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第六讲：行锁功过：怎么减少行锁对性能的影响？
闲聊：
在上一篇文章中，我跟你介绍了 MySQL 的全局锁和表级锁，今天我们就来讲讲 MySQL 的行锁。
MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁，比如 MyISAM 引擎就不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行，这就会影响到业务并发度。InnoDB 是支持行锁的，这也是 MyISAM 被 InnoDB 替代的重要原因之一。-
我们今天就主要来聊聊 InnoDB 的行锁，以及如何通过减少锁冲突来提升业务并发度。
行锁是什么
顾名思义，行锁就是针对数据表中行记录的锁。这很好理解，比如事务 A 更新了一行，而这时候事务 B 也要更新同一行，则必须等事务 A 的操作完成后才能进行更新。
当然，数据库中还有一些没那么一目了然的概念和设计，这些概念如果理解和使用不当，容易导致程序出现非预期行为，比如两阶段锁。
两阶段锁协议
我先给你举个例子。在下面的操作序列中，事务 B 的 update 语句执行时会是什么现象呢？假设字段 id 是表 t 的主键。
这个问题的结论取决于事务 A 在执行完两条 update 语句后，持有哪些锁，以及在什么时候释放。你可以验证一下：实际上事务 B 的 update 语句会被阻塞，直到事务 A 执行 commit 之后，事务 B 才能继续执行。
知道了这个答案，你一定知道了事务 A 持有的两个记录的行锁，都是在 commit 的时候才释放的。
也就是说，在 InnoDB 事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。
知道了这个设定，对我们使用事务有什么帮助呢？那就是，如果你的事务中需要锁多个行，要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁尽量往后放。我给你举个例子。
示例：
假设你负责实现一个电影票在线交易业务，顾客 A 要在影院 B 购买电影票。我们简化一点，这个业务需要涉及到以下操作：
- 从顾客 A 账户余额中扣除电影票价；
- 给影院 B 的账户余额增加这张电影票价；
- 记录一条交易日志。
也就是说，要完成这个交易，我们需要 update 两条记录，并 insert 一条记录。当然，为了保证交易的原子性，我们要把这三个操作放在一个事务中。那么，你会怎样安排这三个语句在事务中的顺序呢？
试想如果同时有另外一个顾客 C 要在影院 B 买票，那么这两个事务冲突的部分就是语句 2 了。因为它们要更新同一个影院账户的余额，需要修改同一行数据
根据两阶段锁协议，不论你怎样安排语句顺序，所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的。所以，如果你把语句 2 安排在最后，比如按照 3、1、2 这样的顺序，那么影院账户余额这一行的锁时间就最少。这就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度。
好了，现在由于你的正确设计，影院余额这一行的行锁在一个事务中不会停留很长时间。但是，这并没有完全解决你的困扰。
如果这个影院做活动，可以低价预售一年内所有的电影票，而且这个活动只做一天。于是在活动时间开始的时候，你的 MySQL 就挂了。你登上服务器一看，CPU 消耗接近 100%，但整个数据库每秒就执行不到 100 个事务。这是什么原因呢？
这里，我就要说到死锁和死锁检测了。死锁和死锁检测
死锁和死锁检测
当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁。这里我用数据库中的行锁举个例子。
这时候，事务 A 在等待事务 B 释放 id=2 的行锁，而事务 B 在等待事务 A 释放 id=1 的行锁。 事务 A 和事务 B 在互相等待对方的资源释放，就是进入了死锁状态。当出现死锁以后，有两种策略：
第一种策略：
直接进入等待，直到超时。这个超时时间可以通过参数 innodb_lock_wait_timeout 来设置。
第二种策略：
发起死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务，让其他事务得以继续执行。将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on，表示开启这个逻辑。
策略分析
在 InnoDB 中，innodb_lock_wait_timeout 的默认值是 50s，意味着如果采用第一个策略，当出现死锁以后，第一个被锁住的线程要过 50s 才会超时退出，然后其他线程才有可能继续执行。对于在线服务来说，这个等待时间往往是无法接受的。
但是，我们又不可能直接把这个时间设置成一个很小的值，比如 1s。这样当出现死锁的时候，确实很快就可以解开，但如果不是死锁，而是简单的锁等待呢？所以，超时时间设置太短的话，会出现很多误伤。
所以，正常情况下我们还是要采用第二种策略，即：主动死锁检测，而且 innodb_deadlock_detect 的默认值本身就是 on。主动死锁检测在发生死锁的时候，是能够快速发现并进行处理的，但是它也是有额外负担的。
你可以想象一下这个过程：每当一个事务被锁的时候，就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁。
场景提问：
那如果是我们上面说到的所有事务都要更新同一行的场景呢？
每个新来的被堵住的线程，都要判断会不会由于自己的加入导致了死锁，这是一个时间复杂度是 O(n) 的操作。假设有 1000 个并发线程要同时更新同一行，那么死锁检测操作就是 100 万这个量级的。虽然最终检测的结果是没有死锁，但是这期间要消耗大量的 CPU 资源。因此，你就会看到 CPU 利用率很高，但是每秒却执行不了几个事务。
根据上面的分析，我们来讨论一下，怎么解决由这种热点行更新导致的性能问题呢？问题的症结在于，死锁检测要耗费大量的 CPU 资源。
要把死锁关掉吗？
一种头痛医头的方法，就是如果你能确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉。但是这种操作本身带有一定的风险，因为业务设计的时候一般不会把死锁当做一个严重错误，毕竟出现死锁了，就回滚，然后通过业务重试一般就没问题了，这是业务无损的。而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是业务有损的。
控制并发度是否可以解决
另一个思路是控制并发度。根据上面的分析，你会发现如果并发能够控制住，比如同一行同时最多只有 10 个线程在更新，那么死锁检测的成本很低，就不会出现这个问题。一个直接的想法就是，在客户端做并发控制。但是，你会很快发现这个方法不太可行，因为客户端很多。我见过一个应用，有 600 个客户端，这样即使每个客户端控制到只有 5 个并发线程，汇总到数据库服务端以后，峰值并发数也可能要达到 3000。
因此，这个并发控制要做在数据库服务端。如果你有中间件，可以考虑在中间件实现；如果你的团队有能修改 MySQL 源码的人，也可以做在 MySQL 里面。基本思路就是，对于相同行的更新，在进入引擎之前排队。这样在 InnoDB 内部就不会有大量的死锁检测工作了。
那怎么办
可能你会问，如果团队里暂时没有数据库方面的专家，不能实现这样的方案，能不能从设计上优化这个问题呢？
你可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突。还是以影院账户为例，可以考虑放在多条记录上，比如 10 个记录，影院的账户总额等于这 10 个记录的值的总和。这样每次要给影院账户加金额的时候，随机选其中一条记录来加。这样每次冲突概率变成原来的 1/10，可以减少锁等待个数，也就减少了死锁检测的 CPU 消耗。
（批注：就是将一个影院账户，拆分成10个子账户，然后并发的时候，从这10个子账户中，取出一个账户来进行修改。）
这个方案看上去是无损的，但其实这类方案需要根据业务逻辑做详细设计。如果账户余额可能会减少，比如退票逻辑，那么这时候就需要考虑当一部分行记录变成 0 的时候，代码要有特殊处理。
小结
今天，我和你介绍了 MySQL 的行锁，涉及了两阶段锁协议、死锁和死锁检测这两大部分内容。
其中，我以两阶段协议为起点，和你一起讨论了在开发的时候如何安排正确的事务语句。这里的原则 / 我给你的建议是：如果你的事务中需要锁多个行，要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁的申请时机尽量往后放。
但是，调整语句顺序并不能完全避免死锁。所以我们引入了死锁和死锁检测的概念，以及提供了三个方案，来减少死锁对数据库的影响。减少死锁的主要方向，就是控制访问相同资源的并发事务量。
深入：
第一条：
1、行锁和表锁的MDL锁一样，都是在事务提交后才释放。 因此如果一个事务中需要更新多个行，为了减少锁冲突，因尽量将可能出现锁冲突的更新放在事务的后面，减少等待时间。 2、如果数据库CPU占用率很高，但是每秒执行的事务数很少。可能是 因为业务中热点行的更新出现了大量死锁，或者是为了检测死锁而耗费了大量资源。如果是出现了大量死锁，那么就需要提升并发度，比如将热点行分成多行（例如影院账户余额的更新）；如果是因为死锁检测耗费太多资源，在确保不会出现死锁的情况下，关闭死锁检测
第二条：
两阶段锁协议简单说：假设一个事务中有多行更新操作，因为更新操作会给表中的数据加上行锁，当执行完更新操作后，锁不会立马释放，而是等待commit成功后才会释放。 /n/n 两阶段锁带来的影响：如果把加锁的操作（更新操作）放在整个事务的所有操作的前面，且此时对同一行的并发操作比较多，那么就意味着行被加锁的时间相对于把这些加锁的代码放在后面要长，阻塞的总体时间比较长，如果加锁的代码放在最后，阻塞的时间就会相对缩短，并且距离锁释放的时间更近，可以提高整体性能。
第三条
死锁检测的成本高，proxy可以做同一行数据修改的请求排队的功能，秒杀场景可能会用到。
如果并发量高，反正进去也是检测死锁，导致速度慢。那还不如在代理这边排队，虽然挨个执行事务也是慢，但好歹不会连累数据库。这么一想排队也有道理。唉，世间安得两全法，不负如来不负卿。。。。。
1、客户端做并发限制 2、MySQL中间件做并发限制 3、修改数据库源码，排队控制并发 所有方案的目的都是为了降低高并发情况下更新热点数据时死锁检测带来的CPU性能消耗
提问：
最后，我给你留下一个问题吧。如果你要删除一个表里面的前 10000 行数据，有以下三种方法可以做到：
- 第一种，直接执行 delete from T limit 10000;
- 第二种，在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500;
- 第三种，在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500。
你会选择哪一种方法呢？为什么呢？
答案
选择第二种方式，即：在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500。
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第一种方式（即：直接执行 delete from T limit 10000）里面，单个语句占用时间长，锁的时间也比较长；而且大事务还会导致主从延迟。
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第三种方式（即：在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500），会人为造成锁冲突。