近期看到了一个前阿里资深开发的学术分析视频： 高并发情况下，一个事务内有更新操作还有查询操作，那是先更新好，还是先无锁查询好？ 仅70秒的视频，深感学问太深，但是海哥讲的有待补充，于是写下了这篇文章，作为补充。
鸣谢：前阿里资深开发极海Channel的技术分享。
先说答案
这是个开放性的问题，必须看业务场景，抛开业务场景谈架构设计，都是耍流氓。
- 场景1：如果update语句的参数操作依赖于查询操作，那么必须先查询，再更新，否则update语句的参数都凑不齐。
- 场景2：如果update语句的参数操作不依赖于查询操作，但两个操作的是一张表，业务强制要求select获取的数据必须是最新的，则也需要先更新再读取。
- 场景3：以上两种情况除外，则优先考虑先查询再更新。
场景1受参数限制，顺序毋庸置疑。 场景2受业务限制，顺序毋庸置疑。 场景3是为了性能优化，才去选择的方案。
测试表
sql
CREATE TABLE `cs` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`num` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '数字列',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;
INSERT INTO `temp`.`cs` (`id`, `num`) VALUES (1, 1);
INSERT INTO `temp`.`cs` (`id`, `num`) VALUES (2, 2);
INSERT INTO `temp`.`cs` (`id`, `num`) VALUES (3, 3);
假设场景2的代码如下：
start transaction;
update cs set num = 13 where id = 1;
SELECT * FROM `cs`;
commit;
场景3的代码如下：
start transaction;
SELECT * FROM `cs`;
update cs set num = 13 where id = 1;
commit;对场景2，同一个事务内，先执行update，事务没提交，能读取到最新的数据吗？
能。
| 步骤 | SQL | 补充 |
|---|---|---|
| 1 | start transaction; | 开启事务 |
| 2 | select num from cs where id = 1; | num值是1 |
| 3 | update cs set num = 12 where id = 1; | 更新num值为12 |
| 4 | select num from cs where id = 1; | num值是12 |
| 5 | rollback; | 回滚事务 |
都说不加锁的select是快照读，为什么select还能读取当前事务的最新数据？
根据现象反推，个人认为： 不加锁的select是快照读，针对的是事务之外的不加锁的select，MySQL RR的隔离级别，只要更新的事务未提交，其它事务就读取不到更改的新数据。 当前事务内的select，就是不加锁的当前读（个人称谓）。当然，真正的当前读概念是为了保证读的最新数据，必须加锁。
对场景3的性能优化原理分析
得知道4个前提：
- 场景3的实现，不会影响业务和开发。
- 因为select没有加S或X锁，所以不会阻塞。
- update语句会上X锁，可能是行锁、间隙锁，或者表锁（受索引、where条件的影响），所以并发请求过来后，其它事务的update有被阻塞的可能。
- 用事务，就需要InnoDB引擎，InnoDB引擎支持行级锁，如果确定update的X锁，在并发情况下锁定的范围没有交集，这种优化方式起不到作用，这意味着不会阻塞。
- 如果先更新再查询： 分析原理： 事务A的update语句会上锁，并发情况下阻塞事务B的update操作，如果事务A的select是个慢查询，事务A的X锁释放需要等到事务提交，而不是update语句本身执行完毕，这就意味着事务A select的环节，X锁也未释放，从而阻塞其它事务的update，降低性能。 实操模拟：
| 步骤 | 事务A | 事务B | 补充 |
|---|---|---|---|
| 1 | start transaction; | start transaction; | 双方开启事务，模拟并发请求 |
| 2 | update cs set num = 1234 where id = 1; | update cs set num = 1234; | 两个不同where范围的update，模拟线上的场景 |
| 3 | / | 阻塞 | 事务A的行X锁，阻塞了事务B的表X锁 |
| 4 | select * from cs where id = 1; | 阻塞 | 这一步很重要，优化就是为了避免这一步的阻塞耗时，特别是慢查询 |
| 5 | commit; | 阻塞 | 事务A提交 |
| 6 | / | select * from cs where id = 1; | 事务A完成，事务B不会再阻塞了 |
| 7 | / | commit; | 结束事务B |
- 如果先查询再更新： 分析原理：事务A的select语句不会上锁，此时事务不会导致事务B阻塞，如果执行到事务A执行到update，才回去上X锁，直到事务提交锁资源释放，即使事务A的select是一个慢查询，也不会加大事务A释放锁资源的事件，进而减少事务B的阻塞时间。 实操模拟：
| 步骤 | 事务A | 事务B | 补充 |
|---|---|---|---|
| 1 | start transaction; | start transaction; | 双方开启事务，模拟并发请求 |
| 2 | select * from cs where id = 1; | select * from cs where id = 1; | 两个事务不加锁不阻塞，这一步的阻塞时间省了 |
| 3 | update cs set num = 1234 where id = 1; | update cs set num = 1234; | 两个事务更新 |
| 4 | / | 阻塞 | 两个X锁范围有冲突，阻塞 |
| 5 | commit; | 阻塞 | 事务A提交 |
| 6 | / | commit; | 事务B提交 |
所以说，只要业务允许，调整SQL语句的执行顺序，高并发情况下，就能得到不小的性能提升，但是这一点很容易忽略。