作為一名開發(fā)人員，在日常的工作中會(huì)難以避免地接觸到數(shù)據(jù)庫，無論是基于文件的 sqlite 還是工程上使用非常廣泛的 MySQL、PostgreSQL，但是一直以來也沒有對(duì)數(shù)據(jù)庫有一個(gè)非常清晰并且成體系的認(rèn)知，所以最近兩個(gè)月的時(shí)間看了幾本數(shù)據(jù)庫相關(guān)的書籍并且閱讀了 MySQL 的官方文檔，希望對(duì)各位了解數(shù)據(jù)庫的、不了解數(shù)據(jù)庫的有所幫助。

本文中對(duì)于數(shù)據(jù)庫的介紹以及研究都是在 MySQL 上進(jìn)行的，如果涉及到了其他數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容或者實(shí)現(xiàn)會(huì)在文中單獨(dú)指出。

數(shù)據(jù)庫的定義

很多開發(fā)者在最開始時(shí)其實(shí)都對(duì)數(shù)據(jù)庫有一個(gè)比較模糊的認(rèn)識(shí)，覺得數(shù)據(jù)庫就是一堆數(shù)據(jù)的集合，但是實(shí)際卻比這復(fù)雜的多，數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域中有兩個(gè)詞非常容易混淆，也就是數(shù)據(jù)庫和實(shí)例：

• 數(shù)據(jù)庫：物理操作文件系統(tǒng)或其他形式文件類型的集合；
• 實(shí)例：MySQL 數(shù)據(jù)庫由后臺(tái)線程以及一個(gè)共享內(nèi)存區(qū)組成；

對(duì)于數(shù)據(jù)庫和實(shí)例的定義都來自于 MySQL 技術(shù)內(nèi)幕：InnoDB 存儲(chǔ)引擎 一書，想要了解 InnoDB 存儲(chǔ)引擎的讀者可以閱讀這本書籍。

數(shù)據(jù)庫和實(shí)例

在 MySQL 中，實(shí)例和數(shù)據(jù)庫往往都是一一對(duì)應(yīng)的，而我們也無法直接操作數(shù)據(jù)庫，而是要通過數(shù)據(jù)庫實(shí)例來操作數(shù)據(jù)庫文件，可以理解為數(shù)據(jù)庫實(shí)例是數(shù)據(jù)庫為上層提供的一個(gè)專門用于操作的接口。

在 Unix 上，啟動(dòng)一個(gè) MySQL 實(shí)例往往會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)進(jìn)程， mysqld 就是真正的數(shù)據(jù)庫服務(wù)守護(hù)進(jìn)程，而 mysqld_safe是一個(gè)用于檢查和設(shè)置 mysqld 啟動(dòng)的控制程序，它負(fù)責(zé)監(jiān)控 MySQL 進(jìn)程的執(zhí)行，當(dāng) mysqld 發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)， mysqld_safe 會(huì)對(duì)其狀態(tài)進(jìn)行檢查并在合適的條件下重啟。

MySQL 的架構(gòu)

MySQL 從***個(gè)版本發(fā)布到現(xiàn)在已經(jīng)有了 20 多年的歷史，在這么多年的發(fā)展和演變中，整個(gè)應(yīng)用的體系結(jié)構(gòu)變得越來越復(fù)雜：

最上層用于連接、線程處理的部分并不是 MySQL 『發(fā)明』的，很多服務(wù)都有類似的組成部分；第二層中包含了大多數(shù) MySQL 的核心服務(wù)，包括了對(duì) SQL 的解析、分析、優(yōu)化和緩存等功能，存儲(chǔ)過程、觸發(fā)器和視圖都是在這里實(shí)現(xiàn)的；而第三層就是 MySQL 中真正負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和提取的存儲(chǔ)引擎，例如：InnoDB、MyISAM 等，文中對(duì)存儲(chǔ)引擎的介紹都是對(duì) InnoDB 實(shí)現(xiàn)的分析。

數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)

在整個(gè)數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)中，我們可以使用不同的存儲(chǔ)引擎來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而絕大多數(shù)存儲(chǔ)引擎都以二進(jìn)制的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)；這一節(jié)會(huì)介紹 InnoDB 中對(duì)數(shù)據(jù)是如何存儲(chǔ)的。

在 InnoDB 存儲(chǔ)引擎中，所有的數(shù)據(jù)都被邏輯地存放在表空間中，表空間（tablespace）是存儲(chǔ)引擎中***的存儲(chǔ)邏輯單位，在表空間的下面又包括段（segment）、區(qū)（extent）、頁（page）：

同一個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例的所有表空間都有相同的頁大小；默認(rèn)情況下，表空間中的頁大小都為 16KB，當(dāng)然也可以通過改變 innodb_page_size 選項(xiàng)對(duì)默認(rèn)大小進(jìn)行修改，需要注意的是不同的頁大小最終也會(huì)導(dǎo)致區(qū)大小的不同：

從圖中可以看出，在 InnoDB 存儲(chǔ)引擎中，一個(gè)區(qū)的大小最小為 1MB，頁的數(shù)量最少為 64 個(gè)。

如何存儲(chǔ)表

MySQL 使用 InnoDB 存儲(chǔ)表時(shí)，會(huì)將表的定義和數(shù)據(jù)索引等信息分開存儲(chǔ)，其中前者存儲(chǔ)在 .frm 文件中，后者存儲(chǔ)在 .ibd 文件中，這一節(jié)就會(huì)對(duì)這兩種不同的文件分別進(jìn)行介紹。

.frm 文件

無論在 MySQL 中選擇了哪個(gè)存儲(chǔ)引擎，所有的 MySQL 表都會(huì)在硬盤上創(chuàng)建一個(gè) .frm 文件用來描述表的格式或者說定義； .frm 文件的格式在不同的平臺(tái)上都是相同的。

CREATE TABLE test_frm(  
    column1 CHAR(  
5  
),  
    column2 INTEGER  
); 

當(dāng)我們使用上面的代碼創(chuàng)建表時(shí)，會(huì)在磁盤上的 datadir文件夾中生成一個(gè) test_frm.frm 的文件，這個(gè)文件中就包含了表結(jié)構(gòu)相關(guān)的信息：

MySQL 官方文檔中的 11.1 MySQL .frm File Format 一文對(duì)于 .frm 文件格式中的二進(jìn)制的內(nèi)容有著非常詳細(xì)的表述，在這里就不展開介紹了。

.ibd 文件

InnoDB 中用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的文件總共有兩個(gè)部分，一是系統(tǒng)表空間文件，包括 ibdata1、 ibdata2 等文件，其中存儲(chǔ)了 InnoDB 系統(tǒng)信息和用戶數(shù)據(jù)庫表數(shù)據(jù)和索引，是所有表公用的。

當(dāng)打開 innodb_file_per_table 選項(xiàng)時(shí)， .ibd 文件就是每一個(gè)表獨(dú)有的表空間，文件存儲(chǔ)了當(dāng)前表的數(shù)據(jù)和相關(guān)的索引數(shù)據(jù)。

如何存儲(chǔ)記錄

與現(xiàn)有的大多數(shù)存儲(chǔ)引擎一樣，InnoDB 使用頁作為磁盤管理的最小單位；數(shù)據(jù)在 InnoDB 存儲(chǔ)引擎中都是按行存儲(chǔ)的，每個(gè) 16KB 大小的頁中可以存放 2-200 行的記錄。

當(dāng) InnoDB 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)，它可以使用不同的行格式進(jìn)行存儲(chǔ)；MySQL 5.7 版本支持以下格式的行存儲(chǔ)方式：

Antelope 是 InnoDB 最開始支持的文件格式，它包含兩種行格式 Compact 和 Redundant，它最開始并沒有名字；Antelope 的名字是在新的文件格式 Barracuda 出現(xiàn)后才起的，Barracuda 的出現(xiàn)引入了兩種新的行格式 Compressed 和 Dynamic；InnoDB 對(duì)于文件格式都會(huì)向前兼容，而官方文檔中也對(duì)之后會(huì)出現(xiàn)的新文件格式預(yù)先定義好了名字：Cheetah、Dragon、Elk 等等。

兩種行記錄格式 Compact 和 Redundant 在磁盤上按照以下方式存儲(chǔ)：

Compact 和 Redundant 格式***的不同就是記錄格式的***個(gè)部分；在 Compact 中，行記錄的***部分倒序存放了一行數(shù)據(jù)中列的長(zhǎng)度（Length），而 Redundant 中存的是每一列的偏移量（Offset），從總體上上看，Compact 行記錄格式相比 Redundant 格式能夠減少 20% 的存儲(chǔ)空間。

行溢出數(shù)據(jù)

當(dāng) InnoDB 使用 Compact 或者 Redundant 格式存儲(chǔ)極長(zhǎng)的 VARCHAR 或者 BLOB 這類大對(duì)象時(shí)，我們并不會(huì)直接將所有的內(nèi)容都存放在數(shù)據(jù)頁節(jié)點(diǎn)中，而是將行數(shù)據(jù)中的前 768 個(gè)字節(jié)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)頁中，后面會(huì)通過偏移量指向溢出頁。

但是當(dāng)我們使用新的行記錄格式 Compressed 或者 Dynamic 時(shí)都只會(huì)在行記錄中保存 20 個(gè)字節(jié)的指針，實(shí)際的數(shù)據(jù)都會(huì)存放在溢出頁面中。

當(dāng)然在實(shí)際存儲(chǔ)中，可能會(huì)對(duì)不同長(zhǎng)度的 TEXT 和 BLOB 列進(jìn)行優(yōu)化，不過這就不是本文關(guān)注的重點(diǎn)了。

想要了解更多與 InnoDB 存儲(chǔ)引擎中記錄的數(shù)據(jù)格式的相關(guān)信息，可以閱讀 InnoDB Record Structure

數(shù)據(jù)頁結(jié)構(gòu)

頁是 InnoDB 存儲(chǔ)引擎管理數(shù)據(jù)的最小磁盤單位，而 B-Tree 節(jié)點(diǎn)就是實(shí)際存放表中數(shù)據(jù)的頁面，我們?cè)谶@里將要介紹頁是如何組織和存儲(chǔ)記錄的；首先，一個(gè) InnoDB 頁有以下七個(gè)部分：

每一個(gè)頁中包含了兩對(duì) header/trailer：內(nèi)部的 Page Header/Page Directory 關(guān)心的是頁的狀態(tài)信息，而 Fil Header/Fil Trailer 關(guān)心的是記錄頁的頭信息。

在頁的頭部和尾部之間就是用戶記錄和空閑空間了，每一個(gè)數(shù)據(jù)頁中都包含 Infimum 和 Supremum 這兩個(gè)虛擬的記錄（可以理解為占位符），Infimum 記錄是比該頁中任何主鍵值都要小的值，Supremum 是該頁中的***值：

User Records 就是整個(gè)頁面中真正用于存放行記錄的部分，而 Free Space 就是空余空間了，它是一個(gè)鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，為了保證插入和刪除的效率，整個(gè)頁面并不會(huì)按照主鍵順序?qū)λ杏涗涍M(jìn)行排序，它會(huì)自動(dòng)從左側(cè)向右尋找空白節(jié)點(diǎn)進(jìn)行插入，行記錄在物理存儲(chǔ)上并不是按照順序的，它們之間的順序是由 next_record 這一指針控制的。

B+ 樹在查找對(duì)應(yīng)的記錄時(shí)，并不會(huì)直接從樹中找出對(duì)應(yīng)的行記錄，它只能獲取記錄所在的頁，將整個(gè)頁加載到內(nèi)存中，再通過 Page Directory 中存儲(chǔ)的稀疏索引和 n_owned、 next_record 屬性取出對(duì)應(yīng)的記錄，不過因?yàn)檫@一操作是在內(nèi)存中進(jìn)行的，所以通常會(huì)忽略這部分查找的耗時(shí)。

InnoDB 存儲(chǔ)引擎中對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是一個(gè)非常復(fù)雜的話題，這一節(jié)中也只是對(duì)表、行記錄以及頁面的存儲(chǔ)進(jìn)行一定的分析和介紹，雖然作者相信這部分知識(shí)對(duì)于大部分開發(fā)者已經(jīng)足夠了，但是想要真正消化這部分內(nèi)容還需要很多的努力和實(shí)踐。

索引

索引是數(shù)據(jù)庫中非常非常重要的概念，它是存儲(chǔ)引擎能夠快速定位記錄的秘密武器，對(duì)于提升數(shù)據(jù)庫的性能、減輕數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的負(fù)擔(dān)有著非常重要的作用；索引優(yōu)化是對(duì)查詢性能優(yōu)化的最有效手段，它能夠輕松地將查詢的性能提高幾個(gè)數(shù)量級(jí)。

索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

在上一節(jié)中，我們談了行記錄的存儲(chǔ)和頁的存儲(chǔ)，在這里我們就要從更高的層面看 InnoDB 中對(duì)于數(shù)據(jù)是如何存儲(chǔ)的；InnoDB 存儲(chǔ)引擎在絕大多數(shù)情況下使用 B+ 樹建立索引，這是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中查找最為常用和有效的索引，但是 B+ 樹索引并不能找到一個(gè)給定鍵對(duì)應(yīng)的具體值，它只能找到數(shù)據(jù)行對(duì)應(yīng)的頁，然后正如上一節(jié)所提到的，數(shù)據(jù)庫把整個(gè)頁讀入到內(nèi)存中，并在內(nèi)存中查找具體的數(shù)據(jù)行。

B+ 樹是平衡樹，它查找任意節(jié)點(diǎn)所耗費(fèi)的時(shí)間都是完全相同的，比較的次數(shù)就是 B+ 樹的高度；在這里，我們并不會(huì)深入分析或者動(dòng)手實(shí)現(xiàn)一個(gè) B+ 樹，只是對(duì)它的特性進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹。

聚集索引和輔助索引

數(shù)據(jù)庫中的 B+ 樹索引可以分為聚集索引（clustered index）和輔助索引（secondary index），它們之間的***區(qū)別就是，聚集索引中存放著一條行記錄的全部信息，而輔助索引中只包含索引列和一個(gè)用于查找對(duì)應(yīng)行記錄的『書簽』。

聚集索引

InnoDB 存儲(chǔ)引擎中的表都是使用索引組織的，也就是按照鍵的順序存放；聚集索引就是按照表中主鍵的順序構(gòu)建一顆 B+ 樹，并在葉節(jié)點(diǎn)中存放表中的行記錄數(shù)據(jù)。

CREATE TABLE users(  
    id INT NOT NULL,  
    first_name VARCHAR(  
20  
) NOT NULL,  
    last_name VARCHAR(  
20  
) NOT NULL,  
    age INT NOT NULL,  
    PRIMARY KEY(id),  
    KEY(last_name, first_name, age)  
    KEY(first_name)  
); 

如果使用上面的 SQL 在數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建一張表，B+ 樹就會(huì)使用 id 作為索引的鍵，并在葉子節(jié)點(diǎn)中存儲(chǔ)一條記錄中的所有信息。

圖中對(duì) B+ 樹的描述與真實(shí)情況下 B+ 樹中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有一些差別，不過這里想要表達(dá)的主要意思是：聚集索引葉節(jié)點(diǎn)中保存的是整條行記錄，而不是其中的一部分。

聚集索引與表的物理存儲(chǔ)方式有著非常密切的關(guān)系，所有正常的表應(yīng)該有且僅有一個(gè)聚集索引（絕大多數(shù)情況下都是主鍵），表中的所有行記錄數(shù)據(jù)都是按照聚集索引的順序存放的。

當(dāng)我們使用聚集索引對(duì)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索時(shí)，可以直接獲得聚集索引所對(duì)應(yīng)的整條行記錄數(shù)據(jù)所在的頁，不需要進(jìn)行第二次操作。

輔助索引

數(shù)據(jù)庫將所有的非聚集索引都劃分為輔助索引，但是這個(gè)概念對(duì)我們理解輔助索引并沒有什么幫助；輔助索引也是通過 B+ 樹實(shí)現(xiàn)的，但是它的葉節(jié)點(diǎn)并不包含行記錄的全部數(shù)據(jù)，僅包含索引中的所有鍵和一個(gè)用于查找對(duì)應(yīng)行記錄的『書簽』，在 InnoDB 中這個(gè)書簽就是當(dāng)前記錄的主鍵。

輔助索引的存在并不會(huì)影響聚集索引，因?yàn)榫奂饕龢?gòu)成的 B+ 樹是數(shù)據(jù)實(shí)際存儲(chǔ)的形式，而輔助索引只用于加速數(shù)據(jù)的查找，所以一張表上往往有多個(gè)輔助索引以此來提升數(shù)據(jù)庫的性能。

一張表一定包含一個(gè)聚集索引構(gòu)成的 B+ 樹以及若干輔助索引的構(gòu)成的 B+ 樹。

如果在表 users 中存在一個(gè)輔助索引 (first_name,age)，那么它構(gòu)成的 B+ 樹大致就是上圖這樣，按照 (first_name,age) 的字母順序?qū)Ρ碇械臄?shù)據(jù)進(jìn)行排序，當(dāng)查找到主鍵時(shí)，再通過聚集索引獲取到整條行記錄。

上圖展示了一個(gè)使用輔助索引查找一條表記錄的過程：通過輔助索引查找到對(duì)應(yīng)的主鍵，***在聚集索引中使用主鍵獲取對(duì)應(yīng)的行記錄，這也是通常情況下行記錄的查找方式。

索引的設(shè)計(jì)

索引的設(shè)計(jì)其實(shí)是一個(gè)非常重要的內(nèi)容，同時(shí)也是一個(gè)非常復(fù)雜的內(nèi)容；索引的設(shè)計(jì)與創(chuàng)建對(duì)于提升數(shù)據(jù)庫的查詢性能至關(guān)重要，不過這不是本文想要介紹的內(nèi)容，有關(guān)索引的設(shè)計(jì)與優(yōu)化可以閱讀 數(shù)據(jù)庫索引設(shè)計(jì)與優(yōu)化 一書，書中提供了一種非常科學(xué)合理的方法能夠幫助我們?cè)跀?shù)據(jù)庫中建立最適合的索引，當(dāng)然作者也可能會(huì)在之后的文章中對(duì)索引的設(shè)計(jì)進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹和分析。

鎖

我們都知道鎖的種類一般分為樂觀鎖和悲觀鎖兩種，InnoDB 存儲(chǔ)引擎中使用的就是悲觀鎖，而按照鎖的粒度劃分，也可以分成行鎖和表鎖。

并發(fā)控制機(jī)制

樂觀鎖和悲觀鎖其實(shí)都是并發(fā)控制的機(jī)制，同時(shí)它們?cè)谠砩暇陀兄举|(zhì)的差別；

• 樂觀鎖是一種思想，它其實(shí)并不是一種真正的『鎖』，它會(huì)先嘗試對(duì)資源進(jìn)行修改，在寫回時(shí)判斷資源是否進(jìn)行了改變，如果沒有發(fā)生改變就會(huì)寫回，否則就會(huì)進(jìn)行重試，在整個(gè)的執(zhí)行過程中其實(shí)都沒有對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行加鎖；
• 悲觀鎖就是一種真正的鎖了，它會(huì)在獲取資源前對(duì)資源進(jìn)行加鎖，確保同一時(shí)刻只有有限的線程能夠訪問該資源，其他想要嘗試獲取資源的操作都會(huì)進(jìn)入等待狀態(tài)，直到該線程完成了對(duì)資源的操作并且釋放了鎖后，其他線程才能重新操作資源；

雖然樂觀鎖和悲觀鎖在本質(zhì)上并不是同一種東西，一個(gè)是一種思想，另一個(gè)是一種真正的鎖，但是它們都是一種并發(fā)控制機(jī)制。

樂觀鎖不會(huì)存在死鎖的問題，但是由于更新后驗(yàn)證，所以當(dāng)沖突頻率和重試成本較高時(shí)更推薦使用悲觀鎖，而需要非常高的響應(yīng)速度并且并發(fā)量非常大的時(shí)候使用樂觀鎖就能較好的解決問題，在這時(shí)使用悲觀鎖就可能出現(xiàn)嚴(yán)重的性能問題；在選擇并發(fā)控制機(jī)制時(shí)，需要綜合考慮上面的四個(gè)方面（沖突頻率、重試成本、響應(yīng)速度和并發(fā)量）進(jìn)行選擇。

鎖的種類

對(duì)數(shù)據(jù)的操作其實(shí)只有兩種，也就是讀和寫，而數(shù)據(jù)庫在實(shí)現(xiàn)鎖時(shí)，也會(huì)對(duì)這兩種操作使用不同的鎖；InnoDB 實(shí)現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)的行級(jí)鎖，也就是共享鎖（Shared Lock）和互斥鎖（Exclusive Lock）；共享鎖和互斥鎖的作用其實(shí)非常好理解：

• 共享鎖（讀鎖）：允許事務(wù)對(duì)一條行數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取；
• 互斥鎖（寫鎖）：允許事務(wù)對(duì)一條行數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除或更新；

而它們的名字也暗示著各自的另外一個(gè)特性，共享鎖之間是兼容的，而互斥鎖與其他任意鎖都不兼容：

稍微對(duì)它們的使用進(jìn)行思考就能想明白它們?yōu)槭裁匆@么設(shè)計(jì)，因?yàn)楣蚕礞i代表了讀操作、互斥鎖代表了寫操作，所以我們可以在數(shù)據(jù)庫中并行讀，但是只能串行寫，只有這樣才能保證不會(huì)發(fā)生線程競(jìng)爭(zhēng)，實(shí)現(xiàn)線程安全。

鎖的粒度

無論是共享鎖還是互斥鎖其實(shí)都只是對(duì)某一個(gè)數(shù)據(jù)行進(jìn)行加鎖，InnoDB 支持多種粒度的鎖，也就是行鎖和表鎖；為了支持多粒度鎖定，InnoDB 存儲(chǔ)引擎引入了意向鎖（Intention Lock），意向鎖就是一種表級(jí)鎖。

與上一節(jié)中提到的兩種鎖的種類相似的是，意向鎖也分為兩種：

• 意向共享鎖：事務(wù)想要在獲得表中某些記錄的共享鎖，需要在表上先加意向共享鎖；
• 意向互斥鎖：事務(wù)想要在獲得表中某些記錄的互斥鎖，需要在表上先加意向互斥鎖；

隨著意向鎖的加入，鎖類型之間的兼容矩陣也變得愈加復(fù)雜：

意向鎖其實(shí)不會(huì)阻塞全表掃描之外的任何請(qǐng)求，它們的主要目的是為了表示是否有人請(qǐng)求鎖定表中的某一行數(shù)據(jù)。

有的人可能會(huì)對(duì)意向鎖的目的并不是完全的理解，我們?cè)谶@里可以舉一個(gè)例子：如果沒有意向鎖，當(dāng)已經(jīng)有人使用行鎖對(duì)表中的某一行進(jìn)行修改時(shí)，如果另外一個(gè)請(qǐng)求要對(duì)全表進(jìn)行修改，那么就需要對(duì)所有的行是否被鎖定進(jìn)行掃描，在這種情況下，效率是非常低的；不過，在引入意向鎖之后，當(dāng)有人使用行鎖對(duì)表中的某一行進(jìn)行修改之前，會(huì)先為表添加意向互斥鎖（IX），再為行記錄添加互斥鎖（X），在這時(shí)如果有人嘗試對(duì)全表進(jìn)行修改就不需要判斷表中的每一行數(shù)據(jù)是否被加鎖了，只需要通過等待意向互斥鎖被釋放就可以了。

鎖的算法

到目前為止已經(jīng)對(duì) InnoDB 中鎖的粒度有一定的了解，也清楚了在對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫時(shí)會(huì)獲取不同的鎖，在這一小節(jié)將介紹鎖是如何添加到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)行上的，我們會(huì)分別介紹三種鎖的算法：Record Lock、Gap Lock 和 Next-Key Lock。

Record Lock

記錄鎖（Record Lock）是加到索引記錄上的鎖，假設(shè)我們存在下面的一張表 users：

CREATE TABLE users(  
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
    last_name VARCHAR(  
255  
) NOT NULL,  
    first_name VARCHAR(  
255  
),  
    age INT,  
    PRIMARY KEY(id),  
    KEY(last_name),  
    KEY(age)  
); 

如果我們使用 id 或者 last_name 作為 SQL 中 WHERE 語句的過濾條件，那么 InnoDB 就可以通過索引建立的 B+ 樹找到行記錄并添加索引，但是如果使用 first_name 作為過濾條件時(shí)，由于 InnoDB 不知道待修改的記錄具體存放的位置，也無法對(duì)將要修改哪條記錄提前做出判斷就會(huì)鎖定整個(gè)表。

Gap Lock

記錄鎖是在存儲(chǔ)引擎中最為常見的鎖，除了記錄鎖之外，InnoDB 中還存在間隙鎖（Gap Lock），間隙鎖是對(duì)索引記錄中的一段連續(xù)區(qū)域的鎖；當(dāng)使用類似 SELECT*FROM users WHERE id BETWEEN10AND20FOR UPDATE;的 SQL 語句時(shí)，就會(huì)阻止其他事務(wù)向表中插入 id=15 的記錄，因?yàn)檎麄€(gè)范圍都被間隙鎖鎖定了。

間隙鎖是存儲(chǔ)引擎對(duì)于性能和并發(fā)做出的權(quán)衡，并且只用于某些事務(wù)隔離級(jí)別。

雖然間隙鎖中也分為共享鎖和互斥鎖，不過它們之間并不是互斥的，也就是不同的事務(wù)可以同時(shí)持有一段相同范圍的共享鎖和互斥鎖，它唯一阻止的就是其他事務(wù)向這個(gè)范圍中添加新的記錄。

Next-Key Lock

Next-Key 鎖相比前兩者就稍微有一些復(fù)雜，它是記錄鎖和記錄前的間隙鎖的結(jié)合，在 users 表中有以下記錄：

+------+-------------+--------------+-------+ 
 
|   id | last_name   | first_name   |   age | 
 
|------+-------------+--------------+-------| 
 
|   4  | stark       | tony         |   21 | 
 
|   1  | tom         | hiddleston   |  30  | 
 
|   3  | morgan      | freeman      |  40  | 
 
|   5  | jeff        | dean         |  50  | 
 
|   2  | donald      | trump        |  80  | 
 
+------+-------------+--------------+-------+ 

如果使用 Next-Key 鎖，那么 Next-Key 鎖就可以在需要的時(shí)候鎖定以下的范圍：

(-∞, 21 ] 
 
( 21 , 30 ] 
 
( 30 ,  40 ] 
 
( 40 , 50 ] 
 
( 50 ,80] 
 
( 80 , ∞) 

既然叫 Next-Key 鎖，鎖定的應(yīng)該是當(dāng)前值和后面的范圍，但是實(shí)際上卻不是，Next-Key 鎖鎖定的是當(dāng)前值和前面的范圍。

當(dāng)我們更新一條記錄，比如 SELECT*FROM users WHERE age=30FOR UPDATE;，InnoDB 不僅會(huì)在范圍 (21,30] 上加 Next-Key 鎖，還會(huì)在這條記錄后面的范圍 (30,40] 加間隙鎖，所以插入 (21,40]范圍內(nèi)的記錄都會(huì)被鎖定。

Next-Key 鎖的作用其實(shí)是為了解決幻讀的問題，我們會(huì)在下一節(jié)談事務(wù)的時(shí)候具體介紹。

死鎖的發(fā)生

既然 InnoDB 中實(shí)現(xiàn)的鎖是悲觀的，那么不同事務(wù)之間就可能會(huì)互相等待對(duì)方釋放鎖造成死鎖，最終導(dǎo)致事務(wù)發(fā)生錯(cuò)誤；想要在 MySQL 中制造死鎖的問題其實(shí)非常容易：

兩個(gè)會(huì)話都持有一個(gè)鎖，并且嘗試獲取對(duì)方的鎖時(shí)就會(huì)發(fā)生死鎖，不過 MySQL 也能在發(fā)生死鎖時(shí)及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，并保證其中的一個(gè)事務(wù)能夠正常工作，這對(duì)我們來說也是一個(gè)好消息。

事務(wù)與隔離級(jí)別

在介紹了鎖之后，我們?cè)賮碚務(wù)剶?shù)據(jù)庫中一個(gè)非常重要的概念 —— 事務(wù)；相信只要是一個(gè)合格的軟件工程師就對(duì)事務(wù)的特性有所了解，其中被人經(jīng)常提起的就是事務(wù)的原子性，在數(shù)據(jù)提交工作時(shí)，要么保證所有的修改都能夠提交，要么就所有的修改全部回滾。

但是事務(wù)還遵循包括原子性在內(nèi)的 ACID 四大特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）和持久性（Durability）；文章不會(huì)對(duì)這四大特性全部展開進(jìn)行介紹，相信你能夠通過 Google 和數(shù)據(jù)庫相關(guān)的書籍輕松獲得有關(guān)它們的概念，本文***要介紹的就是事務(wù)的四種隔離級(jí)別。

幾種隔離級(jí)別

事務(wù)的隔離性是數(shù)據(jù)庫處理數(shù)據(jù)的幾大基礎(chǔ)之一，而隔離級(jí)別其實(shí)就是提供給用戶用于在性能和可靠性做出選擇和權(quán)衡的配置項(xiàng)。

ISO 和 ANIS SQL 標(biāo)準(zhǔn)制定了四種事務(wù)隔離級(jí)別，而 InnoDB 遵循了 SQL:1992 標(biāo)準(zhǔn)中的四種隔離級(jí)別： READ UNCOMMITED、 READ COMMITED、 REPEATABLE READ和 SERIALIZABLE；每個(gè)事務(wù)的隔離級(jí)別其實(shí)都比上一級(jí)多解決了一個(gè)問題：

• RAED UNCOMMITED：使用查詢語句不會(huì)加鎖，可能會(huì)讀到未提交的行（Dirty Read）；
• READ COMMITED：只對(duì)記錄加記錄鎖，而不會(huì)在記錄之間加間隙鎖，所以允許新的記錄插入到被鎖定記錄的附近，所以再多次使用查詢語句時(shí)，可能得到不同的結(jié)果（Non-Repeatable Read）；
• REPEATABLE READ：多次讀取同一范圍的數(shù)據(jù)會(huì)返回***次查詢的快照，不會(huì)返回不同的數(shù)據(jù)行，但是可能發(fā)生幻讀（Phantom Read）；
• SERIALIZABLE：InnoDB 隱式地將全部的查詢語句加上共享鎖，解決了幻讀的問題；

MySQL 中默認(rèn)的事務(wù)隔離級(jí)別就是 REPEATABLE READ，但是它通過 Next-Key 鎖也能夠在某種程度上解決幻讀的問題。

接下來，我們將數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建如下的表并通過個(gè)例子來展示在不同的事務(wù)隔離級(jí)別之下，會(huì)發(fā)生什么樣的問題：

CREATE TABLE test(  
    id INT NOT NULL,  
    UNIQUE(id)  
); 

臟讀

當(dāng)事務(wù)的隔離級(jí)別為 READ UNCOMMITED 時(shí)，我們?cè)?SESSION2 中插入的未提交數(shù)據(jù)在 SESSION1 中是可以訪問的。

不可重復(fù)讀

當(dāng)事務(wù)的隔離級(jí)別為 READ COMMITED 時(shí)，雖然解決了臟讀的問題，但是如果在 SESSION1 先查詢了一個(gè)范圍的數(shù)據(jù)，在這之后 SESSION2 中插入一條數(shù)據(jù)并且提交了修改，在這時(shí)，如果 SESSION1 中再次使用相同的查詢語句，就會(huì)發(fā)現(xiàn)兩次查詢的結(jié)果不一樣。

不可重復(fù)讀的原因就是，在 READ COMMITED 的隔離級(jí)別下，存儲(chǔ)引擎不會(huì)在查詢記錄時(shí)添加間隙鎖，鎖定 id<5 這個(gè)范圍。

幻讀

重新開啟了兩個(gè)會(huì)話 SESSION1 和 SESSION2，在 SESSION1中我們查詢?nèi)淼男畔ⅲ瑳]有得到任何記錄；在 SESSION2中向表中插入一條數(shù)據(jù)并提交；由于 REPEATABLE READ 的原因，再次查詢?nèi)淼臄?shù)據(jù)時(shí)，我們獲得到的仍然是空集，但是在向表中插入同樣的數(shù)據(jù)卻出現(xiàn)了錯(cuò)誤。

這種現(xiàn)象在數(shù)據(jù)庫中就被稱作幻讀，雖然我們使用查詢語句得到了一個(gè)空的集合，但是插入數(shù)據(jù)時(shí)卻得到了錯(cuò)誤，好像之前的查詢是幻覺一樣。

在標(biāo)準(zhǔn)的事務(wù)隔離級(jí)別中，幻讀是由更高的隔離級(jí)別 SERIALIZABLE 解決的，但是它也可以通過 MySQL 提供的 Next-Key 鎖解決：

REPERATABLE READ 和 READ UNCOMMITED 其實(shí)是矛盾的，如果保證了前者就看不到已經(jīng)提交的事務(wù)，如果保證了后者，就會(huì)導(dǎo)致兩次查詢的結(jié)果不同，MySQL 為我們提供了一種折中的方式，能夠在 REPERATABLE READ 模式下加鎖訪問已經(jīng)提交的數(shù)據(jù)，其本身并不能解決幻讀的問題，而是通過文章前面提到的 Next-Key 鎖來解決。

原文鏈接：http://draveness.me/mysql-innodb.html