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.
<code class="language-sql">-- 1: set autocommit=0; begin; select * from table1 where getTime </code>
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
<code class="language-sql">-- 1: set autocommit=0; begin; select * from table1 where getTime </code>
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:
<code class="language-sql">-- 1: set autocommit=0; begin; update ctripticketchangeresultdata a set issuccess=1 where id =400000; commit; -- 2: select * from table1 where getTime </code>
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
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
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:
<code class="language-sql">KILL [CONNECTION | QUERY] thread_id</code>
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。
<code class="language-sql">mysql> 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 | </code>
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。

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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