面试官：说说MySQL死锁案例，我一口气说了6个

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2022-11-15 14:21 143阅读 0赞

最近面试了不少人，总结了一波死锁问题，一共6个案例，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 #####

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`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**

##### 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。

##### 案例四 #####

![d8a245aa183f987cdd8e169789cdd3d2.png][]

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 #####

![253053dc0054ca5a9cb17ea210bfdcc3.png][]

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**

![74c73eaab1bdb03a4930bedfbb604676.png][]

**死锁日志**

![296c26c6afbb6f8f3a722491477f31fe.png][]

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：

![ab28f8fbff4a9013aa12909b70160192.png][]

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 ###

*  https://blog.csdn.net/mine\_song/article/details/71106410
 *  http://hedengcheng.com/?p=844
 *  http://www.cnblogs.com/sessionbest/articles/8689082.html

![64424bffda54acc61ed5412edc8ca9b6.png][]

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