MySQL 记录锁+间隙锁可以防止删除操作而导致的幻读吗?
文章目录
- 什么是幻读?
- 实验验证
- 加锁分析
- 总结
什么是幻读?
首先来看看 MySQL 文档是怎么定义幻读(Phantom Read)的:
The so-called phantom problem occurs within a transaction when the same query produces different sets of rows at different times.
For example, if a SELECT is executed twice, but returns a row the second time that was not returned the first time, the row is a “phantom” row.
翻译:当同一个查询在不同的时间产生不同的结果集时,事务中就会出现所谓的幻象问题。例如,如果 SELECT 执行了两次,但第二次返回了第一次没有返回的行,则该行是“幻像”行。
举个例子,假设一个事务在 T1 时刻和 T2 时刻分别执行了下面查询语句,途中没有执行其他任何语句:
SELECT * FROM t_test WHERE id > 100;
只要 T1 和 T2 时刻执行产生的结果集是不相同的,那就发生了幻读的问题,比如:
T1 时间执行的结果是有 5 条行记录,而 T2 时间执行的结果是有 6 条行记录,那就发生了幻读的问题。
T1 时间执行的结果是有 5 条行记录,而 T2 时间执行的结果是有 4 条行记录,也是发生了幻读的问题。
MySQL 是怎么解决幻读的?
MySQL InnoDB 引擎的默认隔离级别虽然是「可重复读」,但是它很大程度上避免幻读现象(并不是完全解决了,详见这篇文章 (opens new window)),解决的方案有两种:
- 针对快照读(普通 select 语句),是通过 MVCC 方式解决了幻读,因为可重复读隔离级别下,事务执行过程中看到的数据,一直跟这个事务启动时看到的数据是一致的,即使中途有其他事务插入了一条数据,是查询不出来这条数据的,所以就很好了避免幻读问题。
- 针对当前读(select … for update 等语句),是通过 next-key lock(记录锁+间隙锁)方式解决了幻读,因为当执行 select … for update 语句的时候,会加上 next-key lock,如果有其他事务在 next-key lock 锁范围内插入了一条记录,那么这个插入语句就会被阻塞,无法成功插入,所以就很好了避免幻读问题。
实验验证
接下来,来验证「 MySQL 记录锁+间隙锁可以防止删除操作而导致的幻读问题」的结论。
实验环境:MySQL 8.0 版本,可重复读隔离级。
现在有一张用户表(t_user),表里只有一个主键索引,表里有以下行数据:

现在有一个 A 事务执行了一条查询语句,查询到年龄大于 20 岁的用户共有 6 条行记录。

此时,B 事务的删除语句就陷入了等待状态,说明是无法进行删除的。
因此,MySQL 记录锁+间隙锁可以防止删除操作而导致的幻读问题。
加锁分析
问题来了,A 事务在执行 select … for update 语句时,具体加了什么锁呢?
我们可以通过 select * from performance_schema.data_locks\G; 这条语句,查看事务执行 SQL 过程中加了什么锁。
输出的内容很多,共有 11 行信息,我删减了一些不重要的信息:

从上面输出的信息可以看到,共加了两种不同粒度的锁,分别是:
- 表锁(LOCK_TYPE: TABLE):X 类型的意向锁;
- 行锁(LOCK_TYPE: RECORD):X 类型的 next-key 锁;
这里我们重点关注「行锁」,图中 LOCK_TYPE 中的 RECORD 表示行级锁,而不是记录锁的意思:
- 如果 LOCK_MODE 为 X,说明是 next-key 锁;
- 如果 LOCK_MODE 为 X, REC_NOT_GAP,说明是记录锁;
- 如果 LOCK_MODE 为 X, GAP,说明是间隙锁;
然后通过 LOCK_DATA 信息,可以确认 next-key 锁的范围,具体怎么确定呢?
- 根据我的经验,如果 LOCK_MODE 是 next-key 锁或者间隙锁,那么 LOCK_DATA 就表示锁的范围最右值,而锁范围的最左值为 LOCK_DATA 的上一条记录的
因此,此时事务 A 在主键索引(INDEX_NAME : PRIMARY)上加了 10 个 next-key 锁,如下:
- X 型的 next-key 锁,范围:(-∞, 1]
- X 型的 next-key 锁,范围:(1, 2]
- X 型的 next-key 锁,范围:(2, 3]
- X 型的 next-key 锁,范围:(3, 4]
- X 型的 next-key 锁,范围:(4, 5]
- X 型的 next-key 锁,范围:(5, 6]
- X 型的 next-key 锁,范围:(6, 7]
- X 型的 next-key 锁,范围:(7, 8]
- X 型的 next-key 锁,范围:(8, 9]
- X 型的 next-key 锁,范围:(9, +∞]
这相当于把整个表给锁住了,其他事务在对该表进行增、删、改操作的时候都会被阻塞。
只有在事务 A 提交了事务,事务 A 执行过程中产生的锁才会被释放。
为什么只是查询年龄 20 岁以上行记录,而把整个表给锁住了呢?
这是因为事务 A 的这条查询语句是全表扫描,锁是在遍历索引的时候加上的,并不是针对输出的结果加锁。

因此,在线上在执行 update、delete、select … for update 等具有加锁性质的语句,一定要检查语句是否走了索引,如果是全表扫描的话,会对每一个索引加 next-key 锁,相当于把整个表锁住了,这是挺严重的问题。
如果对 age 建立索引,事务 A 这条查询会加什么锁呢?
接下来,我对 age 字段建立索引,然后再执行这条查询语句:

接下来,继续通过 select * from performance_schema.data_locks\G; 这条语句,查看事务执行 SQL 过程中加了什么锁。
具体的信息,我就不打印了,我直接说结论吧。
因为表中有两个索引,分别是主键索引和 age 索引,所以会分别对这两个索引加锁。二级索引树加next-key lock,主键索引树加record lock
主键索引会加如下的锁:
- X 型的记录锁,锁住 id = 2 的记录;
- X 型的记录锁,锁住 id = 3 的记录;
- X 型的记录锁,锁住 id = 5 的记录;
- X 型的记录锁,锁住 id = 6 的记录;
- X 型的记录锁,锁住 id = 7 的记录;
- X 型的记录锁,锁住 id = 8 的记录;
分析 age 索引加锁的范围时,要先对 age 字段进行排序。

age 索引加的锁:
- X 型的 next-key lock,锁住 age 范围 (19, 21] 的记录;
- X 型的 next-key lock,锁住 age 范围 (21, 21] 的记录;
- X 型的 next-key lock,锁住 age 范围 (21, 23] 的记录;
- X 型的 next-key lock,锁住 age 范围 (23, 23] 的记录;
- X 型的 next-key lock,锁住 age 范围 (23, 39] 的记录;
- X 型的 next-key lock,锁住 age 范围 (39, 43] 的记录;
- X 型的 next-key lock,锁住 age 范围 (43, +∞] 的记录;
化简一下,age 索引 next-key 锁的范围是 (19, +∞]
可以看到,对 age 字段建立了索引后,查询语句是索引查询,并不会全表扫描,因此不会把整张表给锁住

总结一下,在对 age 字段建立索引后,事务 A 在执行下面这条查询语句后,主键索引和 age 索引会加下图中的锁。

事务 A 加上锁后,事务 B、C、D、E 在执行以下语句都会被阻塞。

总结
在 MySQL 的可重复读隔离级别下,针对当前读的语句会对索引加记录锁+间隙锁,这样可以避免其他事务执行增、删、改时导致幻读的问题。
有一点要注意的是,在执行 update、delete、select … for update 等具有加锁性质的语句,一定要检查语句是否走了索引,如果是全表扫描的话,会对每一个索引加 next-key 锁,相当于把整个表锁住了,这是挺严重的问题。
相关文章:
MySQL 记录锁+间隙锁可以防止删除操作而导致的幻读吗?
文章目录什么是幻读?实验验证加锁分析总结什么是幻读? 首先来看看 MySQL 文档是怎么定义幻读(Phantom Read)的: The so-called phantom problem occurs within a transaction when the same query produces different sets of r…...
【分库分表】企业级分库分表实战方案与详解(MySQL专栏启动)
📫作者简介:小明java问道之路,2022年度博客之星全国TOP3,专注于后端、中间件、计算机底层、架构设计演进与稳定性建设优化,文章内容兼具广度、深度、大厂技术方案,对待技术喜欢推理加验证,就职于…...
(考研湖科大教书匠计算机网络)第五章传输层-第五节:TCP拥塞控制
获取pdf:密码7281专栏目录首页:【专栏必读】考研湖科大教书匠计算机网络笔记导航 文章目录一:拥塞控制概述二:拥塞控制四大算法(1)慢开始和拥塞避免A:慢启动(slow start)…...
13.使用自动创建线程池的风险,要自己创建为好
自动创建线程池就是直接调用 Executors去new默认的那几个线程池,但是会出现一定的风险,线程池里面会用到队列,也会跟线程池自身有关,所以要从队列和线程池两个方面去解析。 1.了解线程池的队列 线程池的内部结构主要由四部分组成…...
【项目设计】—— 负载均衡式在线OJ平台
目录 一、项目的相关背景 二、所用技术栈和开发环境 三、项目的宏观结构 四、compile_server模块设计 1. 编译服务(compiler模块) 2. 运行服务(runner模块) 3. 编译并运行服务(compile_run模块) 4…...
Docker学习笔记
1:docker安装步骤Linux 2:docker安装步骤Windows 3:docker官方文档 4:docker官方远程仓库 docker常用命令 1: docker images----查看docker中安装的镜像 2: docker pull nginx------在docker中安装Nginx镜…...
【爬虫理论实战】详解常见头部反爬技巧与验证方式 | 有 Python 代码实现
以下是常见头部反爬技巧与验证方式的大纲: User-Agent 字段的伪装方式,Referer 字段的伪装方式,Cookie 字段的伪装方式。 文章目录1. ⛳️ 头部反爬技巧1.1. User-Agent 字段&User-Agent 的作用1.2. 常见 User-Agent 的特征1.3. User-Age…...
基于SpringBoot+Vue的鲜花商场管理系统
【辰兮要努力】:hello你好我是辰兮,很高兴你能来阅读,昵称是希望自己能不断精进,向着优秀程序员前行! 博客来源于项目以及编程中遇到的问题总结,偶尔会有读书分享,我会陆续更新Java前端、后台、…...
华为OD机试 - 静态扫描最优成本(JS)
静态扫描最优成本 题目 静态扫描快速识别源代码的缺陷,静态扫描的结果以扫描报告作为输出: 文件扫描的成本和文件大小相关,如果文件大小为 N ,则扫描成本为 N 个金币扫描报告的缓存成本和文件大小无关,每缓存一个报告需要 M 个金币扫描报告缓存后,后继再碰到该文件则不…...
多层感知机
多层感知机理论部分 本文系统的讲解多层感知机的pytorch复现,以及详细的代码解释。 部分文字和代码来自《动手学深度学习》!! 目录多层感知机理论部分隐藏层多层感知机数学逻辑激活函数1. ReLU函数2. sigmoid函数3. tanh函数多层感知机的从零…...
python在windows调用svn-pysvn
作为EBS开发人员,开发工具用的多,部署代码类型多,管理程序麻烦,操作繁琐,一直是我最讨厌的事情。部署一次程序要使用好几个工具,改来改去,上传下载,实在难受。 扣了一下python&#…...
office365 word 另存为 pdf 的注意事项和典型设置
0. 操作环境介绍 Office 版本:Office 365 版本 不同版本的操作可能有所不同 1. 基本操作 – 另存为 pdf 【文件】 --> 【另存为】,选择适当的文件路径、文件名保存类型选择【PDF】点击【保存】 1. 导出的pdf包含目录标签 word中,可使用…...
Spring IoC容器之常见常用注解以及注解编程模型简介
一、全文概览 本篇文章主要学习记录Spring中的核心注解,罗列常见常用的注解以及Spring中的注解编程模型介绍 二、核心注解 1、Spring模式注解 常用注解场景描述Spring起始支持版本Component通用组件模式注解,是所有组件类型注解的元注解Spring 2.5Repo…...
超详细讲解文件函数
超详细讲解文件函数!!!!字符输入/输出函数fgetcfputc文本行输入/输出函数fgetsfputs格式化输入/输出函数fscanffprintf二进制输入/输出函数freadfwrite打开/关闭文件函数fopenfclose字符输入/输出函数 fgetc fgetc函数可以从指定…...
【挣值分析】
名称解释 拼写解释PV计划费用,预估预算EV挣值,实际预估预算AC实际费用,实际花费CV成本偏差 (EV - AC)SV进度偏差(EV - PV)CPI成本绩效指数 (EV / AC)SPI进度绩效指数 &a…...
Python3-基础语法
Python3 基础语法 编码 默认情况下,Python 3 源码文件以 UTF-8 编码,所有字符串都是 unicode 字符串。 当然你也可以为源码文件指定不同的编码: # -*- coding: cp-1252 -*-上述定义允许在源文件中使用 Windows-1252 字符集中的字符编码&…...
【计算机网络】数据链路层(下)
文章目录媒体接入控制媒体接入控制-静态划分信道随机接入 CSMACD协议随机接入 CSMACA协议MAC地址MAC地址作用MAC地址格式MAC地址种类MAC地址的发送顺序单播MAC地址广播MAC地址多播MAC地址随机MAC地址IP地址区分网络编号IP地址与MAC地址的封装位置转发过程中IP地址与MAC地址的变…...
系统分析师考试大纲
系统分析师考试大纲 1.考试目标 通过本考试的合格人员应熟悉应用领域的业务,能分析用户的需求和约束条件,写出信息系统需求规格说明书,制订项目开发计划,协调信息系统开发与运行所涉及的各类人员;能指导制…...
2023上半年软考报名时间已定,你准备好了吗?
港城软考公众号于2023年2月17日发布了2023年度计算机软考工作计划,从该计划内容得知,2023年计算机软考上半年报名3月13日开始,请相关报考人员提前做好报名准备工作。 其他各省市还暂未公布2023上半年软考报名时间,每年都有很多…...
DPDK — Userspace PMD 源码分析
目录 文章目录目录PMD driver 通过 IGB_UIO 与 UIO 进行交互注册一个 UIO 设备PMD 的应用层实现PMD 同样支持中断处理方式PMD driver 通过 IGB_UIO 与 UIO 进行交互 IGB_UIO 内核模块的另一个主要功能就是让用于态的 PMD 网卡驱动程序得以与 UIO 进行交互。对于 PMD 的实现来说…...
Vue3 + Element Plus + TypeScript中el-transfer穿梭框组件使用详解及示例
使用详解 Element Plus 的 el-transfer 组件是一个强大的穿梭框组件,常用于在两个集合之间进行数据转移,如权限分配、数据选择等场景。下面我将详细介绍其用法并提供一个完整示例。 核心特性与用法 基本属性 v-model:绑定右侧列表的值&…...
UDP(Echoserver)
网络命令 Ping 命令 检测网络是否连通 使用方法: ping -c 次数 网址ping -c 3 www.baidu.comnetstat 命令 netstat 是一个用来查看网络状态的重要工具. 语法:netstat [选项] 功能:查看网络状态 常用选项: n 拒绝显示别名&#…...
剑指offer20_链表中环的入口节点
链表中环的入口节点 给定一个链表,若其中包含环,则输出环的入口节点。 若其中不包含环,则输出null。 数据范围 节点 val 值取值范围 [ 1 , 1000 ] [1,1000] [1,1000]。 节点 val 值各不相同。 链表长度 [ 0 , 500 ] [0,500] [0,500]。 …...
实现弹窗随键盘上移居中
实现弹窗随键盘上移的核心思路 在Android中,可以通过监听键盘的显示和隐藏事件,动态调整弹窗的位置。关键点在于获取键盘高度,并计算剩余屏幕空间以重新定位弹窗。 // 在Activity或Fragment中设置键盘监听 val rootView findViewById<V…...
代理篇12|深入理解 Vite中的Proxy接口代理配置
在前端开发中,常常会遇到 跨域请求接口 的情况。为了解决这个问题,Vite 和 Webpack 都提供了 proxy 代理功能,用于将本地开发请求转发到后端服务器。 什么是代理(proxy)? 代理是在开发过程中,前端项目通过开发服务器,将指定的请求“转发”到真实的后端服务器,从而绕…...
【生成模型】视频生成论文调研
工作清单 上游应用方向:控制、速度、时长、高动态、多主体驱动 类型工作基础模型WAN / WAN-VACE / HunyuanVideo控制条件轨迹控制ATI~镜头控制ReCamMaster~多主体驱动Phantom~音频驱动Let Them Talk: Audio-Driven Multi-Person Conversational Video Generation速…...
JVM 内存结构 详解
内存结构 运行时数据区: Java虚拟机在运行Java程序过程中管理的内存区域。 程序计数器: 线程私有,程序控制流的指示器,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都依赖这个计数器完成。 每个线程都有一个程序计数…...
论文阅读:Matting by Generation
今天介绍一篇关于 matting 抠图的文章,抠图也算是计算机视觉里面非常经典的一个任务了。从早期的经典算法到如今的深度学习算法,已经有很多的工作和这个任务相关。这两年 diffusion 模型很火,大家又开始用 diffusion 模型做各种 CV 任务了&am…...
大数据治理的常见方式
大数据治理的常见方式 大数据治理是确保数据质量、安全性和可用性的系统性方法,以下是几种常见的治理方式: 1. 数据质量管理 核心方法: 数据校验:建立数据校验规则(格式、范围、一致性等)数据清洗&…...
【1】跨越技术栈鸿沟:字节跳动开源TRAE AI编程IDE的实战体验
2024年初,人工智能编程工具领域发生了一次静默的变革。当字节跳动宣布退出其TRAE项目(一款融合大型语言模型能力的云端AI编程IDE)时,技术社区曾短暂叹息。然而这一退场并非终点——通过开源社区的接力,TRAE在WayToAGI等…...
