Was liest Phantom und wie verhindert InnoDB sie (Sperren des nächsten Schlägers)?

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Sperrmechanismus für den nächsten Schläger. 1) Die nächste Schließung kombiniert Zeilenschlösser und Gap-Sperren, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Sperrwettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.

Einführung

In der Welt der Datenbanken sind Phantom -Reads wie geisterhafte Existenz, die lautlos, aber unerwartete Probleme verursachen können. Heute werden wir über die Natur des Fantasy-Lesens und darüber diskutieren, wie InnoDB dieses Phänomen durch den nächsten Schließmechanismus verhindert. In diesem Artikel werden Sie nicht nur die Definition und den Schaden des Illusions -Lesens verstehen, sondern auch ein tiefes Verständnis dafür erlangen, wie der Sperrmechanismus von InnoDB die Datenkonsistenz sicherstellt.

Überprüfung des Grundwissens

Bevor wir über das Lesen von Fantasy diskutieren, müssen wir zuerst einige grundlegende Konzepte verstehen. Die Transaktion ist die grundlegende Einheit von Datenbankoperationen, die die Atomizität, Konsistenz, Isolation und Persistenz (Säure) einer Reihe von Operationen sicherstellt. Das Isolationsniveau ist ein Mechanismus, der zur Kontrolle der Sichtbarkeit zwischen Transaktionen verwendet wird. Zu den allgemeinen gehören gelesen, gelesen, gelesen, engagiert, wiederholbares Lesen und serialisierbar.

InnoDB ist eine Speicher-Engine für MySQL, die die Verriegelung auf Reihenebene unterstützt. Dies bedeutet, dass sie einzelne Zeilen anstelle von gesamten Tabellen sperren und so die Gleichzeitleistung verbessert.

Kernkonzept oder Funktionsanalyse

Definition und Funktion des Illusionslesens

Das Phantom -Lesen bezieht sich auf die Rückgabe verschiedener Ergebnissätze, wenn dieselbe Abfrage zu verschiedenen Zeitpunkten in einer Transaktion ausgeführt wird. Dies tritt normalerweise in einer Mehrbenutzerumgebung auf. Wenn eine Transaktion ausgeführt wird, fügt eine andere Transaktion eine neue Zeile ein oder löscht eine vorhandene Zeile, wodurch sich das Abfrageergebnis der vorherigen Transaktion ändert.

Nehmen wir beispielsweise an, Transaktion A führt eine Bereichsabfrage durch, um alle Produkte zu finden, die weniger als 100 US -Dollar kosten. Während der Ausführung von Transaction A fügt die Transaktion B einen neuen Datensatz für 50 US -Dollar ein. Bei der Transaktion A führt die gleiche Abfrage erneut aus, es wird einen Datensatz finden, der vorher nicht vorhanden ist, nämlich das Phantom -Lesen.

Wie es funktioniert

Der Hauptgrund für das Auftreten von Fantasy -Lesen ist, dass die Isolationsstufe der Transaktion nicht hoch genug ist. Das Lesen von Phantom ist auf den Isolationsebenen möglich, in denen Lesevorgänge nicht eingereicht und Lesevorgänge eingereicht wurden. Und auf der Isolationsebene von wiederholbaren Lesevorgängen und Serialisierung wird die Datenbank Maßnahmen ergreifen, um das Phantom -Lesen zu verhindern.

InnoDB verhindert das Lesen von Phantom durch das Sperren der nächsten Schlüsse. Die Sperren von Nächstschlüssel ist ein Verriegelungsmechanismus, der Zeilenschlösser und Gap-Sperren kombiniert. Es sperrt nicht nur den Datensatz selbst, sondern auch die Lücken zwischen den Datensätzen und verhindert so, dass andere Transaktionen neue Aufzeichnungen in diese Lücken einfügen.

Schauen wir uns ein einfaches Beispiel an, um zu veranschaulichen, wie das Locking der nächsten Schlüsse funktioniert:

 - Transaktion a
Transaktion starten;
Wählen Sie * aus Produkten, bei denen der Preis <100 für das Update;

- Transaktion b
Transaktion starten;
In Produkte einfügen (Name, Preis) Werte (&#39;Neues Produkt&#39;, 50);

Bei der Transaktion A führt InnoDB alle Datensätze mit einem Preis von weniger als 100 und der Lücke zwischen diesen Datensätzen aus. Auf diese Weise können Transaktion B keine neuen Datensätze in diese Lücken einfügen und so das Lesen von Phantoms vermeiden.

Beispiel für die Nutzung

Grundnutzung

Schauen wir uns ein spezifischeres Beispiel dafür an, wie InnoDB das Lesen von Phantom-Lesen verhindern:

 - Transaktion a
Transaktion starten;
Wählen Sie * aus Bestellungen, wobei Betrag> 1000 für die Aktualisierung;

- Transaktion b
Transaktion starten;
In Bestellungen (Customer_ID, Betrag) Werte (1, 1500) einfügen;

In diesem Beispiel sperrt die Transaktion A alle Bestellungen mit einem Betrag von mehr als 1000 und seinen Lücken zwischen ihnen, und Transaktion B versucht, eine neue Bestellung einzulegen, wird jedoch blockiert, bis die Transaktion A verpflichtet oder zurückrollt.

Erweiterte Verwendung

In einigen Fällen benötigen wir möglicherweise eine feinere Auswahl an Kontrollschlöstern. Wenn wir beispielsweise nur Datensätze in einem bestimmten Bereich sperren möchten, können wir eine explizite Lock -Anweisung verwenden:

 - Transaktion a
Transaktion starten;
Wählen Sie * aus dem Inventar, wobei die Menge> 10 und die Menge <20 für das Update;

- Transaktion b
Transaktion starten;
Aktualisieren Sie die Inventarset -Menge = Menge - 1 wobei item_id = 15;

In diesem Beispiel sperrt die Transaktion A die Datensätze mit Inventar zwischen 10 und 20 und seinen Lücken, und die Transaktion B versucht, die Datensätze mit einem Inventar von 15 zu aktualisieren, wird jedoch bis zur Transaktion A verpflichtet oder zurückrollt.

Häufige Fehler und Debugging -Tipps

Häufige Fehler bei der Verwendung von Sperren der nächsten Schlüsse umfassen Wartezeitüberschreitungen und Deadlock. Die Lock -Wait -Zeitlimit tritt auf, wenn die Transaktion auf die Sperrzeit wartet, die Zeitlimitzeit überschreitet, während die Sackgasse auftritt, wenn zwei oder mehr Transaktionen aufeinander warten, um das Schloss abzugeben.

Um diese Probleme zu debuggen, können Sie die folgenden Methoden verwenden:

• Verwenden Sie SHOW ENGINE INNODB STATUS um den aktuellen Sperrstatus und die Deadlock -Informationen anzuzeigen.
• Passen Sie den Parameter " innodb_lock_wait_timeout an, um die Zeitleitungszeit des Wartens des Schlosses zu erhöhen.
• Verwenden Sie den Parameter innodb_deadlock_detect , um die Deadlock -Erkennung zu aktivieren oder zu deaktivieren.

Leistungsoptimierung und Best Practices

In praktischen Anwendungen kann das Sperren in der nächsten Schlüsselleistung eine Leistungswirkung haben, da es den Overhead der Verriegelung erhöht. Hier sind einige Optimierungen und Best Practices:

• Minimieren Sie den Bereich der Schlösser und sperren Sie nur die erforderlichen Datensätze und Lücken.
• Eine optimistische Verriegelung wird verwendet, um die Verringerungsnutzung zu verringern, z. B. die Erkennung gleichzeitiger Konflikte durch Versionszahlen.
• Stellen Sie die Isolationsstufe vernünftig ein, wählen Sie die entsprechende Isolationsstufe gemäß den Anforderungen der Anwendung aus und vermeiden Sie unnötige Sperren.

In meiner tatsächlichen Projekterfahrung habe ich ein Bestandsverwaltungssystem einer E-Commerce-Plattform gestoßen. Aufgrund häufiger Bestandsaktualisierungen und -fragen hat es schwerwiegende Probleme mit dem Schlosswettbewerb verursacht. Durch die Optimierung von Abfrageanweisungen und das Anpassen der Isolationsstufen verkürzen wir erfolgreich die Wartezeit der Sperrung und verbessern die Parallelitätsleistung des Systems.

Im Allgemeinen ist das Verständnis und die korrekte Verwendung der Sperrung der nächsten Schlüsseln der Schlüssel zur Gewährleistung der Datenbank-Transaktionskonsistenz. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen, diese Technologie besser zu beherrschen und die Probleme zu vermeiden, die durch Phantom -Lesen in praktischen Anwendungen verursacht werden.

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