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前言

从两阶段锁说起

死锁和死锁检测


  • 前言

  • MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的
  • 但并不是所有的引擎都支持行锁,比如MyISAM 引擎就不支持行锁
  • 不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁,对于这种引擎的表,同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行,这就会影响到业务并发度
  • InnoDB 是支持行锁的,这也是 MyISAM 被 InnoDB 替代的重要原因之一
  • 这里主要来讲 InnoDB 的行锁,以及如何通过减少锁冲突来提升业务并发度
  • 顾名思义,行锁就是针对数据表中行记录的锁
  • 这很好理解,比如事务 A 更新了一行,而这时候事务 B 也要更新同一行,则必须等事务 A 的操作完成后才能进行更新
  • 当然,数据库中还有一些没那么一目了然的概念和设计,这些概念如果理解和使用不当,容易导致程序出现非预期行为,比如两阶段锁
  • 从两阶段锁说起

  • 举个例子,在下面的操作序列中,事务 B 的 update 语句执行时会是什么现象呢?
  • 假设字段 id 是表 t 的主键

  • 这个问题的结论取决于事务 A 在执行完两条 update 语句后,持有哪些锁,以及在什么时候释放
  • 你可以验证一下:实际上事务 B 的 update 语句会被阻塞,直到事务 A 执行 commit之后,事务 B 才能继续执行
  • 知道了这个答案,你一定知道了事务 A 持有的两个记录的行锁,都是在 commit 的时候才释放的
  • 也就是说,在 InnoDB 事务中,行锁是在需要的时候才加上的,但并不是不需要了就立刻释放,而是要等到事务结束时才释放
  • 这个就是两阶段锁协议
  • 知道了这个设定,对我们使用事务有什么帮助呢?
  • 那就是,如果你的事务中需要锁多个行,要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁尽量往后放
  • 举个例子:
  • 假设你负责实现一个电影票在线交易业务,顾客 A 要在影院 B 购买电影票
  • 我们简化一点,这个业务需要涉及到以下操作:
    • 1.从顾客 A 账户余额中扣除电影票价;
    • 2.给影院 B 的账户余额增加这张电影票价;
    • 3.记录一条交易日志
  • 也就是说,要完成这个交易,需要 update 两条记录,并 insert 一条记录
  • 当然,为了保证交易的原子性,要把这三个操作放在一个事务中
  • 那么怎样安排这三个语句在事务中的顺序呢?
  • 试想如果同时有另外一个顾客 C 要在影院 B 买票,那么这两个事务冲突的部分就是语句 2了
  • 因为它们要更新同一个影院账户的余额,需要修改同一行数据
  • 根据两阶段锁协议,不论你怎样安排语句顺序,所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的
  • 所以,如果你把语句 2 安排在最后,比如按照 3、1、2 这样的顺序,那么影院账户余额这一行的锁时间就最少
  • 这就最大程度地减少了事务之间的锁等待,提升了并发度
  • 现在由于你的正确设计,影院余额这一行的行锁在一个事务中不会停留很长时间
  • 但是,这并没有完全解决你的困扰
  • 如果这个影院做活动,可以低价预售一年内所有的电影票,而且这个活动只做一天
  • 于是在活动时间开始的时候,你的 MySQL 就挂了
  • 你登上服务器一看,CPU 消耗接近100%,但整个数据库每秒就执行不到 100 个事务
  • 这是什么原因呢?
  • 这里就要说到死锁和死锁检测了
  • 死锁和死锁检测

  • 当并发系统中不同线程出现循环资源依赖,涉及的线程都在等待别的线程释放资源时,就会导致这几个线程都进入无限等待的状态,称为死锁
  • 这里用数据库中的行锁举个例子
  • 事务 A 在等待事务 B 释放 id=2 的行锁,而事务 B 在等待事务 A 释放 id=1 的行锁
  • 事务 A 和事务 B 在互相等待对方的资源释放,就是进入了死锁状态
  • 当出现死锁以后,有两种策略:
    • 一种策略是,直接进入等待,直到超时
    • 这个超时时间可以通过参数innodb_lock_wait_timeout 来设置
    • 另一种策略是,发起死锁检测,发现死锁后,主动回滚死锁链条中的某一个事务,让其他事务得以继续执行
    • 将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on,表示开启这个逻辑
  • 在 InnoDB 中,innodb_lock_wait_timeout 的默认值是 50s
  • 意味着如果采用第一个策略,当出现死锁以后,第一个被锁住的线程要过 50s 才会超时退出,然后其他线程才有可能继续执行
  • 对于在线服务来说,这个等待时间往往是无法接受的
  • 但是,又不可能直接把这个时间设置成一个很小的值,比如 1s
  • 这样当出现死锁的时候,确实很快就可以解开,但如果不是死锁,而是简单的锁等待呢?
  • 所以,超时时间设置太短的话,会出现很多误伤
  • 所以,正常情况下还是要采用第二种策略,即:主动死锁检测
  • 而且innodb_deadlock_detect 的默认值本身就是 on
  • 主动死锁检测在发生死锁的时候,是能够快速发现并进行处理的,但是它也是有额外负担的
  • 可以想象一下这个过程:每当一个事务被锁的时候,就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住,如此循环,最后判断是否出现了循环等待,也就是死锁
  • 那如果是上面说到的所有事务都要更新同一行的场景呢?
  • 每个新来的被堵住的线程,都要判断会不会由于自己的加入导致了死锁,这是一个时间复杂度是 O(n) 的操作
  • 假设有 1000 个并发线程要同时更新同一行,那么死锁检测操作就是 100 万这个量级的
  • 虽然最终检测的结果是没有死锁,但是这期间要消耗大量的 CPU 资源
  • 因此,你就会看到 CPU 利用率很高,但是每秒却执行不了几个事务
  • 根据上面的分析,来讨论一下,怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢?
  • 问题的症结在于,死锁检测要耗费大量的 CPU 资源
  • 一种头痛医头的方法,就是如果你能确保这个业务一定不会出现死锁,可以临时把死锁检测关掉
  • 但是这种操作本身带有一定的风险,因为业务设计的时候一般不会把死锁当做一个严重错误,毕竟出现死锁了,就回滚,然后通过业务重试一般就没问题了,这是业务无损的
  • 而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时,这是业务有损的
  • 另一个思路是控制并发度
  • 根据上面的分析,会发现如果并发能够控制住,比如同一行同时最多只有 10 个线程在更新,那么死锁检测的成本很低,就不会出现这个问题
  • 一个直接的想法就是,在客户端做并发控制
  • 但是,很快发现这个方法不太可行,因为客户端很多
  • 例如一个应用,有 600 个客户端,这样即使每个客户端控制到只有 5 个并发线程,汇总到数据库服务端以后,峰值并发数也可能要达到 3000
  • 因此,这个并发控制要做在数据库服务端
  • 如果你有中间件,可以考虑在中间件实现
  • 如果你的团队有能修改 MySQL 源码的人,也可以做在 MySQL 里面
  • 基本思路就是,对于相同行的更新,在进入引擎之前排队
  • 这样在 InnoDB 内部就不会有大量的死锁检测工作了
  • 如果团队里暂时没有数据库方面的专家,不能实现这样的方案,能不能从设计上优化这个问题呢?
  • 可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突
  • 还是以影院账户为例,可以考虑放在多条记录上,比如 10 个记录,影院的账户总额等于这 10 个记录的值的总和
  • 这样每次要给影院账户加金额的时候,随机选其中一条记录来加
  • 这样每次冲突概率变成原来的 1/10,可以减少锁等待个数,也就减少了死锁检测的 CPU 消耗
  • 这个方案看上去是无损的,但其实这类方案需要根据业务逻辑做详细设计
  • 如果账户余额可能会减少,比如退票逻辑,那么这时候就需要考虑当一部分行记录变成 0 的时候,代码要有特殊处理
http://www.hrbkazy.com/news/23977.html

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