背景

MySQL/InnoDB的加鎖分析，一直是一個(gè)比較困難的話題。我在工作過程中，經(jīng)常會(huì)有同事咨詢這方面的問題。同時(shí)，微博上也經(jīng)常會(huì)收到MySQL鎖相關(guān)的私信，讓我?guī)椭鉀Q一些死鎖的問題。本文，準(zhǔn)備就MySQL/InnoDB的加鎖問題，展開較為深入的分析與討論，主要是介紹一種思路，運(yùn)用此思路，拿到任何一條SQL語(yǔ)句，都能完整的分析出這條語(yǔ)句會(huì)加什么鎖？會(huì)有什么樣的使用風(fēng)險(xiǎn)？甚至是分析線上的一個(gè)死鎖場(chǎng)景，了解死鎖產(chǎn)生的原因。

注：MySQL是一個(gè)支持插件式存儲(chǔ)引擎的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。本文下面的所有介紹，都是基于InnoDB存儲(chǔ)引擎，其他引擎的表現(xiàn)，會(huì)有較大的區(qū)別。

MVCC：Snapshot Read vs Current Read

MySQL InnoDB存儲(chǔ)引擎，實(shí)現(xiàn)的是基于多版本的并發(fā)控制協(xié)議——MVCC (Multi-Version Concurrency Control) (注：與MVCC相對(duì)的，是基于鎖的并發(fā)控制，Lock-Based Concurrency Control)。MVCC最大的好處，相信也是耳熟能詳：讀不加鎖，讀寫不沖突。在讀多寫少的OLTP應(yīng)用中，讀寫不沖突是非常重要的，極大的增加了系統(tǒng)的并發(fā)性能，這也是為什么現(xiàn)階段，幾乎所有的RDBMS，都支持了MVCC。

在MVCC并發(fā)控制中，讀操作可以分成兩類：快照讀 (snapshot read)與當(dāng)前讀 (current read)。快照讀，讀取的是記錄的可見版本 (有可能是歷史版本)，不用加鎖。當(dāng)前讀，讀取的是記錄的最新版本，并且，當(dāng)前讀返回的記錄，都會(huì)加上鎖，保證其他事務(wù)不會(huì)再并發(fā)修改這條記錄。

在一個(gè)支持MVCC并發(fā)控制的系統(tǒng)中，哪些讀操作是快照讀？哪些操作又是當(dāng)前讀呢？以MySQL InnoDB為例：

快照讀：簡(jiǎn)單的select操作，屬于快照讀，不加鎖。(當(dāng)然，也有例外，下面會(huì)分析)

select * from table where ?;

當(dāng)前讀：特殊的讀操作，插入/更新/刪除操作，屬于當(dāng)前讀，需要加鎖。

select * from table where ? lock in share mode;

select * from table where ? for update;

insert into table values (…);

update table set ? where ?;

delete from table where ?;

所有以上的語(yǔ)句，都屬于當(dāng)前讀，讀取記錄的最新版本。并且，讀取之后，還需要保證其他并發(fā)事務(wù)不能修改當(dāng)前記錄，對(duì)讀取記錄加鎖。其中，除了第一條語(yǔ)句，對(duì)讀取記錄加S鎖 (共享鎖)外，其他的操作，都加的是X鎖 (排它鎖)。

為什么將 插入/更新/刪除 操作，都?xì)w為當(dāng)前讀？可以看看下面這個(gè) 更新 操作，在數(shù)據(jù)庫(kù)中的執(zhí)行流程：

從圖中，可以看到，一個(gè)Update操作的具體流程。當(dāng)Update SQL被發(fā)給MySQL后，MySQL Server會(huì)根據(jù)where條件，讀取第一條滿足條件的記錄，然后InnoDB引擎會(huì)將第一條記錄返回，并加鎖 (current read)。待MySQL Server收到這條加鎖的記錄之后，會(huì)再發(fā)起一個(gè)Update請(qǐng)求，更新這條記錄。一條記錄操作完成，再讀取下一條記錄，直至沒有滿足條件的記錄為止。因此，Update操作內(nèi)部，就包含了一個(gè)當(dāng)前讀。同理，Delete操作也一樣。Insert操作會(huì)稍微有些不同，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是Insert操作可能會(huì)觸發(fā)Unique Key的沖突檢查，也會(huì)進(jìn)行一個(gè)當(dāng)前讀。

注：根據(jù)上圖的交互，針對(duì)一條當(dāng)前讀的SQL語(yǔ)句，InnoDB與MySQL Server的交互，是一條一條進(jìn)行的，因此，加鎖也是一條一條進(jìn)行的。先對(duì)一條滿足條件的記錄加鎖，返回給MySQL Server，做一些DML操作；然后在讀取下一條加鎖，直至讀取完畢。

Cluster Index：聚簇索引

InnoDB存儲(chǔ)引擎的數(shù)據(jù)組織方式，是聚簇索引表：完整的記錄，存儲(chǔ)在主鍵索引中，通過主鍵索引，就可以獲取記錄所有的列。關(guān)于聚簇索引表的組織方式，可以參考MySQL的官方文檔：Clustered and Secondary Indexes?。本文假設(shè)讀者對(duì)這個(gè)，已經(jīng)有了一定的認(rèn)識(shí)，就不再做具體的介紹。接下來(lái)的部分，主鍵索引/聚簇索引 兩個(gè)名稱，會(huì)有一些混用，望讀者知曉。

2PL：Two-Phase Locking

傳統(tǒng)RDBMS加鎖的一個(gè)原則，就是2PL (二階段鎖)：Two-Phase Locking。相對(duì)而言，2PL比較容易理解，說(shuō)的是鎖操作分為兩個(gè)階段：加鎖階段與解鎖階段，并且保證加鎖階段與解鎖階段不相交。下面，仍舊以MySQL為例，來(lái)簡(jiǎn)單看看2PL在MySQL中的實(shí)現(xiàn)。

從上圖可以看出，2PL就是將加鎖/解鎖分為兩個(gè)完全不相交的階段。加鎖階段：只加鎖，不放鎖。解鎖階段：只放鎖，不加鎖。

Isolation Level

隔離級(jí)別：Isolation Level，也是RDBMS的一個(gè)關(guān)鍵特性。相信對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)有所了解的朋友，對(duì)于4種隔離級(jí)別：Read Uncommited，Read Committed，Repeatable Read，Serializable，都有了深入的認(rèn)識(shí)。本文不打算討論數(shù)據(jù)庫(kù)理論中，是如何定義這4種隔離級(jí)別的含義的，而是跟大家介紹一下MySQL/InnoDB是如何定義這4種隔離級(jí)別的。

MySQL/InnoDB定義的4種隔離級(jí)別：

Read Uncommited

可以讀取未提交記錄。此隔離級(jí)別，不會(huì)使用，忽略。

Read Committed (RC)

快照讀忽略，本文不考慮。

針對(duì)當(dāng)前讀，RC隔離級(jí)別保證對(duì)讀取到的記錄加鎖 (記錄鎖)，存在幻讀現(xiàn)象。

Repeatable Read (RR)

快照讀忽略，本文不考慮。

針對(duì)當(dāng)前讀，RR隔離級(jí)別保證對(duì)讀取到的記錄加鎖 (記錄鎖)，同時(shí)保證對(duì)讀取的范圍加鎖，新的滿足查詢條件的記錄不能夠插入 (間隙鎖)，不存在幻讀現(xiàn)象。

Serializable

從MVCC并發(fā)控制退化為基于鎖的并發(fā)控制。不區(qū)別快照讀與當(dāng)前讀，所有的讀操作均為當(dāng)前讀，讀加讀鎖 (S鎖)，寫加寫鎖 (X鎖)。

Serializable隔離級(jí)別下，讀寫沖突，因此并發(fā)度急劇下降，在MySQL/InnoDB下不建議使用。

一條簡(jiǎn)單SQL的加鎖實(shí)現(xiàn)分析

在介紹完一些背景知識(shí)之后，本文接下來(lái)將選擇幾個(gè)有代表性的例子，來(lái)詳細(xì)分析MySQL的加鎖處理。當(dāng)然，還是從最簡(jiǎn)單的例子說(shuō)起。經(jīng)常有朋友發(fā)給我一個(gè)SQL，然后問我，這個(gè)SQL加什么鎖？就如同下面兩條簡(jiǎn)單的SQL，他們加什么鎖？

SQL1：select * from t1 where id = 10;

SQL2：delete from t1 where id = 10;

針對(duì)這個(gè)問題，該怎么回答？我能想象到的一個(gè)答案是：

SQL1：不加鎖。因?yàn)镸ySQL是使用多版本并發(fā)控制的，讀不加鎖。

SQL2：對(duì)id = 10的記錄加寫鎖 (走主鍵索引)。

這個(gè)答案對(duì)嗎？說(shuō)不上來(lái)。即可能是正確的，也有可能是錯(cuò)誤的，已知條件不足，這個(gè)問題沒有答案。如果讓我來(lái)回答這個(gè)問題，我必須還要知道以下的一些前提，前提不同，我能給出的答案也就不同。要回答這個(gè)問題，還缺少哪些前提條件？

前提一：id列是不是主鍵？

前提二：當(dāng)前系統(tǒng)的隔離級(jí)別是什么？

前提三：id列如果不是主鍵，那么id列上有索引嗎？

前提四：id列上如果有二級(jí)索引，那么這個(gè)索引是唯一索引嗎？

前提五：兩個(gè)SQL的執(zhí)行計(jì)劃是什么？索引掃描？全表掃描？

沒有這些前提，直接就給定一條SQL，然后問這個(gè)SQL會(huì)加什么鎖，都是很業(yè)余的表現(xiàn)。而當(dāng)這些問題有了明確的答案之后，給定的SQL會(huì)加什么鎖，也就一目了然。下面，我將這些問題的答案進(jìn)行組合，然后按照從易到難的順序，逐個(gè)分析每種組合下，對(duì)應(yīng)的SQL會(huì)加哪些鎖？

注：下面的這些組合，我做了一個(gè)前提假設(shè)，也就是有索引時(shí)，執(zhí)行計(jì)劃一定會(huì)選擇使用索引進(jìn)行過濾 (索引掃描)。但實(shí)際情況會(huì)復(fù)雜很多，真正的執(zhí)行計(jì)劃，還是需要根據(jù)MySQL輸出的為準(zhǔn)。

組合一：id列是主鍵，RC隔離級(jí)別

組合二：id列是二級(jí)唯一索引，RC隔離級(jí)別

組合三：id列是二級(jí)非唯一索引，RC隔離級(jí)別

組合四：id列上沒有索引，RC隔離級(jí)別

組合五：id列是主鍵，RR隔離級(jí)別

組合六：id列是二級(jí)唯一索引，RR隔離級(jí)別

組合七：id列是二級(jí)非唯一索引，RR隔離級(jí)別

組合八：id列上沒有索引，RR隔離級(jí)別

組合九：Serializable隔離級(jí)別

排列組合還沒有列舉完全，但是看起來(lái)，已經(jīng)很多了。真的有必要這么復(fù)雜嗎？事實(shí)上，要分析加鎖，就是需要這么復(fù)雜。但是從另一個(gè)角度來(lái)說(shuō)，只要你選定了一種組合，SQL需要加哪些鎖，其實(shí)也就確定了。接下來(lái)，就讓我們來(lái)逐個(gè)分析這9種組合下的SQL加鎖策略。

注：在前面八種組合下，也就是RC，RR隔離級(jí)別下，SQL1：select操作均不加鎖，采用的是快照讀，因此在下面的討論中就忽略了，主要討論SQL2：delete操作的加鎖。

組合一：id主鍵+RC

這個(gè)組合，是最簡(jiǎn)單，最容易分析的組合。id是主鍵，Read Committed隔離級(jí)別，給定SQL：delete from t1 where id = 10; 只需要將主鍵上，id = 10的記錄加上X鎖即可。如下圖所示：

結(jié)論：id是主鍵時(shí)，此SQL只需要在id=10這條記錄上加X鎖即可。

組合二：id唯一索引+RC

這個(gè)組合，id不是主鍵，而是一個(gè)Unique的二級(jí)索引鍵值。那么在RC隔離級(jí)別下，delete from t1 where id = 10; 需要加什么鎖呢？見下圖：

此組合中，id是unique索引，而主鍵是name列。此時(shí)，加鎖的情況由于組合一有所不同。由于id是unique索引，因此delete語(yǔ)句會(huì)選擇走id列的索引進(jìn)行where條件的過濾，在找到id=10的記錄后，首先會(huì)將unique索引上的id=10索引記錄加上X鎖，同時(shí)，會(huì)根據(jù)讀取到的name列，回主鍵索引(聚簇索引)，然后將聚簇索引上的name = ‘d’ 對(duì)應(yīng)的主鍵索引項(xiàng)加X鎖。為什么聚簇索引上的記錄也要加鎖？試想一下，如果并發(fā)的一個(gè)SQL，是通過主鍵索引來(lái)更新：update t1 set id = 100 where name = ‘d’; 此時(shí)，如果delete語(yǔ)句沒有將主鍵索引上的記錄加鎖，那么并發(fā)的update就會(huì)感知不到delete語(yǔ)句的存在，違背了同一記錄上的更新/刪除需要串行執(zhí)行的約束。

結(jié)論：若id列是unique列，其上有unique索引。那么SQL需要加兩個(gè)X鎖，一個(gè)對(duì)應(yīng)于id unique索引上的id = 10的記錄，另一把鎖對(duì)應(yīng)于聚簇索引上的[name=’d’,id=10]的記錄。

組合三：id非唯一索引+RC

相對(duì)于組合一、二，組合三又發(fā)生了變化，隔離級(jí)別仍舊是RC不變，但是id列上的約束又降低了，id列不再唯一，只有一個(gè)普通的索引。假設(shè)delete from t1 where id = 10; 語(yǔ)句，仍舊選擇id列上的索引進(jìn)行過濾where條件，那么此時(shí)會(huì)持有哪些鎖？同樣見下圖：

根據(jù)此圖，可以看到，首先，id列索引上，滿足id = 10查詢條件的記錄，均已加鎖。同時(shí)，這些記錄對(duì)應(yīng)的主鍵索引上的記錄也都加上了鎖。與組合二唯一的區(qū)別在于，組合二最多只有一個(gè)滿足等值查詢的記錄，而組合三會(huì)將所有滿足查詢條件的記錄都加鎖。

結(jié)論：若id列上有非唯一索引，那么對(duì)應(yīng)的所有滿足SQL查詢條件的記錄，都會(huì)被加鎖。同時(shí)，這些記錄在主鍵索引上的記錄，也會(huì)被加鎖。

組合四：id無(wú)索引+RC

相對(duì)于前面三個(gè)組合，這是一個(gè)比較特殊的情況。id列上沒有索引，where id = 10;這個(gè)過濾條件，沒法通過索引進(jìn)行過濾，那么只能走全表掃描做過濾。對(duì)應(yīng)于這個(gè)組合，SQL會(huì)加什么鎖？或者是換句話說(shuō)，全表掃描時(shí)，會(huì)加什么鎖？這個(gè)答案也有很多：有人說(shuō)會(huì)在表上加X鎖；有人說(shuō)會(huì)將聚簇索引上，選擇出來(lái)的id = 10;的記錄加上X鎖。那么實(shí)際情況呢？請(qǐng)看下圖：

由于id列上沒有索引，因此只能走聚簇索引，進(jìn)行全部掃描。從圖中可以看到，滿足刪除條件的記錄有兩條，但是，聚簇索引上所有的記錄，都被加上了X鎖。無(wú)論記錄是否滿足條件，全部被加上X鎖。既不是加表鎖，也不是在滿足條件的記錄上加行鎖。

有人可能會(huì)問？為什么不是只在滿足條件的記錄上加鎖呢？這是由于MySQL的實(shí)現(xiàn)決定的。如果一個(gè)條件無(wú)法通過索引快速過濾，那么存儲(chǔ)引擎層面就會(huì)將所有記錄加鎖后返回，然后由MySQL Server層進(jìn)行過濾。因此也就把所有的記錄，都鎖上了。

注：在實(shí)際的實(shí)現(xiàn)中，MySQL有一些改進(jìn)，在MySQL Server過濾條件，發(fā)現(xiàn)不滿足后，會(huì)調(diào)用unlock_row方法，把不滿足條件的記錄放鎖 (違背了2PL的約束)。這樣做，保證了最后只會(huì)持有滿足條件記錄上的鎖，但是每條記錄的加鎖操作還是不能省略的。

結(jié)論：若id列上沒有索引，SQL會(huì)走聚簇索引的全掃描進(jìn)行過濾，由于過濾是由MySQL Server層面進(jìn)行的。因此每條記錄，無(wú)論是否滿足條件，都會(huì)被加上X鎖。但是，為了效率考量，MySQL做了優(yōu)化，對(duì)于不滿足條件的記錄，會(huì)在判斷后放鎖，最終持有的，是滿足條件的記錄上的鎖，但是不滿足條件的記錄上的加鎖/放鎖動(dòng)作不會(huì)省略。同時(shí)，優(yōu)化也違背了2PL的約束。

組合五：id主鍵+RR

上面的四個(gè)組合，都是在Read Committed隔離級(jí)別下的加鎖行為，接下來(lái)的四個(gè)組合，是在Repeatable Read隔離級(jí)別下的加鎖行為。

組合五，id列是主鍵列，Repeatable Read隔離級(jí)別，針對(duì)delete from t1 where id = 10; 這條SQL，加鎖與組合一：[id主鍵，Read Committed]一致。

組合六：id唯一索引+RR

與組合五類似，組合六的加鎖，與組合二：[id唯一索引，Read Committed]一致。兩個(gè)X鎖，id唯一索引滿足條件的記錄上一個(gè)，對(duì)應(yīng)的聚簇索引上的記錄一個(gè)。

組合七：id非唯一索引+RR

還記得前面提到的MySQL的四種隔離級(jí)別的區(qū)別嗎？RC隔離級(jí)別允許幻讀，而RR隔離級(jí)別，不允許存在幻讀。但是在組合五、組合六中，加鎖行為又是與RC下的加鎖行為完全一致。那么RR隔離級(jí)別下，如何防止幻讀呢？問題的答案，就在組合七中揭曉。

組合七，Repeatable Read隔離級(jí)別，id上有一個(gè)非唯一索引，執(zhí)行delete from t1 where id = 10; 假設(shè)選擇id列上的索引進(jìn)行條件過濾，最后的加鎖行為，是怎么樣的呢？同樣看下面這幅圖：

此圖，相對(duì)于組合三：[id列上非唯一鎖，Read Committed]看似相同，其實(shí)卻有很大的區(qū)別。最大的區(qū)別在于，這幅圖中多了一個(gè)GAP鎖，而且GAP鎖看起來(lái)也不是加在記錄上的，倒像是加載兩條記錄之間的位置，GAP鎖有何用？

其實(shí)這個(gè)多出來(lái)的GAP鎖，就是RR隔離級(jí)別，相對(duì)于RC隔離級(jí)別，不會(huì)出現(xiàn)幻讀的關(guān)鍵。確實(shí)，GAP鎖鎖住的位置，也不是記錄本身，而是兩條記錄之間的GAP。所謂幻讀，就是同一個(gè)事務(wù)，連續(xù)做兩次當(dāng)前讀 (例如：select * from t1 where id = 10 for update;)，那么這兩次當(dāng)前讀返回的是完全相同的記錄 (記錄數(shù)量一致，記錄本身也一致)，第二次的當(dāng)前讀，不會(huì)比第一次返回更多的記錄 (幻象)。

如何保證兩次當(dāng)前讀返回一致的記錄，那就需要在第一次當(dāng)前讀與第二次當(dāng)前讀之間，其他的事務(wù)不會(huì)插入新的滿足條件的記錄并提交。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，GAP鎖應(yīng)運(yùn)而生。

如圖中所示，有哪些位置可以插入新的滿足條件的項(xiàng) (id = 10)，考慮到B+樹索引的有序性，滿足條件的項(xiàng)一定是連續(xù)存放的。記錄[6,c]之前，不會(huì)插入id=10的記錄；[6,c]與[10,b]間可以插入[10, aa]；[10,b]與[10,d]間，可以插入新的[10,bb],[10,c]等；[10,d]與[11,f]間可以插入滿足條件的[10,e],[10,z]等；而[11,f]之后也不會(huì)插入滿足條件的記錄。因此，為了保證[6,c]與[10,b]間，[10,b]與[10,d]間，[10,d]與[11,f]不會(huì)插入新的滿足條件的記錄，MySQL選擇了用GAP鎖，將這三個(gè)GAP給鎖起來(lái)。

Insert操作，如insert [10,aa]，首先會(huì)定位到[6,c]與[10,b]間，然后在插入前，會(huì)檢查這個(gè)GAP是否已經(jīng)被鎖上，如果被鎖上，則Insert不能插入記錄。因此，通過第一遍的當(dāng)前讀，不僅將滿足條件的記錄鎖上 (X鎖)，與組合三類似。同時(shí)還是增加3把GAP鎖，將可能插入滿足條件記錄的3個(gè)GAP給鎖上，保證后續(xù)的Insert不能插入新的id=10的記錄，也就杜絕了同一事務(wù)的第二次當(dāng)前讀，出現(xiàn)幻象的情況。

有心的朋友看到這兒，可以會(huì)問：既然防止幻讀，需要靠GAP鎖的保護(hù)，為什么組合五、組合六，也是RR隔離級(jí)別，卻不需要加GAP鎖呢？

首先，這是一個(gè)好問題。其次，回答這個(gè)問題，也很簡(jiǎn)單。GAP鎖的目的，是為了防止同一事務(wù)的兩次當(dāng)前讀，出現(xiàn)幻讀的情況。而組合五，id是主鍵；組合六，id是unique鍵，都能夠保證唯一性。一個(gè)等值查詢，最多只能返回一條記錄，而且新的相同取值的記錄，一定不會(huì)在新插入進(jìn)來(lái)，因此也就避免了GAP鎖的使用。其實(shí)，針對(duì)此問題，還有一個(gè)更深入的問題：如果組合五、組合六下，針對(duì)SQL：select * from t1 where id = 10 for update; 第一次查詢，沒有找到滿足查詢條件的記錄，那么GAP鎖是否還能夠省略？此問題留給大家思考。

結(jié)論：Repeatable Read隔離級(jí)別下，id列上有一個(gè)非唯一索引，對(duì)應(yīng)SQL：delete from t1 where id = 10; 首先，通過id索引定位到第一條滿足查詢條件的記錄，加記錄上的X鎖，加GAP上的GAP鎖，然后加主鍵聚簇索引上的記錄X鎖，然后返回；然后讀取下一條，重復(fù)進(jìn)行。直至進(jìn)行到第一條不滿足條件的記錄[11,f]，此時(shí)，不需要加記錄X鎖，但是仍舊需要加GAP鎖，最后返回結(jié)束。

組合八：id無(wú)索引+RR

組合八，Repeatable Read隔離級(jí)別下的最后一種情況，id列上沒有索引。此時(shí)SQL：delete from t1 where id = 10; 沒有其他的路徑可以選擇，只能進(jìn)行全表掃描。最終的加鎖情況，如下圖所示：

如圖，這是一個(gè)很恐怖的現(xiàn)象。首先，聚簇索引上的所有記錄，都被加上了X鎖。其次，聚簇索引每條記錄間的間隙(GAP)，也同時(shí)被加上了GAP鎖。這個(gè)示例表，只有6條記錄，一共需要6個(gè)記錄鎖，7個(gè)GAP鎖。試想，如果表上有1000萬(wàn)條記錄呢？

在這種情況下，這個(gè)表上，除了不加鎖的快照度，其他任何加鎖的并發(fā)SQL，均不能執(zhí)行，不能更新，不能刪除，不能插入，全表被鎖死。

當(dāng)然，跟組合四：[id無(wú)索引, Read Committed]類似，這個(gè)情況下，MySQL也做了一些優(yōu)化，就是所謂的semi-consistent read。semi-consistent read開啟的情況下，對(duì)于不滿足查詢條件的記錄，MySQL會(huì)提前放鎖。針對(duì)上面的這個(gè)用例，就是除了記錄[d,10]，[g,10]之外，所有的記錄鎖都會(huì)被釋放，同時(shí)不加GAP鎖。semi-consistent read如何觸發(fā)：要么是read committed隔離級(jí)別；要么是Repeatable Read隔離級(jí)別，同時(shí)設(shè)置了?innodb_locks_unsafe_for_binlog?參數(shù)。更詳細(xì)的關(guān)于semi-consistent read的介紹，可參考我之前的一篇博客：MySQL+InnoDB semi-consitent read原理及實(shí)現(xiàn)分析?。

結(jié)論：在Repeatable Read隔離級(jí)別下，如果進(jìn)行全表掃描的當(dāng)前讀，那么會(huì)鎖上表中的所有記錄，同時(shí)會(huì)鎖上聚簇索引內(nèi)的所有GAP，杜絕所有的并發(fā) 更新/刪除/插入 操作。當(dāng)然，也可以通過觸發(fā)semi-consistent read，來(lái)緩解加鎖開銷與并發(fā)影響，但是semi-consistent read本身也會(huì)帶來(lái)其他問題，不建議使用。

組合九：Serializable

針對(duì)前面提到的簡(jiǎn)單的SQL，最后一個(gè)情況：Serializable隔離級(jí)別。對(duì)于SQL2：delete from t1 where id = 10; 來(lái)說(shuō)，Serializable隔離級(jí)別與Repeatable Read隔離級(jí)別完全一致，因此不做介紹。

Serializable隔離級(jí)別，影響的是SQL1：select * from t1 where id = 10; 這條SQL，在RC，RR隔離級(jí)別下，都是快照讀，不加鎖。但是在Serializable隔離級(jí)別，SQL1會(huì)加讀鎖，也就是說(shuō)快照讀不復(fù)存在，MVCC并發(fā)控制降級(jí)為L(zhǎng)ock-Based CC。

結(jié)論：在MySQL/InnoDB中，所謂的讀不加鎖，并不適用于所有的情況，而是隔離級(jí)別相關(guān)的。Serializable隔離級(jí)別，讀不加鎖就不再成立，所有的讀操作，都是當(dāng)前讀。

一條復(fù)雜的SQL

寫到這里，其實(shí)MySQL的加鎖實(shí)現(xiàn)也已經(jīng)介紹的八八九九。只要將本文上面的分析思路，大部分的SQL，都能分析出其會(huì)加哪些鎖。而這里，再來(lái)看一個(gè)稍微復(fù)雜點(diǎn)的SQL，用于說(shuō)明MySQL加鎖的另外一個(gè)邏輯。SQL用例如下：

如圖中的SQL，會(huì)加什么鎖？假定在Repeatable Read隔離級(jí)別下 (Read Committed隔離級(jí)別下的加鎖情況，留給讀者分析。)，同時(shí)，假設(shè)SQL走的是idx_t1_pu索引。

在詳細(xì)分析這條SQL的加鎖情況前，還需要有一個(gè)知識(shí)儲(chǔ)備，那就是一個(gè)SQL中的where條件如何拆分？具體的介紹，建議閱讀我之前的一篇文章：SQL中的where條件，在數(shù)據(jù)庫(kù)中提取與應(yīng)用淺析?。在這里，我直接給出分析后的結(jié)果：

Index key：pubtime > 1 and puptime < 20。此條件，用于確定SQL在idx_t1_pu索引上的查詢范圍。

Index Filter：userid = ‘hdc’ 。此條件，可以在idx_t1_pu索引上進(jìn)行過濾，但不屬于Index Key。

Table Filter：comment is not NULL。此條件，在idx_t1_pu索引上無(wú)法過濾，只能在聚簇索引上過濾。

在分析出SQL where條件的構(gòu)成之后，再來(lái)看看這條SQL的加鎖情況 (RR隔離級(jí)別)，如下圖所示：

從圖中可以看出，在Repeatable Read隔離級(jí)別下，由Index Key所確定的范圍，被加上了GAP鎖；Index Filter鎖給定的條件 (userid = ‘hdc’)何時(shí)過濾，視MySQL的版本而定，在MySQL 5.6版本之前，不支持Index Condition Pushdown(ICP)，因此Index Filter在MySQL Server層過濾，在5.6后支持了Index Condition Pushdown，則在index上過濾。若不支持ICP，不滿足Index Filter的記錄，也需要加上記錄X鎖，若支持ICP，則不滿足Index Filter的記錄，無(wú)需加記錄X鎖 (圖中，用紅色箭頭標(biāo)出的X鎖，是否要加，視是否支持ICP而定)；而Table Filter對(duì)應(yīng)的過濾條件，則在聚簇索引中讀取后，在MySQL Server層面過濾，因此聚簇索引上也需要X鎖。最后，選取出了一條滿足條件的記錄[8,hdc,d,5,good]，但是加鎖的數(shù)量，要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于滿足條件的記錄數(shù)量。

結(jié)論：在Repeatable Read隔離級(jí)別下，針對(duì)一個(gè)復(fù)雜的SQL，首先需要提取其where條件。Index Key確定的范圍，需要加上GAP鎖；Index Filter過濾條件，視MySQL版本是否支持ICP，若支持ICP，則不滿足Index Filter的記錄，不加X鎖，否則需要X鎖；Table Filter過濾條件，無(wú)論是否滿足，都需要加X鎖。

死鎖原理與分析

本文前面的部分，基本上已經(jīng)涵蓋了MySQL/InnoDB所有的加鎖規(guī)則。深入理解MySQL如何加鎖，有兩個(gè)比較重要的作用：

可以根據(jù)MySQL的加鎖規(guī)則，寫出不會(huì)發(fā)生死鎖的SQL；

可以根據(jù)MySQL的加鎖規(guī)則，定位出線上產(chǎn)生死鎖的原因；

下面，來(lái)看看兩個(gè)死鎖的例子 (一個(gè)是兩個(gè)Session的兩條SQL產(chǎn)生死鎖；另一個(gè)是兩個(gè)Session的一條SQL，產(chǎn)生死鎖)：

上面的兩個(gè)死鎖用例。第一個(gè)非常好理解，也是最常見的死鎖，每個(gè)事務(wù)執(zhí)行兩條SQL，分別持有了一把鎖，然后加另一把鎖，產(chǎn)生死鎖。

第二個(gè)用例，雖然每個(gè)Session都只有一條語(yǔ)句，仍舊會(huì)產(chǎn)生死鎖。要分析這個(gè)死鎖，首先必須用到本文前面提到的MySQL加鎖的規(guī)則。針對(duì)Session 1，從name索引出發(fā)，讀到的[hdc, 1]，[hdc, 6]均滿足條件，不僅會(huì)加name索引上的記錄X鎖，而且會(huì)加聚簇索引上的記錄X鎖，加鎖順序?yàn)橄萚1,hdc,100]，后[6,hdc,10]。而Session 2，從pubtime索引出發(fā)，[10,6],[100,1]均滿足過濾條件，同樣也會(huì)加聚簇索引上的記錄X鎖，加鎖順序?yàn)閇6,hdc,10]，后[1,hdc,100]。發(fā)現(xiàn)沒有，跟Session 1的加鎖順序正好相反，如果兩個(gè)Session恰好都持有了第一把鎖，請(qǐng)求加第二把鎖，死鎖就發(fā)生了。

結(jié)論：死鎖的發(fā)生與否，并不在于事務(wù)中有多少條SQL語(yǔ)句，死鎖的關(guān)鍵在于：兩個(gè)(或以上)的Session加鎖的順序不一致。而使用本文上面提到的，分析MySQL每條SQL語(yǔ)句的加鎖規(guī)則，分析出每條語(yǔ)句的加鎖順序，然后檢查多個(gè)并發(fā)SQL間是否存在以相反的順序加鎖的情況，就可以分析出各種潛在的死鎖情況，也可以分析出線上死鎖發(fā)生的原因。

總結(jié)

寫到這兒，本文也告一段落，做一個(gè)簡(jiǎn)單的總結(jié)，要做的完全掌握MySQL/InnoDB的加鎖規(guī)則，甚至是其他任何數(shù)據(jù)庫(kù)的加鎖規(guī)則，需要具備以下的一些知識(shí)點(diǎn)：

了解數(shù)據(jù)庫(kù)的一些基本理論知識(shí)：數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式 (堆組織表 vs 聚簇索引表)；并發(fā)控制協(xié)議 (MVCC vs Lock-Based CC)；Two-Phase Locking；數(shù)據(jù)庫(kù)的隔離級(jí)別定義 (Isolation Level)；

了解SQL本身的執(zhí)行計(jì)劃 (主鍵掃描 vs 唯一鍵掃描 vs 范圍掃描 vs 全表掃描)；

了解數(shù)據(jù)庫(kù)本身的一些實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié) (過濾條件提取；Index Condition Pushdown；Semi-Consistent Read)；

了解死鎖產(chǎn)生的原因及分析的方法 (加鎖順序不一致；分析每個(gè)SQL的加鎖順序)

有了這些知識(shí)點(diǎn)，再加上適當(dāng)?shù)膶?shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，全面掌控MySQL/InnoDB的加鎖規(guī)則，當(dāng)不在話下。

總結(jié)

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