Background
프로덕션 환경에서 교착상태가 발생했습니다. 교착상태 로그를 살펴보면 동일한 두 개의 업데이트 문(where 조건의 값만 다름)으로 인해 교착상태가 발생한 것을 확인했습니다.
다음과 같습니다. :
UPDATE test_table SET `status` = 1 WHERE `trans_id` = 'xxx1' AND `status` = 0; UPDATE test_table SET `status` = 1 WHERE `trans_id` = 'xxx2' AND `status` = 0;
一처음에는 좀 혼란스러웠습니다. 많은 문의와 연구 끝에 교착상태를 겪는 친구들에게 도움이 되길 바라는 마음으로 분석해보았습니다. 같은 문제.
MySQL
에는 지식 포인트가 많기 때문에 여기서는 많은 명사를 소개하지 않을 것입니다. 관심 있는 친구들은 특별한 심층 학습을 통해 후속 조치를 취할 수 있습니다. MySQL
知识点较多,这里对很多名词不进行过多介绍,有兴趣的朋友,可以后续进行专项深入学习。
死锁日志
*** (1) TRANSACTION: TRANSACTION 791913819, ACTIVE 0 sec starting index read, thread declared inside InnoDB 4999 mysql tables in use 3, locked 3 LOCK WAIT 4 lock struct(s), heap size 1184, 3 row lock(s) MySQL thread id 462005230, OS thread handle 0x7f55d5da3700, query id 2621313306 x.x.x.x test_user Searching rows for update UPDATE test_table SET `status` = 1 WHERE `trans_id` = 'xxx1' AND `status` = 0; *** (1) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED: RECORD LOCKS space id 110 page no 39167 n bits 1056 index `idx_status` of table `test`.`test_table` trx id 791913819 lock_mode X waiting Record lock, heap no 495 PHYSICAL RECORD: n_fields 2; compact format; info bits 0 *** (2) TRANSACTION: TRANSACTION 791913818, ACTIVE 0 sec starting index read, thread declared inside InnoDB 4999 mysql tables in use 3, locked 3 5 lock struct(s), heap size 1184, 4 row lock(s) MySQL thread id 462005231, OS thread handle 0x7f55cee63700, query id 2621313305 x.x.x.x test_user Searching rows for update UPDATE test_table SET `status` = 1 WHERE `trans_id` = 'xxx2' AND `status` = 0; *** (2) HOLDS THE LOCK(S): RECORD LOCKS space id 110 page no 39167 n bits 1056 index `idx_status` of table `test`.`test_table` trx id 791913818 lock_mode X Record lock, heap no 495 PHYSICAL RECORD: n_fields 2; compact format; info bits 0 *** (2) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED: RECORD LOCKS space id 110 page no 41569 n bits 88 index `PRIMARY` of table `test`.`test_table` trx id 791913818 lock_mode X locks rec but not gap waiting Record lock, heap no 14 PHYSICAL RECORD: n_fields 30; compact format; info bits 0 *** WE ROLL BACK TRANSACTION (1)
简要分析下上边的死锁日志:
1、第一块内容(第1行到第9行)中,第6行为事务(1)执行的SQL语句,第7和第8行意思为事务(1)在等待 idx_status 索引上的X锁;
2、第二块内容(第11行到第19行)中,第16行为事务(2)执行的SQL语句,第17和第18行意思为事务(2)持有 idx_status 索引上的X锁;
意思为:事务(2)正在等待在 PRIMARY 索引上获取 X 锁。(but not gap指不是间隙锁)
4、最后一句的意思即为,MySQL将事务(1)进行了回滚操作。
表结构
CREATE TABLE `test_table` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `trans_id` varchar(21) NOT NULL, `status` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `uniq_trans_id` (`trans_id`) USING BTREE, KEY `idx_status` (`status`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
通过表结构可以看出,trans_id
列上有一个唯一索引uniq_trans_id
,status
列上有一个普通索引idx_status
,id列为主键索引 PRIMARY
。
InnoDB引擎中有两种索引:
聚簇索引: 将数据存储与索引放到了一块,索引结构的叶子节点保存了行数据。
辅助索引: 辅助索引叶子节点存储的是主键值,也就是聚簇索引的键值。
主键索引 PRIMARY
就是聚簇索引,叶子节点中会保存行数据。uniq_trans_id
索引和idx_status
索引为辅助索引,叶子节点中保存的是主键值,也就是id列值。
当我们通过辅助索引查找行数据时,先通过辅助索引找到主键id,再通过主键索引进行二次查找(也叫回表),最终找到行数据。
执行计划
通过看执行计划,可以发现,update语句用到了索引合并,也就是这条语句既用到了 uniq_trans_id
索引,又用到了 idx_status
索引,Using intersect(uniq_trans_id,idx_status)
的意思是通过两个索引获取交集。
为什么会用 index_merge(索引合并)
MySQL5.0之前,一个表一次只能使用一个索引,无法同时使用多个索引分别进行条件扫描。但是从5.1开始,引入了 index merge
优化技术,对同一个表可以使用多个索引分别进行条件扫描。
如执行计划中的语句:
UPDATE test_table SET `status` = 1 WHERE `trans_id` = '38' AND `status` = 0 ;
MySQL会根据 trans_id = ‘38’
这个条件,利用 uniq_trans_id
索引找到叶子节点中保存的id值;同时会根据 status = 0
这个条件,利用 idx_status
索引找到叶子节点中保存的id值;然后将找到的两组id值取交集,最终通过交集后的id回表,也就是通过 PRIMARY 索引找到叶子节点中保存的行数据。
这里可能很多人会有疑问了,uniq_trans_id
已经是一个唯一索引了,通过这个索引最终只能找到最多一条数据,那MySQL优化器为啥还要用两个索引取交集,再回表进行查询呢,这样不是多了一次 idx_status
索引查找的过程么。我们来分析一下这两种情况执行过程。
第一种 只用uniq_trans_id索引 :
根据
trans_id = ‘38’
查询条件,利用uniq_trans_id
索引找到叶子节点中保存的id值;通过找到的id值,利用PRIMARY索引找到叶子节点中保存的行数据;
再通过
status = 0
条件对找到的行数据进行过滤。
第二种 用到索引合并 Using intersect(uniq_trans_id,idx_status)
:
根据
trans_id = ‘38’
查询条件,利用uniq_trans_id
索引找到叶子节点中保存的id值;-
根据
교착 상태 로그🎜rrreee🎜🎜위 교착 상태 로그에 대한 간략한 분석:🎜🎜status = 0
查询条件,利用idx_status
- 🎜1 첫 번째 내용(라인 1 ~ 라인 9). 6번째 줄은 트랜잭션(1)이 실행한 SQL 문이고, 7번째와 8번째 줄은 트랜잭션(1)이 idx_status 인덱스에 대한 X 잠금을 기다리고 있음을 의미합니다. 🎜
- 🎜2. 내용(11행~19행)에서 16행은 트랜잭션(2)에 의해 실행되는 SQL 문이고, 17행과 18행은 트랜잭션(2)이 idx_status 인덱스에 X 잠금을 보유하고 있음을 의미합니다. 🎜 🎜의미: 트랜잭션 (2)가 PRIMARY 인덱스에 대한 X 잠금을 획득하기를 기다리고 있습니다. (그러나 gap이 아니라는 것은 gap 잠금이 아니라는 것을 의미합니다)🎜
- 🎜4. 마지막 문장은 MySQL이 트랜잭션을 롤백했음을 의미합니다(1). 🎜
trans_id
열에 고유 인덱스 uniq_trans_id
가 있습니다. code>status 컬럼에는 일반 인덱스 idx_status
가 있고, id 컬럼은 기본키 인덱스 PRIMARY
입니다. 🎜🎜🎜InnoDB 엔진에는 두 종류의 인덱스가 있습니다: 🎜🎜- 🎜🎜클러스터형 인덱스: 🎜 데이터 저장소와 인덱스를 함께 넣고 리프 노드를 저장합니다. 인덱스 구조 행 데이터의 🎜
- 🎜🎜보조 인덱스: 🎜 보조 인덱스 리프 노드에는 클러스터형 인덱스의 키 값인 기본 키 값이 저장됩니다. 🎜
PRIMARY
는 클러스터형 인덱스이며 행 데이터는 리프 노드에 저장됩니다. uniq_trans_id
인덱스와 idx_status
인덱스는 보조 인덱스이며 리프 노드에는 id 열 값인 기본 키 값이 저장됩니다. 🎜🎜보조 인덱스를 통해 행 데이터를 검색할 때 먼저 보조 인덱스를 통해 기본 키 ID를 찾은 다음 기본 키 인덱스를 통해 2차 검색을 수행하고(테이블로 다시 호출되기도 함) 마지막으로 행 데이터를 찾습니다. . 🎜🎜실행 계획🎜🎜
uniq_trans_id
인덱스와 idx_status
인덱스를 모두 사용합니다. , intersect(uniq_trans_id,idx_status)를 사용한다는 것은 두 개의 인덱스를 통해 교차점을 얻는 것을 의미합니다. 🎜🎜index_merge를 사용하는 이유는 무엇인가요? 🎜🎜MySQL 5.0 이전에는 테이블이 한 번에 하나의 인덱스만 사용할 수 있었고 조건부 스캔을 위해 동시에 여러 인덱스를 사용할 수 없었습니다. 하지만 5.1부터는 인덱스 병합
최적화 기술이 도입되어 여러 인덱스를 사용하여 동일한 테이블에 대해 조건부 스캔을 수행할 수 있습니다. 🎜🎜🎜예를 들어 실행 계획의 문: 🎜🎜rrreee🎜MySQL은 trans_id = &lsquo 조건에 따라 <code>uniq_trans_id
인덱스를 사용하여 리프 노드에 저장된 ID를 찾습니다. ;38’ 값; 동시에 status = 0
조건에 따라 idx_status
인덱스를 사용하여 저장된 id 값을 찾습니다. 그러면 발견된 두 개의 id 값이 교차되고 최종적으로 전달됩니다. 교차 후의 ID는 테이블로 반환됩니다. 즉, 리프 노드에 저장된 행 데이터는 PRIMARY 인덱스를 통해 검색됩니다. 🎜🎜여기서 많은 사람들이 질문할 수 있습니다. uniq_trans_id
는 이미 고유한 인덱스입니다. 그러면 MySQL 최적화 프로그램은 왜 두 개의 인덱스를 사용하여 데이터를 검색합니까? 그런 다음 쿼리를 위해 테이블로 돌아가면 또 다른 idx_status
인덱스 검색 프로세스가 추가되지 않나요? 이 두 가지 상황의 실행 과정을 분석해 보겠습니다. 🎜🎜🎜첫 번째는 uniq_trans_id 인덱스만 사용합니다: 🎜🎜- 🎜
trans_id = ‘38’
쿼리 조건에 따라 uniq_trans_id 인덱스는 리프 노드에 저장된 id 값을 찾습니다. 🎜 - 🎜PRIMARY 인덱스를 사용하여 찾은 id 값을 통해 리프 노드에 저장된 행 데이터를 찾습니다. /li>
- 🎜그런 다음
status = 0
조건을 통해 발견된 행 데이터를 필터링합니다. 🎜
intersect(uniq_trans_id,idx_status) 사용
: 🎜- 🎜에 따르면
trans_id = ‘38’
쿼리 조건은uniq_trans_id
인덱스를 사용하여 리프 노드에 저장된 id 값을 찾습니다. 🎜 - 🎜
status = 0
쿼리 조건,idx_status
인덱스를 사용하여 리프 노드에 저장된 id 값을 찾습니다. 1/2에서 찾은 id 값을 교차시킨 후 PRIMARY 인덱스를 사용하여 리프 노드에 저장된 행 데이터를 찾습니다
위 두 경우의 주요 차이점은 첫 번째는 먼저 인덱스를 통해 데이터를 전달합니다. 찾은 후 다른 쿼리 조건을 사용하여 필터링합니다. 두 번째 방법은 먼저 두 인덱스에서 찾은 id 값의 교차점을 얻는 것입니다. 교차점 후에도 id 값이 여전히 존재합니다. 데이터를 검색하려면 테이블로 돌아가세요.
옵티마이저가 두 번째 경우의 실행 비용이 첫 번째 경우보다 작다고 판단하면 인덱스 병합이 발생합니다. (프로덕션 환경 플로우 테이블 status = 0
에는 데이터가 거의 없습니다. 이는 최적화 프로그램이 두 번째 경우를 고려하는 이유 중 하나입니다.) status = 0
的数据非常少,这也是优化器考虑用第二种情况的原因之一)。
为什么用了 index_merge
就死锁了
上面简要画了一下两个update事务加锁的过程,从图中可以看到,在idx_status
索引和 PRIMARY (聚簇索引) 上都存在重合交叉的部分,这样就为死锁造成了条件。
如,当遇到以下时序时,就会出现死锁:
事务1等待事务2释放锁,事务2等待事务1释放锁,这样就造成了死锁。
MySQL检测到死锁后,会自动回滚代价更低的那个事务,如上边的时序图中,事务1持有的锁比事务2少,则MySQL就将事务1进行了回滚。
解决方案
一、从代码层面
where 查询条件中,只传
trans_id
,将数据查询出来后,在代码层面判断 status 状态是否为0;使用
force index(uniq_trans_id)
强制查询语句使用uniq_trans_id
索引;where 查询条件后边直接用 id 字段,通过主键去更新。
二、从MySQL层面
删除
idx_status
索引或者建一个包含这俩列的联合索引;-
将MySQL优化器的
index merge
index_merge
를 사용한 후 교착 상태가 발생하는 이유는 무엇입니까?

idx_status
인덱스와 PRIMARY에 (클러스터형 인덱스)에는 겹치고 교차하는 부분이 있어 교착 상태가 발생합니다. 🎜🎜예를 들어 다음 타이밍에 도달하면 교착 상태가 발생합니다.🎜🎜
해결책
1. 코드 수준에서
- 🎜🎜여기서 쿼리 조건은
trans_id
만 전달하세요. 데이터를 쿼리한 후 코드 수준에서 상태가 0인지 확인합니다. 🎜🎜🎜🎜force index(uniq_trans_id)
를 사용하여 쿼리 문이 uniq_trans_id
인덱스를 사용하도록 합니다. 🎜 🎜🎜🎜여기서 쿼리 조건 바로 뒤에 id 필드를 사용하고 기본 키를 통해 업데이트합니다. 🎜🎜🎜2. MySQL 수준에서
- 🎜🎜
idx_status
인덱스를 삭제하거나 이 두 열을 포함하는 공동 인덱스를 생성합니다. ; 🎜🎜🎜🎜MySQL 최적화 프로그램의 인덱스 병합
최적화를 끄세요. 🎜🎜🎜위 내용은 MySQL 최적화 인덱스 병합으로 인한 교착 상태를 해결하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

MySQL 데이터베이스를 구축하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 및 테이블 작성, 2. 데이터 삽입 및 3. 쿼리를 수행하십시오. 먼저 CreateAbase 및 CreateTable 문을 사용하여 데이터베이스 및 테이블을 작성한 다음 InsertInto 문을 사용하여 데이터를 삽입 한 다음 최종적으로 SELECT 문을 사용하여 데이터를 쿼리하십시오.

MySQL은 사용하기 쉽고 강력하기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1.MySQL은 관계형 데이터베이스이며 CRUD 작업에 SQL을 사용합니다. 2. 설치가 간단하고 루트 사용자 비밀번호를 구성해야합니다. 3. 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택하여 데이터 작업을 수행하십시오. 4. Orderby, Where and Join은 복잡한 쿼리에 사용될 수 있습니다. 5. 디버깅은 구문을 확인하고 쿼리를 분석하기 위해 설명을 사용해야합니다. 6. 최적화 제안에는 인덱스 사용, 올바른 데이터 유형 선택 및 우수한 프로그래밍 습관이 포함됩니다.

MySQL은 다음과 같은 초보자에게 적합합니다. 1) 설치 및 구성이 쉽고, 2) 풍부한 학습 리소스, 3) 직관적 인 SQL 구문, 4) 강력한 도구 지원. 그럼에도 불구하고 초보자는 데이터베이스 디자인, 쿼리 최적화, 보안 관리 및 데이터 백업과 같은 과제를 극복해야합니다.

예, sqlisaprogramminglanguages-pecializedfordatamanagement.1) 그것은 초점을 맞추고, 초점을 맞추고, 초점을 맞추고, sqlisessentialforquerying, 삽입, 업데이트 및 adletingdataindataindationaldatabase.3) weburer infriendly, itrequires-quirestoamtoavase

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.


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