如果说在 TiDB 3.0 中,悲观锁是 “千呼万唤始出来,犹抱琵琶半遮面”。那么在 TiDB 4.0 中,悲观锁在经历了市场与时光的考验后,无论是性能还是稳定性都能够 “轻拢慢撚抹复挑,初为《霓裳》后《六幺》”。TiDB 4.0 悲观锁,欢迎大家尝鲜与反馈。本文将从使用者的角度,介绍悲观锁的使用与注意事项,主要分为以下几方面:
自新年以来,口罩作为 2020 年最时尚的年货,变得异常难买,为了能够顺利抢到口罩,我是夜夜辗转难眠,日日盯着各大网站下单,通过这个过程,倒也总结出了各大平台的的购物体验:
作为互联网研发从业者,聪慧如你,一起来思考这两类网站是如何实现加购物车这一逻辑?
A 类网站乐观地假设不存在其他客户同时抢这批口罩,库存代表没下单的库存,给了客户非常积极的体验,我们称这种行为下加购物车时,使用了乐观锁。

这种乐观锁使用的体验是:前期加购物车一时爽,最终下单可不一定爽。
当存在其他网友同时跟你抢这批口罩下单时,可能会遇到以下问题:
B 类网站可谓谨言慎行,假设所有在别人家购物车里的口罩都会先于你下单,展示给你的库存是在当前最坏场景下能够看到的库存,我们称这种行为下加购物车时,使用了悲观锁。

如上悲观锁的体验是:前期加购物车有点卡,但是加购物车成功一定有库存。没有库存莫着急,等一会儿再来可能又有库存了。
在数据库的实现中,当同时存在多个事务去修改同一行时,也会遇到类似冲突问题,通过实现悲观锁,可以解决部分乐观锁的问题,重点如下:
TiDB 支持多种方式打开悲观锁,具体信息见官方文档, 本文将以以下方式为例展开介绍:
BEGIN PESSIMISTIC; 语句开启的事务,会进入悲观事务模式。BEGIN /*!90000 PESSIMISTIC */; 来兼容 MySQL 语法。如下图, 纵轴表示时间轴,session A 和 session B 并发更新同一行数据。

可以看到悲观锁的行为如下:

上例展示的悲观锁事务与 MySQL 行为一致,理解如下:
在看这个例子之前,我们首先思考一下为什么会有死锁,同样以购物为例子,假设现在小 A 和小 B 两人都要买口罩和消毒水,可能遇到以下场景:

也就是 A 和 B 两位都要买到这两个商品,只能一直互相等待,也就是我们说的进入死锁状态,在数据库也是类似:

上例展示的场景中 session A 和 session B 产生了死锁,在产生死锁时,悲观锁会立即检测到并返回错误,将死锁扼杀在摇篮里。
作为分布式数据库 TiDB 一直努力与 MySQL 保持协议上的兼容,以造福广大 MySQL 用户。然而 TiDB 与 MySQL 底层实现逻辑的区别,使得部分逻辑无法做到完全兼容。在 TiDB 4.0 中,TiDB 悲观锁与 MySQL 在使用上不兼容的行为详见 官方文档 ,这里我们简要介绍以下几点。
当无法保证符合过滤条件的数据唯一时:
具体对比如下表所示(注:table 中 id 为主键):

TiDB 中执行 DML 过程中包如果包含 embedded select select,对应的行不会被加锁,MySQL 则会进行加锁。

事务作为数据库的重中之重,一直是大众关注的焦点。TiDB 自诞生以来便以支持高性能的分布式事务而闻名。本文从使用者的角度,介绍了 TiDB 4.0 中悲观锁的使用与注意事项,欢迎大家尝鲜与反馈。
未来,我们会给出更多 TiDB 悲观锁实现原理与性能优化相关的介绍,欢迎大家持续关注。同时,TiDB 分布式事务未来还有更多激动人心的改进等着大家来一起完成,欢迎大家一起来监督来帮忙来提升,调研与实践国际一流的分布式事务模型。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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