MySQL架構基本知識

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　　1、鎖機制

　　1）在處理並發讀寫時，通常使用一套鎖系統來解決問題。鎖系統由讀鎖（又稱共用鎖定）和寫鎖（又稱獨佔鎖定）組成。

　　2）每一種鎖操作（如獲得鎖、檢查鎖是否已解除、釋放鎖），都會增加系統開銷。鎖策略就是在鎖開銷和資料安全之間尋求一種平衡。MySQL的每種儲存引擎都可以實現專屬的鎖策略或鎖粒度。在儲存引擎設計中，鎖管理是個非常重要的議題。兩種最重要的鎖策略：

　　（1）行級鎖：可以支援最大的並發處理能力，但也帶來最大的鎖開銷。行級鎖由儲存引擎（如InnoDB）實現，伺服器完全不瞭解儲存引擎裡的鎖實現方式。

　　（2）表級鎖：開銷最小。

　　由於通常認為表更新比表檢索更重要，因此寫鎖比讀鎖有更高的優先順序。

　　雖然儲存引擎管理自己的鎖，但MySQL本身也能使用各種有效表級鎖，如MySQL伺服器在ALTER TABLE語句中使用表級鎖，而不用考慮儲存引擎。

　　以下的內容僅用於討論MyISAM（如）。對於使用InnoDB儲存引擎的表，讀者可以自行測試。

　　

　　使用表級鎖的時候，讀寫一般是串列的。但使用READ LOCAL表級鎖可以支援某種類型的並發寫操作，如下面的圖文說明：

　　I、此時concurrent_insert變數為1，且表沒有出現空洞（自表建立以來，還沒有刪除操作）。，在session 1中對錶使用read local表級鎖，在session 2中可以執行插入操作，但session 1要unlock tables之後才能看到session 2剛剛插入的資料。圖中序號標識操作的順序。

　　

　　以下三種情況可以用來作為對比，圖略：

　　若session 1使用read local表級鎖，session 2執行update操作，則會被阻塞。

　　若session 1隻使用read表級鎖，自然地，session 2插入資料時會阻塞，直到讀鎖釋放。

　　若session 1獲得讀鎖（read和read local），則它再進行插入或更新操作時都會報錯。

　　II、此時concurrent_insert變數為1。刪除id=4的記錄，表出現了空洞。，在session 1中對錶使用read local表級鎖，則session 2的插入操作會阻塞。

　　

　　此時可以使用optimize table來進行磁碟重組。，使用該命令之後，上述的並發插入操作不再阻塞。

　　　　

　　III、還是上面的表（使用optimize table之前的有空洞的表），但設定concurrent_insert為2。，session 1對錶使用了read local表級鎖，session 2可以執行插入操作。

　　

　　總結：

　　read local和read都是表級讀鎖，但前者允許在一定條件下，對讀鎖定的表執行並發插入操作。

　　concurrent_insert全域變數可以通過兩種方式取得：在mysql命令列中執行show global variables like ‘%concurrent_insert%‘;，或者在shell命令列中執行mysqladmin -u username -p passwd variables |grep concurrent_insert；另外，可以通過set global concurrent_insert = 0/1/2設定該變數。它主要用於控制並發插入行為：

　　當它為0時，不允許並發插入（與實際測試不符？）；

　　當它為1（預設值）時，若表不存在空洞，則允許並發插入；否則，不允許並發插入；

　　當它為2時，即使表存在空洞，也允許並發插入。

　　為什麼表存在空洞與否對並發插入有影響呢？參考mysql命令列的help optimize table命令（“刪除的行會在一個鏈表中維護，並且後續的插入操作會重用這些舊有的行的位置”），再結合上面的討論，可知大概的組織圖如下。

　　表中不存在空洞時，插入資料會在圖中最下方的地區，此時無論concurrent_insert為1還是2，插入操作都不會和鎖構成“競爭”關係，因此不會阻塞；表存在空洞時，由於系統要重用空洞地區，所以區分了以下情形：concurrent_insert為1時，認為是要重用空洞地區，但由於被鎖定，所以插入操作阻塞；concurrent_insert為2時，認為先暫時不用空洞地區，而是插入到圖中最下方的地區，和鎖構不成“競爭”關係，因而插入操作不會阻塞。

　　optimize table磁碟重組之後，圖中空洞地區被重用，即不再存在空洞，因此concurrent_insert為1時，也可以執行並發插入操作了。

　　另外，update操作由於是更新read local鎖定的地區內的記錄，和鎖構成“競爭”關係，所以會阻塞。

 

　　

 

 

　　參考資料：

　　《高效能MySQL》

 

 

 

 

 

不斷學習中。。。

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