MySQL中由load data语句引起死锁的解决案例_MySQL
一个线上项目报的死锁,简要说明一下产生原因、处理方案和相关的一些点.
1、背景
这是一个类似数据分析的项目,数据完全通过LOAD DATA语句导入一个InnoDB表中。为方便描述,表结构简化为如下:
Create table tb(id int primary key auto_increment, c int not null) engine=innodb;
导入数据的语句对应为
Load data infile ‘data1.csv' into table tb; Load data infile ‘data2.csv' into table tb;
cat Data1.csv 1 100 2 100 3 100 Cat data2.csv 10 100 11 100 12 100
产生死锁的证据是在show engine innodb status的LATEST DETECTED DEADLOCK段中看到死锁信息,简化为如下:
说明
从上面表格中看出,事务1在等待某一行的锁。而事务2持有这行的锁,但等待表的自增锁(AUTO_INC),判断为死锁,事务回滚。
这里事务1没有写出来,但是可以推断,事务1持有这个表的自增锁(否则就不是死锁了)。
2、背景知识1:AUTO_INC lock 及其选项
在InnoDB表中,若存在自增字段,则会维护一个表级别的锁,这里称为自增锁。每次插入新数据,或者update语句修改了此字段,都会需要获取这个锁
由于一个事务可能包含多个语句,而并非所有的语句都与自增字段有关,因此InnoDB作了一个特殊的处理,自增锁在一个语句结束后马上被释放。之所以说是特殊处理,是因为普通的锁,都是在事务结束后释放。
若一个表有自增字段,一个insert语句不指定该字段的值,或指定为NULL时,InnoDB会给它赋值为当前的AUTO_INCREMENT的值,然后AUTO_INCREMENT加1。
与这个自增锁相关的一个参数是innodb_autoinc_lock_mode. 默认值为1,可选为0,1,2。
我们先来看当这个值设置为0时,一个有自增字段的表,插入一行数据时的行为:
1) 申请AUTO_INC锁
2) 得到当前AUTO_INCREMNT值n,给AUTO_INCREMENT 加1
3) 执行插入操作,并将n填入新增的行对应字段中
4) 释放AUTO_INC锁
我们看到这个过程中,虽然InnoDB为了减少锁粒度,在语句执行完成就马上释放,但这锁还是太大了――它包括了插入操作的时间。这就导致了两个insert语句,实际上没办法并行。
没有这个参数之前,行为就是与设置为0相同,0这个选项就是留着兼容的。
很容易想到设置为1的时候,应该是将3) 和 4)对调。但是本文还是要讨论为0的情况,因为我们的前提是LOAD语句,而LOAD语句这类插入多行的语句中(包括insert …select …),即使设置为1也没用,会退化为0的模式。
3、背景知识2:LOAD DATA语句的主从行为
为什么插入多行的语句要即使将innodb_autoinc_lock_mode设置为1,也会用0的模式呢?
主要原因还是为了主从一致性。设想binlog_format='statement',一个LOAD DATA语句在主库的binlog直接记录为语句本身,那从库如何重放:
1) 将load data用到的文件发给slave,slave将文件保存在临时目录。
2) 在slave也执行一次LOAD DATA语句。
其间有一个问题:slave怎么保证load data语句的自增id字段与master相同?
为了解决这个问题,主库的binlog中还有一个set SET INSERT_ID命令,表明这个LOAD DATA语句插入的第一行的自增ID值。这样slave在执行load data之前,先执行了这个set SET INSERT_ID语句,用于保证执行结果与主库一模一样。
上述的机制能保证主从数据一致的前提是:主从库上LOAD DATA语句生成的自增ID值必须是连续的。
4、背景知识1+2:分析
回到前面说的模式0和1的区别,我们看到,如果AUTO_INC锁在整个语句开始之前就获取,在语句结束之后才释放,这样就能保证整个语句生成的id连续――模式0的保证。
对于1,每次拿到下一个值就释放,插入数据后,若需要再申请,则不连续。
这就是为什么,即使设置为1,对于多行操作,会退化成0。
至此我们知道这个死锁出现的原因,是这两个LOAD DATA语句不仅会访问相同的记录,还会访问同一个AUTO_INC锁,造成互相等待。
到此没完,因为我们知道虽然两个线程访问两个锁可能造成死锁,但是死锁还有另外一个条件,与申请顺序有关。既然AUTO_INC是一个表锁,不论谁先拿到,会阻塞其他同表的LOAD DATA的执行,又为什么会在某个记录上出现锁等待?
5、背景知识3:AUTO_INC的加锁时机
前面我们说到每次涉及到插入新数据,就会要求对AUTO_INC加锁,并列出了流程。但这个流程是对于需要从InnoDB中得到自增值来设置列值的情况。另一种情况是在语句中已经指定了该列的值。
比如对于这个表,执行 insert into tb values(9,100). 此时id的值已经明确是9,虽然不需要取值来填,但是插入这行后有可能需要改变AUTO_INCREMENT的值(若原来是<10,则应该改为10),所以这个锁还是省不了。流程变成:
1) 插入数据
2) 若失败则流程结束
3) 若成功,申请AUTO_INC锁
4) 调用set_max….函数,如有必要则修改AUTO_INCREMENT
5) 语句结束时释放AUTO_INC锁。
6、为什么修改AUTO_INC顺序
这么调整的好处是什么? 主要是为了减少不必要的锁访问。若在插入数据期间发生错误,比如其他字段造成DUPLICATE KEY error,这样就不用访问AUTO_INC锁。
7、死锁过程复现
必须强调是“语句结束时”。这样我们来看一个每行都已经指定了自增列值的LOAD DATA语句的流程(也就是本文例子的情况):
1) 插入第一条数据
2) 申请AUTO_INC锁
3) 插入第二条
4) 申请AUTO_INC 锁(因为已经是自己的,直接成功)
5) 。。。。。。插入剩余所有行
6) 释放AUTO_INC锁。
所以这个流程就简单描述为:插入第一行,申请AUTO_INC锁,然后插入剩下的所有行后再释放。
我们前面提到过,插入第一条数据时可能需要访问的记录锁,是要等到整个事务结束后才释放的.
有了上面的这些背景知识,我们来复现一下死锁出现的过程
可以看到触发条件还是比较苛刻的,尤其是session2要刚好要用到session1锁住的那个记录锁。需要说明,由于InnoDB内部对记录的表示,同一个记录锁并不表示主键值一定相同。
8、解决方案1:去掉不必要的AUTO_INCREMENT字段
在这个业务中,由于所有的数据都是通过LOAD DATA进去,而且都已经指定了自增字段的值,因此这个AUTO)INCREMENT属性是不需要的。
少了一个,就死锁不了了。
9、解决方案2:强制模式1
前面我们说到innodb_autoinc_lock_mode这个参数的可选值有0、1、2。当设置为1的时候,在LOAD DATA语句会退化为模式0。但若设置为2,则无论如何都会使用模式1。
我们前面说到使用模式1会导致LOAD DATA生成的自增id值不连续,这样会导致在binlog_format是1时主从不一致,因此设置为2的前提,是binlog_format 是row.
在binlog_format='row'时,设置innodb_autoinc_lock_mode为2是安全的。
若允许,方案2比方案1更轻量些,不需要修改数据和表结构。
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MySQL이 테이블 구조를 수정하면 메타 데이터 잠금 장치가 일반적으로 사용되므로 테이블을 잠글 수 있습니다. 자물쇠의 영향을 줄이려면 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다. 1. 온라인 DDL과 함께 테이블을 사용할 수 있습니다. 2. 배치에서 복잡한 수정을 수행합니다. 3. 소형 또는 피크 기간 동안 운영됩니다. 4. PT-OSC 도구를 사용하여 더 미세한 제어를 달성하십시오.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

1. 올바른 색인을 사용하여 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 데이터 검색 속도를 높이십시오. 테이블 열을 여러 번 찾으면 해당 열에 대한 인덱스를 만듭니다. 귀하 또는 귀하의 앱이 기준에 따라 여러 열에서 데이터가 필요한 경우 복합 인덱스 2를 만듭니다. 2. 선택을 피하십시오 * 필요한 열만 선택하면 모든 원치 않는 열을 선택하면 더 많은 서버 메모리를 선택하면 서버가 높은 부하 또는 주파수 시간으로 서버가 속도가 느려지며, 예를 들어 Creation_at 및 Updated_at 및 Timestamps와 같은 열이 포함되어 있지 않기 때문에 쿼리가 필요하지 않기 때문에 테이블은 선택을 피할 수 없습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

MySQL은 Android에서 직접 실행할 수는 없지만 다음 방법을 사용하여 간접적으로 구현할 수 있습니다. Android 시스템에 구축 된 Lightweight Database SQLite를 사용하여 별도의 서버가 필요하지 않으며 모바일 장치 애플리케이션에 매우 적합한 작은 리소스 사용량이 있습니다. MySQL 서버에 원격으로 연결하고 데이터 읽기 및 쓰기를 위해 네트워크를 통해 원격 서버의 MySQL 데이터베이스에 연결하지만 강력한 네트워크 종속성, 보안 문제 및 서버 비용과 같은 단점이 있습니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
