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《叶问》31期,MySQL中如何查询某个表上的IS(意向共享)锁
关 于 叶 问
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问题
问题原文是这样的:
假如在MySQL事务里,给某个表的一行加了 共享锁,理论上这个表本身会自动加上意向共享锁,那么能不能用 sql 查出这个表加了意向锁?
回答
答案是肯定的,当然可以执行SQL查询表上的IS锁加锁状态。
先声明,我们本次讨论的是MySQL里的InnoDB引擎表,下面讨论的内容都是基于这个前提。
在揭晓答案之前,多介绍点InnoDB引擎锁相关的一些知识吧。主要有以下几点
InnoDB引擎表既支持表级锁,也支持行级锁。 加表级锁的方法和MyISAM表是一样的,执行 LOCK TABLE READ/WRITE
即可。InnoDB表的行锁是加在索引上的,因此如果没有合适的索引,是会导致表里所有记录都被加上行锁,其后果等同于表级锁,但产生的影响比表级锁可就大多了。因为锁对象数量大了很多,消耗的内存也多很多。 加上行锁时,同时还需要对表加上相应的意向锁。例如,想要对一行数据加上共享锁(S锁),则相应的要对表加上意向共享锁(IS锁);同样地,想要对一行数据加上排他锁(X锁),则相应的要对表加上意向排他锁(IX锁)。 意向锁是加在聚集索引的根节点上的,因此无论锁定多少行,只需要加一个意向锁。 下面是几个锁之间的兼容矩阵
IS | IX | S | X | |
---|---|---|---|---|
IS | + | + | + | - |
IX | + | + | - | - |
S | + | - | + | - |
X | - | - | - | - |
好了,接下来我们来看下怎么查看表级IS锁。其实很简单,只需要查看 PFS.data_locks
表就可以了。另一个表 PFS.metadata_locks
表可以查看MDL锁的详情。
session 1 | session 2 |
---|---|
begin; -- 先加上共享行锁,此时也会对t1表加上IS锁 select * from t1 where c1=1 for share; | |
-- 观察到IS锁 select * from performance_schema.data_locks; |
查询结果例如下面这样:
[root@yejr.run] [(none)]>select * from performance_schema.data_locks\G
*************************** 1. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 140701134495048:1350:140701396637648
ENGINE_TRANSACTION_ID: 422176111205704
THREAD_ID: 87
EVENT_ID: 95
OBJECT_SCHEMA: yejr
OBJECT_NAME: t1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140701396637648
LOCK_TYPE: TABLE
LOCK_MODE: IS
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: NULL
*************************** 2. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 140701134495048:267:4:9:140701409130528
ENGINE_TRANSACTION_ID: 422176111205704
THREAD_ID: 87
EVENT_ID: 95
OBJECT_SCHEMA: yejr
OBJECT_NAME: t1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: PRIMARY
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140701409130528
LOCK_TYPE: RECORD
LOCK_MODE: S,REC_NOT_GAP
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: 1
此时我们能看到t1表上共有两个锁,一个是表级IS锁,另一个是c1=1上的共享锁。
同样地,我们也可以观察IX锁或其他锁。
- session1执行下面的SQL
[root@yejr.run] [yejr]>begin; update t1 set c4=rand()*1024 where c1=1;
- session2查询PFS.data_locks
[root@yejr.run] [(none)]>select * from performance_schema.data_locks\G
*************************** 1. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 140701134495888:1350:140701396639728
ENGINE_TRANSACTION_ID: 104536
THREAD_ID: 89
EVENT_ID: 43
OBJECT_SCHEMA: yejr
OBJECT_NAME: t1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140701396639728
LOCK_TYPE: TABLE
LOCK_MODE: IX <-- 这个就是IX锁了
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: NULL
*************************** 2. row ***************************
ENGINE: INNODB
ENGINE_LOCK_ID: 140701134495888:267:4:9:140701409135136
ENGINE_TRANSACTION_ID: 104536
THREAD_ID: 89
EVENT_ID: 43
OBJECT_SCHEMA: yejr
OBJECT_NAME: t1
PARTITION_NAME: NULL
SUBPARTITION_NAME: NULL
INDEX_NAME: PRIMARY
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140701409135136
LOCK_TYPE: RECORD
LOCK_MODE: X,REC_NOT_GAP
LOCK_STATUS: GRANTED
LOCK_DATA: 1
进一步,我们简单看下MDL锁。加共享行锁:
- session1加一个共享行锁
[root@yejr.run] [yejr]>begin; select * from t1 where c1=1 for share;
- session2查询表上有哪些MDL锁
[root@yejr.run] [(none)]>select * from performance_schema.metadata_locks\G
*************************** 1. row ***************************
OBJECT_TYPE: TABLE
OBJECT_SCHEMA: yejr
OBJECT_NAME: t1
COLUMN_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140701215694512
LOCK_TYPE: SHARED_READ <- 共享读锁,可以同时加多个共享行锁
LOCK_DURATION: TRANSACTION
LOCK_STATUS: GRANTED
SOURCE: sql_parse.cc:5761
OWNER_THREAD_ID: 87
OWNER_EVENT_ID: 100
也看下加排他行锁:
- session1加一个排他行锁
[root@yejr.run] [yejr]>begin; update t1 set c4=rand()*1024 where c1=1;
- session2查询表上有哪些MDL锁
[root@yejr.run] [(none)]>select * from performance_schema.metadata_locks\G
*************************** 1. row ***************************
OBJECT_TYPE: TABLE
OBJECT_SCHEMA: yejr
OBJECT_NAME: t1
COLUMN_NAME: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 140701215694640
LOCK_TYPE: SHARED_WRITE <- 共享写锁,可以同时加多个排他行锁(不同数据行)
LOCK_DURATION: TRANSACTION
LOCK_STATUS: GRANTED
SOURCE: sql_parse.cc:5761
OWNER_THREAD_ID: 89
OWNER_EVENT_ID: 43
好了,方法已有,更多的情形可以自己去玩了 :)
测试环境
Server version: 8.0.23 MySQL Community Server - GPL
上述PFS查看行锁、MDL锁的功能应该是8.0以上就开始支持了。
Enjoy MySQL :)
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