MySQL| 行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响?

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在上一篇文章中,我跟你介绍了 MySQL 的全局锁和表级锁,今天我们就来讲讲 MySQL 的行锁。

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。

我们今天就主要来聊聊 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。

我先给你举个例子。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。
MySQL| 行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响?

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。我给你举个例子。

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,我们需要 update 两条记录,并 insert 一条记录。当然,为了保证交易的原子性,我们要把这三个操作放在一个事务中。那么,你会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。

好了,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,我就要说到死锁和死锁检测了。

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。这里我用数据库中的行锁举个例子。
MySQL| 行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响?

这时候,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,我们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,正常情况下我们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。

你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。

那如果是我们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,我们来讨论一下,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,你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,你会很快发现这个方法不太可行,因为客户端很多。我见过一个应用,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。

可能你会问,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?

你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。

今天,我和你介绍了 MySQL 的行锁,涉及了两阶段锁协议、死锁和死锁检测这两大部分内容。

其中,我以两阶段协议为起点,和你一起讨论了在开发的时候如何安排正确的事务语句。这里的原则 / 我给你的建议是: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的申请时机尽量往后放。

但是,调整语句顺序并不能完全避免死锁。所以我们引入了死锁和死锁检测的概念,以及提供了三个方案,来减少死锁对数据库的影响。减少死锁的主要方向,就是控制访问相同资源的并发事务量。

最后,我给你留下一个问题吧。如果你要删除一个表里面的前 10000 行数据,有以下三种方法可以做到:

  • 第一种,直接执行 delete from T limit 10000;

  • 第二种,在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500;

  • 第三种,在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500。

你会选择哪一种方法呢?为什么呢?


答案:第二种方式是相对较好的。 第一种方式(即:直接执行 delete from T limit 10000)里面,单个语句占用时间长,锁的时间 也比较长;而且大事务还会导致主从延迟。 第三种方式(即:在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500),会人为造成锁冲突。

方案二,串行化执行,将相对长的事务分成多次相对短的事务,则每次事务占用锁的时间相对较短,其他客户端在等待相应资源的时间也较短。这样的操作,同时也意味着将资源分片使用(每次执行使用不同片段的资源),可以提高并发性。



原文始发于微信公众号(keep求索):MySQL| 行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响?