行锁功过：怎么减少行锁对性能的影响？

mysql的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁，比如MyISAM引擎就不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行，这就会影响到业务并发度。InnoDB是支持行锁的，这也是MyISAM被InnoDB替代的重要原因之一。

行锁就是针对数据表中行记录的锁。比如事务A更新了一行，而这时候事务B也要更新同一行，则必须等事务A的操作完成后才能进行更新。数据库中还有一些没那么一目了然的概念和设计，这些概念和设计如果理解和使用不当，容易导致程序出现非预期的行为，比如两阶段锁。

两阶段锁

加入有如下操作序列，事务B的update语句执行时会是什么现象呢？假设字段id是表t的主键。

事务A 执行 begin;update t set k = k+1 where id = 1; 然后 事务B执行 begin;update t set k = k+2 where id = 1; 事务A 执行commit

结果：事务B的uodate语句会被阻塞，直到事务A执行commit之后，事务B才能继续执行。（事务A持有的两个记录的行锁，都是在commit的时候才释放的）

在InnoDB事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。

如果你的事务中需要锁多个行，需要把最可能造成锁冲突，最可能影响并发度的锁尽量往后放。

假设你负责实现一个电影票在线交易业务，顾客 A 要在影院 B 购买电影票。我们简化一点，这个业务需要涉及到以下操作：

1. 从顾客 A 账户余额中扣除电影票价；
2. 给影院 B 的账户余额增加这张电影票价；
3. 记录一条交易日志。

也就是说，要完成这个交易，我们需要 update 两条记录，并 insert 一条记录。当然，为了保证交易的原子性，我们要把这三个操作放在一个事务中。那么，你会怎样安排这三个语句在事务中的顺序呢？

试想如果同时有另外一个顾客 C 要在影院 B 买票，那么这两个事务冲突的部分就是语句 2 了。因为它们要更新同一个影院账户的余额，需要修改同一行数据。

根据两阶段锁协议，不论你怎样安排语句顺序，所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的。所以，如果你把语句 2 安排在最后，比如按照 3、1、2 这样的顺序，那么影院账户余额这一行的锁时间就最少。这就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度。这种设计可以使影院余额这一行的行锁在一个事务中不会停留很长时间。但是，这并没有完全解决你的困扰。

如果这个影院做活动，可以低价预售一年内所有的电影票，而且这个活动只做一天，于是在活动时间开始的时候，mysql数据库就挂了，CPU消耗接近100%，但整个数据库每秒就执行不到100个事务了。这里就要说到死锁和死锁检测了。

死锁和死锁检测

当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁。

这时候，事务A在等待事务B释放id = 2的行锁，而事务B在等待事务A释放id=1的行锁。事务A和事务B在互相等待对方的资源释放，就是进入了死锁状态。当出现死锁之后，有两种策略：

一种策略是：直接进入等待，知道超时。这个超时时间可以通过参数 innodb_lock_wait_timeout来设置

另一种策略是：发起死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务，让其他事务得以继续执行。将参数innodb_deadlock_detect设置为on，标识开启这个逻辑。

在InnoDB中，innodb_lock_wait_timeout的默认值是50s。意味着如果使用第一个策略，当出现死锁之后，第一个被锁住的线程要过50s才会超时退出，然后其他线程才有可能继续执行。对于在线服务来说，这个等待时间往往是无法接受的。

但是，我们又不可能直接把这个时间设置称一个很小的值，比如1s。这样当出现死锁的时候，确实很快就会解开。但是如果不是死锁，而是简单的锁等待呢？所以，超时时间设置太短的话，会出现很多误伤。

正常情况下，采用第二种策略。即：主动死锁检测，而且innodb_deadlock_detect的默认值本身就是on。主动死锁检测在发生死锁的时候，是能够快速发现并进行处理的，但是它也是有额外负担的。

每当一个事务被锁的时候，就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁。那如果是我们上面说到的所有事务都要更新同一行的场景呢？

每个新来的被堵住的线程，都要判断会不会由于自己的加入导致了死锁，这是一个时间复杂度是O(n)的操作。假设有1000个并发线程要同时更新同一行，那么死锁检测操作就是100万这个量级的。虽然最终检测的结果是没有死锁，但是这期间要消耗大量的CPU资源。因此，你就会看到CPU利用率很高，但是每秒却执行不了几个事务。

怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢？问题的症结在于，死锁检测要耗费大量的CPU资源。

一种方法是：如果能确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉。

这种操作本身带有一定的风险，因为业务涉及的时候一般不会把死锁当做一个严重错误，毕竟出现死锁了，就回滚，然后通过业务重试一般就没问题了，这是业务无损的。而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是业务有损的。

另一种方法是：控制并发度。

如果并发能够控制住，比如同一行同时最多只有10个线程在更新，那么死锁检测的成本很低，就不会出现这个问题。一个直接的想法就是，在客户端做并发控制（方法不太可行，客户端太多）。因此，这个并发控制要做在数据库服务端。如果你的团队有能修改mysql源码的人，也可以做在mysql里面。基本思路就是：对于相同行的更新，在进入引擎之前排队。这样在InnoDB内部就不会有大量的死锁检测工作了。

**设计上优化：**可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。可以考虑放在多条记录上，比如10个记录，影院的账户总额等于这10个记录的值的总和。这样每次要给影院账户加金额的时候，随机选其中一条记录来加。这样每次冲突概率变成原来的1/10，可以减少锁等待个数，也就减少了死锁检测的CPU检测。（但是这类方案需要根据业务逻辑做详细设计。如果账户余额可能会减少，比如退票逻辑，那么这时候就需要考虑当一部分行记录变成0的时候，代码就要有特殊处理）

如果要删除一个表里面的前1000行数据，有一下三种方法：

1、直接执行delete from T limit 10000；

2、在一个连接中循环执行20次 delete from T limit 500；

3、在20个连接中同时执行 delete from T limit 500；

会选哪一种？为什么？

选择第二种方式是相对较好的。

第一种方式里面，单个语句占用时间长，锁的时间也比较长；而且大事务还会导致主从延迟。

第三种方式，会人为造成锁冲突。