面试题答案
一键面试MariaDB锁机制内部原理
- 共享锁（S锁）与排他锁（X锁）：
- 共享锁允许并发事务读取同一数据，多个事务可以同时持有共享锁。例如，多个查询操作可以同时进行。
- 排他锁则阻止其他事务获取任何类型的锁，只有持有排他锁的事务能对数据进行写操作。如更新数据时会获取排他锁。
- 锁粒度：
- 表级锁：对整个表进行锁定。优点是实现简单，加锁和解锁快；缺点是并发度低，当一个事务锁住表时，其他事务对该表的任何操作都要等待。例如在执行
LOCK TABLES table_name WRITE时。 - 行级锁：只锁定需要操作的行。优点是并发度高，能允许更多事务同时操作不同行；缺点是加锁和解锁开销大，因为需要更精确的定位。InnoDB存储引擎支持行级锁。
- 页级锁：介于表级锁和行级锁之间，锁定一页数据。开销和并发度也介于两者之间。
- 表级锁：对整个表进行锁定。优点是实现简单，加锁和解锁快；缺点是并发度低，当一个事务锁住表时，其他事务对该表的任何操作都要等待。例如在执行
性能调优和解决锁争用的策略
- 锁粒度控制：
- 根据操作类型选择锁粒度：
- 读多写少场景：尽量使用行级锁。例如在电商商品浏览场景，大量用户读取商品信息，行级锁可允许并发读取不同商品行数据，提高并发度。
- 写操作频繁场景：若写操作涉及整表数据变动，可考虑表级锁。如在每月初对会员积分进行统一调整，表级锁虽会降低并发度，但加解锁开销小。
- 减少锁持有时间：将大事务拆分成小事务。比如一个涉及多个表更新的事务，可按业务逻辑拆分成几个小事务，每个小事务尽快提交，减少锁的持有时间，降低锁争用。
- 根据操作类型选择锁粒度：
- 事务隔离级别调整：
- 读未提交（Read Uncommitted）：最低隔离级别，一个事务可以读取另一个未提交的事务修改的数据。优点是并发度最高，缺点是会出现脏读。适用于对数据一致性要求不高，追求高并发的场景，如实时统计浏览量等临时数据。
- 读已提交（Read Committed）：一个事务只能读取已经提交的事务所做的修改。避免了脏读，但可能出现不可重复读。大多数OLTP（联机事务处理）系统默认使用此级别，适合一般的业务场景，能保证一定的数据一致性和并发度。
- 可重复读（Repeatable Read）：在同一个事务中多次读取相同数据时，结果保持一致，避免了不可重复读，但可能出现幻读。InnoDB默认隔离级别，适合对数据一致性要求较高，并发度也有一定要求的场景，如银行转账业务。
- 串行化（Serializable）：最高隔离级别，所有事务串行执行，避免了所有并发问题，但并发度最低。适用于对数据一致性要求极高，不允许并发访问的场景，如涉及金钱计算的核心业务，且并发量极小的情况。
- 并发控制算法优化：
- 两阶段锁协议（2PL）优化：
- 严格两阶段锁：在事务提交或回滚前，不释放任何锁。能保证事务的可串行化，但可能导致死锁。通过死锁检测机制，如InnoDB的死锁检测算法，发现死锁后回滚一个代价最小的事务来解决。
- 改进的两阶段锁：允许在事务执行过程中提前释放一些锁，但仍要保证在事务提交前获取所有需要的锁。可提高并发度，但需要仔细评估提前释放锁是否会影响数据一致性。
- MVCC（多版本并发控制）：
- InnoDB使用MVCC来实现高并发下的读操作不阻塞写操作，写操作不阻塞读操作。MVCC通过维护数据的多个版本，读操作读取的是数据的快照版本，而不是当前最新版本。适用于读多写少的场景，如新闻网站的文章浏览和偶尔更新场景。
- 两阶段锁协议（2PL）优化：
不同业务场景下的适用性和权衡要点
- 高并发读场景：
- 适用性：优先选择行级锁、读已提交或可重复读隔离级别、启用MVCC。
- 权衡要点：行级锁提高并发读能力，但加解锁开销大；读已提交隔离级别可保证读数据的一致性，可重复读能进一步避免不可重复读问题，但两者在性能上有一定差异。MVCC能实现读写不阻塞，但会增加存储开销。
- 高并发写场景：
- 适用性：若写操作涉及数据量较小，可选择行级锁；若涉及大量数据，可考虑表级锁。事务隔离级别可选择读已提交。
- 权衡要点：行级锁适合细粒度写操作，但大量行级锁操作可能导致锁争用加剧；表级锁虽并发度低，但对大量数据操作时加解锁简单。读已提交隔离级别在保证一定一致性的同时，可提供相对较高的并发写能力。
- 读写混合场景：
- 适用性：采用行级锁、可重复读隔离级别，结合MVCC。
- 权衡要点：行级锁可满足读写操作的并发需求，可重复读隔离级别能保证读操作的一致性，MVCC确保读写操作不相互阻塞。但要注意MVCC带来的存储开销和维护成本。