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MySQL慢查询日志中的锁等待分析

2022-08-215.5k 阅读

MySQL慢查询日志简介

MySQL的慢查询日志是一个非常有用的工具，它记录了执行时间超过指定阈值的SQL语句。通过分析慢查询日志，我们可以找出数据库中执行效率低下的查询，进而进行优化。要开启慢查询日志，需要在MySQL配置文件（通常是my.cnf或my.ini）中进行如下配置：

slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow-query.log
long_query_time = 2

上述配置中，slow_query_log = 1表示开启慢查询日志；slow_query_log_file指定了日志文件的路径；long_query_time = 2表示将执行时间超过2秒的SQL语句记录到慢查询日志中。

锁等待在慢查询中的体现

在慢查询日志中，锁等待是导致查询变慢的一个重要因素。当一个事务获取锁的时间过长，就会造成锁等待。这种等待会显著增加查询的执行时间，最终出现在慢查询日志中。例如，假设我们有一个简单的银行转账操作：

START TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE account_id = 2;
COMMIT;

如果在执行这个事务的过程中，另一个事务已经持有了accounts表中account_id = 1行的锁，那么当前事务就需要等待锁的释放，从而导致查询变慢并可能被记录到慢查询日志中。

慢查询日志中的锁等待信息解析

慢查询日志中通常会包含一些与锁等待相关的信息，比如锁等待的时间。以MySQL 5.7为例，慢查询日志的一条记录可能如下：

# Time: 210723 16:35:38
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id:     8
# Query_time: 3.123456  Lock_time: 2.123456  Rows_sent: 1  Rows_examined: 100
SET timestamp=1627038938;
SELECT * FROM users WHERE user_id = 1;

在这条记录中，Query_time表示整个查询的执行时间，Lock_time表示锁等待的时间。从这里可以看出，锁等待时间在整个查询执行时间中占了相当大的比例。

不同类型锁的等待分析

表级锁

表级锁是MySQL中最粗粒度的锁，它会锁定整个表。例如，使用LOCK TABLES语句可以手动获取表级锁：

LOCK TABLES users WRITE;
-- 执行一些操作
UNLOCK TABLES;

当一个事务获取了表级写锁时，其他事务无论是读还是写操作，都需要等待锁的释放。假设我们有两个事务： 事务1：

START TRANSACTION;
LOCK TABLES users WRITE;
UPDATE users SET name = 'new_name' WHERE user_id = 1;
-- 事务1长时间运行，未释放锁

事务2：

START TRANSACTION;
SELECT * FROM users WHERE user_id = 2;
-- 事务2会等待事务1释放锁，导致慢查询

在慢查询日志中，事务2的记录会显示较长的锁等待时间。

行级锁

行级锁是MySQL中最细粒度的锁，它只会锁定需要的行。InnoDB存储引擎默认使用行级锁。例如：

START TRANSACTION;
UPDATE users SET age = age + 1 WHERE user_id = 1;
-- 事务执行过程中，只锁定user_id = 1的行
COMMIT;

虽然行级锁减少了锁的粒度，提高了并发性能，但如果索引使用不当，也会导致锁等待。比如，如果查询条件没有使用索引：

START TRANSACTION;
UPDATE users SET age = age + 1 WHERE name = 'old_name';
-- 如果name字段没有索引，会全表扫描并锁定大量行，增加锁等待概率
COMMIT;

在这种情况下，其他事务对users表的操作可能会因为锁等待而变慢，并记录在慢查询日志中。

页级锁

页级锁是介于表级锁和行级锁之间的一种锁粒度。它锁定的是数据页，一个页中可能包含多行数据。MyISAM存储引擎支持页级锁，但InnoDB存储引擎在某些情况下也会使用页级锁。例如，在批量插入数据时，InnoDB可能会使用页级锁来提高插入效率。然而，如果在这种情况下有其他事务对相关页进行操作，也会出现锁等待。假设我们有一个批量插入操作：

START TRANSACTION;
INSERT INTO products (product_name, price) VALUES ('product1', 100), ('product2', 200);
-- 插入操作可能会锁定相关的数据页
COMMIT;

如果同时有另一个事务试图更新这些页中的数据，就可能会出现锁等待，进而在慢查询日志中体现出来。

分析锁等待的工具和方法

使用SHOW STATUS

SHOW STATUS命令可以提供关于MySQL服务器状态的各种信息，包括锁相关的统计信息。例如，通过查看Innodb_row_lock_current_waits变量，可以了解当前正在等待行锁的数量：

SHOW STATUS LIKE 'Innodb_row_lock%';

结果可能如下：

+-------------------------------+-------+
| Variable_name                 | Value |
+-------------------------------+-------+
| Innodb_row_lock_current_waits | 0     |
| Innodb_row_lock_time          | 12345 |
| Innodb_row_lock_time_avg      | 123   |
| Innodb_row_lock_time_max      | 1000  |
| Innodb_row_lock_waits         | 100   |
+-------------------------------+-------+

Innodb_row_lock_time表示总的行锁等待时间，Innodb_row_lock_waits表示行锁等待的次数。通过这些信息，可以大致了解系统中锁等待的情况。

使用SHOW ENGINE INNODB STATUS

SHOW ENGINE INNODB STATUS命令可以提供更详细的InnoDB存储引擎状态信息，包括锁等待的具体情况。例如，在输出结果中，可以找到LATEST DETECTED DEADLOCK部分，这里会显示死锁相关的信息：

------------------------
LATEST DETECTED DEADLOCK
------------------------
170216 19:36:54
*** (1) TRANSACTION:
TRANSACTION 2858, ACTIVE 11 sec starting index read
mysql tables in use 1, locked 1
LOCK WAIT 3 lock struct(s), heap size 376, 2 row lock(s)
MySQL thread id 4, OS thread handle 0x700001184000, query id 43 localhost root updating
UPDATE `test`.`t1` SET c1 = c1 + 1 WHERE id = 1
*** (1) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:
RECORD LOCKS space id 0 page no 5 n bits 72 index `PRIMARY` of table `test`.`t1` trx id 2858 lock_mode X waiting
Record lock, heap no 2 PHYSICAL RECORD: n_fields 3; compact format; info bits 0
 0: len 4; hex 80000001; asc     ;;
 1: len 6; hex 000000000b1a; asc       ;;
 2: len 7; hex 44000015340110; asc D   4  ;;

*** (2) TRANSACTION:
TRANSACTION 2857, ACTIVE 19 sec inserting
mysql tables in use 1, locked 1
4 lock struct(s), heap size 1248, 3 row lock(s), undo log entries 2
MySQL thread id 3, OS thread handle 0x700001180000, query id 42 localhost root insert
INSERT INTO `test`.`t1` (id, c1) VALUES (2, 2)
*** (2) HOLDS THE LOCK(S):
RECORD LOCKS space id 0 page no 5 n bits 72 index `PRIMARY` of table `test`.`t1` trx id 2857 lock_mode X locks rec but not gap
Record lock, heap no 2 PHYSICAL RECORD: n_fields 3; compact format; info bits 0
 0: len 4; hex 80000001; asc     ;;
 1: len 6; hex 000000000b1a; asc       ;;
 2: len 7; hex 44000015340110; asc D   4  ;;

*** (2) WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:
RECORD LOCKS space id 0 page no 5 n bits 72 index `PRIMARY` of table `test`.`t1` trx id 2857 lock_mode X insert intention waiting
Record lock, heap no 3 PHYSICAL RECORD: n_fields 3; compact format; info bits 0
 0: len 4; hex 80000002; asc     ;;
 1: len 6; hex 000000000b1b; asc       ;;
 2: len 7; hex 44000015340110; asc D   4  ;;

*** WE ROLL BACK TRANSACTION (2)

从上述信息中，可以清晰地看到两个事务之间的锁等待关系以及死锁的发生原因。

使用pt - query - digest工具

pt - query - digest是Percona Toolkit中的一个工具，它可以对慢查询日志进行分析，并生成详细的报告。首先，需要安装Percona Toolkit，然后使用以下命令分析慢查询日志：

pt - query - digest /var/log/mysql/slow - query.log

该工具会对慢查询日志中的SQL语句进行分类、统计执行时间、锁等待时间等信息，并生成一个易读的报告。例如，报告中可能会显示类似如下的信息：

# Profile
# Rank Query ID           Response time Calls R/Call V/M   Item
# ==== ================== =========== ===== ===== ===== =====
#    1 0x61166F1624789053 19.9895 99.8%     1 19.990  0.00 SELECT t1.* FROM t1, t2 WHERE t1.id = t2.id
#    2 0x61166F1624789054  0.0105  0.2%     1  0.010  0.00 SELECT t2.* FROM t1, t2 WHERE t1.id = t2.id

从报告中可以看出每个查询的响应时间、调用次数以及锁等待时间等信息，方便我们定位性能问题。

优化锁等待的策略

优化索引

正确使用索引可以显著减少锁等待的发生。例如，对于上述的银行转账操作，如果account_id字段上有索引，那么在更新操作时，MySQL可以快速定位到需要锁定的行，而不是全表扫描，从而减少锁的范围和等待时间。创建索引的语句如下：

CREATE INDEX idx_account_id ON accounts (account_id);

调整事务隔离级别

不同的事务隔离级别对锁的使用有不同的影响。例如，READ - COMMITTED隔离级别比REPEATABLE - READ隔离级别使用的锁粒度更细，锁等待的概率也相对较低。可以通过以下语句设置事务隔离级别：

SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

然而，降低隔离级别可能会带来数据一致性的问题，所以在调整隔离级别时需要谨慎权衡。

合理安排事务顺序

在多个事务操作相同数据时，合理安排事务的执行顺序可以避免死锁和减少锁等待。例如，所有事务都按照相同的顺序访问数据，就可以避免死锁的发生。假设我们有两个事务需要操作accounts表中的account_id = 1和account_id = 2两行数据： 事务1：

START TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE account_id = 2;
COMMIT;

事务2：

START TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 200 WHERE account_id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 200 WHERE account_id = 2;
COMMIT;

如果所有事务都按照先操作account_id = 1，再操作account_id = 2的顺序执行，就可以减少锁等待和死锁的可能性。

减少锁的持有时间

尽量缩短事务的执行时间，减少锁的持有时间。例如，在上述银行转账操作中，如果在更新操作之间有一些不必要的计算或等待操作，可以将这些操作移到事务之外，从而尽快释放锁。

-- 不好的做法
START TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1;
-- 进行一些不必要的长时间计算
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE account_id = 2;
COMMIT;

-- 好的做法
-- 先进行计算
SET @new_balance1 = (SELECT balance FROM accounts WHERE account_id = 1) - 100;
SET @new_balance2 = (SELECT balance FROM accounts WHERE account_id = 2) + 100;

START TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = @new_balance1 WHERE account_id = 1;
UPDATE accounts SET balance = @new_balance2 WHERE account_id = 2;
COMMIT;

通过这种方式，可以减少锁的持有时间，降低锁等待的概率。

案例分析

案例一：高并发下的锁等待问题

假设我们有一个电商网站的订单系统，在高并发情况下，经常出现慢查询。通过分析慢查询日志，发现很多查询的锁等待时间较长。查看相关的SQL语句，发现是订单插入操作：

START TRANSACTION;
INSERT INTO orders (order_id, user_id, order_amount) VALUES (1, 1, 100);
-- 这里可能会因为并发插入出现锁等待
COMMIT;

进一步分析发现，orders表的主键order_id采用的是自增方式，但由于高并发插入，导致插入操作竞争锁。优化方案是将插入操作改为批量插入，并对表结构进行优化，例如增加合适的索引。

START TRANSACTION;
INSERT INTO orders (order_id, user_id, order_amount) VALUES (1, 1, 100), (2, 2, 200);
COMMIT;

同时，为user_id字段添加索引，方便按照用户查询订单：

CREATE INDEX idx_user_id ON orders (user_id);

经过这些优化后，慢查询日志中的锁等待时间明显减少，系统性能得到提升。

案例二：死锁导致的慢查询

在一个库存管理系统中，经常出现死锁导致的慢查询。通过SHOW ENGINE INNODB STATUS命令查看死锁信息，发现两个事务之间的锁等待关系如下： 事务1：

START TRANSACTION;
UPDATE inventory SET quantity = quantity - 1 WHERE product_id = 1;
-- 等待事务2释放对product_id = 2的锁
UPDATE inventory SET quantity = quantity + 1 WHERE product_id = 2;
COMMIT;

事务2：

START TRANSACTION;
UPDATE inventory SET quantity = quantity - 1 WHERE product_id = 2;
-- 等待事务1释放对product_id = 1的锁
UPDATE inventory SET quantity = quantity + 1 WHERE product_id = 1;
COMMIT;

可以看出，两个事务按照不同的顺序访问数据，导致了死锁。优化方案是统一事务对数据的访问顺序，例如都先操作product_id = 1，再操作product_id = 2： 事务1优化后：

START TRANSACTION;
UPDATE inventory SET quantity = quantity - 1 WHERE product_id = 1;
UPDATE inventory SET quantity = quantity + 1 WHERE product_id = 2;
COMMIT;

事务2优化后：

START TRANSACTION;
UPDATE inventory SET quantity = quantity - 1 WHERE product_id = 1;
UPDATE inventory SET quantity = quantity + 1 WHERE product_id = 2;
COMMIT;

优化后，死锁问题得到解决，慢查询日志中相关的慢查询也不再出现。

总结

MySQL慢查询日志中的锁等待分析是优化数据库性能的重要环节。通过深入理解锁等待的原理、不同类型锁的特点，以及使用合适的分析工具和优化策略，我们可以有效地减少锁等待，提高数据库的并发性能和整体效率。在实际应用中，需要根据具体的业务场景和数据库架构，灵活运用这些知识和方法，不断优化数据库性能，以满足业务发展的需求。同时，持续监控慢查询日志和锁相关的状态信息，及时发现和解决潜在的性能问题，也是数据库管理员和开发人员的重要工作。