MySQL锁等待与死锁问题分析
编程学习 2021-07-05 14:37www.dzhlxh.cn编程入门
这篇文章主要介绍了MySQL锁等待与死锁问题分析，帮助大家更好的理解和学习使用MySQL，感兴趣的朋友可以了解下
前言：
在 MySQL 运维过程中，锁等待和死锁问题是令各位 DBA 及开发同学非常头痛的事。出现此类问题会造成业务回滚、卡顿等故障，特别是业务繁忙的系统，出现死锁问题后影响会更严重。本篇文章我们一起来学习下什么是锁等待及死锁，出现此类问题又应该如何分析处理呢？
1.了解锁等待与死锁
出现锁等待或死锁的原因是访问数据库需要加锁，那你可能要问了，为啥要加锁呢？原因是为了确保并发更新场景下的数据正确性，保证数据库事务的隔离性。
试想一个场景，如果你要去图书馆借一本《高性能MySQL》，为了防止有人提前把这本书借走，你可以提前进行预约（加锁），这把锁可以怎么加？
- 封锁图书馆（数据库级别的锁）
- 把数据库相关的书都锁住（表级别的锁）
- 只锁 MySQL 相关的书（页级别的锁）
- 只锁《高性能MySQL》这本书（行级别的锁）
锁的粒度越细，并发级别越高，实现也更复杂。
锁等待也可称为事务等待，后执行的事务等待前面处理的事务释放锁，但是等待时间超过了 MySQL 的锁等待时间，就会引发这个异常。等待超时后的报错为“Lock wait timeout exceeded...”。
死锁发生的原因是两个事务互相等待对方释放相同资源的锁，从而造成的死循环。产生死锁后会立即报错“Deadlock found when trying to get lock...”。
2.现象复现及处理
狼蚁网站SEO优化我们以 MySQL 5.7.23 版本为例（隔离级别是 RR ），来复现下上述两种异常现象。
mysql> show create table test_tb\G *************************** 1. row *************************** Table: test_tb Create Table: CREATE TABLE `test_tb` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `col1` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '', `col2` int(11) NOT NULL DEFAULT '1', `col3` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_col1` (`col1`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from test_tb; +----+------+------+------+ | id | col1 | col2 | col3 | +----+------+------+------+ | 1 | fdg | 1 | abc | | 2 | a | 2 | fg | | 3 | ghrv | 2 | rhdv | +----+------+------+------+ 3 rows in set (0.00 sec) # 事务一首先执行 mysql> begin; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from test_tb where col1 = 'a' for update; +----+------+------+------+ | id | col1 | col2 | col3 | +----+------+------+------+ | 2 | a | 2 | fg | +----+------+------+------+ 1 row in set (0.00 sec) # 事务二然后执行 mysql> begin; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> update test_tb set col2 = 1 where col1 = 'a'; ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
出现上种异常的原因是事务二在等待事务一的行锁，但事务一一直没提交，等待超时而报错。InnoDB 行锁等待超时时间由 innodb_lock_wait_timeout 参数控制，此参数默认值为 50 ，单位为秒，即默认情况下，事务二会等待 50s ，若仍拿不到行锁则会报等待超时异常并回滚此条语句。
对于 5.7 版本，出现锁等待时，我们可以查看 information_schema 中的几张系统表来查询事务状态。
- innodb_trx 当前运行的所有事务。
- innodb_locks 当前出现的锁。
- innodb_lock_waits 锁等待的对应关系
# 锁等待发生时 查看innodb_trx表可以看到所有事务 # trx_state值为LOCK WAIT 则代表该事务处于等待状态 mysql> select * from information_schema.innodb_trx\G *************************** 1. row *************************** trx_id: 38511 trx_state: LOCK WAIT trx_started: 2021-03-24 17:20:43 trx_requested_lock_id: 38511:156:4:2 trx_wait_started: 2021-03-24 17:20:43 trx_weight: 2 trx_mysql_thread_id: 1668447 trx_query: update test_tb set col2 = 1 where col1 = 'a' trx_operation_state: starting index read trx_tables_in_use: 1 trx_tables_locked: 1 trx_lock_structs: 2 trx_lock_memory_bytes: 1136 trx_rows_locked: 1 trx_rows_modified: 0 trx_concurrency_tickets: 0 trx_isolation_level: REPEATABLE READ trx_unique_checks: 1 trx_foreign_key_checks: 1 trx_last_foreign_key_error: NULL trx_adaptive_hash_latched: 0 trx_adaptive_hash_timeout: 0 trx_is_read_only: 0 trx_autocommit_non_locking: 0 *************************** 2. row *************************** trx_id: 38510 trx_state: RUNNING trx_started: 2021-03-24 17:18:54 trx_requested_lock_id: NULL trx_wait_started: NULL trx_weight: 4 trx_mysql_thread_id: 1667530 trx_query: NULL trx_operation_state: NULL trx_tables_in_use: 0 trx_tables_locked: 1 trx_lock_structs: 4 trx_lock_memory_bytes: 1136 trx_rows_locked: 3 trx_rows_modified: 0 trx_concurrency_tickets: 0 trx_isolation_level: REPEATABLE READ trx_unique_checks: 1 trx_foreign_key_checks: 1 trx_last_foreign_key_error: NULL trx_adaptive_hash_latched: 0 trx_adaptive_hash_timeout: 0 trx_is_read_only: 0 trx_autocommit_non_locking: 0 2 rows in set (0.00 sec) # innodb_trx 字段值含义 trx_id：事务ID。 trx_state：事务状态，有以下几种状态：RUNNING、LOCK WAIT、ROLLING BACK 和 COMMITTING。 trx_started：事务开始时间。 trx_requested_lock_id：事务当前正在等待锁的标识，可以和 INNODB_LOCKS 表 JOIN 以得到更多详细信息。 trx_wait_started：事务开始等待的时间。 trx_weight：事务的权重。 trx_mysql_thread_id：事务线程 ID，可以和 PROCESSLIST 表 JOIN。 trx_query：事务正在执行的 SQL 语句。 trx_operation_state：事务当前操作状态。 trx_tables_in_use：当前事务执行的 SQL 中使用的表的个数。 trx_tables_locked：当前执行 SQL 的行锁数量。 trx_lock_structs：事务保留的锁数量。 trx_isolation_level：当前事务的隔离级别。 # sys.innodb_lock_waits 视图也可看到事务等待状况，且给出了杀链接的SQL mysql> select * from sys.innodb_lock_waits\G *************************** 1. row *************************** wait_started: 2021-03-24 17:20:43 wait_age: 00:00:22 wait_age_secs: 22 locked_table: `testdb`.`test_tb` locked_index: idx_col1 locked_type: RECORD waiting_trx_id: 38511 waiting_trx_started: 2021-03-24 17:20:43 waiting_trx_age: 00:00:22 waiting_trx_rows_locked: 1 waiting_trx_rows_modified: 0 waiting_pid: 1668447 waiting_query: update test_tb set col2 = 1 where col1 = 'a' waiting_lock_id: 38511:156:4:2 waiting_lock_mode: X blocking_trx_id: 38510 blocking_pid: 1667530 blocking_query: NULL blocking_lock_id: 38510:156:4:2 blocking_lock_mode: X blocking_trx_started: 2021-03-24 17:18:54 blocking_trx_age: 00:02:11 blocking_trx_rows_locked: 3 blocking_trx_rows_modified: 0 sql_kill_blocking_query: KILL QUERY 1667530 sql_kill_blocking_connection: KILL 1667530
sys.innodb_lock_waits 视图整合了事务等待状况，同时给出杀掉堵塞源端的 kill 语句。不过是否要杀掉链接还是需要综合考虑的。
死锁与锁等待稍有不同，我们同样也来简单复现下死锁现象。
# 开启两个事务 # 事务一执行 mysql> update test_tb set col2 = 1 where col1 = 'a'; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 # 事务二执行 mysql> update test_tb set col2 = 1 where id = 3; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 # 回到事务一执行 回车后 此条语句处于锁等待状态 mysql> update test_tb set col1 = 'abcd' where id = 3; Query OK, 1 row affected (5.71 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 # 回到事务二再执行 此时二者相互等待发生死锁 mysql> update test_tb set col3 = 'gddx' where col1 = 'a'; ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
发生死锁后会选择一个事务进行回滚，想查明死锁原因，可以执行 show engine innodb status 来查看死锁日志，根据死锁日志，结合业务逻辑来进一步定位死锁原因。
在实际应用中，我们要尽量避免死锁现象的发生，可以从以下几个方面入手：
- 事务尽可能小，不要将复杂逻辑放进一个事务里。
- 涉及多行记录时，约定不同事务以相同顺序访问。
- 业务中要及时提交或者回滚事务，可减少死锁产生的概率。
- 表要有合适的索引。
- 可尝试将隔离级别改为 RC 。
总结：
本篇文章简单介绍了锁等待及死锁发生的原因，其实真实业务中发生死锁还是很难分析的，需要一定的经验积累。本篇文章只是面向初学者，希望各位对死锁能够有个初印象。
以上就是MySQL锁等待与死锁问题分析的详细内容，更多关于MySQL锁等待与死锁的资料请关注狼蚁SEO其它相关文章！
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