SQL查询语句的执行过程

MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分

Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。

而存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5 版本开始成为了默认存储引擎。我们可以在 create table 语句中使用 engine=memory, 来指定使用内存引擎创建表。

不同的存储引擎共用一个 Server 层，也就是从连接器到执行器的部分。

连接器

连接器负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接。一个用户成功建立连接后，即使你用管理员账号对这个用户的权限做了修改，也不会影响已经存在连接的权限。修改完成后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置。
连接完成后，如果你没有后续的动作，这个连接就处于空闲状态，你可以在 show processlist 命令中看到它，如果其中的 Command 列显示为“Sleep”的这一行，就表示现在系统里面有一个空闲连接。客户端如果太长时间没动静，连接器就会自动将它断开。这个时间是由参数 wait_timeout 控制的，默认值是 8 小时。

数据库里面，长连接是指连接成功后，如果客户端持续有请求，则一直使用同一个连接。短连接则是指每次执行完很少的几次查询就断开连接，下次查询再重新建立一个。建立连接的过程通常是比较复杂的，所以我建议你在使用中要尽量减少建立连接的动作，也就是尽量使用长连接。

但是全部使用长连接后，你可能会发现，有些时候 MySQL 占用内存涨得特别快，这是因为 MySQL 在执行过程中临时使用的内存是管理在连接对象里面的。这些资源会在连接断开的时候才释放。所以如果长连接累积下来，可能导致内存占用太大，被系统强行杀掉（OOM），从现象看就是 MySQL 异常重启了.怎么解决这个问题呢:

定期断开长连接。使用一段时间，或者程序里面判断执行过一个占用内存的大查询后，断开连接，之后要查询再重连。
可以在每次执行一个比较大的操作后，通过执行 mysql_reset_connection 来重新初始化连接资源。这个过程不需要重连和重新做权限验证，但是会将连接恢复到刚刚创建完时的状态。

查询缓存

MySQL 拿到一个查询请求后，会先到查询缓存看看，之前是不是执行过这条语句。之前执行过的语句及其结果可能会以 key-value 对的形式，被直接缓存在内存中。如果语句不在查询缓存中，就会继续后面的执行阶段。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中。

但是大多数情况下我会建议你不要使用查询缓存，为什么呢？因为查询缓存往往弊大于利。

查询缓存的失效非常频繁，只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空。因此很可能你费劲地把结果存起来，还没使用呢，就被一个更新全清空了。对于更新压力大的数据库来说，查询缓存的命中率会非常低。除非你的业务就是有一张静态表，很长时间才会更新一次。比如，一个系统配置表，那这张表上的查询才适合使用查询缓存。

可以将参数 query_cache_type 设置成 DEMAND，这样对于默认的 SQL 语句都不使用查询缓存。而对于你确定要使用查询缓存的语句，可以用 SQL_CACHE 显式指定，如下查询语句：

1	select SQL_CACHE * from T where ID=10;

需要注意的是，MySQL 8.0 版本直接将查询缓存的整块功能删掉了。

分析器

如果没有命中查询缓存，就要开始真正执行语句了。

分析器先会做“词法分析”。你输入的是由多个字符串和空格组成的一条 SQL 语句，MySQL 需要识别出里面的字符串分别是什么，代表什么。做完了这些识别以后，就要做“语法分析”。根据词法分析的结果，语法分析器会根据语法规则，判断你输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法。

优化器

经过了分析器，MySQL 就知道你要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。

执行器

优化器阶段完成后，这个语句的执行方案就确定下来了，然后进入执行器阶段。开始执行的时候，要先判断一下你对这个表 T 有没有执行查询的权限，如果没有，就会返回没有权限的错，如果命中查询缓存，会在查询缓存返回结果的时候，做权限验证。

具体的执行查询会一行一行的扫描，扫描到满足条件的行就返回，如果没有就直到扫描到最后一行，对于有索引的表，执行的逻辑也差不多。第一次调用的是“取满足条件的第一行”这个接口，之后循环取“满足条件的下一行”这个接口，这些接口都是引擎中已经定义好的。

你会在数据库的慢查询日志中看到一个 rows_examined 的字段，表示这个语句执行过程中扫描了多少行。这个值就是在执行器每次调用引擎获取数据行的时候累加的。

SQL更新语句的执行过程

可以确定的说，查询语句的那一套流程，更新语句也是同样会走一遍。

你执行语句前要先连接数据库，这是连接器的工作。
在一个表上有更新的时候，跟这个表有关的查询缓存会失效，所以这条语句就会把表 T 上所有缓存结果都清空。
这也就是我们一般不建议使用查询缓存的原因。接下来，分析器会通过词法和语法解析知道这是一条更新语句。优化器决定要使用 ID 这个索引。然后，执行器负责具体执行，找到这一行，然后更新。

与查询流程不一样的是，更新流程还涉及两个重要的日志模块：redo log 和 binlog

redo log

WAL 技术:Write-Ahead Logging，它的关键点就是先写日志，再写磁盘。具体来说，当有一条记录需要更新的时候，InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log 里面，并更新内存，这个时候更新就算完成了。同时，InnoDB 引擎会在适当的时候，将这个操作记录更新到磁盘里面，而这个更新往往是在系统比较空闲的时候做。

InnoDB 的 redo log 是固定大小的，比如可以配置为一组 4 个文件，每个文件的大小是 1GB，那么总共就可以记录 4GB 的操作。从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写，类似于循环链表的一个数据结构。write pos 是当前记录的位置的一个指针，一边写一边后移，checkpoint 是当前要擦除的位置的指针，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。如果 write pos 追上 checkpoint，表示“粉板”满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把 checkpoint 推进一下。

有了 redo log，InnoDB 就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为 crash-safe。

redo log buffer

开启一个事务有多个操作，我们将里面的各种操作一个一个执行完后日志写入到redo log buffer，真正把日志写到 redo log 文件（文件名是 ib_logfile+ 数字），是在执行 commit 语句的时候做的。

redo log buffer 就是一块内存，用来先存 redo 日志的。

binlog

前面我们讲过，MySQL 整体来看，其实就有两块：一块是 Server 层，它主要做的是 MySQL 功能层面的事情；还有一块是引擎层，负责存储相关的具体事宜。上面我们聊到的 redo log 是 InnoDB 引擎特有的日志（重做日志），而 Server 层也有自己的日志，称为 binlog（归档日志），他们的不同之处有如下三点:

redo log 是 InnoDB 引擎特有的；binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用。
redo log 是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog 是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ”。
redo log 是循环写的，空间固定会用完；binlog 是可以追加写入的。“追加写”是指 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。

一条更新语句的流程如下：

1. 取ID=2这一行
2. 数据是否在内存中
2 -> true: 返回行数据；  2 -> false:从磁盘读入内存
3. 内存中的行数据C值+1
4. 写入新行
5. 新行更新到内存
6. 写入redo log - 处于prepare阶段
7. 写binlog
8. 提交事务，处于commit状态，同时提交 redo log。（两阶段提交）

最后三步看上去有点“绕”，将 redo log 的写入拆成了两个步骤：prepare 和 commit，这就是”两阶段提交”。

两阶段提交

上述我们记录演示了redo log的两阶段提交，但是我们为什么要使用两阶段提交，具体如下。

binlog 会记录所有的逻辑操作，并且是采用“追加写”的形式。怎样让数据库恢复到半个月内任意一秒的状态:

首先，找到最近的一次全量备份，如果你运气好，可能就是昨天晚上的一个备份，从这个备份恢复到临时库。
然后，从备份的时间点开始，将备份的 binlog 依次取出来，重放到中午误删表之前的那个时刻。

如果我们执行一条更新语句，不使用两阶段提交，会出现什么情况：

先写 redo log 后写 binlog。假设在 redo log 写完，binlog 还没有写完的时候，MySQL 进程异常重启。由于我们前面说过的，redo log 写完之后，系统即使崩溃，仍然能够把数据恢复回来，所以恢复后这一行 c 的值是 1。但是由于 binlog 没写完就 crash 了，这时候 binlog 里面就没有记录这个语句。因此，之后备份日志的时候，存起来的 binlog 里面就没有这条语句。然后你会发现，如果需要用这个 binlog 来恢复临时库的话，由于这个语句的 binlog 丢失，这个临时库就会少了这一次更新，恢复出来的这一行 c 的值就是 0，与原库的值不同。
先写 binlog 后写 redo log。如果在 binlog 写完之后 crash，由于 redo log 还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以这一行 c 的值是 0。但是 binlog 里面已经记录了“把 c 从 0 改成 1”这个日志。所以，在之后用 binlog 来恢复的时候就多了一个事务出来，恢复出来的这一行 c 的值就是 1，与原库的值不同。

可以看到，如果不使用“两阶段提交”，那么数据库的状态就有可能和用它的日志恢复出来的库的状态不一致。简单说，redo log 和 binlog 都可以用于表示事务的提交状态，而两阶段提交就是让这两个状态保持逻辑上的一致。

两阶段提交日志相关问题

在两阶段提交的不同时刻，MySQL 异常重启会出现什么现象，如果 binlog 写完，redo log 还没 commit 前发生 crash，那崩溃恢复的时候 MySQL 会怎么处理：

如果 redo log 里面的事务是完整的，也就是已经有了 commit 标识，则直接提交；
如果 redo log 里面的事务只有完整的 prepare，则判断对应的事务 binlog 是否存在并完整：a. 如果是，则提交事务；b. 否则，回滚事务。

MySQL 怎么知道 binlog 是完整的：

一个事务的 binlog 是有完整格式的：statement 格式的 binlog，最后会有 COMMIT；row 格式的 binlog，最后会有一个 XID event。

redo log 和 binlog 是怎么关联起来的?

它们有一个共同的数据字段，叫 XID。崩溃恢复的时候，会按顺序扫描 redo log：

如果碰到既有 prepare、又有 commit 的 redo log，就直接提交；
如果碰到只有 parepare、而没有 commit 的 redo log，就拿着 XID 去 binlog 找对应的事务。

总结

redo log 用于保证 crash-safe 能力。innodb_flush_log_at_trx_commit 这个参数设置成 1 的时候，表示每次事务的 redo log 都直接持久化到磁盘。这个参数我建议你设置成 1，这样可以保证 MySQL 异常重启之后数据不丢失。

sync_binlog 这个参数设置成 1 的时候，表示每次事务的 binlog 都持久化到磁盘。这个参数我也建议你设置成 1，这样可以保证 MySQL 异常重启之后 binlog 不丢失。

事务隔离

事务就是要保证一组数据库操作，要么全部成功，要么全部失败。提到事务，我们会想到 ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability，即原子性、一致性、隔离性、持久性），今天我们就来说说其中 I，也就是“隔离性”。

当数据库上有多个事务同时执行的时候，就可能出现脏读（dirty read）、不可重复读（non-repeatable read）、幻读（phantom read）的问题，为了解决这些问题，就有了“隔离级别”的概念。

SQL 标准的事务隔离级别包括：

读未提交是指，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。
读提交是指，一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到。
可重复读是指，一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下，未提交变更对其他事务也是不可见的。
串行化，顾名思义是对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行。

隔离级别相关SQL：

# 查看当前事务隔离级别
show variables like 'transaction_isolation';

# 修改隔离级别
将启动参数 transaction-isolation 的值设置成 对应的级别 如：READ-COMMITTED

隔离级别的实现原理

实现上，数据库里面会创建一个视图，访问的时候以视图的逻辑结果为准。在“可重复读”隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图。在“读提交”隔离级别下，这个视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的。这里需要注意的是，“读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值，没有视图概念；而“串行化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问。

这里展开说明”可重复读”：在 MySQL 中，实际上每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作。记录上的最新值，通过回滚操作，都可以得到前一个状态的值。假设一个值从 1 被按顺序改成了 2、3、4，他们创建的视图分别是read-view A、read-view B、read-view C，在视图 A、B、C 里面，这一个记录的值分别是 1、2、3，同一条记录在系统中可以存在多个版本，就是数据库的多版本并发控制（MVCC）。对于 read-view A，要得到 1，就必须将当前值依次执行图中所有的回滚操作得到。同时你会发现，即使现在有另外一个事务正在将 4 改成 5，这个事务跟 read-view A、B、C 对应的事务是不会冲突的。

事务回滚日志只有再在不需要的时候才删除。也就是说，系统会判断，当没有事务再需要用到这些回滚日志时，回滚日志会被删除。什么时候才不需要了呢？就是当系统里没有比这个回滚日志更早的 read-view 的时候。

基于上面的说明，我们来讨论一下为什么建议你尽量不要使用长事务。长事务意味着系统里面会存在很老的事务视图。由于这些事务随时可能访问数据库里面的任何数据，所以这个事务提交之前，数据库里面它可能用到的回滚记录都必须保留，这就会导致大量占用存储空间。

怎么避免使用长事务：

确认是否使用了 set autocommit=0。这个确认工作可以在测试环境中开展，把 MySQL 的 general_log 开起来，然后随便跑一个业务逻辑，通过 general_log 的日志来确认。一般框架如果会设置这个值，也就会提供参数来控制行为，你的目标就是把它改成 1。
确认是否有不必要的只读事务。有些框架会习惯不管什么语句先用 begin/commit 框起来。我见过有些是业务并没有这个需要，但是也把好几个 select 语句放到了事务中。这种只读事务可以去掉。
业务连接数据库的时候，根据业务本身的预估，通过 SET MAX_EXECUTION_TIME 命令，来控制每个语句执行的最长时间，避免单个语句意外执行太长时间

事务的启动方式

显式启动事务语句， begin 或 start transaction。配套的提交语句是 commit，回滚语句是 rollback。
set autocommit=0，这个命令会将这个线程的自动提交关掉。意味着如果你只执行一个 select 语句，这个事务就启动了，而且并不会自动提交。这个事务持续存在直到你主动执行 commit 或 rollback 语句，或者断开连接。在 autocommit 为 1 的情况下，用 begin 显式启动的事务，如果执行 commit 则提交事务。如果执行 commit work and chain，则是提交事务并自动启动下一个事务，这样也省去了再次执行 begin 语句的开销。同时带来的好处是从程序开发的角度明确地知道每个语句是否处于事务中。

查询长事务的SQL语句：

1 2	# 查找持续时间超过 60s 的事务 select * from information_schema.innodb_trx where TIME_TO_SEC(timediff(now(),trx_started))>60

索引

索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。

索引的常见模型

哈希表：哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，但是对于区间查找，因为Hash表示无序的，这样就需要全部都扫描一遍进行对比。
有序数组：在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀。但是，在需要更新数据的时候就麻烦了，你往中间插入一个记录就必须得挪动后面所有的记录，成本太高。
二叉搜索树：二叉树为了维持 O(log(N)) 的查询复杂度，你就需要保持这棵树是平衡二叉树。为了做这个保证，更新的时间复杂度也是 O(log(N))。你可以想象一下一棵 100 万节点的平衡二叉树，树高 20。一次查询可能需要访问 20 个数据块。在机械硬盘时代，从磁盘随机读一个数据块需要 10 ms 左右的寻址时间，这样就会使用很长的时间。
为了让一个查询尽量少地读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。那么，我们就不应该使用二叉树，而是要使用“N 叉”树。这里，“N 叉”树中的“N”取决于数据块的大小。

InnoDB 的索引模型

在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。又因为前面我们提到的，InnoDB 使用了 B+ 树索引模型，所以数据都是存储在 B+ 树中的。

主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。

基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。

索引维护

B+ 树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。B+树每个节点维护的都是数据页，当我们需要插入一条记录的时候，只需要将这条记录找到索引应该对应的数据页，放入行中即可，但是我们插入的位置需要挪动数据页相对位置后面的数据的时候，就比较麻烦了（比如：数据页中原数据是 …3,5… ，但是我们插入的数据是4，则需要将5以及5后面的内容都移动一下空出位置），而更糟的情况是，如果 R5 所在的数据页已经满了，根据 B+ 树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下，性能自然会受影响。除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据，现在分到两个页中，整体空间利用率降低大约 50%。当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。

哪些场景应该使用自增主键，哪些场景不应该使用：

使用自增主键的好处：插入新记录的时候可以不指定 ID 的值，系统会获取当前 ID 最大值加 1 作为下一条记录的 ID 值。也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合了我们前面提到的递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。

从存储空间来考虑：设你的表中确实有一个唯一字段，比如字符串类型的身份证号，那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节，而如果用整型做主键，则只要 4 个字节，如果是长整型（bigint）则是 8 个字节。
显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。所以，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。

适合用业务字段作为主键的场景：

只有一个索引;
该索引必须是唯一索引;

由于没有其他索引，所以也就不用考虑其他索引的叶子节点大小的问题。

普通索引的查询逻辑

普通索引使用的查询逻辑是，先在普通索引上找到符合要求的索引节点，从节点拿到主键的值，然后我们通过主键的值去主键索引上拿到所有数据的值，这个过程叫做回表。

由于查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以不得不回表。那么，有没有可能经过索引优化，避免回表过程呢？

覆盖索引

如果执行的语句是 select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查 ID 的值，而 ID 的值已经在 k 索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，在这个查询里面，索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引。

由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

很多时候，我们建立联合索引就是利用的覆盖索引这一个概念，比如我们要查询 a > 0 AND b > 1，这时候我们如果只对a建立索引，那么b的值判断我们就需要通过回表的方式，去主键索引中拿到b的值，然后判断，这就耗费了大量的时间，但是我们建立了联合索引，就可以直接在此联合索引上先判断a的值，然后判断b的值，不需要通过回表，能大量提升效率。

最左前缀原则

B+ 树这种索引结构，可以利用索引的“最左前缀”，来定位记录，包括联合索引。

示例：

（如果你要查的是所有名字第一个字是“张”的人，你的 SQL 语句的条件是”where name like ‘张 %’”。这时，你也能够用上这个索引，查找到第一个符合条件的记录是 ID3，然后向后遍历，直到不满足条件为止。）

在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段顺序：

上一节覆盖索引的示例中，我们建立的a b联合索引，如果单独只查询b，这样是不走索引的，因为最左匹配原则

第一原则是，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。

索引下推

索引下推其实就是我们上述联合索引覆盖索引的具体应用原理，就是联合索引 a b，然后查询a > 0 AND b > 1，减少回表次数，这就是索引下推的原理。

锁

数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。

根据加锁的范围，MySQL 里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。

全局锁

全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL 提供了一个加全局读锁的方法，命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。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。也就是把整库每个表都 select 出来存成文本。

但是让整库都只读，听上去就很危险：

如果你在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆。
如果你在从库上备份，那么备份期间从库不能执行主库同步过来的 binlog，会导致主从延迟。

但是我们在全库备份的时候，如果不加全局锁，备份系统备份的得到的库不是一个逻辑时间点，这个视图是逻辑不一致的。

官方自带的逻辑备份工具是 mysqldump。当 mysqldump 使用参数–single-transaction的时候，导数据之前就会启动一个事务，来确保拿到一致性视图。而由于 MVCC 的支持，这个过程中数据是可以正常更新的。

一致性读是好，但前提是引擎要支持这个隔离级别，如果是一些不支持这个隔离级别的引擎，就还是需要全局锁来实现全库备份，所以，single-transaction 方法只适用于所有的表使用事务引擎的库。

既然要全库只读，为什么不使用 set global readonly=true 的方式呢？确实 readonly 方式也可以让全库进入只读状态，但我还是会建议你用 FTWRL 方式，主要有两个原因：

一是，在有些系统中，readonly 的值会被用来做其他逻辑，比如用来判断一个库是主库还是备库。因此，修改 global 变量的方式影响面更大，我不建议你使用。
二是，在异常处理机制上有差异。如果执行 FTWRL 命令之后由于客户端发生异常断开，那么 MySQL 会自动释放这个全局锁，整个库回到可以正常更新的状态。而将整个库设置为 readonly 之后，如果客户端发生异常，则数据库就会一直保持 readonly 状态，这样会导致整个库长时间处于不可写状态，风险较高。

表级锁

MySQL 里面表级别的锁有两种：一种是表锁，一种是元数据锁（meta data lock，MDL)。

表锁：语法是 lock tables … read/write。与 FTWRL 类似，可以用 unlock tables 主动释放锁，也可以在客户端断开的时候自动释放。需要注意，lock tables 语法除了会限制别的线程的读写外，也限定了本线程接下来的操作对象。举个例子, 如果在某个线程 A 中执行 lock tables t1 read, t2 write; 这个语句，则其他线程写 t1、读写 t2 的语句都会被阻塞。同时，线程 A 在执行 unlock tables 之前，也只能执行读 t1、读写 t2 的操作。连写 t1 都不允许，自然也不能访问其他表。

元数据锁：MDL 不需要显式使用，在访问一个表的时候会被自动加上。MDL 的作用是，保证读写的正确性。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改查。
读写锁之间、写锁之间是互斥的，用来保证变更表结构操作的安全性。因此，如果有两个线程要同时给一个表加字段，其中一个要等另一个执行完才能开始执行。

虽然 MDL 锁是系统默认会加的，但却是你不能忽略的一个机制。所有对表的增删改查操作都需要先申请 MDL 读锁，就都被锁住，等于这个表现在完全不可读写了。

表锁一般是在数据库引擎不支持行锁的时候才会被用到的。如果你发现你的应用程序里有 lock tables 这样的语句，你需要追查一下，比较可能的情况是：

要么是你的系统现在还在用 MyISAM 这类不支持事务的引擎，那要安排升级换引擎；
要么是你的引擎升级了，但是代码还没升级。我见过这样的情况，最后业务开发就是把 lock tables 和 unlock tables 改成 begin 和 commit，问题就解决了。

Online DDL:

Online DDL的过程是这样的：

拿MDL写锁
降级成MDL读锁
真正做DDL
升级成MDL写锁
释放MDL锁

1、2、4、5如果没有锁冲突，执行时间非常短。第3步占用了DDL绝大部分时间，这期间这个表可以正常读写数据，是因此称为“online ”

行锁

MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁，比如 MyISAM 引擎就不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行，这就会影响到业务并发度。

两阶段锁的概念：在 InnoDB 事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。所以我们在使用锁的时候需要注意：如果你的事务中需要锁多个行，要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁尽量往后放。

死锁和死锁检测

当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁。

死锁的解决策略：

一种策略是，直接进入等待，直到超时。这个超时时间可以通过参数 innodb_lock_wait_timeout 来设置。innodb_lock_wait_timeout 的默认值是 50s，意味着如果采用第一个策略，当出现死锁以后，第一个被锁住的线程要过 50s 才会超时退出，然后其他线程才有可能继续执行。
另一种策略是，发起死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务，让其他事务得以继续执行。将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on，表示开启这个逻辑。正常情况下我们还是要采用第二种策略，即：主动死锁检测，而且 innodb_deadlock_detect 的默认值本身就是 on。主动死锁检测在发生死锁的时候，是能够快速发现并进行处理的，但是它也是有额外负担的。每当一个事务被锁的时候，就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁，这个负担在高并发的时候是很大的

事务和行锁的关系

事务的启动时机

begin/start transaction 命令并不是一个事务的起点，在执行到它们之后的第一个操作 InnoDB 表的语句，事务才真正启动。如果你想要马上启动一个事务，可以使用 start transaction with consistent snapshot 这个命令。

第一种启动方式，一致性视图是在执行第一个快照读语句时创建的；
第二种启动方式，一致性视图是在执行 start transaction with consistent snapshot 时创建的。

一致性视图：是 InnoDB 在实现 MVCC 时用到的一致性读视图，即 consistent read view，用于支持 RC（Read Committed，读提交）和 RR（Repeatable Read，可重复读）隔离级别的实现。

“快照”在 MVCC 里的工作原理

在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就“拍了个快照”。注意，这个快照是基于整库的，实际上，这个快照并不需要拷贝出全库的数据，它的实现如下：

InnoDB 里面每个事务有一个唯一的事务 ID，叫作 transaction id。它是在事务开始的时候向 InnoDB 的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。而每行数据也都是有多个版本的。每次事务更新数据的时候，都会生成一个新的数据版本，并且把 transaction id 赋值给这个数据版本的事务 ID，记为 row trx_id。同时，旧的数据版本要保留，并且在新的数据版本中，能够有信息可以直接拿到它。也就是说，数据表中的一行记录，其实可能有多个版本 (row)，每个版本有自己的 row trx_id。

注意：*事务启动的时候还要保存“现在正在执行的所有事物ID列表”，如果一个row trx_id在这列表中，也要不可见，这就保证了一个事务的row trx_id比较大，还有比它小的row trx_id还未提交，这样比它小的row trx_id的数据同样不可见。

按照可重复读的定义，一个事务启动的时候，能够看到所有已经提交的事务结果。但是之后，这个事务执行期间，其他事务的更新对它不可见。因此，一个事务只需要在启动的时候声明说，“以我启动的时刻为准，如果一个数据版本是在我启动之前生成的，就认；如果是我启动以后才生成的，我就不认，我必须要找到它的上一个版本”。在实现上， InnoDB 为每个事务构造了一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在“活跃”的所有事务 ID。“活跃”指的就是，启动了但还没提交。数组里面事务 ID 的最小值记为低水位，当前系统里面已经创建过的事务 ID 的最大值加 1 记为高水位。这个视图数组和高水位，就组成了当前事务的一致性视图（read-view），这个视图数组把所有的 row trx_id 分成了几种不同的情况。

已提交事务 - （低水位） - 未提交事务集合 - （高水位） - 未开始事务

InnoDB 利用了“所有数据都有多个版本”的这个特性，实现了“秒级创建快照”的能力。（具体来说就是，一致性读会读取到当前数据的真实值，然后通过这个水位，找到当前事务之后提交的数据的 undo log，然后回放 undo log 获取到当时的数据，这样来保证一致性读）

一个数据版本，对于一个事务视图来说，除了自己的更新总是可见以外，有三种情况：

版本未提交，不可见；
版本已提交，但是是在视图创建后提交的，不可见；
版本已提交，而且是在视图创建前提交的，可见；

更新逻辑

一个非常非常重要的概念

更新数据都是先读后写的，而这个读，只能读当前的值，称为“当前读”（current read）。意味着我们更新数据的时候，读的数据就不能从事务视图中拿了，必须直接拿当前的值，否则其他事务所更新的数据就有可能被丢失。

基于此逻辑，我们的写锁就与事务结合了起来：如果我们在写数据的时候不通过当前读，那就会导致每个事务都只更新自己的数据，还要锁干什么，只有通过当前读，我们才会对当前内存中的数据进行加锁，这样保证每个事务在更新数据的时候都是串行的，两阶段锁协议保证每个事务的修改只有再提交或者回滚后，下一个事务的更新操作才能获取到锁，才能进行更新数据，每个事务更新的数据才不会丢失，到这里，我们把一致性读、当前读和行锁就串起来了。

事务的可重复读的能力是怎么实现的？

可重复读的核心就是一致性读（consistent read）；而事务更新数据的时候，只能用当前读。如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。

而读提交的逻辑和可重复读的逻辑类似，它们最主要的区别是：

在可重复读隔离级别下，只需要在事务开始的时候创建一致性视图，之后事务里的其他查询都共用这个一致性视图；
在读提交隔离级别下，每一个语句执行前都会重新算出一个新的视图。

为什么表结构不支持“可重复读”？这是因为表结构没有对应的行数据，也没有 row trx_id，因此只能遵循当前读的逻辑。

最后更新： 2020年07月28日 11:27

原始链接： https://jjw-story.github.io/2020/07/10/MySQL-基础/

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