准备数据库:
CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=100000)do
insert into t values(i,i);
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter ;
call idata();
创建表并在里面插入了10万行记录。
1 查询长时间不返回
图1 查询长时间不返回
一般碰到这种情况的话,大概率是表t被锁住了。接下来分析原因的时候,一般都是首先执行一下show processlist命令,看看当前语句处于什么状态。
1.1 等MDL锁
使用show processlist命令查看Waiting for table metadata lock的示意图
图2 Waiting for table metadata lock状态示意图
出现这个状态表示的是,现在有一个线程正在表t上请求或者持有MDL写锁,把select语句堵住了。
图3 MySQL 5.7中Waiting for table metadata lock的复现步骤
session A 通过lock table命令持有表t的MDL写锁,而session B的查询需要获取MDL读锁。所以,session B进入等待状态。
这类问题的处理方式,就是找到谁持有MDL写锁,然后把它kill掉。
通过查询sys.schema_table_lock_waits这张表,我们就可以直接找出造成阻塞的process id,把这个连接用 kill 命令断开即可。
图4 查获加表锁的线程id
1.2 等flush
select * from information_schema.processlist where id=1;
图5 Waiting for table flush状态示意图
这个状态表示的是,现在有一个线程正要对表t做flush操作。MySQL里面对表做flush操作的用法,一般有以下两个:
flush tables t with read lock;
flush tables with read lock;
这两个flush语句,如果指定表t的话,代表的是只关闭表t;如果没有指定具体的表名,则表示关闭MySQL里所有打开的表。
但是正常这两个语句执行起来都很快,除非它们也被别的线程堵住了。
所以,出现Waiting for table flush状态的可能情况是:有一个flush tables命令被别的语句堵住了,然后它又堵住了select语句。
图6 Waiting for table flush的复现步骤
在session A中,故意每行都调用一次sleep(1),这样这个语句默认要执行10万秒,在这期间表t一直是被session A“打开”着。然后,session B的flush tables t命令再要去关闭表t,就需要等session A的查询结束。这样,session C要再次查询的话,就会被flush 命令堵住了。
show processlist结果:
图 7 Waiting for table flush的show processlist 结果
1.3 等行锁
select * from t where id=1 lock in share mode;
由于访问id=1这个记录时要加读锁,如果这时候已经有一个事务在这行记录上持有一个写锁,select语句就会被堵住。
图 8 行锁复现
图 9 行锁show processlist 现场
session A启动了事务,占有写锁,还不提交,是导致session B被堵住的原因。MySQL 5.7版本,可以通过sys.innodb_lock_waits 表查到是谁占着这个写锁。
select * from t sys.innodb_lock_waits where locked_table=`'test'.'t'`\G
图10 通过sys.innodb_lock_waits 查行锁
这个信息很全,4号线程是造成堵塞的罪魁祸首。
这里不应该使用KILL QUERY 4。这个命令表示停止4号线程当前正在执行的语句,而这个方法其实是没有用的。因为占有行锁的是update语句,这个语句已经是之前执行完成了的,现在执行KILL QUERY,无法让这个事务去掉id=1上的行锁。
KILL 4才有效,也就是说直接断开这个连接。这里隐含的一个逻辑就是,连接被断开的时候,会自动回滚这个连接里面正在执行的线程,也就释放了id=1上的行锁。
2 第二类:查询慢
select * from t where c=50000 limit 1;
由于字段c上没有索引,这个语句只能走id主键顺序扫描,因此需要扫描5万行。
图11 全表扫描5万行的slow log
select * from t where id=1;
虽然扫描行数是1,但执行时间却长达800毫秒。
图12 扫描一行却执行得很慢
select * from t where id=1 lock in share mode
执行时扫描行数也是1行,执行时间是0.2毫秒。
图 13 加上lock in share mode的slow log
图14 两个语句的输出结果
图15 复现步骤
session A先用start transaction with consistent snapshot命令启动了一个事务,之后session B才开始执行update 语句。
图16 id=1的数据状态
session B更新完100万次,生成了100万个回滚日志(undo log)。带lock in share mode的SQL语句,是当前读,因此会直接读到1000001这个结果,所以速度很快;而select * from t where id=1这个语句,是一致性读,因此需要从1000001开始,依次执行undo log,执行了100万次以后,才将1这个结果返回。
3 进一步思考
在举例加锁读的时候,用的是select * from t where id=1 lock in share mode。由于id上有索引,所以可以直接定位到id=1这一行,因此读锁也是只加在了这一行上。
但如果是下面的SQL语句,
begin;
select * from t where c=5 for update;
commit;
在 Read Committed 隔离级别下,在语句执行完成后,是只有行锁的。而且语句执行完成后,InnoDB就会把不满足条件的行行锁去掉。
在 Repeatable Read 隔离级别下,会锁上聚簇索引中的所有记录,并且会锁上聚簇索引内的所有 GAP;
本文同步分享在 博客“小王曾是少年”