面试官:说说你针对MySQL死锁问题的分析思路。

线上某服务时不时报出如下异常(大约一天二十多次):“Deadlock found when trying to get lock;”。
Oh, My God! 是死锁问题。尽管报错不多,对性能目前看来也无太大影响,但还是需要解决,保不齐哪天成为性能瓶颈。
为了更系统的分析问题,本文将从死锁检测、索引隔离级别与锁的关系、死锁成因、问题定位这五个方面来展开讨论。
# 死锁是怎么被发现的?
1、死锁成因&&检测方法
左图那两辆车造成死锁了吗?不是!右图四辆车造成死锁了吗?是!
我们mysql用的存储引擎是innodb,从日志来看,innodb主动探知到死锁,并回滚了某一苦苦等待的事务。问题来了,innodb是怎么探知死锁的?
直观方法是在两个事务相互等待时,当一个等待时间超过设置的某一阀值时,对其中一个事务进行回滚,另一个事务就能继续执行。这种方法简单有效,在innodb中,参数innodb_lock_wait_timeout用来设置超时时间。
仅用上述方法来检测死锁太过被动,innodb还提供了wait-for graph算法来主动进行死锁检测,每当加锁请求无法立即满足需要并进入等待时,wait-for graph算法都会被触发。
2、wait-for graph原理
我们怎么知道上图中四辆车是死锁的?他们相互等待对方的资源,而且形成环路!我们将每辆车看为一个节点,当节点1需要等待节点2的资源时,就生成一条有向边指向节点2,最后形成一个有向图。我们只要检测这个有向图是否出现环路即可,出现环路就是死锁!这就是wait-for graph算法。
innodb将各个事务看为一个个节点,资源就是各个事务占用的锁,当事务1需要等待事务2的锁时,就生成一条有向边从1指向2,最后行成一个有向图。
# innodb隔离级别、索引与锁
死锁检测是死锁发生时innodb给我们的救命稻草,我们需要它,但我们更需要的是避免死锁发生的能力,如何尽可能避免?这需要了解innodb中的锁。
1、锁与索引的关系
假设我们有一张消息表(msg),里面有3个字段。假设id是主键,token是非唯一索引,message没有索引。
innodb对于主键使用了聚簇索引,这是一种数据存储方式,表数据是和主键一起存储,主键索引的叶结点存储行数据。对于普通索引,其叶子节点存储的是主键值。
下面分析下索引和锁的关系。
1)delete from msg where id=2;
由于id是主键,因此直接锁住整行记录即可。
2)delete from msg where token=’ cvs’;
由于token是二级索引,因此首先锁住二级索引(两行),接着会锁住相应主键所对应的记录;
3)delete from msg where message=订单号是多少’;
message没有索引,所以走的是全表扫描过滤。这时表上的各个记录都将添加上X锁。
2、锁与隔离级别的关系
大学数据库原理都学过,为了保证并发操作数据的正确性,数据库都会有事务隔离级别的概念:1)未提交读(Read uncommitted);2)已提交读(Read committed(RC));3)可重复读(Repeatable read(RR));4)可串行化(Serializable)。我们较常使用的是RC和RR。
提交读(RC):只能读取到已经提交的数据。
我们在1.2.1节谈论的其实是RC隔离级别下的锁,它可以防止不同事务版本的数据修改提交时造成数据冲突的情况,但当别的事务插入数据时可能会出现问题。
如下图所示,事务A在第一次查询时得到1条记录,在第二次执行相同查询时却得到两条记录。从事务A角度上看是见鬼了!这就是幻读,RC级别下尽管加了行锁,但还是避免不了幻读。
innodb的RR隔离级别可以避免幻读发生,怎么实现?当然需要借助于锁了!
为了解决幻读问题,innodb引入了gap锁。
在事务A执行:update msg set message=‘订单’ where token=‘asd’;
innodb首先会和RC级别一样,给索引上的记录添加上X锁,此外,还在非唯一索引’asd’与相邻两个索引的区间加上锁。
这样,当事务B在执行insert into msg values (null,‘asd’,’hello’); commit;时,会首先检查这个区间是否被锁上,如果被锁上,则不能立即执行,需要等待该gap锁被释放。这样就能避免幻读问题。
# 死锁成因
了解了innodb锁的基本原理后,下面分析下死锁的成因。如前面所说,死锁一般是事务相互等待对方资源,最后形成环路造成的。下面简单讲下造成相互等待最后形成环路的例子。
1、不同表相同记录行锁冲突
这种情况很好理解,事务A和事务B操作两张表,但出现循环等待锁情况。
2、相同表记录行锁冲突
这种情况比较常见,之前遇到两个job在执行数据批量更新时,jobA处理的的id列表为[1,2,3,4],而job处理的id列表为[8,9,10,4,2],这样就造成了死锁。
3、不同索引锁冲突
这种情况比较隐晦,事务A在执行时,除了在二级索引加锁外,还会在聚簇索引上加锁,在聚簇索引上加锁的顺序是[1,4,2,3,5],而事务B执行时,只在聚簇索引上加锁,加锁顺序是[1,2,3,4,5],这样就造成了死锁的可能性。
4、gap锁冲突
innodb在RR级别下,如下的情况也会产生死锁,比较隐晦。不清楚的同学可以自行根据上节的gap锁原理分析下。
# 如何尽可能避免死锁
1)以固定的顺序访问表和行。比如对第2节两个job批量更新的情形,简单方法是对id列表先排序,后执行,这样就避免了交叉等待锁的情形;又比如对于3.1节的情形,将两个事务的sql顺序调整为一致,也能避免死锁。
2)大事务拆小。大事务更倾向于死锁,如果业务允许,将大事务拆小。
3)在同一个事务中,尽可能做到一次锁定所需要的所有资源,减少死锁概率。
4)降低隔离级别。如果业务允许,将隔离级别调低也是较好的选择,比如将隔离级别从RR调整为RC,可以避免掉很多因为gap锁造成的死锁。
5)为表添加合理的索引。可以看到如果不走索引将会为表的每一行记录添加上锁,死锁的概率大大增大。
# 如何定位死锁成因
下面以本文开头的死锁案例为例,讲下如何排查死锁成因。
1)通过应用业务日志定位到问题代码,找到相应的事务对应的sql;
因为死锁被检测到后会回滚,这些信息都会以异常反应在应用的业务日志中,通过这些日志我们可以定位到相应的代码,并把事务的sql给梳理出来。
starttran1deleteHeartCheckDOByToken2updateSessionUser...commit
此外,我们根据日志回滚的信息发现在检测出死锁时这个事务被回滚。
2)确定数据库隔离级别。
执行select @@global.tx_isolation,可以确定数据库的隔离级别,我们数据库的隔离级别是RC,这样可以很大概率排除gap锁造成死锁的嫌疑;
3)找DBA执行下show InnoDB STATUS看看最近死锁的日志。
这个步骤非常关键。通过DBA的帮忙,我们可以有更为详细的死锁信息。通过此详细日志一看就能发现,与之前事务相冲突的事务结构如下:
starttran1updateSessionUser2deleteHeartCheckDOByToken...commit
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