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  • 2022-03-14 10:49:50

    MySQL——锁机制和数据库并发问题解决方案

    1、锁机制概述

    在数据库中,除传统的计算资源(如CPU、RAM、I/O等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。为保证数据的一致性,需要对并发操作进行控制,因此产生了锁。

    同时锁机制也为实现MySQL的各个隔离级别提供了保证。锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。所以锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。

    数据库锁机制简单来说,就是数据库为了保证数据的一致性,而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。

    MySQL 数据库由于其自身架构的特点,存在多种数据存储引擎,每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样,为了满足各自特定应用场景的需求,每种存储引擎的锁定机制都是为各自所面对的特定场景而优化设计,所以各存储引擎的锁定机制也有较大区别。

    2、MySQL并发事务访问相同数据情况

    2.1、读–读

    读–读情况,即并发事务相继读取相同的记录数据。读取操作本身不会对记录有任何影响,并不会引起什么问题,所以允许这种情况的发生。

    2.2、写–写

    写–写情况:并发事务相继对相同的记录数据作出修改。

    在这种情况下会发生脏写的问题,任何一种隔离级别都不允许这种问题的发生。所以在多个未提交事务相继对一条记录做改动时,需要让它们排队执行,这个排队的过程其实是通过锁来实现的。

    这个所谓的锁其实是一个内存中的结构,在事务执行前本来是没有锁,也就是说一开始是没有锁结构和数据记录进行关联的。

    当一个事务想对这条记录数据做改动时,首先会看看内存中有没有与这条记录关联的锁结构,当没有时候就会在内存中生成一个锁结构与这条记录关联。

    2.3、读–写 或 写–读

    读–写或写–读,即一个事务进行读取操作,另一个进行改动操作。这种情况下可能发生脏读、不可重复读、幻读的并发问题。

    各个数据库厂商对SQL标准的支持都可能不一样。比如MySQL在REPEATABLE READ隔离级别上就已经解决了幻读问题。

    3、数据库并发问题解决方案

    如何解决脏读、不可重复读、幻读的并发问题?两种可选的解决的方案:

    方案一:读操作利用多版本并发控制(MVCC),写操作进行加锁

    • 多版本并发控制(MVCC):就是生成一个 ReadView,通过 ReadView 找到符合条件的记录版本(历史版本由 undo日志构建)。

      • 查询语句只能到在生成 ReadView 之前已提交事务所做的更改,在生成 ReadView 之前未提交的事务或者生成ReadView 之后才开启的事务所做的更改都是看不到的。
      • 普通的SELECT语句在 READ COMMITTED(读已提交) 和 REPEATABLE READ(可重复读) 隔离级别下会使用到 MVCC读取记录
      • READ COMMITTED(读已提交) 隔离级别下:一个事务在每次执行SELECT操作时都会生成一个 ReadView,ReadView 的存在本身就保证了事务不可以读取到未提交事务所更改的记录,即避免了脏读的情况。
      • REPEATABLE READ(可重复读) 隔离级别下:一个事务只有在第一次执行SELECT操作才会生成一个 ReadView,之后SELECT操作都复用这个ReadView,这样也就避免了不可重复读和幻读的情况。
    • 写操作针对的是最新版本的记录,读记录的历史版本和改动记录的最新版本并不冲突,也就是采用MVCC时,读写操作并不冲突。

    方案二:读、写操作都进行加锁

    • 如果我们的一些业务场景不允许读取记录的旧版本,而是每次都必须去读取记录的最新版本。比如,在银行存款的事务中,你需要先把账户的余额读出来,然后将其加上本次存款的数额,最后再写到数据库中。在将账户余额读取出来后,就不想让别的事务再访问该余额,直到本次存款事务执行完成,其他事务才可以访问账户的余额。这样在读取记录的时候就需要对其进行加锁操作,这样也就意味着读操作和写操作也像写–写操作那样排队执行。
    • 如果一个事务在写记录时就给这条记录加锁,那么其他事务就无法读取该条记录,就避免了脏读情况。
    • 如果一个事务在读记录时就给这条记录加锁,那么其他事务就无法修改该条记录,就避免了不可重复读情况。
    • 幻读问题的产生是因为当前事务读取了一个范围的记录,然后另外的事务向该范围内插入了新记录,当前事务再次读取该范围的记录时发现了新插入的新记录。采用加锁的方式解决幻读问题就有一些麻烦,因为当前事务在第一次读取记录时幻影记录并不存在,所以读取的时候加锁就有点尴尬(因为你并不知道给谁加锁)。

    两种方案对比:

    • 采用MVCC方式:读写操作并不冲突,性能更高
    • 采用读写都加锁方式:读写操作需要排队执行,影响性能
    • 一般情况下我们当然愿意采用MCC来解决读-写操作并发执行的问题,但是业务在某些特殊情况下,要求必须采用加锁的方式执行。
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  • 如何有效处理数据并发操作问题

    千次阅读 2019-06-17 10:13:23
    本篇文章以我在真实项目中遇到的数据并发问题作为背景,讲解问题出现的原因及解决的办法,以及从中得到的反思。并发中踩过很多坑,可能还有不足的地方,但会一直学习成长,现在将学习到的东西记录下来,,,,努力...

    本篇文章以我在真实项目中遇到的数据并发问题作为背景,讲解问题出现的原因及解决的办法,以及从中得到的反思。并发中踩过很多坑,可能还有不足的地方,但会一直学习成长,现在将学习到的东西记录下来,,,,努力努力。

    一:并发操作出现的原因

    原因:多个动作在一瞬间同时操作同一数据

    现象:

    1. 多人在某一瞬间通过相同的方式操作同一条数据
    2. 多人在某一瞬间通过不同的方式操作同一条数据
    3. 在某一瞬间,同一动作,多次执行

    二:并发举例及解决办法

    针对上述的三种的情况,分别以实际情况进行举例。

    多人在某一瞬间通过相同的方式操作同一数据

    1.某仓库系统有一品牌商品A,商品A在数据库中只允许存在一条记录,库存的数量是这条数据的一个字段,现有库存100件,在某一天到货了1000件。由于数量比较大,现在需要10名操作员去处理这1000件商品进行入库,操作的途径都是使用PDA扫描完成后进行入库。我们假设至少存在1名以上的操作员同时进行入库操作。这样就可以满足上述条件多人在某一瞬间通过相同的方式操作同一数据】。在这种情况下,如果不进行处理,就会导致数据错乱,错乱的原因简单说就是在双方写数据时没有获取到最新的数据库数据。

    解决方法:

    方法一: 加锁。加锁是比较常用的方法。从系统的架构上来说,锁被分为单机锁分布式锁。如果系统只是部署在单一机器上,可以简单通过java提供的各种锁来进行操作。如果系统被部署在多台机器上,可以使用redis来实现分布式加锁。这两种加锁方式从某种意义上来说是悲观锁。上述的问题,我们可以使用商品的唯一属性,比如id或者商品的唯一条码来进行加锁。

    方法二:数据库乐观锁。数据库乐观锁几乎适用于所有的并发场景。使用方法:在数据库表中增加一个版本号字段,每一次更新和删除时把当前持有的对象版本号和数据库中最新的版本号进行比对,如果相同则验证通过,不然则操作失败。

    方法三:使用消息队列。这种方式在消息过多时,对库存的处理可能不会特别及时。由于库存一般是需要比较及时的可见,所以这种方式并不建议。

    多人在某一瞬间通过不同的方式操作同一数据

    2. 还是按照上述的背景来说。在这10名操作员进行入库的同时,还有至少1名操作员对A商品进行出库操作。我们假设入库时没有并发问题,但是其中一个入库和一个出库同时操作了A商品的库存,通过两种不同的方式对库存进行操作。如果不进行处理,库存也会出现数据错乱的问题。

    解决方法:

    方法一: 加锁。这个时候使用普通的单机锁已经没有意义了,可以使用分布式锁,依旧使用唯一属性来进行加锁,尽管方法不同,但关键的key是一样的,这样就可以锁住操作。

    方法二:数据库乐观锁。

    对于上述的问题,我扩展一下,如果是一批商品,你总不能一个一个进行加锁处理吧,那样效率也太低了。所以这种情况下,简单的加锁已经不能满足现在的需要了。所以数据库乐观锁又重新出现了。在批量更新时,发现其中任何一个商品的版本号不一致,立即报错回滚。

    【在某一瞬间,同一动作多次执行

    3.这一种情况属于请求重复提交,同样,如果没有进行处理,数据也会出现问题。

    一个用户在入库时重复提交了两次,这样在不考虑其它并发的影响下,库存中的数据会多增加一次,但在入库历史中却只能看见一次记录,这样肯定是不可接受的。

    解决方法:

    方法一:前台可以在按钮或链接第一次点击后立刻禁用。这样可以有效的解决绝大部分的问题。但是由于操作端千变万化,这种方式并不能够完全解决问题。

    方法二:后台生成一个随机数放在前台,前台在访问后台时,将随机数传输到后台进行验证,第一次验证通过即刻销毁, 随机数可以存在redis或session中,一般用于表单提交。但是这种方式还是存在缺陷,如果同一个页面有多个请求,一个随机数就完全不够用了。

    方法三:nginx可以控制ip在同一时间内对服务的访问频率。比如入库时,如果进行了多次点击,发送了多次请求,在这1秒中,系统只接收第一次请求。

     

    三:总结

    处理并发的最终原理其实就是:将用户的并行操作变成串行操作。

    在解决并发问题时,从操作端到服务端,再到数据库,都需要进行处理,层层过滤。

    前端:防止多次点击。

    服务端:对相同数据的操作写在同一个服务中。

    数据库:乐观锁一定要使用。有需要的话,数据库的联合唯一索引也要准备。

    四:扩展

    到此为止,有相关项目开发经验(仓库系统)的读者可能会发现有些问题。问题在于:库存的设计不够优雅,才导致了很多并发情况的产生。比如,10个操作员在入库时,为什么需要操作库存中的A商品去增加库存呢?其实,所有的入库和出库,包括盘点等,都是在为了用户能够及时的看见库存而已。既然知道库存的计算方式,我们完全可以计算出对应的库存,并且还能减少大量的并发操作。

    接下来的文章,我将设计一个高可用,并且并发操作较少的仓库系统。有兴趣的同学可以关注我啊!

    说的有什么不对的地方,还请大家多多指正。

    感谢!感谢!感谢!

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  • 【MySQL】InnoDB解决事务并发问题

    千次阅读 2022-01-15 10:48:59
    我们已经知道事务并发执行时可能带来的各种问题,最大的一个难点是:一方面要最大程度地利用...解决事务并发问题的方案 方案一:读操作MVCC,写操作加锁 MVCC就是通过生成一个ReadView,然后通过ReadView找到符合条件的

    我们已经知道事务并发执行时可能带来的各种问题,最大的一个难点是:一方面要最大程度地利用数据库的并发访问,另外一方面还要确保每个用户能以一致的方式读取和修改数据,尤其是一个事务进行读取操作,另一个同时进行改动操作的情况下。

    MySQL在REPEATABLE READ隔离级别实际上就基本解决了幻读问题。

    怎么解决脏读、不可重复读、幻读这些问题呢?其实有两种可选的解决方案.

    解决事务并发问题的方案

    方案一:读操作MVCC,写操作加锁

    MVCC就是通过生成一个ReadView,然后通过ReadView找到符合条件的记录版本(历史版本是由undo日志构建的),其实就像是在生成ReadView的那个时刻做了一个快照,查询语句只能读到在生成ReadView之前已提交事务所做的更改,在生成ReadView之前未提交的事务或者之后才开启的事务所做的更改是看不到的。而写操作肯定针对的是最新版本的记录,读记录的历史版本和改动记录的最新版本本身并不冲突,也就是采用MVCC时,读-写操作并不冲突。普通的SELECT语句在READ COMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别下会使用到MVCC读取记录。在READ COMMITTED隔离级别下,一个事务在执行过程中每次执行SELECT操作时都会生成一个ReadView,ReadView的存在本身就保证了事务不可以读取到未提交的事务所做的更改,也就是避免了脏读现象;REPEATABLE READ隔离级别下,一个事务在执行过程中只有第一次执行SELECT 操作才会生成一个ReadView,之后的SELECT操作都复用这个ReadView,这样也就避免了不可重复读和很大程度上避免了幻读的问题。

    利用MVCC进行的读取操作称之为一致性读,或者一致性无锁读,也称之为快照读,但是往往读取的是历史版本数据。所有普通的SELECT语句在READ COMMITTED、REPEATABLE READ隔离级别下都算是一致性读。普通的SELECT语句是指不加锁的select语句在非串行化事务隔离级别下。一致性读并不会对表中的任何记录做加锁操作,其他事务可以自由的对表中的记录做改动。很明显,采用MVCC方式的话,读-写操作彼此并不冲突,性能更高,采用加锁方式的话,读-写操作彼此需要排队执行,影响性能。一般情况下我们当然愿意采用MVCC来解决读-写操作并发执行的问题,但是业务在某些情况下,要求必须采用加锁的方式执行。

    方案二:读、写操作都加锁

    如果我们的一些业务场景不允许读取记录的旧版本,而是每次都必须去读取记录的最新版本,比方在银行存款的事务中,你需要先把账户的余额读出来,然后将其加上本次存款的数额,最后再写到数据库中。在将账户余额读取出来后,就不想让别的事务再访问该余额,直到本次存款事务执行完成,其他事务才可以访问账户的余额。这样在读取记录的时候也就需要对其进行加锁操作,这样也就意味着读操作和写操作也像写-写操作那样排队执行。我们说脏读的产生是因为当前事务读取了另一个未提交事务写的一条记录,如果另一个事务在写记录的时候就给这条记录加锁,那么当前事务就无法继续读取该记录了,所以也就不会有脏读问题的产生了。不可重复读的产生是因为当前事务先读取一条记录,另外一个事务对该记录做了改动之后并提交之后,当前事务再次读取时会获得不同的值,如果在当前事务读取记录时就给该记录加锁,那么另一个事务就无法修改该记录,自然也不会发生不可重复读了。我们说幻读问题的产生是因为当前事务读取了一个范围的记录,然后另外的事务向该范围内插入了新记录,当前事务再次读取该范围的记录时发现了新插入的新记录,我们把新插入的那些记录称之为幻影记录。采用加锁的方式解决幻读问题就又不太容易了,因为当前事务在第一次读取记录时那些幻影记录并不存在,所以读取的时候加锁就有点麻烦,因为并不知道给谁加锁。InnoDB中是如何解决的,我们后面会讲到。

    锁定读

    锁定读(Locking Reads)也称当前读,读取的是最新版本, 并且对读取的记录加锁,阻塞其他事务同时改动相同记录,避免出现安全问题。哪些是当前读呢?select lock in share mode (共享锁)、select for update (排他锁)、update (排他锁)、insert (排他锁)、delete (排他锁)、串行化事务隔离级别都是当前读。当前读这种实现方式,也可以称之为LBCC(基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control),怎么做到?

    共享锁与独占锁

    在使用加锁的方式解决问题时,由于既要允许读-读情况不受影响,又要使写-写、读-写或写-读情况中的操作相互阻塞,MySQL中的锁有好几类:

    • 共享锁,英文名:Shared Locks,简称S锁。在事务要读取一条记录时,需要先获取该记录的S锁。
    • 独占锁,也常称排他锁,英文名:Exclusive Locks,简称X锁。在事务要改动一条记录时,需要先获取该记录的X 锁。

    假如事务T1首先获取了一条记录的S锁之后,事务E2接着也要访问这条记录:

    • 如果事务T2想要再获取一个记录的S锁,那么事务T2也会获得该锁,也就意味着事务T1和T2在该记录上同时持有S 锁。
    • 如果事务T2想要再获取一个记录的X锁,那么此操作会被阻塞,直到事务T1提交之后将S锁释放掉。

    如果事务T1首先获取了一条记录的X锁之后,那么不管事务T2接着想获取该记录的S锁还是X锁都会被阻塞,直到事务T1 提交。所以我们说S锁和S锁是兼容的,S 锁和X锁是不兼容的,X锁和X锁也是不兼容的,画个表表示一下就是这样:

    兼容性SX
    S兼容不兼容
    X不兼容不兼容

    锁定读的SELECT语句

    MySQL有两种比较特殊的SELECT语句格式:

    1. 对读取的记录加S锁:
    SELECT ... LOCK IN SHARE MODE;
    

    也就是在普通的SELECT语句后边加LOCK IN SHARE MODE,如果当前事务执行了该语句,那么它会为读取到的记录加S锁,这样允许别的事务继续获取这些记录的S锁(比方说别的事务也使用SELECT … LOCK IN SHARE MODE语句来读取这些记录),但是不能获取这些记录的X锁(比方说使用SELECT … FOR UPDATE语句来读取这些记录,或者直接修改这些记录)。

    如果别的事务想要获取这些记录的X锁,那么它们会阻塞,直到当前事务提交之后将这些记录上的S锁释放掉。

    对读取的记录加X锁:

    SELECT ... FOR UPDATE;
    

    也就是在普通的SELECT语句后边加FOR UPDATE,如果当前事务执行了该语句,那么它会为读取到的记录加X锁,这样既不允许别的事务获取这些记录的S锁(比方说别的事务使用SELECT … LOCK IN SHARE MODE 语句来读取这些记录),也不允许获取这些记录的X锁(比如说使用SELECT … FOR UPDATE 语句来读取这些记录,或者直接修改这些记录)。

    如果别的事务想要获取这些记录的S锁或者X锁,那么它们会阻塞,直到当前事务提交之后将这些记录上的X锁释放掉。

    写操作的锁

    平常所用到的写操作无非是DELETE、UPDATE、INSERT这三种:

    • DELETE:对一条记录做DELETE操作的过程其实是先在B+树中定位到这条记录的位置,然后获取一下这条记录的X 锁,然后再执行delete mark操作。我们也可以把这个定位待删除记录在B+树中位置的过程看成是一个获取X锁的锁定读。
    • INSERT:一般情况下,新插入一条记录的操作并不加锁,InnoDB通过一种称之为隐式锁来保护这条新插入的记录在本事务提交前不被别的事务访问。当然,在一些特殊情况下INSERT操作也是会获取锁的,具体情况我们后边再说。
    • UPDATE:在对一条记录做UPDATE操作时分为三种情况:
      1. 如果未修改该记录的主键值并且被更新的列占用的存储空间在修改前后未发生变化,则先在B+树中定位到这条记录的位置,然后再获取一下记录的X锁,最后在原记录的位置进行修改操作。其实我们也可以把这个定位待修改记录在B+树中位置的过程看成是一个获取X锁的锁定读。
      2. 如果未修改该记录的主键值并且至少有一个被更新的列占用的存储空间在修改前后发生变化,则先在B+树中定位到这条记录的位置,然后获取一下记录的X锁,将该记录彻底删除掉(就是把记录彻底移入垃圾链表),最后再插入一条新记录。这个定位待修改记录在B+树中位置的过程看成是一个获取X锁的锁定读,新插入的记录由INSERT操作提供的隐式锁进行保护。
      3. 如果修改了该记录的键值,则相当于在原记录上做DELETE操作之后再来一次INSERT操作,加锁操作就需要按照DELETE和INSERT的规则进行了。

    多粒度锁

    我们前边提到的锁都是针对记录的,也可以被称之为行级锁或者行锁,对一条记录加锁影响的也只是这条记录而已,我们就说这个锁的粒度比较细;其实一个事务也可以在表级别进行加锁,自然就被称之为表级锁或者表锁,对一个表加锁影响整个表中的记录,我们就说这个锁的粒度比较粗。给表加的锁也可以分为共享锁(S 锁)和独占锁(X 锁)

    表锁与行锁的比较

    • 锁定粒度:表锁> 行锁
    • 加锁效率:表锁> 行锁
    • 冲突概率:表锁> 行锁
    • 并发性能:表锁< 行锁
    • 加锁位置:表锁由MySQL服务层提供,行锁由InnoDB存储引擎层提供

    给表加S锁

    如果一个事务给表加了S锁,那么:

    • 别的事务可以继续获得该表的S锁
    • 别的事务可以继续获得该表中的某些记录的S锁
    • 别的事务不可以继续获得该表的X锁
    • 别的事务不可以继续获得该表中的某些记录的X锁

    给表加X锁

    如果一个事务给表加了X锁(意味着该事务要独占这个表),那么:

    • 别的事务不可以继续获得该表的S锁
    • 别的事务不可以继续获得该表中的某些记录的S锁
    • 别的事务不可以继续获得该表的X锁
    • 别的事务不可以继续获得该表中的某些记录的X锁。

    意向锁

    可是怎么可能平白无故的就给表加锁呢,难道没什么条件吗?答案是肯定有条件的:

    • 若想给表加S锁,得先确保表中记录没有X锁
    • 若想给表加X锁,得先确保表中记录没有X锁和S锁

    但是这个怎么确保呢?难道要一行一行的遍历表中的所有数据吗?当然不是啦,聪明的大佬们想出了下面这两把锁

    • 意向共享锁(Intention Shared Lock):简称IS锁,当事务准备在某记录上加S锁时,需要先在表级别加上一个IS锁
    • 意向独占锁(Intention Exclusive Lock):简称IX锁,当事务准备在某记录上加X锁时,需要先在表级别加上一个IX锁

    让我们来看下加上这两把锁之后的效果是什么样子的:

    • 当想给记录加S锁时,先给表加一个IS锁,然后再给记录加S锁

    • 当想给记录加X锁时,先给表加IX锁,然后再给记录加X锁

    然后经过上面的操作之后:

    • 如果想给表加S锁,先看下表加没加IX锁,如果有的话,则表明此表中的记录有X锁,则需要等到IX锁释放掉后才可以加S锁

    • 如果想给表加X锁,先看下表加没加IS锁或者IX锁,如果有的话,则表明此表中的记录有S锁或者X锁,则需要等到IS锁或者IX锁释放掉后才可以加X锁

    这几种锁的兼容性如下表:

    兼容性ISSIXX
    ISYYYN
    SYYNN
    IXYNYN
    XNNNN

    总结一下:IS、IX锁是表级锁,它们的提出仅仅为了在之后加表级别的S锁和X锁时可以快速判断表中的记录是否被上锁,以避免用遍历的方式来查看表中有没有上锁的记录。就是说其实IS 锁和IX 锁是兼容的,IX 锁和IX 锁是兼容的。另外意向锁是InnoDB自动加的,不需用户干预。

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    1、场景

    从数据源kafka接收到多个topic(多种类型的)数据,(比如某个商品goods 的交易订单trade,交易金额数据broker,交易店铺order,交易历史stock情况)

    然后将数据收集,再由多线程使用websocket实时推送给客户端

    比如 推送用户关注商品的相关信息。

    2、最初实现

    每个topic(trade,broker等)接收程序起单独的线程,在每个线程中将数据数据整理,当有用户登录的时候,将此用户关注商品(goods )类型的相关数据(trade,broker等)推送给用户。由于每个用户都要收到多个topic(trade,broker等)类型的信息,在多线程的情况下,就会出现竞争用户session的情况,所以给每个用户session加线程锁。第二个问题,多线程情况下,给每个用户发送的不同topic类型数据,将会没有顺序(比如order时间错乱),会给客户造成混淆。

    如下图:

    3、改进方案

    kafka 按照不同的数据类型发送不同topic,当用户登录时,通过和webSocket建立连接,会生成唯一的sessionId,此时将sessionid和用户订阅的数据关系绑定,再通过一定的路由规则,将相同sessionid的数据放到同一个队列中,保证有序性。然后再启动多个线程去队列组中消费数据,保证性能,将拉取到的数据通过websocket推送给用户展示。 如下图:

     

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