展开菜单
首页 精品内容 本月促销 装机必备 Windows PDF教程 macOS软件 IOS软件 Android AI 专题
全部分类

当前位置:

首页 > 编程开发 > Mysql锁内部实现机制是什么

Mysql锁内部实现机制是什么

概述虽然现在关系型数据库越来越相似,但其背后的实现机制可能大相径庭。实际使用方面,因为SQL语法规范的存在使得我们熟悉多种关系型数据库并非难事,但是有多少种数据库可能就有多少种锁的实现方法。MicrosoftSqlServer2005之前只提供页锁,直到2005版本才开始支持乐观并发、悲观并发,乐观模式下允许实现行级别锁,在SqlServer的设计中锁是一种稀缺资源,锁的数量越多,开销就越大,为了避免因为锁的数量快速攀升导致性能断崖式下跌,其支持一种称为锁升级的机制,一旦行锁升级为页锁,并发性能就又回到原

本文目录

    概述

    虽然现在关系型数据库越来越相似,但其背后的实现机制可能大相径庭。实际使用方面,因为SQL语法规范的存在使得我们熟悉多种关系型数据库并非难事,但是有多少种数据库可能就有多少种锁的实现方法。

    Microsoft Sql Server2005之前只提供页锁,直到2005版本才开始支持乐观并发、悲观并发,乐观模式下允许实现行级别锁,在Sql Server的设计中锁是一种稀缺资源,锁的数量越多,开销就越大,为了避免因为锁的数量快速攀升导致性能断崖式下跌,其支持一种称为锁升级的机制,一旦行锁升级为页锁,并发性能就又回到原点。

    事实上,即使在同一个数据库,不同的执行引擎对锁这一功能的诠释依然是百家争鸣。对于MyISAM而言仅仅支持表锁,并发读取尚可,并发修改可就捉襟见肘了。Innodb则和Oracle非常相似,提供非锁定一致性读取、行锁支持,与Sql Server明显不同的是随着锁总数的上升,Innodb仅仅只需要付出一点点代价。

    行锁结构

    Innodb支持行锁,且对于锁的描述并不会存在特别大的开销。因此不需要锁升级这一机制作为大量锁导致性能下降之后的抢救措施。

    摘自lock0priv.h文件,Innodb对于行锁的定义如下:

    /** Record lock for a page */
    struct lock_rec_t {
        /* space id */
        ulint  space;	
        /* page number */
        ulint  page_no;
        /**
         * number of bits in the lock bitmap; 
         * NOTE: the lock bitmap is placed immediately after the lock struct 
         */
        ulint  n_bits;			
    };

    不难看出虽然并发控制可以细化到行级别,但是锁以页的粒度组织管理。Innodb的设计中通过space id、page number两个必要条件就可以确定唯一一个数据页,n_bits表示描述该页行锁信息需要多少bit位。

    同一数据页中每条记录都分配唯一的连续的递增序号:heap_no,若要知道某一行记录是否上锁,则只需要判断位图heap_no位置的数字是否为一即可。由于lock bitmap根据数据页的记录数量进行内存空间分配的,因此没有显式定义,且该页记录可能还会继续增加,因此预留了LOCK_PAGE_BITMAP_MARGIN大小的空间。

    /** 
     * Safety margin when creating a new record lock: this many extra records
     * can be inserted to the page without need to create a lock with 
     * a bigger bitmap
     */
    #define LOCK_PAGE_BITMAP_MARGIN	 64

    假设space id = 20,page number = 100的数据页目前有160条记录,heap_no为2、3、4的记录已经被锁,则对应的lock_rec_t结构与数据页应该被这样刻画:

    Mysql锁内部实现机制是什么

    注:

    • 内存中的lock bitmap应该是线性分布的,图中所示二维结构是为了方便描述

    • bitmap与lock_rec_t结构是一块连续内存,图中引用关系也是绘图需要

    可以看到该页对应的bitmap第二三四位置全部置一,描述一个数据页行锁所消耗内存从感官上相当有限,那具体占用多少呢?我们可以计算一下:

    160 / 8 + 8 + 1 = 29byte。

    • 160条记录对应160bit

    • +8是因为需要预留出64bit

    • +1是因为源码中还预留了1字节

    这里还额外+1,应该是为了避免因为整除导致的结果数值偏小的问题。假如是161条记录如果不+1则计算出来的20byte不够描述所有记录的锁信息(不动用预留位)。

    摘自lock0priv.h文件:

    /* lock_rec_create函数代码片段 */
    n_bits = page_dir_get_n_heap(page) + LOCK_PAGE_BITMAP_MARGIN;
    n_bytes = 1 + n_bits / 8;
    /* 注意这里是分配的连续内存 */
    lock = static_cast(
        mem_heap_alloc(trx->lock.lock_heap, sizeof(lock_t) + n_bytes)
    );
    /**
     * Gets the number of records in the heap.
     * @return number of user records 
     */
    UNIV_INLINE ulint page_dir_get_n_heap(const page_t* page)	
    {
        return(page_header_get_field(page, PAGE_N_HEAP) & 0x7fff);
    }

    表锁结构

    Innodb还支持表锁,表锁可分为两大类:意向锁,自增锁其数据结构定义如下:

    摘自lock0priv.h文件

    struct lock_table_t {
        /* database table in dictionary cache */
        dict_table_t*  table;
        /* list of locks on the same table */
        UT_LIST_NODE_T(lock_t)  locks;
    };

    摘自ut0lst.h文件

    struct ut_list_node {
        /* pointer to the previous node, NULL if start of list */
        TYPE*  prev;
        /* pointer to next node, NULL if end of list */
        TYPE*  next;
    };
    #define UT_LIST_NODE_T(TYPE)  ut_list_node

    事务中锁的描述

    上述lock_rec_t、lock_table_t结构只是单独的定义,锁产生于事务之中,因此每个事务对应的行锁、表锁会有一个相应的锁的结构,其定义如下:

    摘自lock0priv.h文件

    /** Lock struct; protected by lock_sys->mutex */
    struct lock_t {
        /* transaction owning the lock */
        trx_t*  trx;
        /* list of the locks of the transaction */
        UT_LIST_NODE_T(lock_t)  trx_locks;	
        /** 
         * lock type, mode, LOCK_GAP or LOCK_REC_NOT_GAP,
         * LOCK_INSERT_INTENTION, wait flag, ORed 
         */
        ulint  type_mode;
        /* hash chain node for a record lock */
        hash_node_t  hash;	
        /*!< index for a record lock */
        dict_index_t*  index;
        /* lock details */
        union {
            /* table lock */
            lock_table_t  tab_lock;
            /* record lock */
            lock_rec_t  rec_lock;
        } un_member;
    };

    lock_t是根据每个事务每个页(或表)来定义的,但是一个事务往往涉及到多个页,因此需要链表trx_locks串联起一个事务相关的所有锁信息。除了需要根据事务查询到所有锁信息,实际场景还要求系统必须能够快速高效的检测出某个行记录是否已经上锁。因此必须有一个全局变量支持对行记录进行锁信息的查询。Innodb选择了哈希表,其定义如下:

    摘自lock0lock.h文件

    /** The lock system struct */
    struct lock_sys_t {
        /* Mutex protecting the locks */
        ib_mutex_t  mutex;		
        /* 就是这里: hash table of the record locks */
        hash_table_t*  rec_hash;	
        /* Mutex protecting the next two fields */
        ib_mutex_t  wait_mutex;
        /** 
         * Array  of user threads suspended while waiting forlocks within InnoDB,
         * protected by the lock_sys->wait_mutex 
         */
        srv_slot_t*  waiting_threads;
        /*
         * highest slot ever used in the waiting_threads array,
         * protected by lock_sys->wait_mutex 
         */
        srv_slot_t*  last_slot;
        /** 
         * TRUE if rollback of all recovered transactions is complete. 
         * Protected by lock_sys->mutex 
         */
        ibool  rollback_complete;
        /* Max wait time */
        ulint  n_lock_max_wait_time;
        /**
         * Set to the event that is created in the lock wait monitor thread.
         * A value of 0 means the thread is not active
         */
        os_event_t	timeout_event;		
        /* True if the timeout thread is running */
        bool  timeout_thread_active;
    };

    函数lock_sys_create在database start之际负责初始化lock_sys_t结构。rec_hash的hash slot数量由srv_lock_table_size变量决定。rec_hash哈希表的key值通过页的space id,page number计算得出。

    摘自lock0lock.ic、ut0rnd.ic 文件

    /**
     * Calculates the fold value of a page file address: used in inserting or
     * searching for a lock in the hash table.
     *
     * @return folded value 
     */
    UNIV_INLINE ulint lock_rec_fold(ulint space, ulint page_no)
    {
        return(ut_fold_ulint_pair(space, page_no));
    }
    /**
     * Folds a pair of ulints.
     *
     * @return folded value 
     */
    UNIV_INLINE ulint ut_fold_ulint_pair(ulint n1, ulint n2)
    {
        return (
            (
                (((n1 ^ n2 ^ UT_HASH_RANDOM_MASK2) << 8) + n1)
                ^ UT_HASH_RANDOM_MASK
            ) 
            + n2
        );
    }

    这将意味着无法提供一个手段使得我们可以直接得知某一行是否上锁。而是应该先通过其所在的页得到space id、page number通过lock_rec_fold函数得出key值而后经过hash查询得到lock_rec_t,而后根据heap_no扫描bit map,最终确定锁信息。lock_rec_get_first函数实现了上述逻辑:

    这里返回的其实是lock_t对象,摘自lock0lock.cc文件

    /**
     * Gets the first explicit lock request on a record.
     *
     * @param block   : block containing the record 
     * @param heap_no : heap number of the record 
     *
     * @return first lock, NULL if none exists 
     */
    UNIV_INLINE lock_t* lock_rec_get_first(const buf_block_t* block, ulint heap_no)
    {
        lock_t*  lock;
        ut_ad(lock_mutex_own());
        for (lock = lock_rec_get_first_on_page(block); lock;
             lock = lock_rec_get_next_on_page(lock)
        ) {
            if (lock_rec_get_nth_bit(lock, heap_no)) {
                break;
            }
        }
        return(lock);
    }

    锁维护以页的粒度,不是一个最高效直接的方式,明显的时间换空间,这种设计使得锁的开销很小。某一事务对任一行上锁的开销都是一样的,锁数量的上升也不会带来额外的内存消耗。

    每个事务都对应一个trx_t的内存对象,其中保存着该事务锁信息链表和正在等待的锁信息。因此存在如下两种途径对锁进行查询:

    • 根据事务: 通过trx_t对象的trx_locks链表,再通过lock_t对象中的trx_locks遍历可得某事务持有、等待的所有锁信息。

    • 根据记录: 根据记录所在的页,通过space id、page number在lock_sys_t结构中定位到lock_t对象,扫描bitmap找到heap_no对应的bit位。

    上述各种数据结构,对其整理关系如下图所示:

    Mysql锁内部实现机制是什么

    注:

    lock_sys_t中的slot颜色与lock_t颜色相同则表明lock_sys_t slot持有lock_t 指针信息,实在是没法连线,不然图很混乱

    本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系bd@zhengruan.com
    作者最新文章
    编程开发 MySQL
    相关文章 更多
    精品专题 更多
    装机必备

    正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

    Windows

    正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

    PDF教程

    正软商城PDF教程频道提供PDF编辑、转换、合并、拆分、压缩及格式处理方法,同时介绍常用PDF软件和工具的使用技巧。

    macOS软件

    正软商城macOS软件专区,精选适用于Mac电脑的办公、设计、影音、效率、开发和系统工具,提供软件功能介绍、macOS兼容版本、正版授权及购买下载服务。

    IOS软件

    正软商城iOS软件专区,精选适用于iPhone和iPad的办公、学习、影音、设计、效率及AI应用,提供功能介绍、适用设备、系统要求和正版获取方式等信息。

    AI

    正软商城AI软件专区,汇集AI写作、AI绘画、AI视频、AI办公、AI编程、AI翻译、智能客服和数据分析等人工智能工具,提供功能介绍、适用平台、收费方式及正版购买信息。

    Mac软件 更多
    Aperty macOS版
    Aperty macOS版

    Aperty 是 Skylum 推出的 AI 人像修图软件,支持自然肤质修饰、瑕疵处理、面部与身体调整、预设及批量同步。

    火山引擎 网页版
    火山引擎 网页版

    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力,依托字节自研豆包多模态大模型,凭借火山方舟一站式平台,提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务,结合高性能AI算力,助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。

    立刻MV 网页版
    立刻MV 网页版

    立刻MV 面向音乐人、内容创作者和品牌团队,帮助用户低成本完成歌曲 MV、歌词视频、AI 分镜、图生视频与最终合成。

    蛙蛙写作 网页版
    蛙蛙写作 网页版

    蛙蛙写作 AI 创作工具,覆盖小说、剧本、文案,一键生成文稿,打通文字转视频全流程,高效解决创作难题。

    讯飞智作 网页版
    讯飞智作 网页版

    讯飞智作是一款基于语音合成技术、虚拟人驱动技术与数字人形象声音构建能力的 AI 数字人音视频创作平台。

    超级简历WonderCV 网页版
    超级简历WonderCV 网页版

    超级简历WonderCV是面向应届生和AI小白的智能求职平台,覆盖简历、面试与职业规划。

    音述AI 网页版
    音述AI 网页版

    音述AI,是一个以“用声音述说故事”为核心的 AI 音乐创作与声音分享社区。

    AionClaw macOS版
    AionClaw macOS版

    AionClaw 是可在桌面端运行的任务型 AI 助手,通过数字专家与技能市场组合办公、创作、数据和开发能力。

    Loomy macOS版
    Loomy macOS版

    Loomy 是科大讯飞推出的桌面 AI 助手,可通过对话、任务与工作目录协助处理办公、内容创作和资料整理。

    AirBuddy 3 macOS版
    AirBuddy 3 macOS版

    AirBuddy 3 是面向 macOS 的蓝牙外设增强工具,可集中查看 AirPods、Beats 与苹果设备电量,提供快速连接、播放控制、电量提醒、桌面小组件和多台 Mac 外设接力等功能。

    AirServer macOS版
    AirServer macOS版

    AirServer macOS版可把 Mac 转换为无线投屏接收端,通过 AirPlay 或 Google Cast 接收手机、平板和电脑画面,并支持多设备同时连接、高清镜像及会话录制,适合家庭娱乐、课堂教学、会议演示和应用展示。

    AnyDesk macOS版
    AnyDesk macOS版

    AnyDesk macOS版是一款适用于远程办公、设备维护和客户支持的远程桌面工具,可连接并操作异地计算机,支持文件传输、无人值守访问、会话权限控制及跨平台协作。

    WINDOWS 更多
    讯飞绘文 网页版
    讯飞绘文 网页版

    讯飞绘文网页版是科大讯飞推出的AI图文创作与内容运营工具,覆盖热点选题、文章生成、稿件校对、智能配图、排版发布和数据复盘等环节,适合自媒体创作者及内容团队在线使用。

    Maya(Autodesk Maya) Windows版
    Maya(Autodesk Maya) Windows版

    Autodesk Maya 是面向影视、电视、动画和游戏行业的专业三维制作软件,集多边形与 NURBS 建模、角色绑定、关键帧和动作捕捉动画、Bifrost 特效模拟、材质开发及 Arnold 渲染于一体,

    Aperty Windows版
    Aperty Windows版

    Aperty 是 Skylum 推出的 AI 人像修图软件,支持自然肤质修饰、瑕疵处理、面部与身体调整、预设及批量同步。

    火山引擎 网页版
    火山引擎 网页版

    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力,依托字节自研豆包多模态大模型,凭借火山方舟一站式平台,提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务,结合高性能AI算力,助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。

    立刻MV 网页版
    立刻MV 网页版

    立刻MV 面向音乐人、内容创作者和品牌团队,帮助用户低成本完成歌曲 MV、歌词视频、AI 分镜、图生视频与最终合成。

    蛙蛙写作 网页版
    蛙蛙写作 网页版

    蛙蛙写作 AI 创作工具,覆盖小说、剧本、文案,一键生成文稿,打通文字转视频全流程,高效解决创作难题。

    讯飞智作 网页版
    讯飞智作 网页版

    讯飞智作是一款基于语音合成技术、虚拟人驱动技术与数字人形象声音构建能力的 AI 数字人音视频创作平台。

    超级简历WonderCV 网页版
    超级简历WonderCV 网页版

    超级简历WonderCV是面向应届生和AI小白的智能求职平台,覆盖简历、面试与职业规划。

    音述AI 网页版
    音述AI 网页版

    音述AI,是一个以“用声音述说故事”为核心的 AI 音乐创作与声音分享社区。

    AionClaw Windows版
    AionClaw Windows版

    AionClaw 是可在桌面端运行的任务型 AI 助手,通过数字专家与技能市场组合办公、创作、数据和开发能力。

    Loomy Windows版
    Loomy Windows版

    Loomy 是科大讯飞推出的桌面 AI 助手,可通过对话、任务与工作目录协助处理办公、内容创作和资料整理。

    AirServer Windows版
    AirServer Windows版

    AirServer Windows版可把电脑变成AirPlay、Google Cast和Miracast无线投屏接收端,适合会议演示、课堂教学及家庭大屏分享。发送设备通常无需另装客户端,并可同时接收和智能排列多个镜像会话。