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MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

MySQL InnoDB 彭东稳 8年前 (2016-04-16) 22859次浏览 已收录 0个评论

一、背景

MySQL/InnoDB的加锁分析,一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中,经常会有同事咨询这方面的问题。同时,微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信,让我帮助解决一些死锁的问题。本文,准备就MySQL/InnoDB的加锁问题,展开较为深入的分析与讨论,主要是介绍一种思路,运用此思路,拿到任何一条SQL语句,都能完整的分析出这条语句会加什么锁?会有什么样的使用风险?甚至是分析线上的一个死锁场景,了解死锁产生的原因。

注:MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统。本文下面的所有介绍,都是基于InnoDB存储引擎,其他引擎的表现,会有较大的区别。

1. MVCC:Snapshot Read vs Current Read

MySQL InnoDB存储引擎,实现的是基于多版本的并发控制协议——MVCC (Multi-Version Concurrency Control) (注:与MVCC相对的,是基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control)。MVCC最大的好处,相信也是耳熟能详:读不加锁,读写不冲突。在读多写少的OLTP应用中,读写不冲突是非常重要的,极大的增加了系统的并发性能,这也是为什么现阶段,几乎所有的RDBMS,都支持了MVCC。

在MVCC并发控制中,读操作可以分成两类:快照读 (snapshot read)与当前读 (current read)。快照读,读取的是记录的可见版本 (有可能是历史版本),不用加锁。当前读,读取的是记录的最新版本,并且,当前读返回的记录,都会加上锁,保证其他事务不会再并发修改这条记录。

在一个支持MVCC并发控制的系统中,哪些读操作是快照读?哪些操作又是当前读呢?以MySQL InnoDB为例:

快照读:简单的select操作,属于快照读,不加锁。(当然,也有例外,下面会分析)

当前读:特殊的读操作,插入/更新/删除操作,属于当前读,需要加锁。

所有以上的语句,都属于当前读,读取记录的最新版本。并且,读取之后,还需要保证其他并发事务不能修改当前记录,对读取记录加锁。其中,除了第一条语句,对读取记录加S锁 (共享锁)外,其他的操作,都加的是X锁 (排它锁)。

为什么将 插入/更新/删除 操作,都归为当前读?可以看看下面这个 更新 操作,在数据库中的执行流程:

MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

从图中,可以看到,一个Update操作的具体流程。当Update SQL被发给MySQL后,MySQL Server会根据where条件,读取第一条满足条件的记录,然后InnoDB引擎会将第一条记录返回,并加锁 (current read)。待MySQL Server收到这条加锁的记录之后,会再发起一个Update请求,更新这条记录。一条记录操作完成,再读取下一条记录,直至没有满足条件的记录为止。因此,Update操作内部,就包含了一个当前读。同理,Delete操作也一样。Insert操作会稍微有些不同,简单来说,就是Insert操作可能会触发Unique Key的冲突检查,也会进行一个当前读。

注:根据上图的交互,针对一条当前读的SQL语句,InnoDB与MySQL Server的交互,是一条一条进行的,因此,加锁也是一条一条进行的。先对一条满足条件的记录加锁,返回给MySQL Server,做一些DML操作;然后在读取下一条加锁,直至读取完毕。

2. Cluster Index:聚簇索引

InnoDB存储引擎的数据组织方式,是聚簇索引表:完整的记录,存储在主键索引中,通过主键索引,就可以获取记录所有的列。关于聚簇索引表的组织方式,可以参考MySQL的官方文档:Clustered and Secondary Indexes 。本文假设读者对这个,已经有了一定的认识,就不再做具体的介绍。接下来的部分,主键索引/聚簇索引 两个名称,会有一些混用,望读者知晓。

3. 2PL:Two-Phase Locking

传统RDBMS加锁的一个原则,就是2PL (二阶段锁):Two-Phase Locking。相对而言,2PL比较容易理解,说的是锁操作分为两个阶段:加锁阶段与解锁阶段,并且保证加锁阶段与解锁阶段不相交。下面,仍旧以MySQL为例,来简单看看2PL在MySQL中的实现。

MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

从上图可以看出,2PL就是将加锁/解锁分为两个完全不相交的阶段。加锁阶段:只加锁,不放锁。解锁阶段:只放锁,不加锁。

4. Isolation Level

隔离级别:Isolation Level,也是RDBMS的一个关键特性。相信对数据库有所了解的朋友,对于4种隔离级别:Read Uncommited,Read Committed,Repeatable Read,Serializable,都有了深入的认识。本文不打算讨论数据库理论中,是如何定义这4种隔离级别的含义的,而是跟大家介绍一下MySQL/InnoDB是如何定义这4种隔离级别的。

MySQL/InnoDB定义的4种隔离级别:

Read Uncommited

可以读取未提交记录。此隔离级别,不会使用,忽略。

Read Committed (RC)

快照读忽略,本文不考虑。

针对当前读,RC隔离级别保证对读取到的记录加锁 (记录锁),存在幻读现象。

Repeatable Read (RR)

快照读忽略,本文不考虑。

针对当前读,RR隔离级别保证对读取到的记录加锁 (记录锁),同时保证对读取的范围加锁,新的满足查询条件的记录不能够插入 (间隙锁),不存在幻读现象。

Serializable

从MVCC并发控制退化为基于锁的并发控制。不区别快照读与当前读,所有的读操作均为当前读,读加读锁 (S锁),写加写锁 (X锁)。

Serializable隔离级别下,读写冲突,因此并发度急剧下降,在MySQL/InnoDB下不建议使用。

二、一条简单SQL的加锁实现分析

在介绍完一些背景知识之后,本文接下来将选择几个有代表性的例子,来详细分析MySQL的加锁处理。当然,还是从最简单的例子说起。经常有朋友发给我一个SQL,然后问我,这个SQL加什么锁?就如同下面两条简单的SQL,他们加什么锁?

SQL1:select * from t1 where id = 10;
SQL2:delete from t1 where id = 10;

针对这个问题,该怎么回答?我能想象到的一个答案是:

SQL1:不加锁。因为MySQL是使用多版本并发控制的,读不加锁。
SQL2:对id = 10的记录加写锁 (走主键索引)。

这个答案对吗?说不上来。即可能是正确的,也有可能是错误的,已知条件不足,这个问题没有答案。如果让我来回答这个问题,我必须还要知道以下的一些前提,前提不同,我能给出的答案也就不同。要回答这个问题,还缺少哪些前提条件?

前提一:id列是不是主键?

前提二:当前系统的隔离级别是什么?

前提三:id列如果不是主键,那么id列上有索引吗?

前提四:id列上如果有二级索引,那么这个索引是唯一索引吗?

前提五:两个SQL的执行计划是什么?索引扫描?全表扫描?

没有这些前提,直接就给定一条SQL,然后问这个SQL会加什么锁,都是很业余的表现。而当这些问题有了明确的答案之后,给定的SQL会加什么锁,也就一目了然。下面,我将这些问题的答案进行组合,然后按照从易到难的顺序,逐个分析每种组合下,对应的SQL会加哪些锁?

注:下面的这些组合,我做了一个前提假设,也就是有索引时,执行计划一定会选择使用索引进行过滤 (索引扫描)。但实际情况会复杂很多,真正的执行计划,还是需要根据MySQL输出的为准。

组合一:id列是主键,RC隔离级别

组合二:id列是二级唯一索引,RC隔离级别

组合三:id列是二级非唯一索引,RC隔离级别

组合四:id列上没有索引,RC隔离级别

组合五:id列是主键,RR隔离级别

组合六:id列是二级唯一索引,RR隔离级别

组合七:id列是二级非唯一索引,RR隔离级别

组合八:id列上没有索引,RR隔离级别

组合九:Serializable隔离级别

排列组合还没有列举完全,但是看起来,已经很多了。真的有必要这么复杂吗?事实上,要分析加锁,就是需要这么复杂。但是从另一个角度来说,只要你选定了一种组合,SQL需要加哪些锁,其实也就确定了。接下来,就让我们来逐个分析这9种组合下的SQL加锁策略。

注:在前面八种组合下,也就是RC,RR隔离级别下,SQL1:select操作均不加锁,采用的是快照读,因此在下面的讨论中就忽略了,主要讨论SQL2:delete操作的加锁。

组合一:id主键+RC

这个组合,是最简单,最容易分析的组合。id是主键,Read Committed隔离级别,给定SQL:delete from t1 where id = 10; 只需要将主键上,id = 10的记录加上X锁即可。如下图所示:

MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

结论:id是主键时,此SQL只需要在id=10这条记录上加X锁即可。

组合二:id唯一索引+RC

这个组合,id不是主键,而是一个Unique的二级索引键值。那么在RC隔离级别下,delete from t1 where id = 10; 需要加什么锁呢?见下图:

MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

此组合中,id是unique索引,而主键是name列。此时,加锁的情况由于组合一有所不同。由于id是unique索引,因此delete语句会选择走id列的索引进行where条件的过滤,在找到id=10的记录后,首先会将unique索引上的id=10索引记录加上X锁,同时,会根据读取到的name列,回主键索引(聚簇索引),然后将聚簇索引上的name = ‘d’ 对应的主键索引项加X锁。为什么聚簇索引上的记录也要加锁?试想一下,如果并发的一个SQL,是通过主键索引来更新:update t1 set id = 100 where name = ‘d’; 此时,如果delete语句没有将主键索引上的记录加锁,那么并发的update就会感知不到delete语句的存在,违背了同一记录上的更新/删除需要串行执行的约束。

结论:若id列是unique列,其上有unique索引。那么SQL需要加两个X锁,一个对应于id unique索引上的id = 10的记录,另一把锁对应于聚簇索引上的[name=’d’,id=10]的记录。

组合三:id非唯一索引+RC

相对于组合一、二,组合三又发生了变化,隔离级别仍旧是RC不变,但是id列上的约束又降低了,id列不再唯一,只有一个普通的索引。假设delete from t1 where id = 10; 语句,仍旧选择id列上的索引进行过滤where条件,那么此时会持有哪些锁?同样见下图:

MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

根据此图,可以看到,首先,id列索引上,满足id = 10查询条件的记录,均已加锁。同时,这些记录对应的主键索引上的记录也都加上了锁。与组合二唯一的区别在于,组合二最多只有一个满足等值查询的记录,而组合三会将所有满足查询条件的记录都加锁。

结论:若id列上有非唯一索引,那么对应的所有满足SQL查询条件的记录,都会被加锁。同时,这些记录在主键索引上的记录,也会被加锁。

组合四:id无索引+RC

相对于前面三个组合,这是一个比较特殊的情况。id列上没有索引,where id = 10;这个过滤条件,没法通过索引进行过滤,那么只能走全表扫描做过滤。对应于这个组合,SQL会加什么锁?或者是换句话说,全表扫描时,会加什么锁?这个答案也有很多:有人说会在表上加X锁;有人说会将聚簇索引上,选择出来的id = 10;的记录加上X锁。那么实际情况呢?请看下图:

MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

由于id列上没有索引,因此只能走聚簇索引,进行全部扫描。从图中可以看到,满足删除条件的记录有两条,但是,聚簇索引上所有的记录,都被加上了X锁。无论记录是否满足条件,全部被加上X锁。既不是加表锁,也不是在满足条件的记录上加行锁。

有人可能会问?为什么不是只在满足条件的记录上加锁呢?这是由于MySQL的实现决定的。如果一个条件无法通过索引快速过滤,那么存储引擎层面就会将所有记录加锁后返回,然后由MySQL Server层进行过滤。因此也就把所有的记录,都锁上了。

注:在实际的实现中,MySQL有一些改进,在MySQL Server过滤条件,发现不满足后,会调用unlock_row方法,把不满足条件的记录放锁 (违背了2PL的约束)。这样做,保证了最后只会持有满足条件记录上的锁,但是每条记录的加锁操作还是不能省略的。

结论:若id列上没有索引,SQL会走聚簇索引的全扫描进行过滤,由于过滤是由MySQL Server层面进行的。因此每条记录,无论是否满足条件,都会被加上X锁。但是,为了效率考量,MySQL做了优化,对于不满足条件的记录,会在判断后放锁,最终持有的,是满足条件的记录上的锁,但是不满足条件的记录上的加锁/放锁动作不会省略。同时,优化也违背了2PL的约束。

组合五:id主键+RR

上面的四个组合,都是在Read Committed隔离级别下的加锁行为,接下来的四个组合,是在Repeatable Read隔离级别下的加锁行为。

组合五,id列是主键列,Repeatable Read隔离级别,针对delete from t1 where id = 10; 这条SQL,加锁与组合一:[id主键,Read Committed]一致。

组合六:id唯一索引+RR

与组合五类似,组合六的加锁,与组合二:[id唯一索引,Read Committed]一致。两个X锁,id唯一索引满足条件的记录上一个,对应的聚簇索引上的记录一个。

组合七:id非唯一索引+RR

还记得前面提到的MySQL的四种隔离级别的区别吗?RC隔离级别允许幻读,而RR隔离级别,不允许存在幻读。但是在组合五、组合六中,加锁行为又是与RC下的加锁行为完全一致。那么RR隔离级别下,如何防止幻读呢?问题的答案,就在组合七中揭晓。

组合七,Repeatable Read隔离级别,id上有一个非唯一索引,执行delete from t1 where id = 10; 假设选择id列上的索引进行条件过滤,最后的加锁行为,是怎么样的呢?同样看下面这幅图:

MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

此图,相对于组合三:[id列上非唯一锁,Read Committed]看似相同,其实却有很大的区别。最大的区别在于,这幅图中多了一个GAP锁,而且GAP锁看起来也不是加在记录上的,倒像是加载两条记录之间的位置,GAP锁有何用?

其实这个多出来的GAP锁,就是RR隔离级别,相对于RC隔离级别,不会出现幻读的关键。确实,GAP锁锁住的位置,也不是记录本身,而是两条记录之间的GAP。所谓幻读,就是同一个事务,连续做两次当前读 (例如:select * from t1 where id = 10 for update;),那么这两次当前读返回的是完全相同的记录 (记录数量一致,记录本身也一致),第二次的当前读,不会比第一次返回更多的记录 (幻象)。

如何保证两次当前读返回一致的记录,那就需要在第一次当前读与第二次当前读之间,其他的事务不会插入新的满足条件的记录并提交。为了实现这个功能,GAP锁应运而生。

如图中所示,有哪些位置可以插入新的满足条件的项 (id = 10),考虑到B+树索引的有序性,满足条件的项一定是连续存放的。记录[6,c]之前,不会插入id=10的记录;[6,c]与[10,b]间可以插入[10, aa];[10,b]与[10,d]间,可以插入新的[10,bb],[10,c]等;[10,d]与[11,f]间可以插入满足条件的[10,e],[10,z]等;而[11,f]之后也不会插入满足条件的记录。因此,为了保证[6,c]与[10,b]间,[10,b]与[10,d]间,[10,d]与[11,f]不会插入新的满足条件的记录,MySQL选择了用GAP锁,将这三个GAP给锁起来。

Insert操作,如insert [10,aa],首先会定位到[6,c]与[10,b]间,然后在插入前,会检查这个GAP是否已经被锁上,如果被锁上,则Insert不能插入记录。因此,通过第一遍的当前读,不仅将满足条件的记录锁上 (X锁),与组合三类似。同时还是增加3把GAP锁,将可能插入满足条件记录的3个GAP给锁上,保证后续的Insert不能插入新的id=10的记录,也就杜绝了同一事务的第二次当前读,出现幻象的情况。

有心的朋友看到这儿,可以会问:既然防止幻读,需要靠GAP锁的保护,为什么组合五、组合六,也是RR隔离级别,却不需要加GAP锁呢?

首先,这是一个好问题。其次,回答这个问题,也很简单。GAP锁的目的,是为了防止同一事务的两次当前读,出现幻读的情况。而组合五,id是主键;组合六,id是unique键,都能够保证唯一性。一个等值查询,最多只能返回一条记录,而且新的相同取值的记录,一定不会在新插入进来,因此也就避免了GAP锁的使用。其实,针对此问题,还有一个更深入的问题:如果组合五、组合六下,针对SQL:select * from t1 where id = 10 for update; 第一次查询,没有找到满足查询条件的记录,那么GAP锁是否还能够省略?此问题留给大家思考。

结论:Repeatable Read隔离级别下,id列上有一个非唯一索引,对应SQL:delete from t1 where id = 10; 首先,通过id索引定位到第一条满足查询条件的记录,加记录上的X锁,加GAP上的GAP锁,然后加主键聚簇索引上的记录X锁,然后返回;然后读取下一条,重复进行。直至进行到第一条不满足条件的记录[11,f],此时,不需要加记录X锁,但是仍旧需要加GAP锁,最后返回结束。

组合八:id无索引+RR

组合八,Repeatable Read隔离级别下的最后一种情况,id列上没有索引。此时SQL:delete from t1 where id = 10; 没有其他的路径可以选择,只能进行全表扫描。最终的加锁情况,如下图所示:

MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

如图,这是一个很恐怖的现象。首先,聚簇索引上的所有记录,都被加上了X锁。其次,聚簇索引每条记录间的间隙(GAP),也同时被加上了GAP锁。这个示例表,只有6条记录,一共需要6个记录锁,7个GAP锁。试想,如果表上有1000万条记录呢?

在这种情况下,这个表上,除了不加锁的快照度,其他任何加锁的并发SQL,均不能执行,不能更新,不能删除,不能插入,全表被锁死。

当然,跟组合四:[id无索引, Read Committed]类似,这个情况下,MySQL也做了一些优化,就是所谓的semi-consistent read。semi-consistent read开启的情况下,对于不满足查询条件的记录,MySQL会提前放锁。针对上面的这个用例,就是除了记录[d,10],[g,10]之外,所有的记录锁都会被释放,同时不加GAP锁。semi-consistent read如何触发:要么是read committed隔离级别;要么是Repeatable Read隔离级别,同时设置了innodb_locks_unsafe_for_binlog 参数。更详细的关于semi-consistent read的介绍,可参考我之前的一篇博客:MySQL+InnoDB semi-consitent read原理及实现分析 。

结论:在Repeatable Read隔离级别下,如果进行全表扫描的当前读,那么会锁上表中的所有记录,同时会锁上聚簇索引内的所有GAP,杜绝所有的并发 更新/删除/插入 操作。当然,也可以通过触发semi-consistent read,来缓解加锁开销与并发影响,但是semi-consistent read本身也会带来其他问题,不建议使用。

组合九:Serializable

针对前面提到的简单的SQL,最后一个情况:Serializable隔离级别。对于SQL2:delete from t1 where id = 10; 来说,Serializable隔离级别与Repeatable Read隔离级别完全一致,因此不做介绍。

Serializable隔离级别,影响的是SQL1:select * from t1 where id = 10; 这条SQL,在RC,RR隔离级别下,都是快照读,不加锁。但是在Serializable隔离级别,SQL1会加读锁,也就是说快照读不复存在,MVCC并发控制降级为Lock-Based CC。

结论:在MySQL/InnoDB中,所谓的读不加锁,并不适用于所有的情况,而是隔离级别相关的。Serializable隔离级别,读不加锁就不再成立,所有的读操作,都是当前读。

三、一条复杂的SQL

写到这里,其实MySQL的加锁实现也已经介绍的八八九九。只要将本文上面的分析思路,大部分的SQL,都能分析出其会加哪些锁。而这里,再来看一个稍微复杂点的SQL,用于说明MySQL加锁的另外一个逻辑。SQL用例如下:

MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

如图中的SQL,会加什么锁?假定在Repeatable Read隔离级别下 (Read Committed隔离级别下的加锁情况,留给读者分析。),同时,假设SQL走的是idx_t1_pu索引。

在详细分析这条SQL的加锁情况前,还需要有一个知识储备,那就是一个SQL中的where条件如何拆分?具体的介绍,建议阅读我之前的一篇文章:SQL中的where条件,在数据库中提取与应用浅析 。在这里,我直接给出分析后的结果:

Index key:pubtime > 1 and puptime < 20。此条件,用于确定SQL在idx_t1_pu索引上的查询范围。

Index Filter:userid = ‘hdc’ 。此条件,可以在idx_t1_pu索引上进行过滤,但不属于Index Key。

Table Filter:comment is not NULL。此条件,在idx_t1_pu索引上无法过滤,只能在聚簇索引上过滤。

在分析出SQL where条件的构成之后,再来看看这条SQL的加锁情况 (RR隔离级别),如下图所示:

MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

从图中可以看出,在Repeatable Read隔离级别下,由Index Key所确定的范围,被加上了GAP锁;Index Filter锁给定的条件 (userid = ‘hdc’)何时过滤,视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层过滤,在5.6后支持了Index Condition Pushdown,则在index上过滤。若不支持ICP,不满足Index Filter的记录,也需要加上记录X锁,若支持ICP,则不满足Index Filter的记录,无需加记录X锁 (图中,用红色箭头标出的X锁,是否要加,视是否支持ICP而定);而Table Filter对应的过滤条件,则在聚簇索引中读取后,在MySQL Server层面过滤,因此聚簇索引上也需要X锁。最后,选取出了一条满足条件的记录[8,hdc,d,5,good],但是加锁的数量,要远远大于满足条件的记录数量。

结论:在Repeatable Read隔离级别下,针对一个复杂的SQL,首先需要提取其where条件。Index Key确定的范围,需要加上GAP锁;Index Filter过滤条件,视MySQL版本是否支持ICP,若支持ICP,则不满足Index Filter的记录,不加X锁,否则需要X锁;Table Filter过滤条件,无论是否满足,都需要加X锁。

四、死锁原理与分析

本文前面的部分,基本上已经涵盖了MySQL/InnoDB所有的加锁规则。深入理解MySQL如何加锁,有两个比较重要的作用:

可以根据MySQL的加锁规则,写出不会发生死锁的SQL;

可以根据MySQL的加锁规则,定位出线上产生死锁的原因;

下面,来看看两个死锁的例子 (一个是两个Session的两条SQL产生死锁;另一个是两个Session的一条SQL,产生死锁):

MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

MySQL InnoDB加锁处理分析(何登成)

上面的两个死锁用例。第一个非常好理解,也是最常见的死锁,每个事务执行两条SQL,分别持有了一把锁,然后加另一把锁,产生死锁。

第二个用例,虽然每个Session都只有一条语句,仍旧会产生死锁。要分析这个死锁,首先必须用到本文前面提到的MySQL加锁的规则。针对Session 1,从name索引出发,读到的[hdc, 1],[hdc, 6]均满足条件,不仅会加name索引上的记录X锁,而且会加聚簇索引上的记录X锁,加锁顺序为先[1,hdc,100],后[6,hdc,10]。而Session 2,从pubtime索引出发,[10,6],[100,1]均满足过滤条件,同样也会加聚簇索引上的记录X锁,加锁顺序为[6,hdc,10],后[1,hdc,100]。发现没有,跟Session 1的加锁顺序正好相反,如果两个Session恰好都持有了第一把锁,请求加第二把锁,死锁就发生了。

结论:死锁的发生与否,并不在于事务中有多少条SQL语句,死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。而使用本文上面提到的,分析MySQL每条SQL语句的加锁规则,分析出每条语句的加锁顺序,然后检查多个并发SQL间是否存在以相反的顺序加锁的情况,就可以分析出各种潜在的死锁情况,也可以分析出线上死锁发生的原因。

五、总结

写到这儿,本文也告一段落,做一个简单的总结,要做的完全掌握MySQL/InnoDB的加锁规则,甚至是其他任何数据库的加锁规则,需要具备以下的一些知识点:

了解数据库的一些基本理论知识:数据的存储格式 (堆组织表 vs 聚簇索引表);并发控制协议 (MVCC vs Lock-Based CC);Two-Phase Locking;数据库的隔离级别定义 (Isolation Level);

了解SQL本身的执行计划 (主键扫描 vs 唯一键扫描 vs 范围扫描 vs 全表扫描);

了解数据库本身的一些实现细节 (过滤条件提取;Index Condition Pushdown;Semi-Consistent Read);

了解死锁产生的原因及分析的方法 (加锁顺序不一致;分析每个SQL的加锁顺序)

有了这些知识点,再加上适当的实战经验,全面掌控MySQL/InnoDB的加锁规则,当不在话下。

<转载>

何登成博客

<延伸>

漫谈死锁

解决死锁之路 – 常见 SQL 语句的加锁分析

Locks Set by Different SQL Statements in InnoDB


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