一个线上项目报的死锁,简要说明一下产生原因、处理方案和相关的一些点.
1、背景
这是一个类似数据分析的项目,数据完全通过LOAD DATA语句导入一个InnoDB表中。为方便描述,表结构简化为如下:
<code class="language-sql">Create table tb(id int primary key auto_increment, c int not null) engine=innodb; </code>
导入数据的语句对应为
<code class="language-sql">Load data infile ‘data1.csv' into table tb; Load data infile ‘data2.csv' into table tb;</code>
产生死锁的证据是在show engine innodb status的LATEST DETECTED DEADLOCK段中看到死锁信息
说明
从上面表格中看出,事务1在等待某一行的锁。而事务2持有这行的锁,但等待表的自增锁(AUTO_INC),判断为死锁,事务回滚。
这里事务1没有写出来,但是可以推断,事务1持有这个表的自增锁(否则就不是死锁了)。
2、背景知识1:AUTO_INC lock 及其选项
在InnoDB表中,若存在自增字段,则会维护一个表级别的锁,这里称为自增锁。每次插入新数据,或者update语句修改了此字段,都会需要获取这个锁
由于一个事务可能包含多个语句,而并非所有的语句都与自增字段有关,因此InnoDB作了一个特殊的处理,自增锁在一个语句结束后马上被释放。之所以说是特殊处理,是因为普通的锁,都是在事务结束后释放。
若一个表有自增字段,一个insert语句不指定该字段的值,或指定为NULL时,InnoDB会给它赋值为当前的AUTO_INCREMENT的值,然后AUTO_INCREMENT加1。
与这个自增锁相关的一个参数是innodb_autoinc_lock_mode. 默认值为1,可选为0,1,2。
我们先来看当这个值设置为0时,一个有自增字段的表,插入一行数据时的行为:
1) 申请AUTO_INC锁
2) 得到当前AUTO_INCREMNT值n,给AUTO_INCREMENT 加1
3) 执行插入操作,并将n填入新增的行对应字段中
4) 释放AUTO_INC锁
我们看到这个过程中,虽然InnoDB为了减少锁粒度,在语句执行完成就马上释放,但这锁还是太大了――它包括了插入操作的时间。这就导致了两个insert语句,实际上没办法并行。
没有这个参数之前,行为就是与设置为0相同,0这个选项就是留着兼容的。
很容易想到设置为1的时候,应该是将3) 和 4)对调。但是本文还是要讨论为0的情况,因为我们的前提是LOAD语句,而LOAD语句这类插入多行的语句中(包括insert …select …),即使设置为1也没用,会退化为0的模式。
3、背景知识2:LOAD DATA语句的主从行为
为什么插入多行的语句要即使将innodb_autoinc_lock_mode设置为1,也会用0的模式呢?
主要原因还是为了主从一致性。设想binlog_format='statement',一个LOAD DATA语句在主库的binlog直接记录为语句本身,那从库如何重放:
1) 将load data用到的文件发给slave,slave将文件保存在临时目录。
2) 在slave也执行一次LOAD DATA语句。
其间有一个问题:slave怎么保证load data语句的自增id字段与master相同?
为了解决这个问题,主库的binlog中还有一个set SET INSERT_ID命令,表明这个LOAD DATA语句插入的第一行的自增ID值。这样slave在执行load data之前,先执行了这个set SET INSERT_ID语句,用于保证执行结果与主库一模一样。
上述的机制能保证主从数据一致的前提是:主从库上LOAD DATA语句生成的自增ID值必须是连续的。
4、背景知识1+2:分析
回到前面说的模式0和1的区别,我们看到,如果AUTO_INC锁在整个语句开始之前就获取,在语句结束之后才释放,这样就能保证整个语句生成的id连续――模式0的保证。
对于1,每次拿到下一个值就释放,插入数据后,若需要再申请,则不连续。
这就是为什么,即使设置为1,对于多行操作,会退化成0。
至此我们知道这个死锁出现的原因,是这两个LOAD DATA语句不仅会访问相同的记录,还会访问同一个AUTO_INC锁,造成互相等待。
到此没完,因为我们知道虽然两个线程访问两个锁可能造成死锁,但是死锁还有另外一个条件,与申请顺序有关。既然AUTO_INC是一个表锁,不论谁先拿到,会阻塞其他同表的LOAD DATA的执行,又为什么会在某个记录上出现锁等待?
5、背景知识3:AUTO_INC的加锁时机
前面我们说到每次涉及到插入新数据,就会要求对AUTO_INC加锁,并列出了流程。但这个流程是对于需要从InnoDB中得到自增值来设置列值的情况。另一种情况是在语句中已经指定了该列的值。
比如对于这个表,执行 insert into tb values(9,100). 此时id的值已经明确是9,虽然不需要取值来填,但是插入这行后有可能需要改变AUTO_INCREMENT的值(若原来是
1) 插入数据
2) 若失败则流程结束
3) 若成功,申请AUTO_INC锁
4) 调用set_max….函数,如有必要则修改AUTO_INCREMENT
5) 语句结束时释放AUTO_INC锁。
6、为什么修改AUTO_INC顺序
这么调整的好处是什么? 主要是为了减少不必要的锁访问。若在插入数据期间发生错误,比如其他字段造成DUPLICATE KEY error,这样就不用访问AUTO_INC锁。
7、死锁过程复现
必须强调是“语句结束时”。这样我们来看一个每行都已经指定了自增列值的LOAD DATA语句的流程(也就是本文例子的情况):
1) 插入第一条数据
2) 申请AUTO_INC锁
3) 插入第二条
4) 申请AUTO_INC 锁(因为已经是自己的,直接成功)
5) 。。。。。。插入剩余所有行
6) 释放AUTO_INC锁。
所以这个流程就简单描述为:插入第一行,申请AUTO_INC锁,然后插入剩下的所有行后再释放。
我们前面提到过,插入第一条数据时可能需要访问的记录锁,是要等到整个事务结束后才释放的.
有了上面的这些背景知识,我们来复现一下死锁出现的过程
可以看到触发条件还是比较苛刻的,尤其是session2要刚好要用到session1锁住的那个记录锁。需要说明,由于InnoDB内部对记录的表示,同一个记录锁并不表示主键值一定相同。
8、解决方案1:去掉不必要的AUTO_INCREMENT字段
在这个业务中,由于所有的数据都是通过LOAD DATA进去,而且都已经指定了自增字段的值,因此这个AUTO)INCREMENT属性是不需要的。
少了一个,就死锁不了了。
9、解决方案2:强制模式1
前面我们说到innodb_autoinc_lock_mode这个参数的可选值有0、1、2。当设置为1的时候,在LOAD DATA语句会退化为模式0。但若设置为2,则无论如何都会使用模式1。
我们前面说到使用模式1会导致LOAD DATA生成的自增id值不连续,这样会导致在binlog_format是1时主从不一致,因此设置为2的前提,是binlog_format 是row.
在binlog_format='row'时,设置innodb_autoinc_lock_mode为2是安全的。
若允许,方案2比方案1更轻量些,不需要修改数据和表结构。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

EXPLAIN命令的關鍵指標包括type、key、rows和Extra。 1)type反映查詢的訪問類型,值越高效率越高,如const優於ALL。 2)key顯示使用的索引,NULL表示無索引。 3)rows預估掃描行數,影響查詢性能。 4)Extra提供額外信息,如Usingfilesort提示需要優化。

Usingtemporary在MySQL查詢中表示需要創建臨時表,常見於使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通過優化索引和重寫查詢避免其出現,提升查詢性能。具體來說,Usingtemporary出現在EXPLAIN輸出中時,意味著MySQL需要創建臨時表來處理查詢。這通常發生在以下情況:1)使用DISTINCT或GROUPBY時進行去重或分組;2)ORDERBY包含非索引列時進行排序;3)使用複雜的子查詢或聯接操作。優化方法包括:1)為ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四種事務隔離級別:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。 1.ReadUncommitted允許讀取未提交數據,可能導致臟讀。 2.ReadCommitted避免臟讀,但可能發生不可重複讀。 3.RepeatableRead是默認級別,避免臟讀和不可重複讀,但可能發生幻讀。 4.Serializable避免所有並發問題,但降低並發性。選擇合適的隔離級別需平衡數據一致性和性能需求。

MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

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