【MySQL】说透锁机制（三）行锁升表锁如何避免? 锁表了如何排查?

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前言

在上文我们曾小小的提到过，在索引失效的情况下，MySQL会把所有聚集索引记录和间隙都锁上，我们称之为锁表，或叫行锁升表锁.

那么对于 行锁升表锁，有的同学误以为行锁 升级变成了 表锁，但实际上锁的类型并没有发生变化✍️，还是行锁! 只是表的所有聚集索引记录都被加上了行锁, 看起来像表锁, 所以提前澄清一下, 举个例子：

假设，表中有10万多条记录

• 行锁升表锁
  会给10万多条索引记录加行锁, 锁的粒度小, 但开销非常大，示意图如下：
  
• 直接加 表锁
  只会加1个表锁，锁的粒度大, 但开销非常小，示意图如下：
  

OK, 相信已经澄清了~ 那么对于行锁升表锁, 我们应该如何避免呢? 如果真被行锁锁表了又该如何分析排查呢? 别着急, 我们一步一步来, 干货满满, 建议先收藏！后面如果有需要了, 直接能找到这里来看.

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哪些场景会造成行锁升表锁？

兵法有云：知己知彼，百战不殆！
所以在说如何避免之前，我们提前说一下哪些场景会造成行锁升表锁，建议还未看过前面两文的小伙伴先了解一下加锁规则：
【MySQL】说透锁机制（一）行锁 加锁规则 之 等值查询
【MySQL】说透锁机制（二）行锁 加锁规则 之 范围查询（你知道会锁表吗？）
那么对于看过前两篇文章的小伙伴，应该已经猜到了，场景肯定和索引有关！

没错, 就是 无索引 或 索引失效!
那么原因呢? 你想过这里的原因吗？

解读：因为InnoDB引擎的 3种行锁算法(Record Lock、Gap Lock、Next-key Lock)，都是锁定的索引，当触发X锁(写锁)的where条件无索引 或 索引失效 时, 查找的方式就会变成全表扫描，也就是扫描所有的聚集索引记录，到这我想大家都应该看懂了，但是可能还有个疑问，为什么要把不匹配的记录也加锁呢?
这里是针对于默认的事务隔离级别：可重复读(RR)事务隔离级别来说的, 因为在RR隔离级别下，需要解决不可重复读 和幻读问题, 所以在遍历扫描聚集索引记录时, 为了防止扫描过的索引被其它事务修改(不可重复读问题) 或 间隙被其它事务插入记录(幻读问题), 从而导致数据不一致, 所以MySQL的解决方案就是把所有扫描过的索引记录和间隙都锁上, 这也就 发生了我们看到的锁表！💪💪💪

展开来说：

无索引
例如, 下面这个sql的 remark列 不是索引列, 如果按remark更新就是无索引更新.

update ct set abc = 1 
where remark = '阿根廷';

索引失效
索引失效的情况有很多, 我们本文不分析为什么失效, 也不会列举出所有失效的场景, 因为那不是本节的重点（我会考虑单独安排一篇详细讲解）。 这里直接用explain说话：

• explain 返回的key不是你期望的索引, 而是PRIMARY;
• explain 返回的type是index或all

如果同时满足上面这两个条件, 那么就说明索引失效了！

对于索引失效列几个常见的场景简单说明一下：

• 复合索引未遵循最左前缀原则

例如，我新建一个复合索引：abc列 和 name列，如下：

 ALTER TABLE `lock_test`.`ct`
 ADD INDEX `idx_abc_name`(`abc`, `name`);

但更新sql语句未按照最左前缀, 直接按`name=`更新，这样就会**导致索引失效**：

update ct set abc = 1 
where name = '阿根廷';

看一下explain的结果：

• like以%开头

例如，我新建一个普通索引：name列：

ALTER TABLE `lock_test`.`ct`
ADD INDEX `idx_name`(`name`);

但更新sql语句使用了 like以%开头，这样也会导致索引失效：

update ct set abc = 1 
where name like '%阿根廷';

看一下explain的结果：

• MySQL成本计算分析认为全表扫描成本更低时

这是比较特殊的情况. 同样的SQL, 传入的参数不同, explain的结果也不同, 有时会走索引, 但有时索引又失效！ 😫
这里的原因：因为根据传入的参数不同 导致 结果集不同, 在正式扫描之前，MySQL会进行成本计算，计算走哪个索引更快！结果一算，发现走索引还不如全表扫描快, 那么这时即使你用的是索引列等值 也不会走索引，会走全表扫描，这也就导致了索引失效！
关于成本计算, 它是先计算不同索引的I/0成本和CPU成本, 然后进行对比, 哪个成本低就采用哪个索引来执行！ 当然, 成本计算并不会真实执行, 所以速度非常快, 在上文【范围查询】时曾给过一个小的示例说明，这里不再重复赘述！

当然，索引失效的情况还有很多, 这里只是举几个例子让大家学会用explain分析, 如果不够过瘾，我后面紧接着会更新索引相关文章！记得关注我哦！

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如何避免?

此时, 咱们已经清楚的知道了 可能造成 行锁升表锁 的场景，那么应对起来也就更有底气了，我的建议是：

• 禁止where条件使用无索引列进行更新/删除
  这是我们最应该做到的！除了会锁表，性能也是真的不好！
• 尽可能使用聚集索引进行更新/删除
  这是我们能做到的最优做法！
• 确实需要使用非聚集索引 进行更新/删除，需要确认：
  • 使用explain检查是否会索引失效！
  • 避免对 索引列 进行类型转换、函数、运算符等会造成升级的情况！
  • 尽可能减少检索条件范围, 范围越大就越可能被MySQL成本计算太高，从而导致索引失效！
• 尽可能控制事务大小，减少锁定时间
  涉及事务加锁的sql语句尽可能放在事务最后执行！
• 推荐使用读已提交(RC)事务隔离级别
  这条非常重要！
  对于读已提交(RC)事务隔离级别，由于没有间隙锁(Gap Lock)，所以它的加锁规则相当简单，都是针对匹配索引记录加Record Lock，因为不用解决不可重复读 和幻读问题，所以也就不存在 锁表了。

  前面两文咱们说的都是基于可重复读(RR)事务隔离级别，因为引入了间隙锁(Gap Lock)，所以情况变的复杂, 而在RC下, 情况变的简单.

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如何分析排查?

咱们只能做到尽可能避免, 根据墨菲定律：只要有可能 就一定会发生！
所以我们必须掌握锁表应该如何分析排查！

查看InnoDB_row_lock%相关变量

show status like 'innodb_row_lock%';

从上述值，我们可以看出我们行锁的整体情况，有助于我们分析。

查看 INFORMATION_SCHEMA系统库

我们可以通过 INFORMATION_SCHEMA系统库提供的：查看事务、锁、锁等待的 数据表 来分析.

-- 查看事务
select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX;
-- 查看锁
select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS;
-- 查看锁等待
select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS;
-- 查看连接情况
select * from INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST;

• 通过 INNODB_LOCK_WAITS 可以找出阻塞的事务id和锁id

-- 查看锁等待
select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS;

我这里模拟一个锁等待，然后查询，可以清晰的看到谁阻塞了谁

温馨提示：只有发生锁等待才有数据

• 通过 INNODB_LOCKS 可以查看上锁的详细信息

-- 查看锁
select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS;

这和我们通过show engine innodb status\G;看到的结果类似, 略…, 也是只有发生阻塞才会有数据.

• 通过 INNODB_TRX 可以查看 事务的状态、阻塞开始时间、阻塞的sql、线程id等等

 -- 查看事务
 select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX;

这个表很关键, 对于我们排查来说必不可少, 一些关键字段说明如下：

当发生阻塞时，我们来看一下数据：

一目了然，哪个SQL从什么时间开始阻塞，线程id是多少，看的一清二楚.

• 通过 PROCESSLIST 可以查看连接情况

-- 查看连接情况
select * from INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST;

通过这个表，我们可以定位到事务所在的主机.

• 如何kill某个事务?

通过对上面的表进行查询, 当我们发现某个事务阻塞了很多事务, 并且执行时间很长时, 我们可以手动中止它, 只需要找到INNODB_TRX.trx_mysql_thread_id，然后调用kill命令：

kill {INNODB_TRX.trx_mysql_thread_id}

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总结

本文主要介绍了:

• 哪些场景会造成行锁升表锁
  无索引 或 索引失效
• 如何避免
  建议中最重要的一条：尽可能使用 读已提交(RC)事务隔离级别
• 如何分析排查
  最重要的两个分析表：INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX、INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS，以及手动中止 kill {INNODB_TRX.trx_mysql_thread_id}

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最后

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