MySQL 死锁

本文深入探讨了死锁现象,详细解释了死锁的定义及其在事务处理中的表现,通过具体案例展示了死锁如何形成,并阐述了数据库系统采用的死锁检测和解决策略。重点介绍了InnoDB存储引擎在处理死锁时采用的简单死锁回滚算法,以及死锁带来的性能影响。

死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用,并请求锁定对方占用的资源,从而导致恶性循环的现象。当多个事务试图以不同的顺序锁定资源时,就可能产生死锁。多个事务同时锁定同一资源时,也会产生死锁。 例如,设想下面两个事务同时处理StockPrice 表:

 

事务1  

    start  Transaction;

   update StockPrice SET close =45.50   where stock_id = 4 and date =‘2002-05-01’;

  update StockPrice SET close =19.80   where stock_id = 3 and date =‘2002-05-02;

 

 

事务2  

    start  Transaction;

   update StockPrice SET   high =20.12    where   stock_id = 3 and date =‘2002-05-02;

  update StockPrice SET  high=47.20    where   stock_id = 4 and date =‘2002-05-01’;

 

如果凑巧,两个事务都执行了第一条UPDATE 语句, 更新了一行数据,同时也锁定了该行数据,接着每个事务都会尝试去执行第二条update数据,却发现该行已经被对方锁定,然后两个事务都等待对方释放锁,同时又持有对方需要的锁,则陷入死循环除非有外部因素介入才可能解除死锁。

 为了解决这种问题,数据库系统实现了各种死锁检测和死锁超时机制,越复杂的系统,比如InnoDB 存储引擎,越能检测到死锁的循环依赖,并立即返回一个错误。这种解决方式很有效,否则死锁会导致出现非常慢的查询。 还有一种解决方式,就是当查询的时间达到锁等待超时的设定后放弃锁请求,这种方式通常来说不太好。Inno DB目前处理死锁的方法是,将持有最少行级排他锁的事务进行回滚,(这是相对比较简单的死锁回滚算法)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
### 解决 MySQL 死锁问题的方法 #### 1. **捕获并重试死锁异常** 当发生死锁时,MySQL 会自动回滚其中一个事务以解除冲突。因此,在应用程序层面可以设计逻辑来捕获 `Deadlock` 异常,并重新执行失败的事务[^1]。 ```python import pymysql def execute_transaction(): try: connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test') cursor = connection.cursor() # 开始事务 cursor.execute("START TRANSACTION;") # 更新操作可能导致死锁 cursor.execute("UPDATE table_name SET column_name = 'value' WHERE id = 1;") # 提交事务 connection.commit() except pymysql.err.OperationalError as e: if "deadlock" in str(e).lower(): # 捕获死锁错误 print("Detected deadlock, retrying...") execute_transaction() # 重试事务 finally: if connection.open: connection.close() execute_transaction() ``` --- #### 2. **优化查询和索引结构** 死锁通常发生在并发更新同一数据集的情况下。通过改进查询性能和调整索引策略,可以减少锁定范围,从而降低死锁发生的概率[^3]。 - 使用更细粒度的锁机制(如行级锁而非页级锁)。 - 确保涉及多张表的操作遵循一致的访问顺序,避免循环依赖。 例如,如果两个事务分别按不同顺序访问两张表,则容易引发死锁: ```sql -- 事务 A BEGIN; SELECT * FROM orders WHERE order_id = 1 FOR UPDATE; SELECT * FROM customers WHERE customer_id = 1 FOR UPDATE; -- 事务 B BEGIN; SELECT * FROM customers WHERE customer_id = 1 FOR UPDATE; SELECT * FROM orders WHERE order_id = 1 FOR UPDATE; COMMIT; ``` 上述场景可以通过统一访问顺序解决死锁风险。 --- #### 3. **实施读写分离架构** 对于高并发环境下的数据库压力,建议采用读写分离技术。将写入请求集中于主节点,而读取请求分发至多个从节点进行负载均衡[^4]。这样不仅可以提升整体吞吐量,还能有效缓解因频繁修改相同记录而导致的竞争状况。 配置 Proxysql 或 MaxScale 工具实现自动化路由管理是一个可行的选择[^2]: ```bash # 添加 proxysql 用户,默认指向写组 insert into mysql_users (username,password,default_hostgroup) values ('proxysql','xxxx',2); load mysql users to runtime; save mysql users to disk; ``` --- #### 4. **定期监控与分析死锁日志** 启用 InnoDB 的扩展状态报告功能 (`SHOW ENGINE INNODB STATUS`) ,定位具体哪些 SQL 语句触发了死锁事件[^5]。基于这些信息进一步调优业务流程或者重构相关模块代码。 --- ### 总结 综合运用以上方法能够显著改善系统的稳定性和响应速度。然而需要注意的是,完全杜绝死锁现象几乎是不可能的任务;重点在于如何快速恢复以及最小化其影响程度。
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