一文搞懂MySQL元数据锁(MDL)
某日，路上收到用户咨询，为了清除空间，想删除某200多G大表数据，且已经确认此表不再有业务访问，于是执行了一条命令‘delete from bigtable’，但好长时间也没删完，经过咨询后，获知drop table删除表速度快，而且能彻底释放空间，于是又在另外一个session中执行了‘drop table bigtable’命令，但是这个命令并没有快速返回结果，光标一直hang在原地不动。最后找我们协助，在登录数据库执行‘show processlist’后发现drop语句的状态是‘waiting for table metadata lock’，而之前执行的另外一个delete语句依旧能看到，状态为‘updating’，截图如下：
到底什么是metadata lock？这个锁等待是如何产生的？会带来什么影响？最后又如何来解决？今天我们挑6个常见问题给大家解答一下。
一、什么是metadata lock
在MySQL5.5.3之前，有一个著名的bug#989，大致如下:
session1: BEGIN; INSERT INTO t ... ; COMMIT; session2: DROP TABLE t;
然而上面的操作流程在binlog记录的顺序是
DROP TABLE t; BEGIN; INSERT INTO t ... ; COMMIT;
很显然备库执行binlog时会先删除表t，然后执行insert 会报1032 error，导致复制中断。为了解决该bug,MySQL 在5.5.3引入了MDL锁（metadata lock），来保护表的元数据信息，用于解决或者保证DDL操作与DML操作之间的一致性。
再举一个简单的例子，如果你在查询一个表的过程中，另外一个session对该表删除了一个列，那前面的查询到底该显示什么呢？如果在RR隔离级别下，事物中再次执行相同的语句还会和之前结果一致吗？为了防止这种情况，表查询开始MySQL会在表上加一个锁，来防止被别的session修改了表定义，这个锁就叫‘metadata lock’，简称MDL，翻译成中文也叫‘元数据锁’。
二、MDL和行锁有什么区别
metadata lock是表级锁，是在server层加的，适用于所有存储引擎。所有的dml操作都会在表上加一个metadata读锁；所有的ddl操作都会在表上加一个metadata写锁。读锁和写锁的阻塞关系如下：
- 读锁和写锁之间相互阻塞，即同一个表上的dml和ddl之间互相阻塞。
- 写锁和写锁之间互相阻塞，即两个session不能对表同时做表定义变更，需要串行操作。
- 读锁和读锁之间不会产生阻塞。也就是增删改查不会因为metadata lock产生阻塞，可以并发执行，日常工作中大家看到的dml之间的锁等待是innodb行锁引起的，和metadata lock无关。
熟悉innodb行锁的同学这里可能有点困惑，因为行锁分类和metadata lock很类似，也主要分为读锁和写锁，或者叫共享锁和排他锁，读写锁之间阻塞关系也一致。二者最重要的区别一个是表锁，一个是行锁，且行锁中的读写操作对应在metadata lock中都属于读锁。
大家也许会奇怪，以前听说普通查询不加锁的，怎么这里又说要加表锁，我们做一个简单测试：
session1：查询前，先看一下metadata_locks表，这个表位于performance_schema下，记录了metadata lock的加锁信息。
mysql> select * from performance_schema.metadata_locks ; +-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+ | OBJECT_TYPE | OBJECT_SCHEMA | OBJECT_NAME | COLUMN_NAME | OBJECT_INSTANCE_BEGIN | LOCK_TYPE | LOCK_DURATION | LOCK_STATUS | SOURCE | OWNER_THREAD_ID | OWNER_EVENT_ID | +-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+ | TABLE | performance_schema | metadata_locks | NULL | 139776223308432 | SHARED_READ | TRANSACTION | GRANTED | sql_parse.cc:6014 | 54 | 12 | +-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
session2：执行简单查询，为了让表处于执行状态，这里使用了sleep函数。
mysql> select sleep(10) from t1; +-----------+ | sleep(10) | +-----------+ | 0 | | 0 | | 0 | +-----------+ 3 rows in set (30.00 sec)
session1：
mysql> select * from performance_schema.metadata_locks ; +-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+ | OBJECT_TYPE | OBJECT_SCHEMA | OBJECT_NAME | COLUMN_NAME | OBJECT_INSTANCE_BEGIN | LOCK_TYPE | LOCK_DURATION | LOCK_STATUS | SOURCE | OWNER_THREAD_ID | OWNER_EVENT_ID | +-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+ | TABLE | db1 | t1 | NULL | 139776154308336 | SHARED_READ | TRANSACTION | GRANTED | sql_parse.cc:6014 | 53 | 22 | | TABLE | performance_schema | metadata_locks | NULL | 139776223308432 | SHARED_READ | TRANSACTION | GRANTED | sql_parse.cc:6014 | 54 | 13 | +-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+ 2 rows in set (0.00 sec)
此时再次查看metadata_lock表，发现多了一条t1的加锁记录，加锁类型为SHARED_READ,且状态是已授予（GRANTED)。大家通常理解的查询不加锁，是指不在表上加innodb行锁。
如果在执行sleep期间，另外一个session执行了一个加字段操作，此时就会产生metadata lock锁等待：
session2:
mysql> select sleep(10) from t1;
执行中......
session3：
mysql> alter table t1 add col1 int;
阻塞中......
session1:
mysql> show processlist; +----+-----------------+-----------+------+---------+--------+---------------------------------+-----------------------------+ | Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info | +----+-----------------+-----------+------+---------+--------+---------------------------------+-----------------------------+ | 4 | event_scheduler | localhost | NULL | Daemon | 861577 | Waiting on empty queue | NULL | | 18 | root | localhost | db1 | Sleep | 50 | | NULL | | 19 | root | localhost | NULL | Query | 0 | starting | show processlist | | 20 | root | localhost | db1 | Query | 11 | Waiting for table metadata lock | alter table t1 add col1 int | +----+-----------------+-----------+------+---------+--------+---------------------------------+-----------------------------+ 4 rows in set (0.00 sec)
显然，id为20的线程还未执行alter操作，状态为‘Waiting for table metadata lock’，也就是在等待session2的sleep操作完成。
三、MDL为什么会造成系统崩溃
举一个简单例子:
- session1启动一个事务，对表t1执行一个简单的查询；
- session2对t1加一个字段；
- session3来对t1做一个查询；
- session4来对t1做一个update;
各个session串行操作。
session1：
mysql> begin; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from t1 where id=1; +----+------+------+-------+ | id | name | age | birth | +----+------+------+-------+ | 1 | aa | 10 | NULL | +----+------+------+-------+ 1 row in set (0.00 sec)
session2：
mysql> alter table t1 add col1 int;
阻塞中...
session3:
mysql> select sleep(10) from t1 ;
阻塞中...
session4:
mysql> update t1 set name='aaaa' where id=2;
阻塞中...
也就是由于session1的一个事务没有提交，导致session2的ddl操作被阻塞，session3和session4本身不会被session1阻塞，但由于在锁队列中，session2排队更早，它准备加的是metadata lock写锁，阻塞了session3和session4的读锁。如果t1是一个执行频繁的表，show processlist会发现大量‘waiting for table metadata lock’的线程，数据库连接很快就会消耗完，导致业务系统无法正常响应。
此时如果session1提交，是session2的alter语句先执行还是session3和session4先执行呢？之前一直以为先到的先执行，当然是session2先执行，但经过测试，在5.7中，session3和session4先执行，session2最后执行，也就会出现alter长时间无法执行的情况；而在8.0中，session2先执行，session3和session4后执行，由于5.6以后ddl是online的，session2并不会阻塞session3和session4，感觉这样才是合理的，alter不会被‘饿死’。
四、MDL的生命周期有多长
事务！事务！事务！ 重要的事情说三遍，表上的metadata lock的生命周期从事务中的第一条涉及自身的语句开始，到整个事务结束而结束。而5.5之前是基于语句的，事务中执行完语句就释放，如果此时另外一个session对表做了一个删字段操作，那么就会造成两个问题：
- ddl操作如果先于事务完成，那么binlog中ddl就会排在事务之前，明显和逻辑不符，触发了本文开始提到的bug。
- 如果是RR隔离级别，那么事务中此表第二次执行将无法返回同样的结果，无法满足可重复读的要求。
所以，如果要降低metadata lock的锁等待时间，最好要及时提交事务，同时尽量避免大事务。
那么如果发生metadata lock锁等待，等待锁的session会等待多长时间呢？大家都知道MySQL里面行锁等待有个超时时间（参数innodb_lock_wait_timeout），默认50s。metadata lock也有类似参数控制：
mysql> show variables like 'lock_wait_timeout' ; +-------------------+----------+ | Variable_name | Value | +-------------------+----------+ | lock_wait_timeout | 31536000 | +-------------------+----------+ 1 row in set (0.00 sec)
这么长的数字，掰着指头算了半天，居然真的是......一年，环游世界一圈回来还得接着等!!!
当然，生产环境中，我们很少会等待metadata lock超时，更多的是要想办法把产生metadata lock的源头找到，快速提交或者回滚，或者想办法kill掉。那么如何找到阻塞的源头呢？
五、如何快速找到阻塞源头
快速解决问题永远是第一位的，一旦出现长时间的metadata lock，尤其是在访问频繁的业务表上产生，通常会导致表无法访问，读写全被阻塞，此时找到阻塞源头是第一位的。这里最重要的表就是前面提到过的
performance_schema.metadata_locks表。
metadata_locks是5.7中被引入，记录了metadata lock的相关信息，包括持有对象、类型、状态等信息。但5.7默认设置是关闭的（8.0默认打开），需要通过下面命令打开设置：
UPDATE performance_schema.setup_instruments SET ENABLED = 'YES', TIMED = 'YES'WHERE NAME = 'wait/lock/metadata/sql/mdl';
如果要永久生效，需要在配置文件中加入如下内容：
[mysqld] performance-schema-instrument='wait/lock/metadata/sql/mdl=ON'
单纯查询这个表无法得出具体的阻塞关系，也无法得知什么语句造成的阻塞，这里要关联另外两个表performance_schema.thread和
performance_schema.events_statements_history,thread表可以将线程id和show processlist中id关联，events_statements_history表可以得到事务的历史sql，关联后的完整sql如下：
SELECT
locked_schema,
locked_table,
locked_type,
waiting_processlist_id,
waiting_age,
waiting_query,
waiting_state,
blocking_processlist_id,
blocking_age,
substring_index(sql_text,"transaction_begin;" ,-1) AS blocking_query,
sql_kill_blocking_connection
FROM
(
SELECT
b.OWNER_THREAD_ID AS granted_thread_id,
a.OBJECT_SCHEMA AS locked_schema,
a.OBJECT_NAME AS locked_table,
"Metadata Lock" AS locked_type,
c.PROCESSLIST_ID AS waiting_processlist_id,
c.PROCESSLIST_TIME AS waiting_age,
c.PROCESSLIST_INFO AS waiting_query,
c.PROCESSLIST_STATE AS waiting_state,
d.PROCESSLIST_ID AS blocking_processlist_id,
d.PROCESSLIST_TIME AS blocking_age,
d.PROCESSLIST_INFO AS blocking_query,
concat('KILL ', d.PROCESSLIST_ID) AS sql_kill_blocking_connection
FROM
performance_schema.metadata_locks a
JOIN performance_schema.metadata_locks b ON a.OBJECT_SCHEMA = b.OBJECT_SCHEMA
AND a.OBJECT_NAME = b.OBJECT_NAME
AND a.lock_status = 'PENDING'
AND b.lock_status = 'GRANTED'
AND a.OWNER_THREAD_ID <> b.OWNER_THREAD_ID
AND a.lock_type = 'EXCLUSIVE'
JOIN performance_schema.threads c ON a.OWNER_THREAD_ID = c.THREAD_ID
JOIN performance_schema.threads d ON b.OWNER_THREAD_ID = d.THREAD_ID
) t1,
(
SELECT
thread_id,
group_concat( CASE WHEN EVENT_NAME = 'statement/sql/begin' THEN "transaction_begin" ELSE sql_text END ORDER BY event_id SEPARATOR ";" ) AS sql_text
FROM
performance_schema.events_statements_history
GROUP BY thread_id
) t2
WHERE
t1.granted_thread_id = t2.thread_id \G对于前面的例子执行此sql，得到一个清晰的阻塞关系：
locked_schema: db1
locked_table: t1
locked_type: Metadata Lock
waiting_processlist_id: 28
waiting_age: 227
waiting_query: alter table t1 add cl3 int
waiting_state: Waiting for table metadata lock
blocking_processlist_id: 27
blocking_age: 252
blocking_query: select * from t1
sql_kill_blocking_connection: KILL 27
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)根据显示结果，processlist_id为27的线程阻塞了28的线程，我们需要kill 27即可解锁。
实际上，MySQL也提供了一个类似的视图来解决metadata lock问题，视图名称为sys.schema_table_lock_waits，但此视图查询结果有bug，不是很准确，建议大家还是参考上面sql。
六、本文开始的案例最终如何解决
通过前面的介绍，本文开始的案例产生的过程就很简单了：用户执行了一个全表delete，在目标表上加了metadata读锁，由于表很大，读锁长时间无法释放，后来另外一个session执行了drop table操作，又需要在表上加metadata写锁，由于读写锁互相阻塞，drop操作只能等待delete操作完成才能获得写锁，因此从表面来看，二个命令都长时间没有响应，其实内部一个在执行，一个在等待。
那怎么来解决呢？因为从show processlist以及客户描述可以很清楚的知道故障机制，当时建议客户将delete操作kill掉，等数据回滚完后再执行drop操作因为delete已经执行了一段时间，回滚过程可能会较长，客户最终kill delete后顺利drop成功。
小结
生产环境大多是dml操作，metadata读锁之间不会产生锁等待，而目前MySQL的ddl操作大多可以online执行，因此即使有写锁，也会很快降级为读锁，所以ddl执行期间阻塞dml的几率也很小。最容易出现的情况是由于有未完成的事务，导致ddl metadata 写锁无法加上，只能在锁队列等待，而一旦进入锁队列，写锁又会阻塞其他的读锁，导致数据库连接快速增长，直至消耗殆尽，最终业务受到影响。
为了尽可能避免类似问题，下面是几个小建议：
- 生产环境的任何大表或频繁操作的小表，ddl都要非常慎重，最好在业务低峰期执行。
- 设计上要尽可能避免大事务，大事务不仅仅会带来各种锁问题，还好引起复制延迟/回滚空间爆满等各类问题。
- 要及时提交事务，经常发现客户端设置了事务手工提交，但sql执行后忘记点击提交按钮，导致事务长时间无法提交。建议监控实例中的长事务，避免由于各种原因导致事务没有及时提交。
到此这篇关于一文搞懂MySQL元数据锁(MDL)的文章就介绍到这了,更多相关MySQL元数据锁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！
相关文章
本篇文章是对MySQL的数据库引擎的类型进行了详细的分析介绍，需要的朋友参考下2013-06-06
Centos 7下使用RPM包安装MySQL 5.7.9教程
这篇文章主要为大家详细介绍了Centos 7下使用RPM包安装MySQL 5.7.9的教程，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2017-05-05
作为流行的开源数据库管理系统,MySQL的使用者众多,为了维护数据安全性,数据备份是必不可少的,下面这篇文章主要给大家介绍了关于MySQL数据备份、还原、数据库迁移以及表的导出和导入的相关资料,需要的朋友可以参考下2022-11-11
前几天发现由于MySQL的数据库太大，默认安装的/var盘已经再也无法容纳新增加的数据，只能想办法转移数据的目录。网上有很多相关的文章写到转移数据库目录的文章，但转载的过程中还会有一些错误，因为大部分人根本就没测试过，这篇文章是本文测试过整理好后分享给大家。2016-11-11
最近mysql服务器升级到了MySQL 5.5.49版本，性能比mysql 5.0.**肯定效率高了不少，但mysql的默认配置文件不合理，这里是针对大内存访问量大的机器的配置方案，需要的朋友可以参考下2016-05-05
在本文里我们给大家分享了关于MySQL数据的导出与导入的相关实例和知识点内容，需要的朋友们跟着学习下。2019-03-03
数据库管理系统中,死锁是指多个事务互相等待对方释放资源,导致事务僵持不前,影响系统稳定性,本文详细介绍了如何在MySQL中排查和分析死锁问题,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下2024-09-09
客户在给系统打补丁之后需要重启服务器,数据库在重启之后,read_only 的设置与标准配置 文件中不一致,导致主库在启动之后无法按照预期写入,所以本文给大家介绍了MySQL重启之后无法写入数据的问题排查及解决,需要的朋友可以参考下2024-05-05
在平常的项目中,我们会需要批量操作数据库的时候,例如：批量修改,批量插入,那我们不应该使用 for 循环去操作数据库,这样会导致我们反复与数据库发生连接和断开连接,影响性能和增加操作时间,所以可以使用SQL 批量修改的方式去操作数据库,感兴趣的朋友一起学习下吧2023-09-09
连接(join)查询是将两个查询的结果以“横向对接”的方式合并起来的结果,这篇文章主要给大家介绍了关于MYSQL连接查询的相关资料,需要的朋友可以参考下2021-06-06
最新评论