MySQL 实战笔记 第02期：MySQL 元数据锁-元数据库

MySQL的锁是如何实现的？

MySQL的锁分为共享锁和排他锁。当事务需要操作某一数据行时，会给该数据行加锁，防止其他事务修改或删除。

共享锁允许读取但不允许修改数据，多个事务可以同时加共享锁，但同时只能有一个事务添加排他锁。如果事务要修改数据，则需要先加排他锁才能进行操作。MySQL的锁通过在内存或磁盘记录锁信息，以实现对数据的并发访问控制。锁还可以通过设置事务的隔离级别来控制锁的粒度。锁的实现是MySQL保证数据一致性和并发事务效率的重要手段之一。

mysql间隙锁实现原理？

MySQL的间隙锁（Gap Lock）是一种用于解决并发事务中的幻读问题的锁机制。它的实现原理如下：

1.间隙锁的定义：间隙锁是在索引记录之间的间隙上设置的锁，用于防止其他事务在该间隙中插入新的记录。

2.间隙锁的获取：当一个事务执行范围查询时，MySQL会在查询过程中自动获取并持有查询范围内的间隙锁。这样可以确保其他事务无法在该范围内插入新的记录，从而避免了幻读问题。

3.间隙锁的释放：当事务释放了持有的间隙锁后，其他事务就可以在该间隙中插入新的记录。

4.间隙锁的冲突：间隙锁之间存在冲突关系。例如，如果一个事务持有了一个间隙锁，那么其他事务就无法获取该间隙锁或者在该间隙中插入新的记录。

5.间隙锁的范围：间隙锁的范围由查询条件和索引决定。当一个事务执行范围查询时，MySQL会根据查询条件和索引来确定需要获取的间隙锁范围。

需要注意的是，MySQL中的间隙锁只在使用InnoDB存储引擎的表上生效，而且只有在事务隔离级别为可重复读（REPEATABLE READ）或更高级别时才会使用间隙锁。

希望以上解答对您有帮助。如果您还有其他问题，请随时提问。

mysql锁表原因及如何处理？

MySQL锁表主要是为了保证数据的一致性和完整性，防止多个事务同时对同一行数据进行修改，导致数据不一致或丢失。MySQL中的锁分为共享锁和排他锁，共享锁允许多个事务同时读取同一行数据，而排他锁只允许一个事务对同一行数据进行修改。

如果遇到锁表情况，可以使用SHOW PROCESSLIST命令查看正在执行的进程，使用KILL命令强制停止该进程，释放锁资源。

同时，也可以优化数据库的设计和配置，减少锁表的发生。

mysql间隙锁解决什么问题？

MySQL的间隙锁是为了解决并发事务中的幻读问题而设计的。幻读是指在一个事务中，当读取某个范围的数据时，其他事务插入了新的数据，导致该范围的数据发生了变化。

间隙锁可以锁定一个范围的键值之间的间隙，防止其他事务在该范围内插入新的数据，从而保证事务的一致性。

间隙锁的引入可以避免幻读问题，提高并发性能，保证数据的准确性和一致性。

mysql新增字段为何会锁表？

MySQL在5.6.0版本之前对表结构进行修改会锁表的，5.6以后引入了online ddl，online ddl解决的就是修改表结构时候锁表的问题，能够让mysql在进行表变更时候，不影响正常的读写操作。

要知道为什么表结构变更时候（新增／修改字段、索引的删除和添加）会锁表，就得知道当我们修改表结构时候，MySQL都做了哪些事情。

SQL语言

1. DQL：数据查询语言：SELECT <字段名表> FROM <表或视图名> WHERE <查询条件>;
2. DML：数据操作语言：INSERT/UPDATE/DELETE;
3. DDL：数据定义语言：CREATE TABLE/VIEW/INDEX;
4. DCL：数据控制语言：授权、事物ROLLBACK/COMMIT;

DDL

在MySQL5.6之前的版本中，执行ddl有copy和inplace两种方式，可以根据命名就知道两种方式的意思。其中replace方式仅支持添加、删除索引操作。这两种方式都是锁表操作。copy方式执行的操作：

1. 创建一个临时表，和要修改的表结构一致；
2. 将原来的表锁住，禁止DML操作，可以DQL操作；
3. 将原来的表数据拷贝到临时表中
4. 将临时表重命名为原来的表，删除原来的表
5. 创建新的索引数据

inplace方式执行的操作：

1. 新建索引的数据字典
2. 锁表，禁止DML操作，可以DQL操作；
3. 构造新的索引数据
4. 等待所有只读操作完毕
5. 创建索引结束

所以表新增字段属于ddl数据定义语言，采用的是copy方式，锁表。那么是否说online ddl就不存在锁表的问题了呢？不是的，对于不支持online ddl操作的DDL语句，还得采取copy方式，比如修改列的数据类型、主键的删除、表字符集的修改等这些需要彻底修改记录数据格式的操作。

线上大数据表如何执行DDL

当我们需要对生产数据库中的表执行DDL的话，一定要小心，一定要慎之又慎。一不小心就会导致锁表，锁表一旦产生，数据库就会堆积大量对该表的请求，瞬间将数据库的连接吃没，CPU飙升，最后。。。数据库宕机！这里提供以下思路供大家参考：1.停服务执行，这种方式要求业务可以停止运行的情况下执行，比如半夜凌晨执行表结构变更，简单粗暴。

2.参考copy的方式自己执行这些步骤：

• 创建一个临时表table_copy，代表最新的表结构和索引；

• 把旧表的数据copy到新表：这步不要用sql操作，自己写一个脚本，按照数据的创建时间一次10000条的拷贝到新表，这个过程中可能会有新的数据进入，所以根据每一条记录的创建时间不断同步，直至两张表的记录完全一致，再执行第三步。
• 删除旧表，把新表重命名为旧表的名字

3.pt-online-schema-change：在线修改大数据表结构工具，可以google了解一下。