MySQL 优化 index merge(索引合并)引起的死锁分析（强烈推荐）

2022-01-21 00:00:00 索引 事务 节点 死锁 找到

来自：blog.csdn.net/daidaineteasy/article/details/109266083

背景

生产环境出现死锁流水，通过查看死锁日志，看到造成死锁的是两条一样的update语句（只有where条件中的值不同），如下：
UPDATE test_table SET `status` = 1 WHERE `trans_id` = 'xxx1' AND `status` = ;
UPDATE test_table SET `status` = 1 WHERE `trans_id` = 'xxx2' AND `status` = ;
一开始比较费解，通过大量查询跟学习后，分析出了死锁形成的具体原理，特分享给大家，希望能帮助到遇到同样问题的朋友。
因为MySQL知识点较多，这里对很多名词不进行过多介绍，有兴趣的朋友，可以后续进行专项深入学习。

死锁日志

*** (1) TRANSACTION:
TRANSACTION 791913819, ACTIVE 0 sec starting index read, thread declared inside InnoDB 4999
mysql tables in use 3, locked 3
LOCK WAIT 4 lock struct(s), heap size 1184, 3 row lock(s)
MySQL thread id 462005230, OS thread handle 0x7f55d5da3700, query id 2621313306 x.x.x.x test_user Searching rows for update
UPDATE test_table SET `status` = 1 WHERE `trans_id` = 'xxx1' AND `status` = ;
*** (1) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:
RECORD LOCKS space id 110 page no 39167 n bits 1056 index `idx_status` of table `test`.`test_table` trx id 791913819 lock_mode X waiting
Record lock, heap no 495 PHYSICAL RECORD: n_fields 2; compact format; info bits 0

*** (2) TRANSACTION:
TRANSACTION 791913818, ACTIVE 0 sec starting index read, thread declared inside InnoDB 4999
mysql tables in use 3, locked 3
5 lock struct(s), heap size 1184, 4 row lock(s)
MySQL thread id 462005231, OS thread handle 0x7f55cee63700, query id 2621313305 x.x.x.x test_user Searching rows for update
UPDATE test_table SET `status` = 1 WHERE `trans_id` = 'xxx2' AND `status` = ;
*** (2) HOLDS THE LOCK(S):
RECORD LOCKS space id 110 page no 39167 n bits 1056 index `idx_status` of table `test`.`test_table` trx id 791913818 lock_mode X
Record lock, heap no 495 PHYSICAL RECORD: n_fields 2; compact format; info bits 0

*** (2) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:
RECORD LOCKS space id 110 page no 41569 n bits 88 index `PRIMARY` of table `test`.`test_table` trx id 791913818 lock_mode X locks rec but not gap waiting
Record lock, heap no 14 PHYSICAL RECORD: n_fields 30; compact format; info bits 0

*** WE ROLL BACK TRANSACTION (1)
简要分析下上边的死锁日志：
1、块内容（第1行到第9行）中，第6行为事务(1)执行的SQL语句，第7和第8行意思为事务(1)在等待 idx_status 索引上的X锁；
2、第二块内容（第11行到第19行）中，第16行为事务(2)执行的SQL语句，第17和第18行意思为事务(2)持有 idx_status 索引上的X锁；
3、第三块内容（第21行到第23行）的意思为，事务(2)在等待 PRIMARY 索引上的X锁。（but not gap指不是间隙锁）
4、后一句的意思即为，MySQL将事务(1)进行了回滚操作。

表结构

CREATE TABLE `test_table` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `trans_id` varchar(21) NOT NULL,
  `status` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uniq_trans_id` (`trans_id`) USING BTREE,
  KEY `idx_status` (`status`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
通过表结构可以看出，trans_id 列上有一个索引 uniq_trans_id ，status 列上有一个普通索引 idx_status ，id列为主键索引 PRIMARY 。
InnoDB引擎中有两种索引：
  • 聚簇索引： 将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据。
  • 辅助索引： 辅助索引叶子节点存储的是主键值，也就是聚簇索引的键值。
主键索引 PRIMARY 就是聚簇索引，叶子节点中会保存行数据。uniq_trans_id 索引和 idx_status 索引为辅助索引，叶子节点中保存的是主键值，也就是id列值。
当我们通过辅助索引查找行数据时，先通过辅助索引找到主键id，再通过主键索引进行二次查找（也叫回表），终找到行数据。

执行计划

通过看执行计划，可以发现，update语句用到了索引合并，也就是这条语句既用到了 uniq_trans_id 索引，又用到了 idx_status 索引，Using intersect(uniq_trans_id,idx_status)的意思是通过两个索引获取交集。

为什么会用 index_merge（索引合并）

MySQL5.0之前，一个表一次只能使用一个索引，无法同时使用多个索引分别进行条件扫描。但是从5.1开始，引入了 index merge 优化技术，对同一个表可以使用多个索引分别进行条件扫描。
如执行计划中的语句：
UPDATE test_table SET `status` = 1 WHERE `trans_id` = '38' AND `status` =  ;
MySQL会根据 trans_id = ‘38’这个条件，利用 uniq_trans_id 索引找到叶子节点中保存的id值；同时会根据 status = 0这个条件，利用 idx_status 索引找到叶子节点中保存的id值；然后将找到的两组id值取交集，终通过交集后的id回表，也就是通过 PRIMARY 索引找到叶子节点中保存的行数据。
这里可能很多人会有疑问了，uniq_trans_id 已经是一个索引了，通过这个索引终只能找到多一条数据，那MySQL优化器为啥还要用两个索引取交集，再回表进行查询呢，这样不是多了一次 idx_status 索引查找的过程么。我们来分析一下这两种情况执行过程。
种 只用uniq_trans_id索引 ：
  • 根据 trans_id = ‘38’查询条件，利用uniq_trans_id 索引找到叶子节点中保存的id值；
  • 通过找到的id值，利用PRIMARY索引找到叶子节点中保存的行数据；
  • 再通过 status = 0 条件对找到的行数据进行过滤。
第二种 用到索引合并 Using intersect(uniq_trans_id,idx_status)：
  • 根据 trans_id = ‘38’ 查询条件，利用 uniq_trans_id 索引找到叶子节点中保存的id值；
  • 根据 status = 0 查询条件，利用 idx_status 索引找到叶子节点中保存的id值；
  • 将1/2中找到的id值取交集，然后利用PRIMARY索引找到叶子节点中保存的行数据
上边两种情况，主要区别在于，种是先通过一个索引把数据找到后，再用其它查询条件进行过滤；第二种是先通过两个索引查出的id值取交集，如果取交集后还存在id值，则再去回表将数据取出来。
当优化器认为第二种情况执行成本比种要小时，就会出现索引合并。（生产环境流水表中 status = 0 的数据非常少，这也是优化器考虑用第二种情况的原因之一）。
为什么用了 index_merge 就死锁了
上面简要画了一下两个update事务加锁的过程，从图中可以看到，在idx_status 索引和 PRIMARY （聚簇索引） 上都存在重合交叉的部分，这样就为死锁造成了条件。
如，当遇到以下时序时，就会出现死锁：
事务1等待事务2释放锁，事务2等待事务1释放锁，这样就造成了死锁。
MySQL检测到死锁后，会自动回滚代价更低的那个事务，如上边的时序图中，事务1持有的锁比事务2少，则MySQL就将事务1进行了回滚。

解决方案

一、从代码层面
  • where 查询条件中，只传 trans_id ，将数据查询出来后，在代码层面判断 status 状态是否为0；
  • 使用 force index(uniq_trans_id) 强制查询语句使用 uniq_trans_id 索引；
  • where 查询条件后边直接用 id 字段，通过主键去更新。
二、从MySQL层面
  • 删除 idx_status 索引或者建一个包含这俩列的联合索引；
  • 将MySQL优化器的index merge优化关闭。
<END>



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