阿里一面，说说你对Mysql死锁的理解

vlambda
2022-04-13

阿里一面，说说你对Mysql死锁的理解

https://blog.csdn.net/a1774381324/article/details/123489772

又到了金三银四的时候，大家都按耐不住内心的躁动，我在这里给大家分享下之前面试中遇到的一个知识点（死锁问题），如有不足，欢迎大佬们指点指点。

1、什么是死锁？

死锁指的是在两个或两个以上不同的进程或线程中，由于存在共同资源的竞争或进程（或线程）间的通讯而导致各个线程间相互挂起等待，如果没有外力作用，最终会引发整个系统崩溃。

2、Mysql出现死锁的必要条件

资源独占条件

指多个事务在竞争同一个资源时存在互斥性，即在一段时间内某资源只由一个事务占用，也可叫独占资源（如行锁）。

请求和保持条件

指在一个事务a中已经获得锁A，但又提出了新的锁B请求，而该锁B已被其它事务b占有，此时该事务a则会阻塞，但又对自己已获得的锁A保持不放。

不剥夺条件

指一个事务a中已经获得锁A，在未提交之前，不能被剥夺，只能在使用完后提交事务再自己释放。

相互获取锁条件

指在发生死锁时，必然存在一个相互获取锁过程，即持有锁A的事务a在获取锁B的同时，持有锁B的事务b也在获取锁A，最终导致相互获取而各个事务都阻塞。

3、 Mysql经典死锁案例

假设存在一个转账情景，A账户给B账户转账50元的同时，B账户也给A账户转账30元，那么在这过程中是否会存在死锁情况呢？

3.1 建表语句

CREATE TABLE `account` ( `id` int(11) NOT NULL COMMENT '主键', `user_id` varchar(56) NOT NULL COMMENT '用户id', `balance` float(10,2) DEFAULT NULL COMMENT '余额', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `idx_user_id` (`user_id`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='账户余额表';

3.2 初始化相关数据

INSERT INTO `test`.`account` (`id`, `user_id`, `balance`) VALUES (1, 'A', 80.00);INSERT INTO `test`.`account` (`id`, `user_id`, `balance`) VALUES (2, 'B', 60.00);

阿里一面，说说你对Mysql死锁的理解

3.3 正常转账过程

在说死锁问题之前，咱们先来看看正常的转账过程。

正常情况下，A用户给B用户转账50元，可在一个事务内完成，需要先获取A用户的余额和B用户的余额，因为之后需要修改这两条数据，所以需要通过写锁（for UPDATE）锁住他们，防止其他事务更改导致我们的更改丢失而引起脏数据。

相关sql如下：

set autocommit=0;# 查看事务自动提交状态状态show VARIABLES like 'autocommit';![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/a486a4ed5c9d4240bd115ac7b3ce5a39.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA6ZqQIOmjjg==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)

# 转账sqlSTART TRANSACTION;# 获取A 的余额并存入A_balance变量：80SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = 'A' for UPDATE;# 获取B 的余额并存入B_balance变量:60SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = 'B' for UPDATE;
# 修改A 的余额UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = 'A';# 修改B 的余额UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = 'B';COMMIT;

执行后的结果：
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可以看到数据更新都是正常的情况

3.4 死锁转账过程

初始化的余额为：

阿里一面，说说你对Mysql死锁的理解

假设在高并发情况下存在这种场景，A用户给B用户转账50元的同时，B用户也给A用户转账30元。

那么我们的java程序操作的过程和时间线如下：

A用户给B用户转账50元，需在程序中开启事务1来执行sql，并获取A的余额同时锁住A这条数据。

# 事务1set autocommit=0;START TRANSACTION;# 获取A 的余额并存入A_balance变量：80SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = 'A' for UPDATE;

B用户给A用户转账30元，需在程序中开启事务2来执行sql，并获取B的余额同时锁住B这条数据。

# 事务2set autocommit=0;START TRANSACTION;# 获取A 的余额并存入A_balance变量：60SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = 'B' for UPDATE;

在事务1中执行剩下的sql

# 获取B 的余额并存入B_balance变量:60SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = 'B' for UPDATE;
# 修改A 的余额UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = 'A';# 修改B 的余额UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = 'B';COMMIT;

阿里一面，说说你对Mysql死锁的理解

可以看到，在事务1中获取B数据的写锁时出现了超时情况。为什么会这样呢？主要是因为我们在步骤2的时候已经在事务2中获取到B数据的写锁了，那么在事务2提交或回滚前事务1永远都拿不到B数据的写锁。

在事务2中执行剩下的sql

# 获取A 的余额并存入B_balance变量:60SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = 'A' for UPDATE;
# 修改B 的余额UPDATE account set balance = @A_balance - 30 where user_id = 'B';# 修改A 的余额UPDATE account set balance = @B_balance + 30 where user_id = 'A';COMMIT;

阿里一面，说说你对Mysql死锁的理解

同理可得，在事务2中获取A数据的写锁时也出现了超时情况。因为步骤1的时候已经在事务1中获取到A数据的写锁了，那么在事务1提交或回滚前事务2永远都拿不到A数据的写锁。

为什么会出现这种情况呢？

主要是因为事务1和事务2存在相互等待获取锁的过程，导致两个事务都挂起阻塞，最终抛出获取锁超时的异常。

3.5 死锁导致的问题

众所周知，数据库的连接资源是很珍贵的，如果一个连接因为事务阻塞长时间不释放，那么后面新的请求要执行的sql也会排队等待，越积越多，最终会拖垮整个应用。一旦你的应用部署在微服务体系中而又没有做熔断处理，由于整个链路被阻断，那么就会引发雪崩效应，导致很严重的生产事故。

4、如何解决死锁问题？

要想解决死锁问题，我们可以从死锁的四个必要条件入手。

由于资源独占条件和不剥夺条件是锁本质的功能体现，无法修改，所以咱们从另外两个条件尝试去解决。

4.1 打破请求和保持条件

根据上面定义可知，出现这个情况是因为事务1和事务2同时去竞争锁A和锁B，那么我们是否可以保证锁A和锁B一次只能被一个事务竞争和持有呢？

答案是肯定可以的。下面咱们通过伪代码来看看：

/*** 事务1入参(A, B)* 事务2入参(B, A)**/public void transferAccounts(String userFrom, String userTo) { // 获取分布式锁 Lock lock = Redisson.getLock(); // 开启事务 JDBC.excute("START TRANSACTION;"); // 执行转账sql JDBC.excute("# 获取A 的余额并存入A_balance变量：80\n" + "SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = '" + userFrom + "' for UPDATE;\n" + "# 获取B 的余额并存入B_balance变量:60\n" + "SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = '" + userTo + "' for UPDATE;\n" + "\n" + "# 修改A 的余额\n" + "UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = '" + userFrom + "';\n" + "# 修改B 的余额\n" + "UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = '" + userTo + "';\n"); // 提交事务 JDBC.excute("COMMIT;"); // 释放锁 lock.unLock();}

上面的伪代码显而易见可以解决死锁问题，因为所有的事务都是通过分布式锁来串行执行的。

那么这样就真的万事大吉了吗？

在小流量情况下看起来是没问题的，但是在高并发场景下这里将成为整个服务的性能瓶颈，因为即使你部署了再多的机器，但由于分布式锁的原因，你的业务也只能串行进行，服务性能并不因为集群部署而提高并发量，完全无法满足分布式业务下快、准、稳的要求，所以咱们不妨换种方式来看看怎么解决死锁问题。

4.2 打破相互获取锁条件（推荐）

要打破这个条件其实也很简单，那就是事务再获取锁的过程中保证顺序获取即可，也就是锁A始终在锁B之前获取。

我们来看看之前的伪代码怎么优化？

/*** 事务1入参(A, B)* 事务2入参(B, A)**/public void transferAccounts(String userFrom, String userTo) { // 对用户A和B进行排序，让userFrom始终为用户A，userTo始终为用户B int flag = 1; if (userFrom.hashCode() > userTo.hashCode()) { String tmp = userFrom; userFrom = userTo; userTo = tmp; flag = -1; } // 开启事务 JDBC.excute("START TRANSACTION;"); // 执行转账sql JDBC.excute("# 获取userFrom 的余额并存入A_balance变量：80\n" + "SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = '" + userFrom + "' for UPDATE;\n" + "# 获取userTo 的余额并存入B_balance变量:60\n" + "SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = '" + userTo + "' for UPDATE;\n" + "\n" + "# 修改userFrom 的余额\n" + "UPDATE account set balance = @A_balance - " + (flag * 50) + " where user_id = '" + userFrom + "';\n" + "# 修改userTo 的余额\n" + "UPDATE account set balance = @B_balance + " + (flag * 50) + " where user_id = '" + userTo + "';\n"); // 提交事务 JDBC.excute("COMMIT;"); }