死锁问题排查过程-间隙锁的复现以及解决

来到golang学习网的大家，相信都是编程学习爱好者，希望在这里学习数据库相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《死锁问题排查过程-间隙锁的复现以及解决》，介绍一下MySQL、后端，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

问题背景

我们在开启多线程对数据库进行操作的时候，先批量对数据进行删除，然后再新增，本来想着是考虑到不走更新，性能会提升，但是执行的时候发现报错，执行的sql等待超时，阻塞了进程，dbcp连接池被打满，数据库表访问不可用。针对这个问题，我们进行了深入的挖掘，逐渐解开了问题的真相。

看下具体的业务实现细节

• 表定义
  
• 现在导⼊⼀批数据A的集合,A的定义如下所示:
  

接下来复现问题操作

• 根据t1的值查询表a中有没有对应的记录
• 如果有值，则更新t2的值
• 如果没查到结果，则执行insert插入操作

这里批量操作我们采用了多线程的方式来执行

问题复现

• step1 - ⾸先插⼊测试数据
  
• step2 - 我们开启两个窗⼝去模拟死锁。
  Session1:
  
  Session2:
  
  此时,Session 1和Session 2都会对区间(20, ⽆穷⼤)加锁, 因为间隙锁只是⽤来防⽌其他事务在区间中插⼊数据。
• step3 - Session1继续插⼊操作:
  

此时Session1阻塞（因为Session2持有间隙锁）。

• step4- 紧接着Session2继续插⼊操作:
  

此时Session2死锁，因为Session1持有间隙锁。⽽我们的代码⾥⾯，因为涉及到多线程在事务⾥进⾏先删除后插⼊的操作，就会发⽣死锁。

不走更新操作，先删除，后插入，保证只有2次数据库操作。

问题原因

查询相关资料得知，引起死锁的原因是MYSQL的间隙锁。
间隙锁

间隙锁（Gap Lock）是Innodb在可重复读提交下为了解决幻读问题时引⼊的锁机制，幻读的问题存在是因为新增或者更新操作，这时如果进⾏范围查询的时候（加锁查询），会出现不⼀致的问题，这时使⽤不同的⾏锁已经没有办法满⾜要求，需要对⼀定范围内的数据进⾏加锁，间隙锁就是解决这类问题的。在可重复读隔离级别下，数据库是通过⾏锁和间隙锁共同组成的（next-key lock）来实现的。
⾏锁和间隙锁的定义如下所示：

• record lock：⾏锁，也就是仅仅锁着单独的⼀⾏。
• gap lock：间隙锁，仅仅锁住⼀个区间（注意这⾥的区间都是开区间，也就是不包括边界值)。
• next-key lock：record lock+gap lock，所以next-key lock也就半开半闭区间，且是下界开，上界闭。
  加锁规则特性

加锁规则有⼀些特性，其中我们需要关注的有：

• 加锁的基本单位是（next-key lock）,他是前开后闭原则
• 查找过程中访问的对象会增加锁
• 间隙锁仅阻⽌其他事务插⼊间隙。在删除数据的时候，会去加间隙锁，但是多个事务是可以同时对⼀个间隙去加锁的，⽽如果需要对该间隙进⾏插⼊，则需要等待锁释放。

解决方式

1、将事务隔离级别将为read commit.

间隙锁只存在于可重复读的隔离级别下，因为要防⽌幻读。这个⽅法不现实，不可能为了这个问题 把整个线上数据库隔离级别给改掉。
2、避免先删除后插⼊的操作.

修改代码，避免先删除后插⼊的操作。牺牲性能，在业务中，先根据唯⼀索引查出存在的记录，然后对存在的记录进⾏根据主键Id在循环中更新，对于不存在的记录进⾏批量插⼊。

本篇关于《死锁问题排查过程-间隙锁的复现以及解决》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于数据库的相关知识，请关注golang学习网公众号！