mysql锁机制的详细介绍

1.隔离级别

(1)读不提交(Read Uncommited，RU)

这种隔离级别下，事务间完全不隔离，会产生脏读，可以读取未提交的记录，实际情况下不会使用。

(2)读提交(Read commited，RC)

仅能读取到已提交的记录，这种隔离级别下，会存在幻读现象，所谓幻读是指在同一个事务中，多次执行同一个查询，返回的记录不完全相同的现象。幻读产生的根本原因是，在RC隔离级别下，每条语句都会读取已提交事务的更新，若两次查询之间有其他事务提交，则会导致两次查询结果不一致。虽然如此，读提交隔离级别在生产环境中使用很广泛。

(3)可重复读(Repeatable Read, RR)

可重复读隔离级别解决了不可重复读的问题，但依然没有解决幻读的问题。那么不可重复读与幻读有什么区别呢？不可重复读重点在修改，即读取过的数据，两次读的值不一样；而幻读则侧重于记录数目变化【插入和删除】。一般教科书上告诉我们只有到串行化隔离级别才解决幻读问题，但mysql的innodb比较特殊，RR即解决了幻读问题，主要通过GAP锁实现。另外，不是所有的数据库都实现了该隔离级别，后面会简单介绍下mysql是如何实现可重复读隔离级别的。

(4)串行化(Serializable)

在串行化隔离模式下，消除了脏读，幻象，但事务并发度急剧下降，事务的隔离级别与事务的并发度成反比，隔离级别越高，事务的并发度越低。实际生产环境下，dba会在并发和满足业务需求之间作权衡，选择合适的隔离级别。

2.并发调度方式

与隔离级别紧密联系的另外一个东西是并发调度，通过并发调度实现隔离级别。对于并发调度，不同的数据库厂商有不同的实现机制，但基本原理类似，都是通过加锁来保护数据对象不同时被多个事务修改。多版本的并发控制(MVCC)相对于传统的基于锁的并发控制主要特点是读不上锁，这种特性对于读多写少的场景，大大提高了系统的并发度，因此大部分关系型数据库都实现了MVCC。

3.两阶段锁协议

两阶段锁协议的含义是，事务分为两个阶段，第一个阶段是获得封锁，第二个阶段是释放封锁。两阶段封锁保证并发调度的正确性。两阶段封锁相对于一阶段封锁（一次性获得事务需要的所有锁），提高了并发度，但同时也带来了死锁的可能。

4.死锁

所谓死锁是指两个或多个事务，各自占有对方的期望获得的资源，形成的循环等待，彼此无法继续执行的一种状态。

5.锁类型

根据锁的类型分，可以分为共享锁，排他锁，意向共享锁和意向排他锁。根据锁的粒度分，又可以分为行锁，表锁。对于mysql而言，事务机制更多是靠底层的存储引擎来实现，因此，mysql层面只有表锁，而支持事务的innodb存储引擎则实现了行锁(记录锁)，gap锁，next-key锁。Mysql的记录锁实质是索引记录的锁，因为innodb是索引组织表；gap锁是索引记录间隙的锁，这种锁只在RR隔离级别下有效；next-key锁是记录锁加上记录之前gap锁的组合。mysql通过gap锁和next-key锁实现RR隔离级别。

说明：

对于更新操作(读不上锁)，只有走索引才可能上行锁；否则会对聚簇索引的每一行上写锁，实际等同于对表上写锁。

若多个物理记录对应同一个索引，若同时访问，也会出现锁冲突；

当表有多个索引时，不同事务可以用不同的索引锁住不同的行，另外innodb会同时用行锁对数据记录(聚簇索引)加锁。

MVCC并发控制机制下，任何操作都不会阻塞读操作，读操作也不会阻塞任何操作，只因为读不上锁。

     

 RocksDB作为一个开源的存储引擎支持事务的ACID特性，而要支持ACID中的I(Isolation),并发控制这块是少不了的，本文主要讨论RocksDB的锁机制实现，细节会涉及到源码分析，希望通过本文读者可以深入了解RocksDB并发控制原理。文章主要从以下4方面展开，首先会介绍RocksDB锁的基本结构，然后我会介绍RocksDB行锁数据结构设计下，锁空间开销，接着我会介绍几种典型场景的上锁流程，最后会介绍锁机制中必不可少的死锁检测机制。

1.行锁数据结构
    RocksDB锁粒度最小是行，对于KV存储而言，锁对象就是key，每一个key对应一个LockInfo结构。所有key通过hash表管理，查找锁时，直接通过hash表定位即可确定这个key是否已经被上锁。但如果全局只有一个hash表，会导致这个访问这个hash表的冲突很多，影响并发性能。RocksDB首先按Columnfamily进行拆分，每个Columnfamily中的锁通过一个LockMap管理，而每个LockMap再拆分成若干个分片，每个分片通过LockMapStripe管理，而hash表(std::unordered_map8235fc22e192156ac6549a73bdbb9467)则存在于Stripe结构中，Stripe结构中还包含一个mutex和condition_variable，这个主要作用是，互斥访问hash表，当出现锁冲突时，将线程挂起，解锁后，唤醒挂起的线程。这种设计很简单但也带来一个显而易见的问题，就是多个不相关的锁公用一个condition_variable，导致锁释放时，不必要的唤醒一批线程，而这些线程重试后，发现仍然需要等待，造成了无效的上下文切换。对比我们之前讨论的InnoDB锁机制，我们发现InnoDB是一个page里面的记录复用一把锁，而且复用是有条件的，同一个事务对一个page的若干条记录加锁才能复用；而且锁等待队列是精确等待，精确到记录级别，不会导致的无效的唤醒。虽然RocksDB锁设计比较粗糙，但也做了一定的优化，比如在管理LockMaps时，通过在每个线程本地缓存一份拷贝lock_maps_cache_，通过全局链表将每个线程的cache链起来，当LockMaps变更时(删除columnfamily)，则全局将每个线程的copy清空，由于columnfamily改动很少，所以大部分访问LockMaps操作都是不需要加锁的，提高了并发效率。
相关数据结构如下：

struct LockInfo {
bool exclusive; //排它锁或是共享锁
autovector<TransactionID> txn_ids; //事务列表，对于共享锁而言，同一个key可以对应多个事务

// Transaction locks are not valid after this time in us
uint64_t expiration_time;
}

struct LockMapStripe { 
// Mutex must be held before modifying keys map
std::shared_ptr<TransactionDBMutex> stripe_mutex;

// Condition Variable per stripe for waiting on a lock
std::shared_ptr<TransactionDBCondVar> stripe_cv;

// Locked keys mapped to the info about the transactions that locked them.
std::unordered_map<std::string, LockInfo> keys;
}

struct LockMap {
const size_t num_stripes_; //分片个数
std::atomic<int64_t> lock_cnt{0}; //锁数目
std::vector<LockMapStripe*> lock_map_stripes_; //锁分片
}

class TransactionLockMgr {
using LockMaps = std::unordered_map<uint32_t, std::shared_ptr<LockMap>>;
LockMaps lock_maps_;

// Thread-local cache of entries in lock_maps_. This is an optimization
// to avoid acquiring a mutex in order to look up a LockMap
std::unique_ptr<ThreadLocalPtr> lock_maps_cache_;
}

2.行锁空间代价
    由于锁信息是常驻内存，我们简单分析下RocksDB锁占用的内存。每个锁实际上是unordered_map中的一个元素，则锁占用的内存为key_length+8+8+1，假设key为bigint，占8个字节，则100w行记录，需要消耗大约22M内存。但是由于内存与key_length正相关，导致RocksDB的内存消耗不可控。我们可以简单算算RocksDB作为MySQL存储引擎时，key_length的范围。对于单列索引，最大值为2048个字节，具体可以参考max_supported_key_part_length实现；对于复合索引，索引最大长度为3072个字节，具体可以参考max_supported_key_length实现。假设最坏的情况，key_length=3072，则100w行记录，需要消耗3G内存，如果是锁1亿行记录，则需要消耗300G内存，这种情况下内存会有撑爆的风险。因此RocksDB提供参数配置max_row_locks，确保内存可控，默认RDB_MAX_ROW_LOCKS设置为1G，对于大部分key为bigint场景，极端情况下，也需要消耗22G内存。而在这方面，InnoDB则比较友好，hash表的key是(space_id, page_no)，所以无论key有多大，key部分的内存消耗都是恒定的。前面我也提到了InnoDB在一个事务需要锁大量记录场景下是有优化的，多个记录可以公用一把锁，这样也间接可以减少内存。

3.上锁流程分析
    前面简单了解了RocksDB锁数据结构的设计以及锁对内存资源的消耗。这节主要介绍几种典型场景下，RocksDB是如何加锁的。与InnoDB一样，RocksDB也支持MVCC，读不上锁，为了方便，下面的讨论基于RocksDB作为MySQL的一个引擎来展开，主要包括三类，基于主键的更新，基于二级索引的更新，基于主键的范围更新等。在展开讨论之前，有一点需要说明的是，RocksDB与InnoDB不同，RocksDB的更新也是基于快照的，而InnoDB的更新基于当前读，这种差异也使得在实际应用中，相同隔离级别下，表现有所不一样。对于RocksDB而言，在RC隔离级别下，每个语句开始都会重新获取一次快照；在RR隔离级别下，整个事务中只在第一个语句开始时获取一次快照，所有语句共用这个快照，直到事务结束。

3.1.基于主键的更新
这里主要接口是TransactionBaseImpl::GetForUpdate
1).尝试对key加锁，如果锁被其它事务持有，则需要等待
2).创建snapshot
3).调用ValidateSnapshot，Get key,通过比较Sequence判断key是否被更新过
4).由于是加锁后，再获取snapshot，所以检查一定成功。
5).执行更新操作
这里有一个延迟获取快照的机制，实际上在语句开始时，需要调用acquire_snapshot获取快照，但为了避免冲突导致的重试，在对key加锁后，再获取snapshot，这就保证了在基于主键更新的场景下，不会存在ValidateSnapshot失败的场景。

堆栈如下：

1-myrocks::ha_rocksdb::get_row_by_rowid
2-myrocks::ha_rocksdb::get_for_update
3-myrocks::Rdb_transaction_impl::get_for_update
4-rocksdb::TransactionBaseImpl::GetForUpdate
{
//加锁
5-rocksdb::TransactionImpl::TryLock
  6-rocksdb::TransactionDBImpl::TryLock
    7-rocksdb::TransactionLockMgr::TryLock 

 //延迟获取快照，与acquire_snapshot配合使用
 6-SetSnapshotIfNeeded()

 //检查key对应快照是否过期
 6-ValidateSnapshot
  7-rocksdb::TransactionUtil::CheckKeyForConflict
    8-rocksdb::TransactionUtil::CheckKey
      9-rocksdb::DBImpl::GetLatestSequenceForKey //第一次读取

//读取key
5-rocksdb::TransactionBaseImpl::Get
  6-rocksdb::WriteBatchWithIndex::GetFromBatchAndDB
    7-rocksdb::DB::Get
      8-rocksdb::DBImpl::Get
        9-rocksdb::DBImpl::GetImpl //第二次读取
}

3.2.基于主键的范围更新
1).创建Snapshot，基于迭代器扫描主键
2).通过get_row_by_rowid，尝试对key加锁
3).调用ValidateSnapshot，Get key,通过比较Sequence判断key是否被更新过
4).如果key被其它事务更新过(key对应的SequenceNumber比Snapshot要新)，触发重试
5).重试情况下，会释放老的快照并释放锁，通过tx->acquire_snapshot(false)，延迟获取快照(加锁后，再拿snapshot)
5).再次调用get_for_update，由于此时key已经被加锁，重试一定可以成功。
6).执行更新操作
7).跳转到1，继续执行，直到主键不符合条件时，则结束。

3.3.基于二级索引的更新
这种场景与3.2类似，只不过多一步从二级索引定位主键过程。
1).创建Snapshot，基于迭代器扫描二级索引
2).根据二级索引反向找到主键，实际上也是调用get_row_by_rowid，这个过程就会尝试对key加锁
3).继续根据二级索引遍历下一个主键，尝试加锁
4).当返回的二级索引不符合条件时，则结束

4.死锁检测算法
      死锁检测采用DFS((Depth First Search,深度优先算法)，基本思路根据加入等待关系，继续查找被等待者的等待关系，如果发现成环，则认为发生了死锁，当然在大并发系统下，锁等待关系非常复杂，为了将死锁检测带来的资源消耗控制在一定范围，可以通过设置deadlock_detect_depth来控制死锁检测搜索的深度，或者在特定业务场景下，认为一定不会发生死锁，则关闭死锁检测，这样在一定程度上有利于系统并发的提升。需要说明的是，如果关闭死锁，最好配套将锁等待超时时间设置较小，避免系统真发生死锁时，事务长时间hang住。死锁检测基本流程如下：
1.定位到具体某个分片，获取mutex
2.调用AcquireLocked尝试加锁
3.若上锁失败，则触发进行死锁检测
4.调用IncrementWaiters增加一个等待者
5.如果等待者不在被等待者map里面，则肯定不会存在死锁，返回
6.对于被等待者，沿着wait_txn_map_向下检查等待关系，看看是否成环
7.若发现成环，则将调用DecrementWaitersImpl将新加入的等待关系解除，并报死锁错误。

相关的数据结构：

class TransactionLockMgr {
// Must be held when modifying wait_txn_map_ and rev_wait_txn_map_.
std::mutex wait_txn_map_mutex_;

// Maps from waitee -> number of waiters.
HashMap<TransactionID, int> rev_wait_txn_map_;

// Maps from waiter -> waitee.
HashMap<TransactionID, autovector<TransactionID>> wait_txn_map_;

DecrementWaiters //
IncrementWaiters //
}
struct TransactionOptions {
bool deadlock_detect = false; //是否检测死锁
int64_t deadlock_detect_depth = 50; //死锁检测的深度
int64_t lock_timeout = -1; //等待锁时间，线上一般设置为5s
int64_t expiration = -1; //持有锁时间，
}

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