mysql死锁和分库分表问题详解

记录生产mysql的问题点。

业务场景与问题描述

请求一个外部接口时，每天的请求量在900万左右。

分为请求项目和回执这两个项目。请求是用来调用外部接口，回执是接收发送的接口。

在发送请求前会先插入数据库。

在请求后，如果接口返回调用失败，会更新数据库状态为失败。

如果发送成功，则会等待上游给出回执消息后，然后更新数据库状态。

而在生产运行过程中，半年出现过两次mysql导致的mq消费者堆积的问题。

问题分析

记录两次不同的原因导致的生产问题及原因分析。

mysql死锁问题

查看mq聚合平台TPS
上生产发现mq数据一直堆积，且不断上升。而TPS仅为30左右，一直上不去。

这就会使mq消费变慢了，导致不断堆积。具体什么原因导致mq一直堆积，需要继续排查。

查看生产服务器日志

查看生产服务器日志，发现有报错dead Lock的错误。

error response from MySQLConnection [node=24, id=277499, threadId=2735941, state=borrowed, closed=false, autocommit=true, host=10.1.10.74, port=3306, database=sep_4, localPort=27744, isClose:false, toBeClose:false, MySQLVersion:5.7.25], err: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction, code: 1213

具体的sql如下：

update stage set status = 'success',reply_time = '2021-03-07 10:40:11'  where code = '000123' and create_time > '2021-03-03 00:00:00';

也就是说在执行服务时出现了死锁的情况。

具体有多少条以及耗时，在生产服务器看着不直观，于是就让dba将慢sql的语句和耗时查出来。

查出后发现最长的慢sql的耗时长达7780ms。

仔细查看会发现，sql会发现相同的id一个在执行中，一个在Lock Wait状态。

而这慢sql中有大量的Lock Wait状态。

什么原因导致的死锁

mysql使用的数据库引擎时InnoDB。先了解下什么是死锁：

所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中,
因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.
此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等竺的进程称为死锁进程.

通过上面的排查可以看出，出现死锁的问题就是：

在执行sql更新一条数据时，会将这一行数据锁定，执行完成后会释放行锁，而没有执行的sql处于Lock Wait状态。

而程序中导致此原因在于，在发送前后和回执时，频繁操作数据库，可能会出现同时操作同一条数据的情况。

所以在执行中就出现了锁等待的情况。

分库分表未带分片键

首先告警的是stage_prod库的CPU飙到了85%。

数据库线程数是否被打满

经过查看数据库连接情况可知，数据库连接数并没有被占满。

查出慢sql和耗时

查出的问题sql：

update stage set status = 'success',reply_time = '2021-03-07 10:40:11'  where create_time > '2021-03-03 00:00:00';

查看sql会发现，这条sql竟然没有带分片键code字段。而这条sql是回执时执行的。

排查生产服务器日志

代码中有做判断，如果code值不为空，sql会带上code的值。那么没带上，就需要查看为何没有带上。

查看代码会发现，code是从redis中获取的，是在发送时set到redis中的。但是没有set进去就很奇怪了。

初步怀疑是redis问题，然后就与redis维护的平台沟通，发现果真是因为redis故障导致的问题。

为什么不带分片键CPU就会飙升

首先公司用的是hotdb分库分表，因为每天的入库量是在900万左右，一个表是上亿条数据。

如果只是单纯用索引，是无法满足要求的。

分库分表hotdb，根据code值做hash分片，做了64个分片。也就是说64个数据库，分布在8台服务器上的16个实例里面。

这样可以避免各分片数据不均，理论上避免了过度集中在某个分片上。

而如果不带分片键code的sql，所有的dml操作全部下发到所有的底层库上进行执行，相当于遍历了一遍库。

这样就可能会导致CPU直接飙到99%，甚至直接导致服务器直接崩掉，这样操作是很可怕的。

解决办法

应急处理：先停掉几台服务减少数据库操作

数据持续堆积，会影响数据处理速度。那么，就要先降低操作的速度，最快速的办法就是停服务，减少数据库的操作频率。

减少数据库操作避免数据库死锁

死锁一般时由于程序上没有控制好dml操作的提交，没有及时提交.

减少重复操作同一条数据。在批量操作时减少每批dml数，保证快速提交，避免长事务，避免重复提交dml。

那么怎样减少操作呢？

合并sql

将发送前插入和发送失败时更新，直接合并到一条sql，这样就可以避免多次操作同一条数据的情况。

批量执行时减少长事务和条数

执行时发现，每次批量执行20条sql，比一次性执行200条的效率更快。

所以尽可能避免这种问题。

每条sql必须带分库分表分片键

原则就是不能因为一条数据就拖累整个数据库的操作速度。

分片键必须带上，如果不带分片键，就抛错。

增加时间区间开闭区间

用code来做分片键，用createTime做分区。那么在保证code存在的情况下，可以写上开闭区间，可以提高执行效率。

更优解：sql顺序执行

这种方案可以通过把将要执行的sql统一发到一个mq来消费执行，这样可以保证sql顺序执行，从而避免死锁的产生。

但是这个需要根据业务场景来区分。

复盘

mysql死锁问题，要尽可能避免频繁操作同一条数据，也要避免长事务；
针对分库分表问题，一定要带上分片键；
监控机制不可少；

总结

到此这篇关于mysql死锁和分库分表问题的文章就介绍到这了,更多相关mysql死锁和分库分表内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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