阿里一面 | 說說你對 MySQL 死鎖的理解
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◆?1、什么是死鎖？
死鎖指的是在兩個或兩個以上不同的進程或線程中，由于存在共同資源的競爭或進程（或線程）間的通訊而導致各個線程間相互掛起等待，如果沒有外力作用，最終會引發(fā)整個系統(tǒng)崩潰。
◆?2、Mysql出現(xiàn)死鎖的必要條件
資源獨占條件
指多個事務在競爭同一個資源時存在互斥性，即在一段時間內(nèi)某資源只由一個事務占用，也可叫獨占資源（如行鎖）。
請求和保持條件
指在一個事務a中已經(jīng)獲得鎖A，但又提出了新的鎖B請求，而該鎖B已被其它事務b占有，此時該事務a則會阻塞，但又對自己已獲得的鎖A保持不放。
不剝奪條件
指一個事務a中已經(jīng)獲得鎖A，在未提交之前，不能被剝奪，只能在使用完后提交事務再自己釋放。
相互獲取鎖條件
指在發(fā)生死鎖時，必然存在一個相互獲取鎖過程，即持有鎖A的事務a在獲取鎖B的同時，持有鎖B的事務b也在獲取鎖A，最終導致相互獲取而各個事務都阻塞。
◆?3、 Mysql經(jīng)典死鎖案例
假設存在一個轉(zhuǎn)賬情景，A賬戶給B賬戶轉(zhuǎn)賬50元的同時，B賬戶也給A賬戶轉(zhuǎn)賬30元，那么在這過程中是否會存在死鎖情況呢？
◆?3.1 建表語句
CREATE TABLE `account` (
`id` int(11) NOT NULL COMMENT '主鍵',
`user_id` varchar(56) NOT NULL COMMENT '用戶id',
`balance` float(10,2) DEFAULT NULL COMMENT '余額',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_user_id` (`user_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='賬戶余額表';
◆?3.2 初始化相關(guān)數(shù)據(jù)
INSERT INTO `test`.`account` (`id`, `user_id`, `balance`) VALUES (1, 'A', 80.00);
INSERT INTO `test`.`account` (`id`, `user_id`, `balance`) VALUES (2, 'B', 60.00);
◆?3.3 正常轉(zhuǎn)賬過程
在說死鎖問題之前，咱們先來看看正常的轉(zhuǎn)賬過程。
正常情況下，A用戶給B用戶轉(zhuǎn)賬50元，可在一個事務內(nèi)完成，需要先獲取A用戶的余額和B用戶的余額，因為之后需要修改這兩條數(shù)據(jù)，所以需要通過寫鎖（for UPDATE）鎖住他們，防止其他事務更改導致我們的更改丟失而引起臟數(shù)據(jù)。
相關(guān)sql如下：
開啟事務之前需要先把mysql的自動提交關(guān)閉
set autocommit=0;
# 查看事務自動提交狀態(tài)狀態(tài)
show VARIABLES like 'autocommit';
# 轉(zhuǎn)賬sql
START TRANSACTION;
# 獲取A 的余額并存入A_balance變量：80
SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = 'A' for UPDATE;
# 獲取B 的余額并存入B_balance變量:60
SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = 'B' for UPDATE;
# 修改A 的余額
UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = 'A';
# 修改B 的余額
UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = 'B';
COMMIT;
執(zhí)行后的結(jié)果：
可以看到數(shù)據(jù)更新都是正常的情況
◆?3.4 死鎖轉(zhuǎn)賬過程
初始化的余額為：
假設在高并發(fā)情況下存在這種場景，A用戶給B用戶轉(zhuǎn)賬50元的同時，B用戶也給A用戶轉(zhuǎn)賬30元。
那么我們的java程序操作的過程和時間線如下：
A用戶給B用戶轉(zhuǎn)賬50元，需在程序中開啟事務1來執(zhí)行sql，并獲取A的余額同時鎖住A這條數(shù)據(jù)。
# 事務1
set autocommit=0;
START TRANSACTION;
# 獲取A 的余額并存入A_balance變量：80
SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = 'A' for UPDATE;
2.B用戶給A用戶轉(zhuǎn)賬30元，需在程序中開啟事務2來執(zhí)行sql，并獲取B的余額同時鎖住B這條數(shù)據(jù)。
# 事務2
set autocommit=0;
START TRANSACTION;
# 獲取A 的余額并存入A_balance變量：60
SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = 'B' for UPDATE;
3.在事務1中執(zhí)行剩下的sql
# 獲取B 的余額并存入B_balance變量:60
SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = 'B' for UPDATE;
# 修改A 的余額
UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = 'A';
# 修改B 的余額
UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = 'B';
COMMIT;
可以看到，在事務1中獲取B數(shù)據(jù)的寫鎖時出現(xiàn)了超時情況。為什么會這樣呢？主要是因為我們在步驟2的時候已經(jīng)在事務2中獲取到B數(shù)據(jù)的寫鎖了，那么在事務2提交或回滾前事務1永遠都拿不到B數(shù)據(jù)的寫鎖。
4.在事務2中執(zhí)行剩下的sql
# 獲取A 的余額并存入B_balance變量:60
SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = 'A' for UPDATE;
# 修改B 的余額
UPDATE account set balance = @A_balance - 30 where user_id = 'B';
# 修改A 的余額
UPDATE account set balance = @B_balance + 30 where user_id = 'A';
COMMIT;
同理可得，在事務2中獲取A數(shù)據(jù)的寫鎖時也出現(xiàn)了超時情況。因為步驟1的時候已經(jīng)在事務1中獲取到A數(shù)據(jù)的寫鎖了，那么在事務1提交或回滾前事務2永遠都拿不到A數(shù)據(jù)的寫鎖。
5. 為什么會出現(xiàn)這種情況呢？
主要是因為事務1和事務2存在相互等待獲取鎖的過程，導致兩個事務都掛起阻塞，最終拋出獲取鎖超時的異常。
◆?3.5 死鎖導致的問題
眾所周知，數(shù)據(jù)庫的連接資源是很珍貴的，如果一個連接因為事務阻塞長時間不釋放，那么后面新的請求要執(zhí)行的sql也會排隊等待，越積越多，最終會拖垮整個應用。一旦你的應用部署在微服務體系中而又沒有做熔斷處理，由于整個鏈路被阻斷，那么就會引發(fā)雪崩效應，導致很嚴重的生產(chǎn)事故。
◆?4、如何解決死鎖問題？
要想解決死鎖問題，我們可以從死鎖的四個必要條件入手。
由于資源獨占條件和不剝奪條件是鎖本質(zhì)的功能體現(xiàn)，無法修改，所以咱們從另外兩個條件嘗試去解決。
◆?4.1 打破請求和保持條件
根據(jù)上面定義可知，出現(xiàn)這個情況是因為事務1和事務2同時去競爭鎖A和鎖B，那么我們是否可以保證鎖A和鎖B一次只能被一個事務競爭和持有呢？
答案是肯定可以的。下面咱們通過偽代碼來看看：
/**
* 事務1入?yún)?A, B)
* 事務2入?yún)?B, A)
**/
public void transferAccounts(String userFrom, String userTo) {
// 獲取分布式鎖
Lock lock = Redisson.getLock();
// 開啟事務
JDBC.excute("START TRANSACTION;");
// 執(zhí)行轉(zhuǎn)賬sql
JDBC.excute("# 獲取A 的余額并存入A_balance變量：80\n" +
"SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = '" + userFrom + "' for UPDATE;\n" +
"# 獲取B 的余額并存入B_balance變量:60\n" +
"SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = '" + userTo + "' for UPDATE;\n" +
"\n" +
"# 修改A 的余額\n" +
"UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = '" + userFrom + "';\n" +
"# 修改B 的余額\n" +
"UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = '" + userTo + "';\n");
// 提交事務
JDBC.excute("COMMIT;");
// 釋放鎖
lock.unLock();
}
上面的偽代碼顯而易見可以解決死鎖問題，因為所有的事務都是通過分布式鎖來串行執(zhí)行的。
那么這樣就真的萬事大吉了嗎？
在小流量情況下看起來是沒問題的，但是在高并發(fā)場景下這里將成為整個服務的性能瓶頸，因為即使你部署了再多的機器，但由于分布式鎖的原因，你的業(yè)務也只能串行進行，服務性能并不因為集群部署而提高并發(fā)量，完全無法滿足分布式業(yè)務下快、準、穩(wěn)的要求，所以咱們不妨換種方式來看看怎么解決死鎖問題。
◆?4.2 打破相互獲取鎖條件（推薦）
要打破這個條件其實也很簡單，那就是事務再獲取鎖的過程中保證順序獲取即可，也就是鎖A始終在鎖B之前獲取。
我們來看看之前的偽代碼怎么優(yōu)化？
/**
* 事務1入?yún)?A, B)
* 事務2入?yún)?B, A)
**/
public void transferAccounts(String userFrom, String userTo) {
// 對用戶A和B進行排序，讓userFrom始終為用戶A，userTo始終為用戶B
if (userFrom.hashCode() > userTo.hashCode()) {
String tmp = userFrom;
userFrom = userTo;
userTo = tmp;
}
// 開啟事務
JDBC.excute("START TRANSACTION;");
// 執(zhí)行轉(zhuǎn)賬sql
JDBC.excute("# 獲取A 的余額并存入A_balance變量：80\n" +
"SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = '" + userFrom + "' for UPDATE;\n" +
"# 獲取B 的余額并存入B_balance變量:60\n" +
"SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = '" + userTo + "' for UPDATE;\n" +
"\n" +
"# 修改A 的余額\n" +
"UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = '" + userFrom + "';\n" +
"# 修改B 的余額\n" +
"UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = '" + userTo + "';\n");
// 提交事務
JDBC.excute("COMMIT;");
}
假設事務1的入?yún)?A, B)，事務2入?yún)?B, A)，由于我們對兩個用戶參數(shù)進行了排序，所以在事務1中需要先獲取鎖A在獲取鎖B，事務2也是一樣要先獲取鎖A在獲取鎖B，兩個事務都是順序獲取鎖，所以也就打破了相互獲取鎖的條件，最終完美解決死鎖問題。
◆?5、總結(jié)
因為mysql在互聯(lián)網(wǎng)中的大量使用，所以死鎖問題還是經(jīng)常會被問到，希望兄弟們能掌握這方面的知識，提高自己的競爭力。
來源：
https://www.cnblogs.com/yin-feng/p/16041014.html
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