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Mysql 数据库死锁过程分析(select for update)

标签:
MySQL

近期有一个业务需求,多台机器需要同时从Mysql一个表里查询数据并做后续业务逻辑,为了防止多台机器同时拿到一样的数据,每台机器需要在获取时锁住获取数据的数据段,保证多台机器不拿到相同的数据。

我们Mysql的存储引擎是innodb,支持行锁。解决同时拿数据的方法有很多,为了更加简单,不增加其他表和服务的情况下,我们考虑采用select... for update的方式,这样X锁锁住查询的数据段,表里其他数据没有锁,其他业务逻辑还是可以操作。

这样一台服务器比如select .. for update limit 0,30时,其他服务器执行同样sql语句会自动等待释放锁,等待前一台服务器锁释放后,该台服务器就能查询下一个30条数据。如果要求更智能,oracle支持for update skip locked跳过锁区域,这样能不等待马上查询没有被锁住的下一个30条记录。

下面说下mysql for update导致的死锁。

经过分析,mysql的innodb存储引擎实务锁虽然是锁行,但它内部是锁索引的,根据where条件和select的值是否只有主键或非主键索引来判断怎么锁,比如只有主键,则锁主键索引,如果只有非主键,则锁非主键索引,如果主键非主键都有,则内部会按照顺序锁。但同样的select .. for update语句怎么就死锁了呢?同样的sql语句查询条件和结果顺序都一致,按理不会导致一个锁了主键索引,等待锁非主键索引,另外一个锁了非主键索引,等待主键索引导致的死锁。

最后经过分析,我们项目里发现是for update的sql语句,和另外一个update非select数据的sql语句导致的死锁。

比如有60条数据,select .. for update查询第31-60条数据,update在更新1-10条数据,按照innodb存储引擎的行锁原理,应该不会导致不同行的锁导致的互相等待。开始以为是行锁在数据量较大情况下,会锁数据块。导致一个段的数据被锁住,但经过大量数据测试,发现感觉把整个表都锁住了,但实际不是。

 下面举几个例子说明:

数据从id =400000的数据开始,IsSuccess和GetTime字段都为0,现在如果400000数据的IsSuccess为1了。执行下面两条sql.

?

1234567-- 1:set autocommit=0;begin;select * from table1 where getTime < 1 and IsSuccess=0 order by id asc limit 0,30 for update;commit;-- 2:update table1 a set IsSuccess=0 where id =400000;

  第一条sql语句先不commit,则第二条sql语句将只能等待,因此第二条sql语句把IsSuccess修改为0,IsSuccess非主键索引锁了值为0的索引数据,第二条sql语句将无法把数据更新到被锁的行里。

再执行下面的sql语句

?

1234567-- 1:set autocommit=0;begin;select * from table1 where getTime < 1 and IsSuccess=0 order by id asc limit 0,30 for update;commit;-- 2:update table1 a set IsSuccess=2 where id =400000;

  这样第二条sql语句将可以执行。因为IsSuccess=2的索引段没有被锁。

上面的例子知道了锁索引段后还比较容易看懂,下面就奇葩一点:

先把id =400000数据的GetTime修改为1,IsSuccess=0,然后一次执行sql:

?

1234567-- 1:set autocommit=0;begin;update ctripticketchangeresultdata a set issuccess=1 where id =400000;commit;-- 2:select * from table1 where getTime < 1 and IsSuccess=0 order by id asc limit 0,30 for update;


第1个sql先不commit,按照道理只会锁40000这行记录,第二个sql执行,按照道理只能查询从400001记录的30条记录,但第二个sql语句会阻塞等待。

原因是第一个sql语句还没有commit也没有rollback,因此它先锁主键索引,再锁IsSuccess的非主键索引,第二个sql语句由于where里要判断IsSuccess字段的值,由于400000这条数据以前的IsSuccess是0,现在更新为1还不确定,可能会回滚,因此sql2需要等待确定400000这条数据的IsSuccess是否被修改。sql2的sql语句因为判断了GetTime<1,实际400000这条记录已经不满足了,但按照锁索引的原理,所以sql2语句会被阻塞。

因此如果根据业务场景,可以把sql2语句的IsSuccess条件取消掉,并且这里GetTime查询条件由GetTime<1修改为GetTime=0,这样即可不阻塞直接查询出来。

GetTime用范围查询导致的锁影响经过分析,还不是间隙锁的问题,感觉应该是用范围作为条件,所有从第0行开始的所有查找范围都会被锁住。 比如这里更新400000会被阻塞,但更新400031不会被阻塞。

我们项目出现死锁,就是这个原理,一条sql语句先锁主键索引,再锁非主键索引;另外一条sql语句先锁非主键索引,再锁主键索引。虽然两个sql语句期望锁的数据行不一样,但两个sql语句查询或更新的条件或结果字段如果有相同列,则可能会导致互相等待对方锁,2个sql语句即引起了死锁。

个人总结一下innodb存储引擎下的锁的分析,可能会有问题:

1、更新或查询for update的时候,会在where条件中开始为每个字段判断是否有锁,如果有锁就会等待,因为如果有锁,那这个字段的值不确定,只能等待锁commit或rollback后数据确定后再查询。

2、另外还和order by有关系,因为可能前面数据有锁,但从后面查询一个范围就可以查询。

3、另外limit也有关系,比如limit 20,30从第20条记录取30行数据,但第一行数据如果被锁,因为不确定回滚还是提交,也会锁等待。

 ps:mysql使用kill命令解决死锁问题,杀死某条正在执行的sql语句

 使用mysql运行某些语句时,会因数据量太大而导致死锁,没有反映。这个时候,就需要kill掉某个正在消耗资源的query语句即可, KILL命令的语法格式如下:


复制代码 代码如下:
KILL [CONNECTION | QUERY] thread_id


每个与mysqld的连接都在一个独立的线程里运行,您可以使用SHOW PROCESSLIST语句查看哪些线程正在运行,并使用KILL thread_id语句终止一个线程。

KILL允许自选的CONNECTION或QUERY修改符:KILL CONNECTION与不含修改符的KILL一样:它会终止与给定的thread_id有关的连接。KILL QUERY会终止连接当前正在执行的语句,但是会保持连接的原状。

如果您拥有PROCESS权限,则您可以查看所有线程。如果您拥有超级管理员权限,您可以终止所有线程和语句。否则,您只能查看和终止您自己的线程和语句。您也可以使用mysqladmin processlist和mysqladmin kill命令来检查和终止线程。

首先登录mysql,然后使用: show processlist; 查看当前mysql中各个线程状态。

?

12345678mysql> show processlist;+------+------+----------------------+----------------+---------+-------+-----------+--------------------- | Id  | User | Host         | db       | Command | Time | State   | Info+------+------+----------------------+----------------+---------+-------+-----------+--------------------- | 7028 | root | ucap-devgroup:53396 | platform    | Sleep  | 19553 |      | NULL| 8352 | root | ucap-devgroup:54794 | platform    | Sleep  | 4245 |      | NULL| 8353 | root | ucap-devgroup:54795 | platform    | Sleep  |   3 |      | NULL| 8358 | root | ucap-devgroup:62605 | platform    | query  | 4156 | updating | update t_shop set |

以上显示出当前正在执行的sql语句列表,找到消耗资源最大的那条语句对应的id.

然后运行kill命令,命令格式如下:

kill id;
-- 示例:
 kill 8358

杀掉即可。

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