id, name, publish_time, status) VALUES(NULL,'java编程思想','2088-08-01','1');
  11. INSERT INTO tb_book (id, name, publish_time, status) VALUES(NULL,'solr编程思想','2088-08-08','0');
  12. CREATE TABLE `tb_user` (
  13. `id` INT(11) auto_increment,
  14. `name` VARCHAR(50) DEFAULT NULL,
  15. PRIMARY KEY (`id`)
  16. ) ENGINE=myisam DEFAULT CHARSET=utf8 ;
  17. INSERT INTO tb_user (id, name) VALUES(NULL,'令狐冲');
  18. INSERT INTO tb_user (id, name) VALUES(NULL,'田伯光');

场景一:查询锁定的表

客户端一:获得tb_book表的读锁并执行查询操作
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客户端二:执行查询操作成功
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场景二:查询未锁定的表

客户端一:查询未锁定的表,报错
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客户端二:查询未锁定的表,成功
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场景三:执行更新操作

客户端 一:执行更新操作,报错。由于当前tb_book获得的是读锁,不能执行更新操作。
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客户端二:执行更新操作。当在客户端一中释放锁指令unlock tables后,客户端二中的更新语句立即执行
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4.3 写锁案例

客户端一:获得tb_book表的写锁,并执行查询和更新操作,均成功
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客户端二:执行查询操作处于阻塞状态。当在客户端一中释放锁指令unlock tables后,客户端二中的select语句会立即执行
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4.4 结论

锁模式的相互兼容性如表中所示:
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由上表可见:
1) 对MyISAM 表的读操作,不会阻塞其他用户对同一表的读请求,但会阻塞对同一表的写请求;
2) 对MyISAM 表的写操作,则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作;
简而言之,就是读锁会阻塞写,但是不会阻塞读。而写锁,则既会阻塞读,又会阻塞写

此外,MyISAM 的读写锁调度是写优先,这也是MyISAM不适合做写为主的表的存储引擎的原因。因为写锁后,其他线程不能做任何操作,大量的更新会使查询很难得到锁,从而造成永远阻塞。

4.5 查看锁的争用情况

  1. // 查询被锁定的表名称
  2. show open tables

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In_user : 表当前被查询使用的次数。如果该数为零,则表是打开的,但是当前没有被使用(即被锁定)
Name_locked:表名称是否被锁定。名称锁定用于取消表或对表进行重命名等操作。

  1. // 查询表的锁定情况
  2. show status like 'Table_locks%';

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Table_locks_immediate:指的是能够立即获得表级锁的次数,每立即获取锁,值加1。
Table_locks_waited:指的是不能立即获取表级锁而需要等待的次数,每等待一次,该值加1,此值高说明存在着较为严重的表级锁争用情况

5、InnoDB 行锁

5.1 行锁介绍

行锁特点:偏向InnoDB存储引擎,开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小(锁定行),发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。
InnoDB 与 MyISAM 的最大不同有两点:一是支持事务(原因是支持行级锁);二是采用了行级锁。

5.2 背景知识

事务及其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个特性,简称为事务ACID属性。

ACID属性 含义
原子性(Atomicity) 事务是一个原子操作单元,其对数据的修改,要么全部成功,要么全部失败
一致性(Consistent) 在事务开始和完成时,数据都必须保持一致状态
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” 环境下运行
持久性(Durable) 事务完成之后,对于数据的修改是永久的

并发事务处理带来的问题
问题 含义
丢失更新(Lost Update) 当两个或多个事务选择同一行,最初的事务修改的值,会被后面的事务修改的值覆盖。
脏读(Dirty Reads) 当一个事务正在访问数据,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这个数据,然后使用了这个数据
不可重复读(Non-Repeatable 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,却发现和以前读出的数据不一致。
幻读(Phantom Reads) 一个事务按照相同的查询条件重新读取以前查询过的数据,却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据。

事务隔离级别

为了解决上述提到的事务并发问题,数据库提供一定的事务隔离机制来解决这个问题。数据库的事务隔离越严格,并发副作用越小,但付出的代价也就越大,因为事务隔离实质上就是使用事务在一定程度上“串行化” 进行,这显然与“并发” 是矛盾的。
数据库的隔离级别有4个,由低到高依次为Read uncommitted读未提交、Read committed读已提交、Repeatable read可重复读、Serializable串行化,这四个级别可以逐个解决脏写、脏读、不可重复读、幻读这几类问题。

隔离级别 丢失更新 脏读 不可重复读 幻读
Read uncommitted:读未提交 ×
Read committed:读已提交 × ×
Repeatable read:可重复读(默认) × × ×
Serializable:串行化 × × × ×

备注 : √ 代表可能出现 , × 代表不会出现 。
Mysql的数据库的默认隔离级别为Repeatable read
查看方式:show variables like ‘tx_isolation’;
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5.3 InnoDB 的行锁模式

InnoDB 实现了以下两种类型的行锁。
1、共享锁(S):又称为读锁,简称S锁,共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁,都能访问到数据,但是只能读不能修改
2、排他锁(X):又称为写锁,简称X锁,排他锁就是不能与其他锁并存,如一个事务获取了一个数据行的排他锁,其他事务就不能再获取该行的其他锁,包括共享锁和排他锁,但是获取排他锁的事务是可以对数据就行读取和修改。提交事务可以释放排他锁
对于UPDATE、DELETE和INSERT语句,InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁(X);
对于普通SELECT语句,InnoDB不会加任何锁;

可以通过以下语句显示给记录集加共享锁或排他锁 。

  1. 共享锁(S):SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE
  2. 排他锁(X) SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE

5.4 行锁基本演示

  1. create table test_innodb_lock(
  2. id int(11),
  3. name varchar(16),
  4. sex varchar(1)
  5. )engine = innodb default charset=utf8;
  6. insert into test_innodb_lock values(1,'100','1');
  7. insert into test_innodb_lock values(3,'3','1');
  8. insert into test_innodb_lock values(4,'400','0');
  9. insert into test_innodb_lock values(5,'500','1');
  10. insert into test_innodb_lock values(6,'600','0');
  11. insert into test_innodb_lock values(7,'700','0');
  12. insert into test_innodb_lock values(8,'800','1');
  13. insert into test_innodb_lock values(9,'900','1');
  14. insert into test_innodb_lock values(1,'200','0');
  15. create index idx_test_innodb_lock_id on test_innodb_lock(id);
  16. create index idx_test_innodb_lock_name on test_innodb_lock(name);

场景一:客户端一和客户端二均可以正常执行查询操作
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场景二:1、客户端一执行更新语句,但不提交事务,自动加锁
2、此时客户端二执行同一个id的更新语句,但处于阻塞状态
3、客户端一提交事务,释放锁
4、客户端二解除阻塞,执行更新成功
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场景三:1、客户端一更新id为3数据,正常的获取到行锁,执行更新
2、客户端二更新id为6数据,由于与客户端一操作不是同一行,获取当前行锁,执行更新
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5.5 无索引的行锁升级为表锁

如果不通过索引条件检索数据,那么InnoDB将对表中的所有记录加锁,实际效果跟表锁一样。

查看当前表的索引:show index from test_innodb_lock ;
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步骤一:客户端一和客户端二均关闭事务自动提交
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步骤二:客户端一执行更新语句,自动加锁
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步骤三:客户端二执行更新语句,但处于阻塞状态
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步骤四:客户端一提交事务,释放表锁
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步骤五:客户端二解除阻塞,执行更新成功
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客户端二执行更新操作阻塞原因:由于执行更新时,name字段本来为varchar类型,我们是作为数组类型使用,存在类型转换,索引失效,最终行锁变为表锁

5.6 间隙锁危害

当我们用范围条件,而不是使用相等条件检索数据,并请求共享或排他锁时,InnoDB会给符合条件的已有数据进行加锁;对于键值在条件范围内但并不存在的记录,叫做 “间隙(GAP)”,InnoDB也会对这个 “间隙” 加锁,这种锁机制就是所谓的间隙锁(Next-Key锁)
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步骤一:客户端一和客户端二均关闭事务自动提交
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步骤二:客户端一执行更新语句,会对id为2的数据加上间隙锁
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步骤三:客户端二执行插入id=2的语句,但处于阻塞状态
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步骤四:客户端一提交事务,释放间隙锁
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步骤五:客户端二解除阻塞,执行更新成功
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5.7 InnoDB 行锁争用情况

  1. show status like 'innodb_row_lock%';

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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
Innodb_row_lock_time_avg:每次等待所花平均时长
Innodb_row_lock_time_max:从系统启动到现在等待最长的一次所花的时间
Innodb_row_lock_waits:系统启动后到现在总共等待的次数

当等待的次数很高,而且每次等待的时长也不小的时候,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制定优化计划。

5.8 总结

InnoDB存储引擎由于实现了行级锁定,虽然在锁定机制的实现方面带来了性能损耗可能比表锁会更高一些,但是在整体并发处理能力方面要远远由于MyISAM的表锁的。当系统并发量较高的时候,InnoDB的整体性能和MyISAM相比就会有比较明显的优势。

但是,InnoDB的行级锁同样也有其脆弱的一面,当我们使用不当的时候,可能会让InnoDB的整体性能表现不仅不能比MyISAM高,甚至可能会更差。

优化建议:

  • 尽可能让所有数据检索都能通过索引来完成,避免无索引行锁升级为表锁
  • 合理设计索引,尽量缩小锁的范围
  • 尽可能减少索引条件,及索引范围,避免间隙锁
  • 尽量控制事务大小,减少锁定资源量和时间长度
  • 尽可使用低级别事务隔离(但是需要业务层面满足需求)

    六、常用SQL技巧

    1、SQL执行顺序

    参考:https://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html
    编写顺序
    1. SELECT DISTINCT
    2. <select list>
    3. FROM
    4. <left_table> <join_type>
    5. JOIN
    6. <right_table> ON <join_condition>
    7. WHERE
    8. <where_condition>
    9. GROUP BY
    10. <group_by_list>
    11. HAVING
    12. <having_condition>
    13. ORDER BY
    14. <order_by_condition>
    15. LIMIT
    16. <limit_params>
    执行顺序 ```sql FROM

ON

JOIN

WHERE

GROUP BY

HAVING

SELECT DISTINCT