背景
虽然两阶段加锁(2PL)听起来和两阶段提交(two-phase commit, 2PC)很相似,但它们是完全不同的东西。
在介绍MySQL二段锁
之前,我需要理清一下概念,即MySQL
二阶段加锁与二阶段提交的区别:
二阶段加锁:用于单机事务中的一致性和隔离性
二阶段提交:用于分布式事务
何为二段锁
在一个事务操作中,分为加锁阶段
和解锁阶段
,且所有的加锁操作在解锁操作之前,具体如下图所示:
加锁时机
当对记录进行更新操作或者select for update(X锁)、lock in share mode(S锁)
时,会对记录进行加锁,锁的种类很多,不在此赘述。
何时解锁
在一个事务中,只有在commit
或者rollback
时,才是解锁阶段。
二阶段加锁最佳实践
下面举个具体的例子,来讲述二段锁对应用性能的影响,我们举个库存扣减的例子:
方案一:
start transaction;
// 锁定用户账户表
select * from t_accout where acount_id=234 for update
//生成订单
insert into t_trans;
// 减库存
update t_inventory set num=num-3 where id=${id} and num>=3;
commit;
方案二:
start transaction;
// 减库存
update t_inventory set num=num-3 where id=${id} and num>=3;
// 锁定用户账户表
select * from t_accout where acount_id=234 for update
//生成订单
insert into t_trans;
commit;
我们的应用通过JDBC
操作数据库时,底层本质上还是走TCP
进行通信,MySQL协议
是一种停-等式协议
(和http
协议类似,每发送完一个分组就停止发送,等待对方的确认,在收到确认后再发送下一个分组),既然通过网络进行通信,就必然会有延迟,两种方案的网络通信时序图如下:
由于商品库存往往是最致命的热点,是整个服务的热点。如果采用第一种方案的话,TPS
理论上可以提升3rt/rt=3
倍。而这是在一个事务中只有3条SQL的情况,理论上多一条SQL就多一个rt时间。
另外,当更新操作到达数据库的那个点,才算加锁成功。commit
到达数据库的时候才算解锁成功。所以,更新操作的前半个rt
和commit
操作的后半个rt
都不计算在整个锁库存的时间内。
性能优化
从上面的例子可以看出,在一个事务操作中,将对最热点记录的操作放到事务的最后面,这样可以显著地提高服务的吞吐量
。
select for update 和 update where的最优选择
我们可以将一些简单的判断逻辑写到update操作的谓词里面,这样可以减少加锁的时间,如下:
方案一:
start transaction
num = select count from t_inventory where id=234 for update
if count >= 3:
update t_inventory set num=num-3 where id=234
commit
else:
rollback
方案二:
start transaction:
int affectedRows = update t_inventory set num=num-3 where id=234 and num>=3
if affectedRows > 0:
commit
else:
rollback
延时图如下:
从上图可以看出,加了update谓词以后,一个事务少了1rt的锁记录时间(update谓词和select for update对记录加的都是X锁,所以效果是一样的)。
死锁
加锁SQL都或多或少会遇到这个问题。上面的最佳实践中,笔者建议在一个事务中,对记录的加锁按照记录的热点程度升序排列,对与任何会并发的SQL都必须按照相同的顺序来处理,否则会导致死锁,如下图:
总结
合理地写好SQL,对于我们提高系统的吞吐量至关重要。
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