MySql-行锁

1、什么时候加锁?

        在InnoDb事务中,行锁是在需要的时候加上的,但并不是用完马上释放掉,而是等到事务结束时才释放。这就是两阶段锁协议。

最佳实践:在事务中如果需要加多个锁,尽量将影响并发度的锁往后放,以减少持有锁的时间。

 

2、InnoDB行锁算法有哪几种?

InnoDB中行锁有三种分别是,

record lock:单个行记录上的锁

gap lock:间隙锁,锁定一个范围,但不锁定记录本身。间隙锁只会阻塞间隙间的数据插入(insert)。多个间隙锁获取操作不冲突。

next-key lock:record lock+gap lock,前开后闭的区间。

 

3、行锁的实现

加锁的对象是事务。

  • InnoDB通过给索引项上的索引加锁来实现行锁。这也意味着只有通过索引条件检索数据才会被加上行锁,否则InnoDB将使用表锁。
  • 索引不仅包括主键索引,普通索引、唯一索引都可以使用行锁
  • 只有真正执行计划用到的索引才会被加锁,条件里面包含索引列的语句在执行时不一定会用到索引,可使用explain分析具体的执行情况

 

4、InnoDB是如何加行锁的?

select语句显式加锁:

//共享锁(读锁) select ... lock in share mode

//互斥锁(写锁) select ... for update

更新操作(update)和插入(insert)操作会自动加锁

 

加锁规则:

1、加锁基本单位是next-key lock,即前开后闭区间

2、查找过程中访问到的对象才会加锁

3、索引上的等值查询,给唯一索引加锁时,next-key lock退化为行锁

4、索引上的等值查询,向右遍历时且最右一个值不满足等值条件的时候,next-key lock退化为间隙锁

示例:在innodb可重复读的隔离级别下

建表语句如下:

CREATE TABLE `t` (

`id` int(11) NOT NULL,

`c` int(11) DEFAULT NULL,

`d` int(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `c` (`c`) ) ENGINE=InnoDB;

insert into t values(0,0,0),(5,5,5), (10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,25);

1)示例1

begin;

update t set d=d+1 where id=7

加锁: id索引的(5,10)间隙锁

2)示例2

读锁 索引c (0,5],(5,10)

分析:根据加锁规则2,查找过程中访问到的对象才会加锁,在c=5的等值条件下,会去找索引c, 在索引c上加锁,并不会在主键上加锁.因此sessionB走主键索引更新没问题。注意: 若改成for update,那么系统认为会更新数据,会在主键上满足条件的行也加上锁。

 

 

3)示例3

 

加锁:主键索引:[10],(10,15] 扫描到10时按等值加锁,扫描到15按范围加锁

 

4)示例4

 

索引c:(5,10],(10,15] 主键索引

id:对应行锁(写锁)

 

5)示例5

insert into t values(30,10,30);

 

加锁:索引c,(5,10],(10,10] ,主键:id对应行锁

分析:加了limit2之后,在查找到第二条满足条件的c之后就停止向后搜索了。因此在在删除 数据的时候尽量加 limit。这样不仅可以控制删除数据的条数,让操作更安全, 还可以减小加锁的范围。

 

 

5、不同隔离级别,加锁策略和一致性读区别?

 

 

 

6、死锁出现的场景?如何解决?

死锁(Deadlock):死锁是指两个或多个事务执行过程中,因争夺锁资源而造成相互等待的现象。

解决方案:

  •   innodb_deadlock_detect:innodb配置开启死锁检测,默认开启。
  •   innodb_lock_wait_timeout:配置获取锁的最大等待时间,默认50s
  •   减小锁的范围:在使用有锁的语句时,尽量减少锁的范围,加锁语句使用索引
  •   减少锁的时间:获取锁的语句尽量放到事务后面执行,尽量只把必要的语句放进事务
  •   多个事务尽量按照相同顺序获取锁

 

参考:1、https://zhuanlan.zhihu.com/p/29150809

2、林晓斌-MySQL实战45讲

 

 

 

我们业务目前使用的是阿里云的云资源,关于云资源我配置了如下告警规则,请根据我的告警规则帮我设计一套基于规则的故障检测联合规则 ES-宕机【紧急】 ES-磁盘使用率高 ES-内存使用率高 ES-节点CPU使用率高 ES-集群不健康 ES load 高 kafka-消息堆积 kafka-消息生产量高 kafka-消费量高 kafka-磁盘使用率高 mongodb-磁盘使用率高 mongodb-内存使用率高 mongodb-CPU使用率高 mongodb-连接数高 mongodb-实例重启 mysql-数据库宕机【紧急】 mysql-磁盘使用率高 mysql-内存使用率高【紧急】 mysql-数据库CPU使用率高于70% mysql-IOPS使用率高 mysql-连接池使用率 mysql-时间长 mysql-慢查询过多 mysql-拒绝连接数高 prometheus宕机 redis-内存使用率高 redis-CPU使用率高【紧急】 redis-实例发生重启 redis-连接率高 redis-redis_averager_duration_high redis - 分片CPU使用率高 redis BPS持续高【紧急】 线程池活跃线程数高 线程池队列占用率高 node-宕机【紧急】 node-节点CPU使用率过高 node-节点inode使用率过高 node-节点内存使用率过高 node-节点磁盘使用率过高 节点池CPU request过高 节点池CPU request高于100%【紧急】 节点池CPU Limit高于150% node-节点CPU iowait使用率过高 node-cat-节点内存使用率过高 核心EIP 流入带宽超150MB node 节点starcharge-prod 命名空间下pod超过11个 node 节点starcharge-prod 命名空间下L0应用超过6个 node-新加坡nginx节点CPU使用率过高 coredns 解析超时 Kafka Broker 异常
04-01
<think>嗯,用户需要设计一套基于他们现有告警规则的故障检测联合规则。首先,我需要仔细看看他们配置的告警有哪些。他们用了阿里云,涉及ES、Kafka、MongoDB、MySQL、Redis、Node、线程池、Prometheus、EIP、CoreDNS等多个服务,每个服务都有不同的指标告警,有的标记为紧急。 首先,用户的需求是联合规则,也就是当多个告警同时触发时,能够更准确地判断故障根源。比如,ES宕机是紧急的,可能需要结合磁盘、内存、CPU的告警来判断是否因为资源不足导致的。或者,MySQL的宕机可能和磁盘使用率、IOPS高有关联。所以,联合规则需要考虑不同服务之间的依赖关系和资源竞争情况。 接下来,需要分类处理这些告警。可能分成基础设施层、中间件层、数据库层、应用层等。比如,节点(node)的问题会影响上面运的Pod和中间件,所以当节点宕机时,可能连带影响ES、Kafka等。这时候需要优先处理节点的问题,再检查其他服务。 然后,标记为紧急的告警需要优先处理。例如,ES-宕机、MySQL-数据库宕机、redis-CPU使用率高紧急、节点池CPU request高于100%紧急等。这些紧急告警可能需要立即响应,甚至自动触发某些恢复操作,比如扩容或重启实例。 另外,有些告警可能存在因果关系。比如,Kafka消息堆积可能是因为生产者消息量突然激增,或者消费者处理能力下降。这时候需要同时监控生产量、消费量和磁盘使用率,判断是源头问题还是处理端的问题。 还需要考虑资源瓶颈的连反应。例如,节点磁盘使用率高可能导致Pod被驱逐,进而影响中间件如MySQL或Redis的运,引发它们的告警。这时候需要从底层资源开始排查。 对于数据库类,比如MySQL,连接数高、慢查询多、时间长可能共同导致数据库响应变慢,甚至宕机。需要将这些关联指标结合起来,分析是否是同一问题导致的多指标异常。 此外,像CoreDNS解析超时可能会影响整个集群的服务发现,导致多个服务无法通信,这时候需要检查CoreDNS本身的资源使用情况,或者网络配置问题。 可能还需要考虑地域因素,比如用户提到的新加坡nginx节点CPU过高,可能需要单独处理,或者检查该区域的流量是否异常,比如EIP流入带宽是否超限。 最后,设计联合规则时,需要设定优先级,紧急告警优先,然后根据依赖关系层层递进。同时,可能需要设置抑制规则,避免重复告警,比如节点宕机导致的其他服务告警可以被抑制,直到节点恢复。 总结来说,联合规则需要从基础设施到应用层,按依赖关系分层,识别关键路径,关联相关指标,设定优先级和抑制策略,确保快速定位根本原因,避免告警风暴,提高故障处理效率。</think>我将基于您列出的告警规则,设计一个分层级联的故障检测联合规则体系,分为三个层级:基础设施层、中间件层、应用层。以下是具体设计方案: 一、基础设施层优先检测(直接影响全局) ------------------------------------- $$ \text{紧急规则} = \text{节点宕机} \vee \text{EIP带宽超限} \vee \text{节点池CPU Request>100\%} $$ 1. **节点宕机联检**: - 当 `node-宕机【紧急】` 触发时 - 立即关联检查: $$ \text{节点存活率} = \frac{\text{存活节点数}}{\text{总节点数}} < 80\% $$ 若成立则触发集群级故障 2. **资源超限联检**: ```python if (节点池CPU Request >100%) or (EIP流入带宽 >150MB): 强制检查对应节点的CPU iowait、磁盘IOPS if 节点磁盘使用率 >85%: 标记为存储瓶颈型故障 ``` 二、中间件层联合检测(服务依赖关系) ----------------------------------- 1. **ES集群故障树**: $$ \text{ES故障} = \text{集群不健康} \wedge (\text{磁盘使用率}>85\% \vee \text{内存}>90\%) $$ - 当 `ES-磁盘使用率高` + `ES load 高` 同时触发时 - 自动检查 JVM 内存压力指标: $$ \text{内存压力指数} = \frac{\text{Young GC次数}}{\text{Old GC次数}} > 10:1 $$ 2. **Kafka消息堆积根因分析**: ``` WHEN (消息堆积量 > 1万条/秒) THEN IF 生产量突增 >300% → 标记为流量激增型故障 ELSE IF 消费量下降 >50% → 检查消费者线程池状态 ELSE IF 磁盘使用率 >90% → 标记为存储瓶颈 ``` 三、数据库层关键路径检测 ----------------------- 1. **MySQL紧急故障矩阵**: | 触发条件 | 关联指标 | 处置策略 | |-------------------------|----------------------------|-----------------------| | 数据库宕机 | 最后5分钟IOPS>基础值200% | 优先恢复主库 | | 时间>30s + 慢查询>50 | 连接池使用率>90% | 触发SQL限流 | 2. **Redis级联检测模型**: $$ \text{Redis危机} = \left(\frac{\text{内存使用率}}{\text{连接率}} > 1.2\right) \wedge \left(\text{分片CPU} > 80\%\right) $$ - 当 `BPS持续高` 触发时 - 自动关联检查: $$ \frac{\text{网络带宽使用量}}{\text{实例规格上限}} > 75\% $$ 四、应用层异常关联规则 --------------------- 1. **线程池雪崩预测**: $$ \text{风险系数} = \left(\frac{\text{活跃线程}}{\text{最大线程}}\right) \times \left(\frac{\text{队列占用率}}{100}\right) > 0.8 $$ - 当风险系数超标时: $$ \text{自动关联检查} = \text{慢查询数量} + \text{Redis响应时间} $$ 2. **Pod密度异常检测**: ``` IF (starcharge-prod Pod数量 >11) THEN 检查: 节点CPU使用率是否>80% 节点内存是否>85% IF 同时触发L0应用>6 → 标记为调度异常 ``` 五、全局抑制规则(避免告警风暴) ------------------------------- 1. 当 `节点宕机` 触发时: - 自动抑制该节点上所有中间件告警(ES/Kafka等) - 抑制时长为故障恢复时间+10分钟 2. 当 `CoreDNS解析超时` 触发时: $$ \text{抑制范围} = \text{所有依赖服务发现的应用告警} $$ 六、推荐配置的响应策略 --------------------- 1. **自动扩容规则**: ``` WHEN (CPU使用率 >85%持续5分钟) AND (节点池CPU Request <90%) AND (非突发流量) THEN 触发节点池自动扩容 ``` 2. **紧急熔断阈值**: | 服务 | 熔断条件 | 动作 | |------------|----------------------------------|--------------------------| | MySQL | 连接拒绝率>30%持续2分钟 | 切断非核心业务连接 | | Redis | 分片CPU>95%持续3分钟 | 启用只读模式 | 建议配合阿里云ARMS服务配置告警流水线,将以上规则划分为: - P0级(需立即人工介入):红色标记的【紧急】类告警 - P1级(自动处置+通知):黄色标记的资源类告警 - P2级(仅记录):蓝色标记的辅助指标告警
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