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阿里一面，说说你对Mysql死锁的理解

来源：SegmentFault 2023-01-27 07:57:19 0浏览收藏

在数据库实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《阿里一面，说说你对Mysql死锁的理解》，聊聊MySQL、Java、面试，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

又到了金三银四的时候，大家都按耐不住内心的躁动，我在这里给大家分享下之前面试中遇到的一个知识点（死锁问题），如有不足，欢迎大佬们指点指点。

1、什么是死锁？

死锁指的是在两个或两个以上不同的进程或线程中，由于存在共同资源的竞争或进程（或线程）间的通讯而导致各个线程间相互挂起等待，如果没有外力作用，最终会引发整个系统崩溃。

2、Mysql出现死锁的必要条件

资源独占条件

指多个事务在竞争同一个资源时存在互斥性，即在一段时间内某资源只由一个事务占用，也可叫独占资源（如行锁）。

请求和保持条件

指在一个事务a中已经获得锁A，但又提出了新的锁B请求，而该锁B已被其它事务b占有，此时该事务a则会阻塞，但又对自己已获得的锁A保持不放。

不剥夺条件

指一个事务a中已经获得锁A，在未提交之前，不能被剥夺，只能在使用完后提交事务再自己释放。

相互获取锁条件

指在发生死锁时，必然存在一个相互获取锁过程，即持有锁A的事务a在获取锁B的同时，持有锁B的事务b也在获取锁A，最终导致相互获取而各个事务都阻塞。

3、 Mysql经典死锁案例

假设存在一个转账情景，A账户给B账户转账50元的同时，B账户也给A账户转账30元，那么在这过程中是否会存在死锁情况呢？

3.1 建表语句

CREATE TABLE `account` (
  `id` int(11) NOT NULL COMMENT '主键',
  `user_id` varchar(56) NOT NULL COMMENT '用户id',
  `balance` float(10,2) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `idx_user_id` (`user_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='账户余额表';

3.2 初始化相关数据

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 正常转账过程

在说死锁问题之前，咱们先来看看正常的转账过程。
正常情况下，A用户给B用户转账50元，可在一个事务内完成，需要先获取A用户的余额和B用户的余额，因为之后需要修改这两条数据，所以需要通过写锁（for UPDATE）锁住他们，防止其他事务更改导致我们的更改丢失而引起脏数据。
相关sql如下：

==开启事务之前需要先把mysql的自动提交关闭==

set autocommit=0;
# 查看事务自动提交状态状态
show VARIABLES like 'autocommit';![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/a486a4ed5c9d4240bd115ac7b3ce5a39.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA6ZqQIOmjjg==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)

# 转账sql
START TRANSACTION;
# 获取A 的余额并存入A_balance变量：80
SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = 'A' for UPDATE;
# 获取B 的余额并存入B_balance变量:60
SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = 'B' for UPDATE;

# 修改A 的余额
UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = 'A';
# 修改B 的余额
UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = 'B';
COMMIT;

执行后的结果：

可以看到数据更新都是正常的情况

3.4 死锁转账过程

初始化的余额为：

假设在高并发情况下存在这种场景，A用户给B用户转账50元的同时，B用户也给A用户转账30元。

那么我们的java程序操作的过程和时间线如下：

A用户给B用户转账50元，需在程序中开启事务1来执行sql，并获取A的余额同时锁住A这条数据。

# 事务1
set autocommit=0;
START TRANSACTION;
# 获取A 的余额并存入A_balance变量：80
SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = 'A' for UPDATE;

B用户给A用户转账30元，需在程序中开启事务2来执行sql，并获取B的余额同时锁住B这条数据。

# 事务2
set autocommit=0;
START TRANSACTION;
# 获取A 的余额并存入A_balance变量：60
SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = 'B' for UPDATE;

在事务1中执行剩下的sql

# 获取B 的余额并存入B_balance变量:60
SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = 'B' for UPDATE;

# 修改A 的余额
UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = 'A';
# 修改B 的余额
UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = 'B';
COMMIT;

可以看到，在事务1中获取B数据的写锁时出现了超时情况。为什么会这样呢？主要是因为我们在步骤2的时候已经在事务2中获取到B数据的写锁了，那么在事务2提交或回滚前事务1永远都拿不到B数据的写锁。

在事务2中执行剩下的sql

# 获取A 的余额并存入B_balance变量:60
SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = 'A' for UPDATE;

# 修改B 的余额
UPDATE account set balance = @A_balance - 30 where user_id = 'B';
# 修改A 的余额
UPDATE account set balance = @B_balance + 30 where user_id = 'A';
COMMIT;

同理可得，在事务2中获取A数据的写锁时也出现了超时情况。因为步骤1的时候已经在事务1中获取到A数据的写锁了，那么在事务1提交或回滚前事务2永远都拿不到A数据的写锁。

为什么会出现这种情况呢？

主要是因为事务1和事务2存在相互等待获取锁的过程，导致两个事务都挂起阻塞，最终抛出获取锁超时的异常。

3.5 死锁导致的问题

众所周知，数据库的连接资源是很珍贵的，如果一个连接因为事务阻塞长时间不释放，那么后面新的请求要执行的sql也会排队等待，越积越多，最终会拖垮整个应用。一旦你的应用部署在微服务体系中而又没有做熔断处理，由于整个链路被阻断，那么就会引发雪崩效应，导致很严重的生产事故。

4、如何解决死锁问题？

要想解决死锁问题，我们可以从死锁的四个必要条件入手。
由于资源独占条件和不剥夺条件是锁本质的功能体现，无法修改，所以咱们从另外两个条件尝试去解决。

4.1 打破请求和保持条件

根据上面定义可知，出现这个情况是因为事务1和事务2同时去竞争锁A和锁B，那么我们是否可以保证锁A和锁B一次只能被一个事务竞争和持有呢？
答案是肯定可以的。下面咱们通过伪代码来看看：

/**
* 事务1入参(A, B)
* 事务2入参(B, A)
**/
public void transferAccounts(String userFrom, String userTo) {
     // 获取分布式锁
     Lock lock = Redisson.getLock();
     // 开启事务
     JDBC.excute("START TRANSACTION;");
     // 执行转账sql
     JDBC.excute("# 获取A 的余额并存入A_balance变量：80\n" +
             "SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = '" + userFrom + "' for UPDATE;\n" +
             "# 获取B 的余额并存入B_balance变量:60\n" +
             "SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = '" + userTo + "' for UPDATE;\n" +
             "\n" +
             "# 修改A 的余额\n" +
             "UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = '" + userFrom + "';\n" +
             "# 修改B 的余额\n" +
             "UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = '" + userTo + "';\n");
     // 提交事务
     JDBC.excute("COMMIT;");
     // 释放锁
     lock.unLock();
}

上面的伪代码显而易见可以解决死锁问题，因为所有的事务都是通过分布式锁来串行执行的。

那么这样就真的==万事大吉==了吗？

在小流量情况下看起来是没问题的，但是在==高并发场景==下这里将成为整个服务的==性能瓶颈==，因为即使你部署了再多的机器，但由于==分布式锁==的原因，你的业务也只能串行进行，服务性能并不因为集群部署而提高并发量，完全无法满足分布式业务下快、准、稳的要求，所以咱们不妨换种方式来看看怎么解决死锁问题。

4.2 打破相互获取锁条件（推荐）

要打破这个条件其实也很简单，那就是事务再获取锁的过程中保证顺序获取即可，也就是锁A始终在锁B之前获取。
我们来看看之前的伪代码怎么优化？

/**
* 事务1入参(A, B)
* 事务2入参(B, A)
**/
public void transferAccounts(String userFrom, String userTo) {
     // 对用户A和B进行排序，让userFrom始终为用户A，userTo始终为用户B
     if (userFrom.hashCode() > userTo.hashCode()) {
         String tmp = userFrom;
         userFrom = userTo;
         userTo = tmp;
     }
     // 开启事务
     JDBC.excute("START TRANSACTION;");
     // 执行转账sql
     JDBC.excute("# 获取A 的余额并存入A_balance变量：80\n" +
             "SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = '" + userFrom + "' for UPDATE;\n" +
             "# 获取B 的余额并存入B_balance变量:60\n" +
             "SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = '" + userTo + "' for UPDATE;\n" +
             "\n" +
             "# 修改A 的余额\n" +
             "UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = '" + userFrom + "';\n" +
             "# 修改B 的余额\n" +
             "UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = '" + userTo + "';\n");
     // 提交事务
     JDBC.excute("COMMIT;");
 }