MySQL InnoDB 锁等待图 (Lock Wait Graph) 的深入剖析：可视化与死锁解决
各位技术同仁，大家好！今天我们来深入探讨 MySQL InnoDB 存储引擎中的锁等待图 (Lock Wait Graph)，以及如何利用它来诊断和解决死锁问题。死锁是并发编程中常见的问题，尤其是在数据库系统中。理解 InnoDB 的锁机制以及锁等待图，对于构建高并发、高可用的数据库应用至关重要。
一、InnoDB 锁机制基础回顾
在深入锁等待图之前，我们需要先回顾 InnoDB 的基本锁机制。InnoDB 主要使用两种类型的锁：
- 行锁 (Row Lock)： 对表中的特定行进行加锁。InnoDB 支持共享锁 (Shared Lock, S) 和排他锁 (Exclusive Lock, X)。
- 共享锁 (S)： 允许多个事务同时持有同一行的 S 锁。用于读操作。
- 排他锁 (X)： 仅允许一个事务持有特定行的 X 锁。用于写操作。
- 表锁 (Table Lock)： 对整个表进行加锁。InnoDB 一般不主动使用表锁，除非显式请求，或者某些 DDL 操作会自动加表锁。
除了 S 和 X 锁，InnoDB 还有一些更细粒度的锁，例如：
- 意向锁 (Intention Lock)： 表级别的锁，表示事务打算在表中的行上加 S 锁 (IS) 或 X 锁 (IX)。意向锁的目的是为了避免在行锁冲突发生前，整个表被锁定。
- 记录锁 (Record Lock)： 对索引记录进行加锁。即使表没有主键或唯一索引，InnoDB 也会隐式创建一个隐藏的聚簇索引，并对聚簇索引的记录进行加锁。
- 间隙锁 (Gap Lock)： 对索引记录之间的间隙进行加锁。用于防止幻读。
- 临键锁 (Next-Key Lock)： 记录锁和间隙锁的组合，用于防止幻读。默认情况下，InnoDB 使用 Repeatable Read 隔离级别，并且启用了临键锁。
二、什么是锁等待图 (Lock Wait Graph)？
锁等待图是一个有向图，用于表示事务之间的锁依赖关系。图中的每个节点代表一个事务，如果事务 A 正在等待事务 B 释放锁，则从事务 A 到事务 B 存在一条有向边。
具体来说，锁等待图描述了以下信息：
- 哪些事务正在等待锁？
- 这些事务正在等待哪些锁？
- 哪些事务持有这些锁？
- 事务之间的锁依赖关系。
当锁等待图中存在环路时，就意味着发生了死锁。例如，事务 A 等待事务 B 持有的锁，而事务 B 又等待事务 A 持有的锁，这就形成了一个环路，导致死锁。
三、如何查看锁等待图？
MySQL 提供了多种方法来查看锁等待图：
-
SHOW ENGINE INNODB STATUS命令：这是最常用的方法。执行
SHOW ENGINE INNODB STATUS命令，会输出 InnoDB 的各种状态信息，包括锁等待图。你需要仔细阅读输出结果，找到LATEST DETECTED DEADLOCK部分。SHOW ENGINE INNODB STATUS;在
LATEST DETECTED DEADLOCK部分，你会看到类似下面的信息：------------------------ LATEST DETECTED DEADLOCK ------------------------ 2023-10-27 10:00:00 7f7f7f7f7f7f *** (1) TRANSACTION: TRANSACTION 123456, ACTIVE 10 sec starting index read mysql tables in use 1, locked 1 LOCK WAIT 4 lock struct(s), heap size 1136, 3 row lock(s), undo log entries 1 MySQL thread id 1, OS thread handle 123456789, query id 127.0.0.1 user updating UPDATE table1 SET col1 = 1 WHERE id = 1; *** (1) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED: RECORD LOCKS space id 123 page no 456 n bits 72 index PRIMARY of table `database`.`table1` trx id 123456 lock_mode X waiting *** (2) TRANSACTION: TRANSACTION 789012, ACTIVE 5 sec starting index read mysql tables in use 1, locked 1 LOCK WAIT 4 lock struct(s), heap size 1136, 3 row lock(s), undo log entries 1 MySQL thread id 2, OS thread handle 987654321, query id 127.0.0.1 user updating UPDATE table1 SET col2 = 2 WHERE id = 1; *** (2) HOLDS THE LOCK(S): RECORD LOCKS space id 123 page no 456 n bits 72 index PRIMARY of table `database`.`table1` trx id 789012 lock_mode X locks rec but not gap *** (2) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED: RECORD LOCKS space id 123 page no 456 n bits 72 index PRIMARY of table `database`.`table1` trx id 789012 lock_mode X waiting *** WE ROLL BACK TRANSACTION (1)这个输出清晰地展示了两个事务 (1) 和 (2) 之间的死锁关系。事务 (1) 正在等待事务 (2) 释放锁，而事务 (2) 又在等待事务 (1) 释放锁。InnoDB 选择了回滚事务 (1) 来解决死锁。
-
Performance Schema：
MySQL 5.6 及更高版本引入了 Performance Schema，它提供了更详细的锁信息。你需要先启用相关的 instrument 和 consumer。
UPDATE performance_schema.setup_instruments SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE 'wait/lock/innodb%'; UPDATE performance_schema.setup_consumers SET enabled = 'YES' WHERE name LIKE '%waits%';然后，你可以查询 Performance Schema 中的
events_waits_current表来查看当前正在等待的事件：SELECT event_name, object_schema, object_name, index_name, lock_type, lock_mode, lock_duration, source, TRUNCATE(timer_wait/1000000000000,6) AS duration FROM performance_schema.events_waits_current WHERE event_name LIKE 'wait/lock/innodb%' ORDER BY timer_wait DESC;此外，你还可以查询
data_locks和data_lock_waits表来获取更详细的锁信息：SELECT * FROM performance_schema.data_locks; SELECT * FROM performance_schema.data_lock_waits;虽然 Performance Schema 提供了更详细的信息，但它不像
SHOW ENGINE INNODB STATUS那样直接显示死锁信息。你需要自己分析这些数据来判断是否存在死锁。 -
information_schema.innodb_locks和information_schema.innodb_lock_waits(已过时)：在较早的 MySQL 版本中，可以使用
information_schema.innodb_locks和information_schema.innodb_lock_waits表来查看锁信息。但是，这些表在 MySQL 5.7 之后已经被标记为 deprecated，并且在 MySQL 8.0 中被移除。因此，不建议使用这些表。
四、锁等待图的结构和解析
SHOW ENGINE INNODB STATUS 输出的锁等待图信息是文本格式的，我们需要理解其结构才能正确解析。
以下是一个示例的锁等待图：
------------------------
LATEST DETECTED DEADLOCK
------------------------
2023-10-27 10:00:00 7f7f7f7f7f7f
*** (1) TRANSACTION:
TRANSACTION 123456, ACTIVE 10 sec starting index read
mysql tables in use 1, locked 1
LOCK WAIT 4 lock struct(s), heap size 1136, 3 row lock(s), undo log entries 1
MySQL thread id 1, OS thread handle 123456789, query id 127.0.0.1 user updating
UPDATE table1 SET col1 = 1 WHERE id = 1;
*** (1) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:
RECORD LOCKS space id 123 page no 456 n bits 72 index PRIMARY of table `database`.`table1` trx id 123456 lock_mode X waiting
*** (2) TRANSACTION:
TRANSACTION 789012, ACTIVE 5 sec starting index read
mysql tables in use 1, locked 1
LOCK WAIT 4 lock struct(s), heap size 1136, 3 row lock(s), undo log entries 1
MySQL thread id 2, OS thread handle 987654321, query id 127.0.0.1 user updating
UPDATE table1 SET col2 = 2 WHERE id = 1;
*** (2) HOLDS THE LOCK(S):
RECORD LOCKS space id 123 page no 456 n bits 72 index PRIMARY of table `database`.`table1` trx id 789012 lock_mode X locks rec but not gap
*** (2) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:
RECORD LOCKS space id 123 page no 456 n bits 72 index PRIMARY of table `database`.`table1` trx id 789012 lock_mode X waiting
*** WE ROLL BACK TRANSACTION (1)解析：
LATEST DETECTED DEADLOCK： 表示检测到了死锁。(1) TRANSACTION:： 表示第一个事务的信息。TRANSACTION 123456： 事务 ID。ACTIVE 10 sec starting index read： 事务活跃时间。UPDATE table1 SET col1 = 1 WHERE id = 1;： 导致死锁的 SQL 语句。
(1) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:： 表示事务 (1) 正在等待的锁。RECORD LOCKS： 行锁。space id 123 page no 456 n bits 72： 锁所在的表空间、页和位数。index PRIMARY of table database.table1： 锁所在的索引和表。trx id 123456 lock_mode X waiting： 持有锁的事务 ID 和锁模式 (X 表示排他锁)，以及锁的状态 (waiting 表示等待)。
(2) TRANSACTION:： 表示第二个事务的信息。TRANSACTION 789012： 事务 ID。ACTIVE 5 sec starting index read： 事务活跃时间。UPDATE table1 SET col2 = 2 WHERE id = 1;： 导致死锁的 SQL 语句。
(2) HOLDS THE LOCK(S):： 表示事务 (2) 持有的锁。RECORD LOCKS space id 123 page no 456 n bits 72 index PRIMARY of table database.table1 trx id 789012 lock_mode X locks rec but not gap： 事务 (2) 持有database.table1表PRIMARY索引上的一个排他锁。locks rec but not gap表示这是一个记录锁，而不是间隙锁。
(2) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:： 表示事务 (2) 正在等待的锁。RECORD LOCKS space id 123 page no 456 n bits 72 index PRIMARY of table database.table1 trx id 789012 lock_mode X waiting： 事务 (2) 正尝试获取database.table1表PRIMARY索引上的一个排他锁，但它正在等待，因为它被事务 (1) 持有。
WE ROLL BACK TRANSACTION (1)： 表示 InnoDB 选择了回滚事务 (1) 来解决死锁。
总结：
在这个例子中，事务 (1) 和 (2) 都在尝试获取 database.table1 表 PRIMARY 索引上 id = 1 的行的排他锁。由于它们互相等待对方释放锁，因此发生了死锁。InnoDB 选择了回滚事务 (1) 来解决死锁。
五、死锁的常见原因
了解死锁的常见原因有助于我们预防死锁的发生。
- 循环依赖： 这是最常见的死锁原因。两个或多个事务互相等待对方释放锁。
- 资源竞争： 多个事务同时竞争同一资源，例如同一行数据。
- 锁升级： 在某些情况下，InnoDB 会将行锁升级为表锁，这可能导致死锁。
- 事务隔离级别： 较高的事务隔离级别（例如 Serializable）更容易导致死锁，因为它会持有更多的锁。
- 长时间运行的事务： 长时间运行的事务会持有锁更长时间，增加其他事务等待锁的可能性。
- 不合理的索引设计： 缺少索引或索引设计不合理可能导致全表扫描，从而锁定更多的行，增加死锁的风险。
- 锁定顺序不一致： 不同的事务以不同的顺序锁定相同的资源，容易导致死锁。
六、如何解决死锁问题？
解决死锁问题需要从多个方面入手，包括代码层面和数据库配置层面。
-
避免循环依赖：
- 确定资源访问顺序： 确保所有事务以相同的顺序访问资源。例如，如果事务需要同时锁定表 A 和表 B，则所有事务都应该先锁定表 A，再锁定表 B。
- 使用超时机制： 为事务设置超时时间。如果事务在超时时间内无法获取所需的锁，则回滚事务。
- 避免在同一个事务中执行多个不相关的操作： 将事务分解为更小的、更专注的事务。
-
减少资源竞争：
- 优化 SQL 查询： 使用合适的索引，避免全表扫描。
- 减少锁定范围： 尽量只锁定需要修改的行，避免锁定不必要的行。
- 使用乐观锁： 乐观锁是一种并发控制机制，它假设资源在大多数情况下不会被并发修改。事务在提交之前检查资源是否被修改过，如果没有被修改过，则提交事务；否则，回滚事务。
- 批量操作： 将多个小的更新操作合并为一个大的批量操作，减少事务的数量和锁的竞争。
-
调整事务隔离级别：
- 考虑使用较低的事务隔离级别： 如果可以接受一些并发问题（例如幻读），可以考虑使用 Read Committed 或 Read Uncommitted 隔离级别。但是，需要权衡隔离级别和数据一致性之间的关系。
-
缩短事务的运行时间：
- 优化代码： 提高代码的执行效率，减少事务的运行时间。
- 使用异步处理： 将一些耗时的操作放入异步队列中处理，减少事务的运行时间。
-
优化索引设计：
- 创建合适的索引： 确保表有合适的索引，以避免全表扫描。
- 避免使用过多的索引： 过多的索引会增加写操作的开销，并且可能导致优化器选择错误的索引。
-
死锁检测和回滚：
- 依赖 InnoDB 的死锁检测机制： InnoDB 会自动检测死锁，并选择一个事务回滚。默认情况下，InnoDB 会选择回滚代价最小的事务。
- 配置
innodb_lock_wait_timeout： 设置锁等待超时时间。如果事务在超时时间内无法获取所需的锁，则回滚事务。
-
应用层重试机制：
- 当应用程序捕获到由于死锁导致的异常时，可以尝试重新执行事务。为了避免无限重试，可以设置最大重试次数。
七、代码示例
以下是一个模拟死锁的 Python 代码示例 (使用 SQLAlchemy)：
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
import threading
# 数据库连接信息
DATABASE_URL = "mysql+pymysql://user:password@host:port/database"
# 创建数据库引擎
engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=False)
# 定义模型
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = "users"
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(255))
balance = Column(Integer)
# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建 Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
def transfer_money(user1_id, user2_id, amount):
session = Session()
try:
# 获取用户1和用户2的信息
user1 = session.query(User).filter(User.id == user1_id).with_for_update().one()
user2 = session.query(User).filter(User.id == user2_id).with_for_update().one()
# 检查余额是否足够
if user1.balance < amount:
print(f"User {user1_id} does not have enough balance.")
session.rollback()
return
# 执行转账操作
user1.balance -= amount
user2.balance += amount
# 提交事务
session.commit()
print(f"Successfully transferred {amount} from User {user1_id} to User {user2_id}.")
except Exception as e:
session.rollback()
print(f"Transaction failed: {e}")
finally:
session.close()
# 创建两个线程模拟并发转账
def transaction1():
transfer_money(1, 2, 100)
def transaction2():
transfer_money(2, 1, 50)
# 创建并启动线程
thread1 = threading.Thread(target=transaction1)
thread2 = threading.Thread(target=transaction2)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
注意： 这个代码示例只是为了演示死锁的发生。在实际应用中，应该避免使用这种容易导致死锁的代码。
改进示例：避免死锁
修改上面的代码，通过保证以相同的顺序获取锁来避免死锁：
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
import threading
# 数据库连接信息
DATABASE_URL = "mysql+pymysql://user:password@host:port/database"
# 创建数据库引擎
engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=False)
# 定义模型
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = "users"
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(255))
balance = Column(Integer)
# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建 Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
def transfer_money(user1_id, user2_id, amount):
session = Session()
try:
# 确定锁的顺序：始终按照 user_id 的升序锁定
user1, user2 = (
session.query(User).filter(User.id == user1_id).with_for_update().one(),
session.query(User).filter(User.id == user2_id).with_for_update().one(),
) if user1_id < user2_id else (
session.query(User).filter(User.id == user2_id).with_for_update().one(),
session.query(User).filter(User.id == user1_id).with_for_update().one(),
)
# 检查余额是否足够
if user1.balance < amount:
print(f"User {user1_id} does not have enough balance.")
session.rollback()
return
# 执行转账操作
user1.balance -= amount
user2.balance += amount
# 提交事务
session.commit()
print(f"Successfully transferred {amount} from User {user1_id} to User {user2_id}.")
except Exception as e:
session.rollback()
print(f"Transaction failed: {e}")
finally:
session.close()
# 创建两个线程模拟并发转账
def transaction1():
transfer_money(1, 2, 100)
def transaction2():
transfer_money(2, 1, 50)
# 创建并启动线程
thread1 = threading.Thread(target=transaction1)
thread2 = threading.Thread(target=transaction2)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()在这个改进后的版本中，我们确保所有事务都按照 user_id 的升序锁定用户记录。 这样，即使两个事务同时尝试转账，它们也会以相同的顺序获取锁，从而避免死锁。
八、总结表格：死锁诊断与解决策略
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 循环依赖 | 两个或多个事务互相等待对方释放锁。 | 确定资源访问顺序，使用超时机制，避免在同一个事务中执行多个不相关的操作。 |
| 资源竞争 | 多个事务同时竞争同一资源。 | 优化 SQL 查询，减少锁定范围，使用乐观锁，批量操作。 |
| 事务隔离级别过高 | 较高的事务隔离级别会持有更多的锁。 | 考虑使用较低的事务隔离级别。 |
| 事务运行时间过长 | 长时间运行的事务会持有锁更长时间。 | 优化代码，使用异步处理。 |
| 索引设计不合理 | 缺少索引或索引设计不合理可能导致全表扫描。 | 创建合适的索引，避免使用过多的索引。 |
| 锁定顺序不一致 | 不同的事务以不同的顺序锁定相同的资源。 | 强制所有事务以相同的顺序锁定资源。 |
| 死锁检测和回滚 | InnoDB 会自动检测死锁，并选择一个事务回滚。 | 依赖 InnoDB 的死锁检测机制，配置 innodb_lock_wait_timeout。 |
| 应用层处理死锁异常 | 当应用程序捕获到由于死锁导致的异常时，可以尝试重新执行事务。 | 实现重试机制，设置最大重试次数。 |
九、总结本次讲座内容
我们探讨了 InnoDB 的锁机制，锁等待图的结构和解析，死锁的常见原因以及解决死锁问题的各种策略。 理解这些概念对于构建高并发、高可用的 MySQL 应用至关重要。通过分析锁等待图，我们可以诊断死锁问题，并采取相应的措施来解决和预防死锁的发生，从而保证数据库系统的稳定性和性能。感谢大家的聆听！