在上一篇文章中，我跟你介紹了MySQL的全局鎖和表級鎖，今天我們就來講講MySQL的行鎖。
MySQL的行鎖是在引擎層由各個引擎自己實現(xiàn)的。但并不是所有的引擎都支持行鎖，比如MyISAM引擎就不支持行鎖。不支持行鎖意味著并發(fā)控制只能使用表鎖，對于這種引擎的表，同一張表上任何時刻只能有一個更新在執(zhí)行，這就會影響到業(yè)務并發(fā)度。InnoDB是支持行鎖的，這也是MyISAM被InnoDB替代的重要原因之一。
我們今天就主要來聊聊InnoDB的行鎖，以及如何通過減少鎖沖突來提升業(yè)務并發(fā)度。
顧名思義，行鎖就是針對數(shù)據表中行記錄的鎖。這很好理解，比如事務A更新了一行，而這時候事務B也要更新同一行，則必須等事務A的操作完成后才能進行更新。
當然，數(shù)據庫中還有一些沒那么一目了然的概念和設計，這些概念如果理解和使用不當，容易導致程序出現(xiàn)非預期行為，比如兩階段鎖。
我先給你舉個例子。在下面的操作序列中，事務B的update語句執(zhí)行時會是什么現(xiàn)象呢？假設字段id是表t的主鍵。
這個問題的結論取決于事務A在執(zhí)行完兩條update語句后，持有哪些鎖，以及在什么時候釋放。你可以驗證一下：實際上事務B的update語句會被阻塞，直到事務A執(zhí)行commit之后，事務B才能繼續(xù)執(zhí)行。
知道了這個答案，你一定知道了事務A持有的兩個記錄的行鎖，都是在commit的時候才釋放的。
也就是說，在InnoDB事務中，行鎖是在需要的時候才加上的，但并不是不需要了就立刻釋放，而是要等到事務結束時才釋放。這個就是兩階段鎖協(xié)議。
知道了這個設定，對我們使用事務有什么幫助呢？那就是，如果你的事務中需要鎖多個行，要把最可能造成鎖沖突、最可能影響并發(fā)度的鎖盡量往后放。我給你舉個例子。
假設你負責實現(xiàn)一個電影票在線交易業(yè)務，顧客A要在影院B購買電影票。我們簡化一點，這個業(yè)務需要涉及到以下操作：
從顧客A賬戶余額中扣除電影票價；
給影院B的賬戶余額增加這張電影票價；
記錄一條交易日志。
也就是說，要完成這個交易，我們需要update兩條記錄，并insert一條記錄。當然，為了保證交易的原子性，我們要把這三個操作放在一個事務中。那么，你會怎樣安排這三個語句在事務中的順序呢？
試想如果同時有另外一個顧客C要在影院B買票，那么這兩個事務沖突的部分就是語句2了。因為它們要更新同一個影院賬戶的余額，需要修改同一行數(shù)據。
根據兩階段鎖協(xié)議，不論你怎樣安排語句順序，所有的操作需要的行鎖都是在事務提交的時候才釋放的。所以，如果你把語句2安排在最后，比如按照3、1、2這樣的順序，那么影院賬戶余額這一行的鎖時間就最少。這就最大程度地減少了事務之間的鎖等待，提升了并發(fā)度。
好了，現(xiàn)在由于你的正確設計，影院余額這一行的行鎖在一個事務中不會停留很長時間。但是，這并沒有完全解決你的困擾。
如果這個影院做活動，可以低價預售一年內所有的電影票，而且這個活動只做一天。于是在活動時間開始的時候，你的MySQL就掛了。你登上服務器一看，CPU消耗接近100%，但整個數(shù)據庫每秒就執(zhí)行不到100個事務。這是什么原因呢？
這里，我就要說到死鎖和死鎖檢測了。
當并發(fā)系統(tǒng)中不同線程出現(xiàn)循環(huán)資源依賴，涉及的線程都在等待別的線程釋放資源時，就會導致這幾個線程都進入無限等待的狀態(tài)，稱為死鎖。這里我用數(shù)據庫中的行鎖舉個例子。
這時候，事務A在等待事務B釋放id=2的行鎖，而事務B在等待事務A釋放id=1的行鎖。 事務A和事務B在互相等待對方的資源釋放，就是進入了死鎖狀態(tài)。當出現(xiàn)死鎖以后，有兩種策略：
一種策略是，直接進入等待，直到超時。這個超時時間可以通過參數(shù)innodb_lock_wait_timeout來設置。
另一種策略是，發(fā)起死鎖檢測，發(fā)現(xiàn)死鎖后，主動回滾死鎖鏈條中的某一個事務，讓其他事務得以繼續(xù)執(zhí)行。將參數(shù)innodb_deadlock_detect設置為on，表示開啟這個邏輯。
在InnoDB中，innodb_lock_wait_timeout的默認值是50s，意味著如果采用第一個策略，當出現(xiàn)死鎖以后，第一個被鎖住的線程要過50s才會超時退出，然后其他線程才有可能繼續(xù)執(zhí)行。對于在線服務來說，這個等待時間往往是無法接受的。
但是，我們又不可能直接把這個時間設置成一個很小的值，比如1s。這樣當出現(xiàn)死鎖的時候，確實很快就可以解開，但如果不是死鎖，而是簡單的鎖等待呢？所以，超時時間設置太短的話，會出現(xiàn)很多誤傷。
所以，正常情況下我們還是要采用第二種策略，即：主動死鎖檢測，而且innodb_deadlock_detect的默認值本身就是on。主動死鎖檢測在發(fā)生死鎖的時候，是能夠快速發(fā)現(xiàn)并進行處理的，但是它也是有額外負擔的。
你可以想象一下這個過程：每當一個事務被鎖的時候，就要看看它所依賴的線程有沒有被別人鎖住，如此循環(huán)，最后判斷是否出現(xiàn)了循環(huán)等待，也就是死鎖。
那如果是我們上面說到的所有事務都要更新同一行的場景呢？
每個新來的被堵住的線程，都要判斷會不會由于自己的加入導致了死鎖，這是一個時間復雜度是O(n)的操作。假設有1000個并發(fā)線程要同時更新同一行，那么死鎖檢測操作就是100萬這個量級的。雖然最終檢測的結果是沒有死鎖，但是這期間要消耗大量的CPU資源。因此，你就會看到CPU利用率很高，但是每秒卻執(zhí)行不了幾個事務。
根據上面的分析，我們來討論一下，怎么解決由這種熱點行更新導致的性能問題呢？問題的癥結在于，死鎖檢測要耗費大量的CPU資源。
一種頭痛醫(yī)頭的方法，就是如果你能確保這個業(yè)務一定不會出現(xiàn)死鎖，可以臨時把死鎖檢測關掉。但是這種操作本身帶有一定的風險，因為業(yè)務設計的時候一般不會把死鎖當做一個嚴重錯誤，畢竟出現(xiàn)死鎖了，就回滾，然后通過業(yè)務重試一般就沒問題了，這是業(yè)務無損的。而關掉死鎖檢測意味著可能會出現(xiàn)大量的超時，這是業(yè)務有損的。
另一個思路是控制并發(fā)度。根據上面的分析，你會發(fā)現(xiàn)如果并發(fā)能夠控制住，比如同一行同時最多只有10個線程在更新，那么死鎖檢測的成本很低，就不會出現(xiàn)這個問題。一個直接的想法就是，在客戶端做并發(fā)控制。但是，你會很快發(fā)現(xiàn)這個方法不太可行，因為客戶端很多。我見過一個應用，有600個客戶端，這樣即使每個客戶端控制到只有5個并發(fā)線程，匯總到數(shù)據庫服務端以后，峰值并發(fā)數(shù)也可能要達到3000。
因此，這個并發(fā)控制要做在數(shù)據庫服務端。如果你有中間件，可以考慮在中間件實現(xiàn)；如果你的團隊有能修改MySQL源碼的人，也可以做在MySQL里面?；舅悸肪褪牵瑢τ谙嗤械母拢谶M入引擎之前排隊。這樣在InnoDB內部就不會有大量的死鎖檢測工作了。
可能你會問，如果團隊里暫時沒有數(shù)據庫方面的專家，不能實現(xiàn)這樣的方案，能不能從設計上優(yōu)化這個問題呢？
你可以考慮通過將一行改成邏輯上的多行來減少鎖沖突。還是以影院賬戶為例，可以考慮放在多條記錄上，比如10個記錄，影院的賬戶總額等于這10個記錄的值的總和。這樣每次要給影院賬戶加金額的時候，隨機選其中一條記錄來加。這樣每次沖突概率變成原來的1/10，可以減少鎖等待個數(shù)，也就減少了死鎖檢測的CPU消耗。
這個方案看上去是無損的，但其實這類方案需要根據業(yè)務邏輯做詳細設計。如果賬戶余額可能會減少，比如退票邏輯，那么這時候就需要考慮當一部分行記錄變成0的時候，代碼要有特殊處理。
今天，我和你介紹了MySQL的行鎖，涉及了兩階段鎖協(xié)議、死鎖和死鎖檢測這兩大部分內容。
其中，我以兩階段協(xié)議為起點，和你一起討論了在開發(fā)的時候如何安排正確的事務語句。這里的原則/我給你的建議是：如果你的事務中需要鎖多個行，要把最可能造成鎖沖突、最可能影響并發(fā)度的鎖的申請時機盡量往后放。
但是，調整語句順序并不能完全避免死鎖。所以我們引入了死鎖和死鎖檢測的概念，以及提供了三個方案，來減少死鎖對數(shù)據庫的影響。減少死鎖的主要方向，就是控制訪問相同資源的并發(fā)事務量。
最后，我給你留下一個問題吧。如果你要刪除一個表里面的前10000行數(shù)據，有以下三種方法可以做到：
第一種，直接執(zhí)行delete from T limit 10000;
第二種，在一個連接中循環(huán)執(zhí)行20次 delete from T limit 500;
第三種，在20個連接中同時執(zhí)行delete from T limit 500。
你會選擇哪一種方法呢？為什么呢？
