一、引子
一般情况下,如果我跟你说查询性能优化,你首先会想到一些复杂的语句,想到查询需要返回大量的数据。但有些情况下,“查一行”,也会执行得特别慢。今天,我就跟你聊聊
这个有趣的话题,看看什么情况下,会出现这个现象。
需要说明的是,如果 MySQL 数据库本身就有很大的压力,导致数据库服务器 CPU 占用率很高或 ioutil(IO 利用率)很高,这种情况下所有语句的执行都有可能变慢,不属于我
们今天的讨论范围。
为了便于描述,我还是构造一个表,基于这个表来说明今天的问题。这个表有两个字段 id和 c,并且我在里面插入了 10 万行记录。
mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=100000) do
insert into t values(i,i);
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter ;
call idata();
接下来,我会用几个不同的场景来举例,有些是前面的文章中我们已经介绍过的知识点,你看看能不能一眼看穿,来检验一下吧。
二、第一类:查询长时间不返回
如图 1 所示,在表 t 执行下面的 SQL 语句:
mysql> select * from t where id=1;
查询结果长时间不返回
图 1 查询长时间不返回
一般碰到这种情况的话,大概率是表 t 被锁住了。接下来分析原因的时候,一般都是首先执行一下 show processlist 命令,看看当前语句处于什么状态。
然后我们再针对每种状态,去分析它们产生的原因、如何复现,以及如何处理。
1、等 MDL 锁
如图 2 所示,就是使用 show processlist 命令查看 Waiting for table metadata lock 的示意图。
图 2 Waiting for table metadata lock 状态示意图
实际测试截图:
+----+-----------------+----------------------+------+---------+------+---------------------------------+----------------------------+
| Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info |
+----+-----------------+----------------------+------+---------+------+---------------------------------+----------------------------+
| 4 | event_scheduler | localhost | NULL | Daemon | 184 | Waiting on empty queue | NULL |
| 8 | root | 192.168.118.85:59418 | test | Query | 101 | Waiting for table metadata lock | select * from t where id=1 |
| 9 | root | 192.168.118.83:65443 | test | Query | 0 | starting | show processlist
出现这个状态表示的是,现在有一个线程正在表 t 上请求或者持有 MDL 写锁,把 select语句堵住了。
实际测试代码:
图 3 MySQL 5.7 中 Waiting for table metadata lock 的复现步骤
session A 通过 lock table 命令持有表 t 的 MDL 写锁,而 session B 的查询需要获取MDL 读锁。所以,session B 进入等待状态。
这类问题的处理方式,就是找到谁持有 MDL 写锁,然后把它 kill 掉。
但是,由于在 show processlist 的结果里面,session A 的 Command 列是“Sleep”,导致查找起来很不方便。不过有了 performance_schema 和 sys 系统库以后,就方便多
了。(MySQL 启动时需要设置 performance_schema=on,相比于设置为 off 会有 10%左右的性能损失)
通过查询 sys.schema_table_lock_waits 这张表,我们就可以直接找出造成阻塞的process id,把这个连接用 kill 命令断开即可。
实际测试代码:
mysql> kill 9 ;
1317 - Query execution was interrupted
再次查看:
mysql> select * from t where id=1;
+----+------+
| id | c |
+----+------+
| 1 | 1 |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)
图 4 查获加表锁的线程 id
2、等 flush
接下来,我给你举另外一种查询被堵住的情况。
我在表 t 上,执行下面的 SQL 语句:
mysql> select * from information_schema.processlist where id=1;
这里,我先卖个关子。
你可以看一下图 5。我查出来这个线程的状态是 Waiting for table flush,你可以设想一下这是什么原因。
图 5 Waiting for table flush 状态示意图
这个状态表示的是,现在有一个线程正要对表 t 做 flush 操作。MySQL 里面对表做 flush操作的用法,一般有以下两个:
flush tables t with read lock;
flush tables with read lock;
这两个 flush 语句,如果指定表 t 的话,代表的是只关闭表 t;如果没有指定具体的表名,则表示关闭 MySQL 里所有打开的表。
但是正常这两个语句执行起来都很快,除非它们也被别的线程堵住了。
所以,出现 Waiting for table flush 状态的可能情况是:有一个 flush tables 命令被别的语句堵住了,然后它又堵住了我们的 select 语句。
现在,我们一起来复现一下这种情况,复现步骤如图 6 所示:
图 6 Waiting for table flush 的复现步骤
实际测试截图:
session A
session B
session C
在 session A 中,我故意每行都调用一次 sleep(1),这样这个语句默认要执行 10 万秒,在这期间表 t 一直是被 session A“打开”着。然后,session B 的 flush tables t 命令再
要去关闭表 t,就需要等 session A 的查询结束。这样,session C 要再次查询的话,就会被 flush 命令堵住了。
图 7 是这个复现步骤的 show processlist 结果。这个例子的排查也很简单,你看到这个show processlist 的结果,肯定就知道应该怎么做了。
图 7 Waiting for table flush 的 show processlist 结果
实际测试代码:
mysql> show processlist;
+----+------+-----------------------+------+---------+------+-------------------------+----------------------------+
| Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info |
+----+------+-----------------------+------+---------+------+-------------------------+----------------------------+
| 4 | root | 192.168.118.85:58126 | test | Query | 219 | User sleep | select sleep(1) from t |
| 5 | root | 192.168.118.109:40554 | test | Query | 160 | Waiting for table flush | flush tables t |
| 9 | root | 192.168.118.83:54220 | NULL | Sleep | 619 | | NULL |
| 10 | root | 192.168.118.83:54221 | test | Sleep | 402 | | NULL |
| 11 | root | 192.168.118.83:54241 | test | Sleep | 393 | | NULL |
| 12 | root | 192.168.118.83:54310 | test | Query | 37 | Waiting for table flush | select * from t where id=1 |
| 13 | root | 192.168.118.83:54321 | test | Query | 0 | starting | show processlist |
+----+------+-----------------------+------+---------+------+-------------------------+----------------------------+
7 rows in set
3、等行锁
现在,经过了表级锁的考验,我们的 select 语句终于来到引擎里了。
mysql> select * from t where id=1 lock in share mode;
上面这条语句的用法你也很熟悉了,我们在第 8 篇《事务到底是隔离的还是不隔离的?》文章介绍当前读时提到过。
由于访问 id=1 这个记录时要加读锁,如果这时候已经有一个事务在这行记录上持有一个写锁,我们的 select 语句就会被堵住。
复现步骤和现场如下:
图 8 行锁复现
图 9 行锁 show processlist 现场
复现截图:
session A
session B
显然,session A 启动了事务,占有写锁,还不提交,是导致 session B 被堵住的原因。这个问题并不难分析,但问题是怎么查出是谁占着这个写锁。如果你用的是 MySQL 5.7
版本,可以通过 sys.innodb_lock_waits 表查到。
查询方法是:
mysql> select * from t sys.innodb_lock_waits where locked_table=`'test'.'t'`\G
图 10 通过 sys.innodb_lock_waits 查行锁
测试命令及截图
命令行报错
mysql> select * from t sys.innodb_lock_waits where locked_table=`'test'.'t'`\G;
1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near '.innodb_lock_waits where locked_table=`'test'.'t'`\G' at line 1
mysql>
刚开始我安装的mysql8.0,说版本不对,于是我更换成5.7.19命令测试故障依旧
我通过Navicat Premium软件连接截图入下
可以看到,这个信息很全,4 号线程是造成堵塞的罪魁祸首。而干掉这个罪魁祸首的方式,就是 KILL QUERY 4 或 KILL 4
不过,这里不应该显示“KILL QUERY 4”。这个命令表示停止 4 号线程当前正在执行的语句,而这个方法其实是没有用的。因为占有行锁的是 update 语句,这个语句已经是之
前执行完成了的,现在执行 KILL QUERY,无法让这个事务去掉 id=1 上的行锁。
实际上,KILL 4 才有效,也就是说直接断开这个连接。这里隐含的一个逻辑就是,连接被断开的时候,会自动回滚这个连接里面正在执行的线程,也就释放了 id=1 上的行锁。
三、第二类:查询慢
经过了重重封“锁”,我们再来看看一些查询慢的例子。
先来看一条你一定知道原因的 SQL 语句:
mysql> select * from t where c=50000 limit 1;
由于字段 c 上没有索引,这个语句只能走 id 主键顺序扫描,因此需要扫描 5 万行。作为确认,你可以看一下慢查询日志。注意,这里为了把所有语句记录到 slow log 里,
我在连接后先执行了 set long_query_time=0,将慢查询日志的时间阈值设置为 0。
由于字段 c 上没有索引,这个语句只能走 id 主键顺序扫描,因此需要扫描 5 万行。作为确认,你可以看一下慢查询日志。注意,这里为了把所有语句记录到 slow log 里,
我在连接后先执行了 set long_query_time=0,将慢查询日志的时间阈值设置为 0。
图 11 全表扫描 5 万行的 slow log
实际测试截图:
Rows_examined 显示扫描了 50000 行。你可能会说,不是很慢呀,11.5 毫秒就返回了,我们线上一般都配置超过 1 秒才算慢查询。但你要记住:坏查询不一定是慢查询。我
们这个例子里面只有 10 万行记录,数据量大起来的话,执行时间就线性涨上去了。扫描行数多,所以执行慢,这个很好理解。
但是接下来,我们再看一个只扫描一行,但是执行很慢的语句。如图 12 所示,是这个例子的 slow log。可以看到,执行的语句是
mysql> select * from t where id=1;
虽然扫描行数是 1,但执行时间却长达 800 毫秒。
图 12 扫描一行却执行得很慢
实际测试截图:
是不是有点奇怪呢,这些时间都花在哪里了?
如果我把这个 slow log 的截图再往下拉一点,你可以看到下一个语句,select * from twhere id=1 lock in share mode,执行时扫描行数也是 1 行,执行时间是 0.2 毫秒。
图 13 加上 lock in share mode 的 slow log
实际测试截图:
看上去是不是更奇怪了?按理说 lock in share mode 还要加锁,时间应该更长才对啊。可能有的同学已经有答案了。如果你还没有答案的话,我再给你一个提示信息,图 14 是
这两个语句的执行输出结果。
图 14 两个语句的输出结果
第一个语句的查询结果里 c=1,带 lock in share mode 的语句返回的是 c=1000001。看到这里应该有更多的同学知道原因了。如果你还是没有头绪的话,也别着急。我先跟你说
明一下复现步骤,再分析原因。
图 15 复现步骤
session A 实际测试代码如下
mysql> start transaction with consistent snapshot;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> use test;
Database changed
mysql> select * from t where id=1;
+----+------+
| id | c |
+----+------+
| 1 | 1 |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from t where id=1 lock in share mode;
+----+------+
| id | c |
+----+------+
| 1 | 2 |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)
你看到了,session A 先用 start transaction with consistent snapshot 命令启动了一个事务,之后 session B 才开始执行 update 语句。
session A 实际测试代码如下
mysql> use test
Database changed
mysql> update t set c=c+1 where id=1;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
session B 执行完 100 万次 update 语句后,id=1 这一行处于什么状态呢?你可以从图16 中找到答案。
图 16 id=1 的数据状态
session B 更新完 100 万次,生成了 100 万个回滚日志 (undo log)。
带 lock in share mode 的 SQL 语句,是当前读,因此会直接读到 1000001 这个结果,所以速度很快;而 select * from t where id=1 这个语句,是一致性读,因此需要从
1000001 开始,依次执行 undo log,执行了 100 万次以后,才将 1 这个结果返回。
注意,undo log 里记录的其实是“把 2 改成 1”,“把 3 改成 2”这样的操作逻辑,画成减 1 的目的是方便你看图。
四、小结
今天我给你举了在一个简单的表上,执行“查一行”,可能会出现的被锁住和执行慢的例子。这其中涉及到了表锁、行锁和一致性读的概念。
在实际使用中,碰到的场景会更复杂。但大同小异,你可以按照我在文章中介绍的定位方法,来定位并解决问题。
最后,我给你留一个问题吧。
我们在举例加锁读的时候,用的是这个语句,select * from t where id=1 lock in sharemode。由于 id 上有索引,所以可以直接定位到 id=1 这一行,因此读锁也是只加在了这一行上。
但如果是下面的 SQL 语句,
begin;
select * from t where c=5 for update;
commit;
这个语句序列是怎么加锁的呢?加的锁又是什么时候释放呢?
你可以把你的观点和验证方法写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾给出我的参考答案。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。
五、上期问题时间
在上一篇文章最后,我留给你的问题是,希望你可以分享一下之前碰到过的、与文章中类似的场景。
@封建的风 提到一个有趣的场景,值得一说。我把他的问题重写一下,表结构如下:
mysql> CREATE TABLE `table_a` (
`id` int(11) NOT NULL,
`b` varchar(10) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `b` (`b`)
) ENGINE=InnoDB;
假设现在表里面,有 100 万行数据,其中有 10 万行数据的 b 的值是’1234567890’,
假设现在执行语句是这么写的:
mysql> select * from table_a where b='1234567890abcd';
这时候,MySQL 会怎么执行呢?
最理想的情况是,MySQL 看到字段 b 定义的是 varchar(10),那肯定返回空呀。可惜,MySQL 并没有这么做
那要不,就是把’1234567890abcd’拿到索引里面去做匹配,肯定也没能够快速判断出索引树 b 上并没有这个值,也很快就能返回空结果。但实际上,MySQL 也不是这么做的。
这条 SQL 语句的执行很慢,流程是这样的:
1. 在传给引擎执行的时候,做了字符截断。因为引擎里面这个行只定义了长度是 10,所以只截了前 10 个字节,就是’1234567890’进去做匹配;
2. 这样满足条件的数据有 10 万行;
3. 因为是 select *, 所以要做 10 万次回表;
4. 但是每次回表以后查出整行,到 server 层一判断,b 的值都不是’1234567890abcd’;
5. 返回结果是空。
这个例子,是我们文章内容的一个很好的补充。虽然执行过程中可能经过函数操作,但是最终在拿到结果后,server 层还是要做一轮判断的。
六、经典留言
1、某、人
最近几张干货越来越多了,很实用,收获不少.先回答今天的问题
版本5.7.13
rc模式下:
session 1:
begin;
select * from t where c=5 for update;
session 2:
delete from t where c=10 --等待
session 3:
insert into t values(100001,8) --成功
session 1:
commit
session 2:事务执行成功
rr模式下:
begin;
select * from t where c=5 for update;
session 2:
delete from t where c=10 --等待
session 3:
insert into t values(100001,8) --等待
session 1:
commit
session 2:事务执行成功
session 3:事务执行成功
从上面这两个简单的例子,可以大概看出上锁的流程.
不管是rr模式还是rc模式,这条语句都会先在server层对表加上MDL S锁,然后进入到引擎层。
rc模式下,由于数据量不大只有10W。通过实验可以证明session 1上来就把该表的所有行都锁住了。
导致其他事务要对该表的所有现有记录做更新,是阻塞状态。为什么insert又能成功?
说明rc模式下for update语句没有上gap锁,所以不阻塞insert对范围加插入意向锁,所以更新成功。
session 1commit后,session 2执行成功。表明所有行的x锁是在事务提交完成以后才释放。
rr模式下,session 1和session 2与rc模式下都一样,说明rr模式下也对所有行上了X锁。
唯一的区别是insert也等待了,是因为rr模式下对没有索引的更新,聚簇索引上的所有记录,都被加上了X锁。其次,聚簇索引每条记录间的间隙(GAP),也同时被加上了GAP锁。由于gap锁阻塞了insert要加的插入意向锁,导致insert也处于等待状态。只有当session 1 commit完成以后。session 1上的所有锁才会释放,S2,S3执行成功
由于例子中的数据量还比较小,如果数据量达到千万级别,就比较直观的能看出,上锁是逐行上锁的一个过程.扫描一条上一条,直到所有行扫描完,rc模式下对所有行上x锁。rr模式下不仅对所有行上X锁,还对所有区间上gap锁.直到事务提交或者回滚完成后,上的锁才会被释放。
作者回复
作者回复: 分析得非常好。
两个模式下,各增加一个session 4 : update t set c=100 where id=10看看哦
基本就全了
2、某、人
老师我请教一个问题:
flush tables中close table的意思是说的把open_tables里的表全部关闭掉?下次如果有关于某张表的操作
又把frm file缓存进Open_table_definitions,把表名缓存到open_tables,还是open_table只是一个计数?
不是特别明白flush table和打开表是个什么流程
作者回复:
Flush tables是会关掉表,然后下次请求重新读表信息的
第一次打开表其实就是open_table_definitions,包括读表信息一类的
之后再有查询就是拷贝一个对象,加一个计数这样的
3、godtrue
课前思考
1:为啥只查一行的语句,也执行这么慢?
查的慢,基本上就是索引使用的问题,和查一行还是N行(N不是巨大),没有必然联系。查一行慢,猜测没有走索引查询,且数据量比较大。
课后思考
1:阅后发现自己的无知,只查询一行的语句,也比较慢,原因从大到小可分为三种情况?
第一MySQL数据库本身被堵住了,比如:系统或网络资源不够
第二SQL语句被堵住了,比如:表锁,行锁等,导致存储引擎不执行对应的SQL语句
第三确实是索引使用不当,没有走索引
第四是表中数据的特点导致的,走了索引,但回表次数庞大
感谢老师的分享,真是醍醐灌顶呀