剖析6个MySQL死锁案例的原因以及死锁预防策略

编程并不是一个机械性的工作，而是需要有思考，有创新的工作，语法是固定的，但解决问题的思路则是依靠人的思维，这就需要我们坚持学习和更新自己的知识。今天golang学习网就整理分享《剖析6个MySQL死锁案例的原因以及死锁预防策略》，文章讲解的知识点主要包括MySQL、Java、数据库、死锁，如果你对数据库方面的知识点感兴趣，就不要错过golang学习网，在这可以对大家的知识积累有所帮助，助力开发能力的提升。

MySQL 死锁是面试常问问题，金三银四，所以最近面试相关的文章比较多，本文章是总结的一波死锁问题，和大家分享一下。

Mysql 锁类型和加锁分析

MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。
表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。
页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度算法：

• next KeyLocks锁，同时锁住记录(数据)，并且锁住记录前面的Gap  
• Gap锁，不锁记录，仅仅记录前面的Gap
• Recordlock锁（锁数据，不锁Gap）
• 所以其实 Next-KeyLocks=Gap锁+ Recordlock锁

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死锁产生原因和示例

产生原因

所谓死锁

产生示例

案例一

需求：将投资的钱拆成几份随机分配给借款人。起初业务程序思路是这样的：投资人投资后，将金额随机分为几份，然后随机从借款人表里面选几个，然后通过一条条 select for update 去更新借款人表里面的余额等。例如两个用户同时投资，A 用户金额随机分为 2 份，分给借款人 1，2，B 用户金额随机分为 2 份，分给借款人 2，1。由于加锁的顺序不一样，死锁当然很快就出现了。对于这个问题的改进很简单，直接把所有分配到的借款人直接一次锁住就行了。

Select * from xxx where id in (xx,xx,xx) for update

在 in 里面的列表值 mysql 是会自动从小到大排序，加锁也是一条条从小到大加的锁
例如（以下会话id为主键）：

Session1:
mysql> select * from t3 where id in (8,9) for update;
+----+--------+------+---------------------+
| id | course | name | ctime |
+----+--------+------+---------------------+
|  8 | WA | f | 2016-03-02 11:36:30 |
| 9 | JX | f | 2016-03-01 11:36:30 |
+----+--------+------+---------------------+
rows in set (0.04 sec)
Session2:
select * from t3 where id in (10,8,5) for update;

锁等待中 ... 其实这个时候 id=10 这条记录没有被锁住的，但 id=5 的记录已经被锁住了，锁的等待在id=8的这里
不信请看:

Session3:
mysql> select * from t3 where id=5 for update;

锁等待中

Session4:
mysql> select * from t3 where id=10 for update;
+----+--------+------+---------------------+
| id | course | name | ctime |
+----+--------+------+---------------------+
| 10 | JB | g | 2016-03-10 11:45:05 |
+----+--------+------+---------------------+
row in set (0.00 sec)

在其它session中id=5是加不了锁的，但是id=10是可以加上锁的。

案例二

在开发中，经常会做这类的判断需求：根据字段值查询（有索引），如果不存在，则插入；否则更新。

以id为主键为例，目前还没有id=22的行

Session1:
select * from t3 where id=22 for update;
Empty set (0.00 sec)

session2:
select * from t3 where id=23  for update;
Empty set (0.00 sec)

Session1:
insert into t3 values(22,'ac','a',now());
锁等待中……

Session2:
insert into t3 values(23,'bc','b',now());
ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction

当对

存在的行

未存在的行

锁住的范围为：无穷小或小于表中锁住id的最大值，无穷大或大于表中锁住id的最小值,如：如果表中目前有已有的id为（11 ， 12）,那么就锁住（12，无穷大）。如果表中目前已有的id为（11 ， 30），那么就锁住（11，30）对于这种死锁的解决办法是：insert into t3(xx,xx) on duplicate key update 

xx

案例三

mysql> select * from t3 where id=9 for update;
+----+--------+------+---------------------+
| id | course | name | ctime |
+----+--------+------+---------------------+
| 9 | JX | f | 2016-03-01 11:36:30 |
+----+--------+------+---------------------+

row in set (0.00 sec)
Session2:
mysql> select * from t3 where id insert into t3 values(7,'ae','a',now());
ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction

这个跟案例一其它是差不多的情况，只是session1不按常理出牌了， Session2在等待Session1的id=9的锁，session2又持了1到8的锁（注意9到19的范围并没有被session2锁住），最后，session1在插入新行时又得等待session2,故死锁发生了。

这种一般是在业务需求中基本不会出现，因为你锁住了id=9，却又想插入id=7的行，这就有点跳了，当然肯定也有解决的方法，那就是重理业务需求，避免这样的写法。

案例四

一般的情况，两个session分别通过一个sql持有一把锁，然后互相访问对方加锁的数据产生死锁。

案例五

两个单条的sql语句涉及到的加锁数据相同，但是加锁顺序不同，导致了死锁。

案例六

死锁场景如下：

CREATE TABLE dltask (
    id bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘auto id’,
    a varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘uniq.a’,
    b varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘uniq.b’,
    c varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘uniq.c’,
    x varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘data’, 
    PRIMARY KEY (id),
    UNIQUE KEY uniq_a_b_c (a, b, c)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=’deadlock test’;

a，b，c三列，组合成一个唯一索引，主键索引为id列。

事务隔离级别：

RR (Repeatable Read)

每个事务只有一条SQL:

delete from dltask where a=? and b=? and c=?;

SQL的执行计划

死锁日志

众所周知，InnoDB上删除一条记录，并不是真正意义上的物理删除，而是将记录标识为删除状态。(注：这些标识为删除状态的记录，后续会由后台的Purge操作进行回收，物理删除。但是，删除状态的记录会在索引中存放一段时间。) 在RR隔离级别下，唯一索引上满足查询条件，但是却是删除记录，如何加锁？

InnoDB在此处的处理策略与前两种策略均不相同，或者说是前两种策略的组合：对于满足条件的删除记录，InnoDB会在记录上加next key lock X(对记录本身加X锁，同时锁住记录前的GAP，防止新的满足条件的记录插入。) Unique查询，三种情况，对应三种加锁策略，总结如下：

此处，我们看到了next key锁，是否很眼熟？对了，前面死锁中事务1，事务2处于等待状态的锁，均为next key锁。明白了这三个加锁策略，其实构造一定的并发场景，死锁的原因已经呼之欲出。但是，还有一个前提策略需要介绍，那就是InnoDB内部采用的死锁预防策略。

• 找到满足条件的记录，并且记录有效，则对记录加X锁，No Gap锁(lock_mode X locks rec but not gap)；
• 找到满足条件的记录，但是记录无效(标识为删除的记录)，则对记录加next key锁(同时锁住记录本身，以及记录之前的Gap：lock_mode X);
• 未找到满足条件的记录，则对第一个不满足条件的记录加Gap锁，保证没有满足条件的记录插入(locks gap before rec)；

死锁预防策略

InnoDB引擎内部(或者说是所有的数据库内部)，有多种锁类型：事务锁(行锁、表锁)，Mutex(保护内部的共享变量操作)、RWLock(又称之为Latch，保护内部的页面读取与修改)。

InnoDB每个页面为16K，读取一个页面时，需要对页面加S锁，更新一个页面时，需要对页面加上X锁。任何情况下，操作一个页面，都会对页面加锁，页面锁加上之后，页面内存储的索引记录才不会被并发修改。

因此，为了修改一条记录，InnoDB内部如何处理：

• 根据给定的查询条件，找到对应的记录所在页面；
• 对页面加上X锁(RWLock)，然后在页面内寻找满足条件的记录；
• 在持有页面锁的情况下，对满足条件的记录加事务锁(行锁：根据记录是否满足查询条件，记录是否已经被删除，分别对应于上面提到的3种加锁策略之一)；

死锁预防策略：相对于事务锁，页面锁是一个短期持有的锁，而事务锁(行锁、表锁)是长期持有的锁。因此，为了防止页面锁与事务锁之间产生死锁。InnoDB做了死锁预防的策略：持有事务锁(行锁、表锁)，可以等待获取页面锁；但反之，持有页面锁，不能等待持有事务锁。

根据死锁预防策略，在持有页面锁，加行锁的时候，如果行锁需要等待。则释放页面锁，然后等待行锁。此时，行锁获取没有任何锁保护，因此加上行锁之后，记录可能已经被并发修改。因此，此时要重新加回页面锁，重新判断记录的状态，重新在页面锁的保护下，对记录加锁。如果此时记录未被并发修改，那么第二次加锁能够很快完成，因为已经持有了相同模式的锁。但是，如果记录已经被并发修改，那么，就有可能导致本文前面提到的死锁问题。

以上的InnoDB死锁预防处理逻辑，对应的函数，是row0sel.c::row_search_for_mysql()。感兴趣的朋友，可以跟踪调试下这个函数的处理流程，很复杂，但是集中了InnoDB的精髓。

剖析死锁的成因

做了这么多铺垫，有了Delete操作的3种加锁逻辑、InnoDB的死锁预防策略等准备知识之后，再回过头来分析本文最初提到的死锁问题，就会手到拈来，事半而功倍。

首先，假设dltask中只有一条记录：(1, ‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘data’)。三个并发事务，同时执行以下的这条SQL：

delete from dltask where a=’a’ and b=’b’ and c=’c’;

并且产生了以下的并发执行逻辑，就会产生死锁：

上面分析的这个并发流程，完整展现了死锁日志中的死锁产生的原因。其实，根据事务1步骤6，与事务0步骤3/4之间的顺序不同，死锁日志中还有可能产生另外一种情况，那就是事务1等待的锁模式为记录上的X锁 + No Gap锁(lock_mode X locks rec but not gap waiting)。这第二种情况，也是”润洁”同学给出的死锁用例中，使用MySQL 5.6.15版本测试出来的死锁产生的原因。此类死锁，产生的几个前提：

• Delete操作，针对的是唯一索引上的等值查询的删除；(范围下的删除，也会产生死锁，但是死锁的场景，跟本文分析的场景，有所不同)
• 至少有3个(或以上)的并发删除操作；
• 并发删除操作，有可能删除到同一条记录，并且保证删除的记录一定存在；
• 事务的隔离级别设置为Repeatable Read，同时未设置innodb_locks_unsafe_for_binlog参数(此参数默认为FALSE)；(Read Committed隔离级别，由于不会加Gap锁，不会有next key，因此也不会产生死锁)
• 使用的是InnoDB存储引擎；(废话！MyISAM引擎根本就没有行锁)

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