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Mysql 死锁场景及解决方案

一、常见死锁场景

1. 不同顺序的锁获取
  • 场景:事务A按顺序更新 行1 → 行2,事务B按 行2 → 行1 顺序更新。

  • 原因:双方各持有一把锁,同时请求对方持有的锁,形成循环等待。

2. 索引缺失导致锁升级
  • 场景:更新操作未命中索引,导致全表扫描,锁住所有记录(甚至间隙锁)。

  • 原因:无索引时,行锁可能升级为表锁,增大死锁概率。

3. 间隙锁(Gap Lock)冲突
  • 场景:在可重复读(RR)隔离级别下,事务A删除某范围数据,事务B尝试插入相同范围的数据。

  • 原因:间隙锁阻塞插入操作,导致互相等待。

4. 唯一键冲突
  • 场景:高并发下插入相同唯一键数据,事务A和事务B同时尝试插入,触发唯一约束冲突。

  • 原因:回滚时释放锁的顺序可能引发死锁。

5. 混合操作(SELECT ... FOR UPDATE + UPDATE)
  • 场景:事务A先 SELECT ... FOR UPDATE 锁定行1,再更新行2;事务B反向操作。

  • 原因:显式锁与隐式锁交叉请求。


二、解决方案

1. 统一锁顺序
  • 操作:确保所有事务按相同顺序访问资源(如统一按主键升序更新)。

  • 示例:事务A和事务B均按 行1 → 行2 顺序更新。

2. 优化索引设计
  • 操作:为高频查询/更新字段添加索引,避免全表扫描。

  • 示例:对 WHERE 或 UPDATE 条件字段建立索引,缩小锁范围。

3. 降低事务粒度
  • 操作:减少事务内操作,尽快提交释放锁。

  • 示例:避免在事务中执行耗时操作(如外部API调用)。

4. 设置合理隔离级别
  • 操作:使用 READ COMMITTED 替代 REPEATABLE READ,减少间隙锁的使用。

  • 注意:需权衡一致性与并发性能。

5. 重试机制
  • 操作:捕获死锁异常(错误码 1213),等待随机时间后重试事务。

  • 代码示例(伪代码)

    python

    复制

    try:
        execute_transaction()
    except DeadlockError:
        wait(random_time)
        retry()
6. 避免长事务
  • 操作:监控并拆分执行时间过长的事务,减少锁持有时间。

  • 工具:通过 SHOW PROCESSLIST 或 INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX 监控事务。

7. 使用乐观锁
  • 操作:通过版本号或时间戳实现无锁更新。

  • 示例

    UPDATE table SET col = new_val, version = version + 1 
    WHERE id = 1 AND version = old_version;
8. 分析死锁日志
  • 操作:通过 SHOW ENGINE INNODB STATUS 查看死锁日志,定位冲突SQL。

  • 关键信息:关注 LATEST DETECTED DEADLOCK 部分,分析锁类型(行锁、间隙锁)和事务操作路径。


三、案例分析

案例1:不同顺序更新导致的死锁
  • 事务A

    BEGIN;
    UPDATE users SET score = 100 WHERE id = 1;
    UPDATE users SET score = 200 WHERE id = 2;
    COMMIT;
  • 事务B

    BEGIN;
    UPDATE users SET score = 300 WHERE id = 2;
    UPDATE users SET score = 400 WHERE id = 1;
    COMMIT;
  • 解决:统一按主键升序更新(先更新 id=1 再 id=2)。

案例2:唯一键插入死锁
  • 场景:两个事务同时插入相同唯一键数据。

  • 解决:使用 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 或先检查后插入(需捕获异常)。


四、总结

场景解决策略
不同顺序锁竞争统一资源访问顺序
无索引导致锁升级优化索引设计
间隙锁冲突降低隔离级别或避免范围操作
长事务阻塞拆分事务,快速提交
高并发写入冲突乐观锁或重试机制

通过合理设计事务、优化索引、分析日志及结合重试机制,可有效减少死锁发生概率。

更加详细案例参考:

Mysql死锁场景案例及解决方案-CSDN博客

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