麒麟v10 上部署 TiDB v5.1.2 生产环境优化实践
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2023-05-30
MySQL next-key lock 加锁范围是什么?
前言
某天,突然被问到 MySQL 的 next-key lock,我瞬间的反应就是:
这都是啥啥啥???
这一个截图我啥也看不出来呀?
仔细一看,好像似曾相识,这不是《MySQL 45 讲》里面的内容么?
1什么是 next-key lock
官网的解释大概意思就是:next-key 锁是索引记录上的记录锁和索引记录之前的间隙上的间隙锁的组合。
先给自己来一串小问号???
在主键、唯一索引、普通索引以及普通字段上加锁,是锁住了哪些索引?不同的查询条件,分别锁住了哪些范围的数据?for share 和 for update 等值查询和范围查询的锁范围?当查询的等值不存在时,锁范围是什么?当查询条件分别是主键、唯一索引、普通索引时有什么区别?
既然啥都不懂,那只好从头开始操作实践一把了!
先看看看 《MySQL 45 讲》中丁奇老师的结论:
看了这结论,应该可以解答一大部分问题,不过有一句非常非常重点的话需要关注:MySQL 后面的版本可能会改变加锁策略,所以这个规则只限于截止到现在的最新版本,即 5.x 系列<=5.7.24,8.0 系列 <=8.0.13
所以,以上的规则,对现在的版本并不一定适用,下面我以 MySQL 8.0.25 版本为例,进行多角度验证 next-key lock 加锁范围。
2环境准备
MySQL 版本:8.0.25
隔离级别:可重复读(RR)
存储引擎:InnoDB
mysql> select @@global.transaction_isolation,@@transaction_isolation\G mysql> show create table t\G
如何使用 Docker 安装 MySQL,可以参考另一篇文章《使用 Docker 安装并连接 MySQL》
3主键索引
首先来验证主键索引的 next-key lock 的范围
此时数据库的数据如图所示,对主键索引来说此时数据间隙如下:
主键等值查询 —— 数据存在
mysql> begin; select * from t where id = 10 for update;
这条 SQL,对 id = 10 进行加锁,可以先思考一下加了什么锁?锁住了什么数据?
可以通过 data_locks 查看锁信息,SQL 如下:
# mysql> select * from performance_schema.data_locks; mysql> select * from performance_schema.data_locks\G
具体字段含义可以参考 官方文档[1]
结果主要包含引擎、库、表等信息,咱们需要重点关注以下几个字段:
INDEX_NAME:锁定索引的名称LOCK_TYPE:锁的类型,对于 InnoDB,允许的值为 RECORD 行级锁 和 TABLE 表级锁。LOCK_MODE:锁的类型:S, X, IS, IX, and gap locksLOCK_DATA:锁关联的数据,对于 InnoDB,当 LOCK_TYPE 是 RECORD(行锁),则显示值。当锁在主键索引上时,则值是锁定记录的主键值。当锁是在辅助索引上时,则显示辅助索引的值,并附加上主键值。
结果很明显,这里是对表添加了一个 IX 锁 并对主键索引 id = 10 的记录,添加了一个 X,REC_NOT_GAP 锁,表示只锁定了记录。
同样 for share 是对表添加了一个 IS 锁并对主键索引 id = 10 的记录,添加了一个 S 锁。
可以得出结论:
对主键等值加锁,且值存在时,会对表添加意向锁,同时会对主键索引添加行锁。
主键等值查询 —— 数据不存在
mysql> select * from t where id = 11 for update;
如果是数据不存在的时候,会加什么锁呢?锁的范围又是什么?
在验证之前,分析一下数据的间隙。
id = 11 是肯定不存在的。但是加了 for update,这时需要加 next-key lock,id = 11 所属区间为 (10,15] 的前开后闭区间;因为是等值查询,不需要锁 id = 15 那条记录,next-key lock 会退化为间隙锁;最终区间为 (10,15) 的前开后开区间。使用 data_locks 分析一下锁信息:
看下锁的信息 X,GAP 表示加了间隙锁,其中 LOCK_DATA = 15,表示锁的是 主键索引 id = 15 之前的间隙。
此时在另一个 Session 执行 SQL,答案显而易见,是 id = 12 不可以插入,而 id = 15 是可以更新的。
可以得出结论,在数据不存在时,主键等值查询,会锁住该主键查询条件所在的间隙。
主键范围查询(重点)
> begin; select * from t where id >= 10 and id < 11 for update;
根据 《MySQL 45 讲》分析得出下面结果:
id >= 10 定位到 10 所在的区间 (10,+∞);因为是 >= 存在等值判断,所以需要包含 10 这个值,变为 [10,+∞) 前闭后闭区间;id < 11 限定后续范围,则根据 11 判断下一个区间为 15 的前开后闭区间;结合起来则是 [10,15]。(不完全正确)
先看下 data_locks
可以看到除了表锁之外,还有 id = 10 的行锁(X,REC_NOT_GAP)以及主键索引 id = 15 之前的间隙锁(X,GAP)。
所以实际上 id = 15 是可以进行更新的。也就是说前开后闭区间出现了问题,个人认为应该是 id < 11 这个条件判断,导致不需要进行了锁 15 这个行锁。
结果验证也是正确的,id = 12 插入阻塞,id = 15 更新成功。
当范围的右侧是包含等值查询呢?
mysql> begin; select * from t where id > 10 and id <= 15 for update;
来分析一下这个 SQL:
id > 10 定位到 10 所在的区间 (10,+∞);id <= 15 定位是 (-∞, 15];结合起来则是 (10,15]。
同样先看一下 data_locks
可以看出只添加了一个主键索引 id = 15 的 X 锁。
验证下 id = 15 是否可以更新?再验证 id = 16 是否可以插入?
事实证明是没有问题的!
当然,这里有小伙伴会说,在 《MySQL 45 讲》 里面说这里有一个 bug,会锁住下一个 next-key。
《MySQL 45 讲》 第 21 讲
事实证明,这个 bug 已经被修复了。修复版本为 MySQL 8.0.18。但是并没有完全修复!!!
参考链接地址:
搜索关键字:Bug #29508068)
咱们可以分别用 8.0.17 进行复现一下:
MySQL 8.0.17
在 8.0.17 中 id <= 15 会将 id = 20 这条数据也锁着,而在 8.0.25 版本中则不会。所以这个 bug 是被修复了的。
再来看下是前开后闭还是前开后开的问题,严谨一下,使用 8.0.17 和 8.0.18 做比较。
MySQL 8.0.17
MySQL 8.0.18
现在我估计大概率是在 8.0.18 版本修复 Bug #29508068 的时候,把这个前开后闭给优化成了前开后开了。
对比 data_locks 数据:
注意红色下划线部分,在 8.0.17 版本中 id < 17 时 LOCK_MODE 是 X,而在 8.0.25 版本中则是 X,GAP。
4总结
本文主要通过实际操作,对主键加锁时的 next-key lock 范围进行了验证,并查阅资料,对比版本得出不同的结论。
结论一:
加锁时,会先给表添加意向锁,IX 或 IS;加锁是如果是多个范围,是分开加了多个锁,每个范围都有锁;(这个可以实践下 id < 20 的情况)主键等值查询,数据存在时,会对该主键索引的值加行锁 X,REC_NOT_GAP;主键等值查询,数据不存在时,会对查询条件主键值所在的间隙添加间隙锁 X,GAP;主键等值查询,范围查询时情况则比较复杂:
8.0.17 版本是前开后闭,而 8.0.18 版本及以后,进行了优化,主键时判断不等,不会锁住后闭的区间。临界 <= 查询时,8.0.17 会锁住下一个 next-key 的前开后闭区间,而 8.0.18 及以后版本,修复了这个 bug。
优化后,导致后开,这个不知道是因为优化后,主键的区间会直接后开,还是因为是个 bug。具体小伙伴可以尝试一下。
结论二
通过使用 select * from performance_schema.data_locks; 和操作时间,可以看出 LOCK_MODE 和 LOCK_DATE 的关系:
LOCK_MODELOCK_DATA锁范围
X,REC_NOT_GAP 15 15 那条数据的行锁 X,GAP 15 15 那条数据之前的间隙,不包含 15 X 15 15 那条数据的间隙,包含 15
LOCK_MODE = X 是前开后闭区间;X,GAP 是前开后开区间(间隙锁);X,REC_NOT_GAP 行锁。
基本已经摸清主键的 next-key lock 范围,注意版本使用的是 8.0.25。
疑问
那唯一索引的 next-key lock 范围是什么?当索引覆盖时锁的范围和加锁的索引分别是什么?我为什么说这个 bug 没有完全修复,也是在非主键唯一索引中复现了这个 bug。
文章篇幅有限,小伙伴可以先自己思考一下,尽量自己操作试一试,实践出真知。至于具体答案,那就需要下一篇文章进行验证并总结结论了。
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