一个 MySQL 数据库死锁的案例和解决方案

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
简介: 本文介绍了一个 MySQL 数据库死锁的案例和解决方案。

本文介绍了一个 MySQL 数据库死锁的案例和解决方案。

场景

生产环境出了一个偶现的数据库死锁问题,导致少部分业务处理失败。

分析特征之后,发现是多个线程并发执行同一个方法,更新关联的数据时可能会出现,把场景简化概括一下:

  • 有一个数据表 tb1,主键名 id,有两条 id 分别为 A1 和 A2 的记录,对应的外键 fk_biz_no 相同;

  • 方法 myFunc,整体是一个事务;

  • 方法 myFunc 里的逻辑是先更新 tb1 里的一条记录,执行一些逻辑后,再更新该记录的外键对应的所有记录;

这样 线程1 和 线程2 并发执行 myFunc 方法时,示意如下:

图片

线程1 先更新 A1,此时会对 A1 所在行加写锁,再更新 A1 和 A2,此时会同时给 A1 和 A2 所在行都加上写锁;

线程2 先更新 A2,此时会对 A2 所在行加写锁,再更新 A1 和 A2,此时会同时给 A1 和 A2 所在行都加上写锁。

如此一来,如果出现类似以下的执行时序,则会形成死锁:

图片

带着一点伪装的 ABBA 死锁。

解决方案

按照消除死锁条件的思路,一般会想到将两个线程里的加锁顺序改为一致,但是此场景并不完全适用。以下是几种可行的方案:

方案一、对 myFunc 方法加分布式锁,可以用需要更新的记录的 fk_biz_no 作为锁的 key,这样同一个 fk_biz_no 的更新操作就会串行执行;

方案二、在方法/事务的最开始,就提前把 A1A2 的写锁申请到(比如 SELECT ... FOR UPDATE),然后再执行后续逻辑;

方案三、优化 myFunc 方法里的逻辑,先将 A1 和 A2 的数据都处理好了,然后一次性更新 A1A2,即将方法里的两次更新合并成一次更新;

方案一 和 方案二 效果类似,都是使同一 fk_biz_no 的更新操作串行了;而方法三则是消除了 ABBA 的情况(实际场景中有可能需要考虑并发执行下的数据混乱、数据覆盖的问题,那是另外的话题了,在此不展开)。

小结

来一起复习下死锁的四个必要条件:

  • 互斥条件:一个资源每次只能被一个进程使用;

  • 请求与保持条件:一个进程因请求资源而阻塞时,对已获得的资源保持不放;

  • 不剥夺条件:进程已获得的资源,在末使用完之前,不能强行剥夺;

  • 循环等待条件:若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。

预防和消除死锁的思路,则无非是消除上述四个条件中的一个或多个。

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