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事务04之死锁,锁底层和隔离机制原理

死锁和事务底层原理

文章目录

  • 死锁和事务底层原理
    • 一:MySQL中的死锁现象
      • 1:何为死锁
        • 1.1:死锁的概念
        • 1.2:死锁产生的四个必要条件:
      • 2:MySQL的死锁
        • 2.1:死锁的触发
        • 2.2:MySQL的死锁如何解决的
    • 二:锁机制的底层实现原理
      • 1:锁的内存结构
      • 2:InnoDB的锁优化实现
      • 3:MySQL获取锁的过程
    • 三:事务隔离机制的底层实现
      • 1:读未提交RU的底层实现
      • 2:读已提交RC的底层实现
      • 3:可重复读RR的底层实现
      • 4:序列化的底层实现
      • 5:总结

一:MySQL中的死锁现象

对于多线程与锁而言,存在一个100%会出现的偶发问题,即死锁问题

1:何为死锁

1.1:死锁的概念

所谓死锁:就是多个进程之间由于资源的竞争而造成的阻塞现象,如果没有外力作用,这些进程将无法继续推进

和死锁相似的概念是饥饿:等待时间过长以至于给进程推进和响应造成了明显的影响,“饿而不死”

死锁产生的原因:系统的资源竞争、进程推进顺序非法

1.2:死锁产生的四个必要条件:
  • 互斥条件:共享资源的排他性访问(互斥是基本前提)
  • 不剥夺条件:访问时该共享资源不会被剥夺,而是需要共享资源的进程主动释放(不能蛮横的抢)
  • 请求并保持:保持当前的资源而请求另外的资源(不放弃自己的)
  • 循环等待条件:存在共享资源的循环等待链(A -> B -> C -> A)

在这里插入图片描述

2:MySQL的死锁

2.1:死锁的触发

MySQLRedis、Nginx这类单线程工作的程序不同,它属于一种内部采用多线程工作的应用,因而不可避免的就会产生死锁问题

举一个简单的转账的例子:

在这里插入图片描述
T1等待T2释放锁、T2等待T1释放锁,双方各自等待对方释放锁,一直如此僵持下去,最终就引发了死锁问题

MySQL面对死锁怎么办呢?模拟一下呗:

1:先创建一个表,注意这个表的主键一定要设置成为一会儿update中的where字段

CREATE TABLE `springboot`.`cuihaida_account`  (
`user_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '姓名',
`account` int NOT NULL COMMENT '账户',
PRIMARY KEY (`user_name`) # 因为MySQL记录锁的特性,只有条件命中索引的时候才加的是行锁,否则是表锁
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci;


# 插入两条数据
insert into `cuihaida_account` values ('张三', 100);
insert into `cuihaida_account` values ('李四', 100);

2:开启两个终端,准备进行测试
在这里插入图片描述
因此,当死锁问题出现时,MySQL会自动检测并介入,强制回滚结束一个“死锁的参与者(事务)”,从而打破死锁的僵局,让另一个事务能继续执行

2.2:MySQL的死锁如何解决的

对于解决死锁问题可以从多个维度出发,比如预防死锁、避免死锁、解除死锁等,当死锁问题出现后一般只有两种方案:

  • 锁超时机制:事务/线程在等待锁时,超出一定时间后自动放弃等待并返回。
  • 外力介入打破僵局:第三者介入,将死锁情况中的某个事务/线程强制结束,让其他事务继续执行。

锁超时机制

InnoDB中其实提供了锁的超时机制,也就是一个事务在长时间内无法获取到锁时,就会主动放弃等待,抛出相关的错误码及信息,然后返回给客户端

时间限制到底是多久呢?可以通过如下命令查询:

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_lock_wait_timeout';

在这里插入图片描述
50s内未获取到锁的事务,会自动结束并返回。

那也就意味着当死锁情况出现时,这个死锁过程最多持续50s,然后其中就会有一个事务主动退出竞争,释放持有的锁资源

但实际业务中,仅依赖超时机制去解除死锁是不够的,毕竟高并发情况下,50s时间太长了,会导致越来越多的事务阻塞。

这个参数调小会好吗?

参数调小之后确实能确保死锁发生后,在很短的时间内可以自动解除

但改掉了这个参数之后,也会影响正常事务等待锁的时间,也就是大部分未发生死锁,但需要等待锁资源的事务,在等待短时间之后,就会立马报错并返回

这显然并不合理,毕竟容易误伤“友军”。

死锁检测算法(wait-for graph)

这种算法是专门用于检测死锁问题的,在该算法中会对于目前库中所有活跃的事务生成等待图,例如:【可以类比os死锁中的死锁定理中的资源分配图】

在这里插入图片描述
MySQL发现了这种等待闭环时,就会强制介入,回滚结束其中一个事务,强制打破该闭环,从而解除死锁问题。

wait-for graph是怎么工作的?[了解下即可]

wait-for graph算法被启用后,会要求MySQL收集两个信息:

  • 锁的信息链表:目前持有每个锁的事务是谁。
  • 事务等待链表:阻塞的事务要等待的锁是谁。

每当一个事务需要阻塞等待某个锁时,就会触发一次wait-for graph算法

该算法会以当前事务作为起点,然后从「锁的信息链表」中找到对应中锁信息。再去根据锁的持有者(事务),在「事务等待链表」中进行查找,看看持有锁的事务是否在等待获取其他锁,如果是,则再去看看另一个持有锁的事务,是否在等待其他锁…,经过一系列的判断后,再看看是否会出现闭环,出现的话则介入破坏。就形成了类似于下面的这张图:

在这里插入图片描述
此时当T3事务需要阻塞等待获取X1锁时,就会触发一次wait-for graph算法,流程如下:

  1. 先根据T3要获取的X1锁,在「锁的信息链表」中找到X1锁的持有者T1
  2. 再在「事务等待链表」中查找,看看T1是否在等待获取其他锁,此时会得知T1等待X2
  3. 再去「锁的信息链表」中找到X2锁的持有者T2,再看看T2是否在阻塞等待获取其他锁。
  4. 再在「事务等待链表」中查找T2,发现T2正在等待获取X3锁,再找X3锁的持有者。

经过上述一系列算法过程后,最终会发现X3锁的持有者为T3,而本次算法又正是T3事务触发的,此时又回到了T3事务,也就代表着产生了“闭环”,因此也可以证明这里出现了死锁现象,所以MySQL会强制回滚其中的一个事务,来抵达解除死锁的目的。

出现死锁问题时,MySQL会选择哪个事务回滚呢?

当一个事务在执行SQL更改数据时,都会记录在Undo-log日志中

Undo量越小的事务,代表它对数据的更改越少,同时回滚的代价最低,因此会选择Undo量最小的事务回滚

如若两个事务的Undo量相同,会选择回滚触发死锁的事务

🎉 可以通过innodb_deadlock_detect=on|off这个参数,来控制是否开启死锁检测机制。

在这里插入图片描述
⚠️死锁检测机制在MySQL后续的高版本中是默认开启的,但实际上死锁检测的开销不小,当阻塞的并发事务越来越多时,检测的效率也会呈线性增长

如何避免死锁产生

因为死锁的检测过程较为耗时,所以尽量不要等死锁出现后再去解除,而是尽量调整业务避免死锁的产生,一般来说可以从如下方面考虑:

  • 合理的设计索引结构,使业务SQL在执行时能通过索引定位到具体的几行数据,减小锁的粒度。
  • 业务允许的情况下,也可以将隔离级别调低,因为级别越低,锁的限制会越小。
  • 调整业务SQL的逻辑顺序,较大、耗时较长的事务尽量放在特定时间去执行(如凌晨对账…)。
  • 尽可能的拆分业务的粒度,一个业务组成的大事务,尽量拆成多个小事务,缩短一个事务持有锁的时间。
  • 如果没有强制性要求,就尽量不要手动在事务中获取排他锁,否则会造成一些不必要的锁出现,增大产生死锁的几率。

🎉 简单来说,在业务允许的情况下,尽量缩短一个事务持有锁的时间、减小锁的粒度以及锁的数量。

⚠️ 当MySQL运行过程中产生了死锁问题,那这个死锁问题以后绝对会再次出现,当死锁被MySQL自己解除后,一定要记住去排除业务SQL的执行逻辑,找到产生死锁的业务,然后调整业务SQL的执行顺序,这样才能从根源上避免死锁产生

二:锁机制的底层实现原理

1:锁的内存结构

Java中,Synchronized锁是基于Monitor实现的,而ReetrantLock又是基于AQS实现的,那MySQL的锁是基于啥实现的呢?

在这里插入图片描述

锁的事务信息

其中记录着当前的锁结构是由哪个事务生成的,记录的是指针,指向一个具体的事务。

索引信息

这个是行锁的特有信息,对于行锁来说,需要记录一下加锁的行数据属于哪个索引、哪个节点,记录的也是指针

锁粒度信息

对于不同粒度的锁,其中存储的信息也并不同:

  • 如果是表锁,其中就记录了一下是对哪张表加的锁,以及表的一些其他信息。

  • 如果锁粒度是行锁,其中记录的信息更多,有三个较为重要的:

    • Space ID:加锁的行数据,所在的表空间ID。

    • Page Number:加锁的行数据,所在的页号。

    • n_bits:使用的比特位,对于一页数据中,加了多少个锁(后续结合讲)。

锁类型信息

对于锁结构的类型,在内部实现了复用,采用一个32bittype_mode来表示

这个32bit的值可以拆为lock_mode、lock_type、rec_lock_type三部分

在这里插入图片描述

lock_mode:表示锁的模式,使用低四位。

  • 0000/0:表示当前锁结构是共享意向锁,即IS锁。
  • 0001/1:表示当前锁结构是排他意向锁,即IX锁。
  • 0010/2:表示当前锁结构是共享锁,即S锁。
  • 0011/3:表示当前锁结构是排他锁,即X锁。
  • 0100/4:表示当前锁结构是自增锁,即AUTO-INC锁。

lock_type:表示锁的类型,使用低位中的5~8位。

  • LOCK_TABLE:当第5个比特位是1时,表示目前是表级锁。
  • LOCK_REC:当第6个比特位是1时,表示目前是行级锁。

rec_lock_type:表示行锁的具体类型,使用其余位。

  • LOCK_ORDINARY:当高23位全零时,表示目前是临键锁。
  • LOCK_GAP:当第10位是1时,表示目前是间隙锁。
  • LOCK_REC_NOT_GAP:当第11位是1时,表示目前是记录锁。
  • LOCK_INSERT_INTENTION:当第12位是1时,表示目前是插入意向锁。
  • .....:内部还有一些其他的锁类型,会使用其他位。

is_waiting:表示目前锁处于等待状态还是持有状态,使用低位中的第9位。

  • 0:表示is_waiting=false,即当前锁无需阻塞等待,是持有状态。
  • 1:表示is_waiting=true,即当前锁需要阻塞,是等待状态。

在这里插入图片描述
例如上面这个图,表示一个阻塞等待的行级排他临键锁结构。

其他信息

这个所谓的其他信息,也就是指一些用于辅助锁机制的信息,例如wait-for graph中的两个辅助链表

锁的比特位

与其说是锁的比特位,不如说是数据的比特位,好比举个例子:

student_idnamesexheight
1xx111
2xxx111
3xxxx112
4xxxxx112
5xxxxxx122
6xxxxxxx112
7xxxxxxxx122

学生表中有七条数据,此时就会形成一个比特数组:000000000

明明只有七条数据,为啥会有9个比特位呢?

因为行锁中,间隙锁可以锁定无穷小、无穷大这两个间隙,因此这组比特中,首位和末位即表示无穷小、无穷大两个间隙。

好比此时T1事务,对ID=2、3、6这三条数据加锁了,此时这个比特数组就会变为001100100,表示T1事务同时锁定了三条数据。

而之前聊到的n_bits,它就会记录一下在这组比特中,多少条记录被上锁了。

2:InnoDB的锁优化实现

如果一个事务同时需要对表中的1000条数据加锁,会生成1000个锁结构吗?

MySQL是基于事务实现的锁,当下面述四点条件被满足时,符合条件的行记录会被放入到同一个锁结构中

  • 目前对表中不同行记录加锁的事务是同一个。(同事务)
  • 需要加锁的记录在同一个页面中。(同页)
  • 目前事务加锁的类型都是相同的。(同类型)
  • 锁的等待状态也是相同的。(同等待状态)

假设加锁的1000条数据分布在3个页面中,同时表中没有其他事务在操作,加的都是同一类型的锁。

此时依据上述的前提条件,那在内存中仅会生成三个锁结构,能够很大程度上减少锁结构的数量

3:MySQL获取锁的过程

当一个事务需要获取某个行锁时,首先会看一下内存中是否存在这条数据的锁结构

如果存在则生成一个锁结构,将其is_waiting对应的比特位改为1,表示目前事务在阻塞等待获取该锁

当其他事务释放锁后,会唤醒当前阻塞的事务,然后会将其is_waiting改为0,接着执行SQL

事务获取锁时,是如何在内存中,判断是否已经存在相同记录的锁结构呢?

还记得锁结构中会记录的一个信息嘛?也就是「锁粒度信息」,如果是表锁,会记录表信息,如果是行锁,会记录表空间、页号等信息。在事务获取锁时,就是去看内存中,已存在的锁结构的这个信息,来判断是否存在其他事务获取了锁。

释放锁的过程也比较简单,这个工作一般是由MySQL自己完成的,当事务结束后会自动释放,释放的时候会去看一下,内存中是否有锁结构,正在等待获取目前释放的锁,如果有则唤醒对应的线程/事务。

三:事务隔离机制的底层实现

  • RU/读未提交级别:要求该隔离级别下解决脏写问题。
  • RC/读已提交级别:要求该隔离级别下解决脏读问题。
  • RR/可重复读级别:要求该隔离级别下解决不可重复读问题。【其实这里已经解决了幻读问题,就是临键锁 + MVCC】
  • Serializable/序列化级别:要求在该隔离级别下解决幻读问题。

1:读未提交RU的底层实现

RU级别要求一个事务可以读到其他事务未提交的数据,但同时要求解决脏写(更新覆盖)问题

假设没有加锁

在这里插入图片描述
因此,对于解决脏写问题,RU采取的是读取的时候不加锁,写入的时候加入排他锁,防止其他事务的写覆盖掉自己的写

在这里插入图片描述

2:读已提交RC的底层实现

RC级别要求解决脏读问题,也就是一个事务中,不允许读另一个事务还未提交的数据

RC级别的底层实现,对于写操作会加排他锁,而读操作会使用MVCC机制。

但由于每次select时都会生成ReadView快照,此时就会出现下述问题:

在这里插入图片描述
此时观察这个案例,明明是在一个事务中查询同一条数据,结果两次查询的结果并不一致,这也是所谓的不可重复读的问题。

3:可重复读RR的底层实现

RC级别中,虽然解决了脏读问题,但依旧存在不可重复读问题,而RR级别中,就是要确保一个事务中的多次读取结果一致,即解决不可重复读问题

两种方案:

  • 查询时,对目标数据加上临键锁,即读操作执行时,不允许其他事务改动数据
  • MVCC机制的优化版:一个事务中只生成一次ReadView快照

在这里插入图片描述

4:序列化的底层实现

在这个级别中,要求解决所有可能会因并发事务引发的问题

序列化就是所有写操作加临键锁(具备互斥特性),所有读操作加共享锁。

由于所有写操作在执行时,都会获取临键锁,所以写-写、读-写、写-读这类并发场景都会互斥

由于读操作加的是共享锁,因此在Serializable级别中,只有读-读场景可以并发执行。

5:总结

  • U级别:读操作不加锁,写操作加排他锁。
  • RC级别:读操作使用MVCC机制,每次SELECT生成快照,写操作加排他锁。
  • RR级别:读操作使用MVCC机制,首次SELECT生成快照,写操作加临键锁。
  • 序列化级别:读操作加共享锁,写操作加临键锁。
级别/场景读-读读-写/写-读写-写
RU级别并行执行并行执行串行执行
RC级别并行执行并行执行串行执行
RR级别并行执行并行执行串行执行
序列化级别并行执行串行执行串行执行

http://www.kler.cn/a/527467.html

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