Java技术栈
关注阅读更多优质文章
[
最近总结了一波死锁问题，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
死锁产生原因和示例
产生原因
所谓死锁<DeadLock>：是指两个或两个以上的进程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用，它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。表级锁不会产生死锁.所以解决死锁主要还是针对于最常用的InnoDB。
死锁的关键在于：两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。
那么对应的解决死锁问题的关键就是：让不同的session加锁有次序
产生示例
案例一
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
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
当对存在的行进行锁的时候(主键)，mysql就只有行锁。当对未存在的行进行锁的时候(即使条件为主键)，mysql是会锁住一段范围（有gap锁）
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='XX';
用mysql特有的语法来解决此问题。因为insert语句对于主键来说，插入的行不管有没有存在，都会只有行锁。
MySQL 系列面试题我都已经整理成答案了，关注公众号Java技术栈回复 "面试" 获取。
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<20 for update;锁等待中Session1:mysql> 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。
MySQL 系列面试题我都已经整理成答案了，关注公众号Java技术栈回复 "面试" 获取。
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)
参考
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/tr1912/article/details/81668423
关注Java技术栈看更多干货
戳原文，获取精选面试题！
本文分享自微信公众号 - Java技术栈（javastack）。
如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。
