记压测环境数据表死锁导致接口长时间pending问题

背景

压测过程中测试小伙伴反映某个页面长时间loading无法打开，接下来我们排查一下，既然是压测环境，那么就需要排除服务器资源层面的因素，现在考验的就是在系统资源不足时系统的情况，那么我们就直接从代码层面开始排查。

排查思路

在浏览器中打开F12，复现问题，确定那个接口存在性能问题，接下来需要确定接口内部的实现逻辑是什么样，做了哪些事情，调用了哪些服务，分析接口存在性能问题的根本原因，在排查过程中，着重留意是否在for循环中执行数据库操作、调用第三方接口、调用第三方接口耗时，执行的SQL是否有性能问题。随后确定优化方案，验证效果发版。

MyBatis foreach 标签数据量较大时存在性能问题，在接口分析中按SQL性能问题处理。

随版本迭代以及需求变更，接口中的逻辑可能越来越臃肿，关联查询的表越来越多，查询的数据量越来越大，为保证业务闭环，新增与更新可能要同时操作N张表，以上均是影响接口性能的因素。

排查过程

复现排查过程中发现，有一条慢SQL执行时间过长，导致查询的对应表产生了死锁，那么这就是接口长时间pending的愿意了。

解决方案

由于对应表处于死锁状态，那么首先需要将死锁的表释放，杀掉对应的查询进程。那么需要执行以下命令：

#以下命令需要同时执行
show OPEN TABLES where In_use > 0;
​
SHOW PROCESSLIST;
​
SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX;
​
SELECT * FROM information_schema.INNODB_LOCKs;
 
 #根据进程号kill
  kill  pid

解除锁后，使用explain语句查询执行计划，确认由于业务变更，关联查询表过多，在数据量较大时导致SQL性能极具下降，该SQL所在的事务处理时间过长，导致其他事务等待锁的时间过长，最终导致死锁。

阿里巴巴开发手册中建议：查询时关联表不要超过三张。

基于此建议，我们将原SQL语句进行拆分，以避免在造成长事务造成数据库表死锁导致接口长时间pending的问题。经过测试问题得解。

知识扩展-如何避免死锁

引用什么是MySQL死锁？如何避免死锁？

MYSQL造成死锁的原因

1. 并发访问：当多个事务并发访问同一资源时，容易出现死锁。
2. 事务请求资源顺序不当：如果多个事务对相同的资源加锁的顺序不同，也容易引发死锁。
3. 锁超时：如果一个事务持有锁的时间过长，例如有一个事务处理时间太长了，就可能导致其他事务等待锁的时间过长，最终导致死锁。
4. 锁粒度过大：如果锁的粒度过大，例如一个事务锁住几十条数据，甚至表锁，那么在事务并发访问同一资源时，容易造成死锁。

如何分析死锁

1. 错误日志： MySQL的错误日志中记录了死锁信息，包括死锁发生的时间、持有锁的线程、等待锁的线程等。
2. SHOW ENGINE INNODB STATUS：可以使用该命令查看InnoDB引擎的状态信息，包括死锁的详细信息。其中，LATEST DETECTED DEADLOCK部分列出了最近的死锁事件，包括持有锁和等待锁的事务ID以及锁的详细信息。
3. information_schema表： MySQL提供了一些用于查看锁和事务状态的系统表。例如，information_schema.INNODB_TRX表包含当前执行的事务列表，information_schema.INNODB_LOCKS表包含当前的锁列表，information_schema.INNODB_LOCK_WAITS表包含当前的锁等待列表等。
4. 如果使用阿里云之类的云数据库，通常监控系统可以查询死锁信息。

如何解决MYSQL死锁

1. 重试：当出现死锁时，可以重试该事务，让其重新尝试执行。重试的次数可以限制，超过一定次数后可以选择中止该事务。
2. 加锁顺序：尽量保证不同的事务对锁的访问顺序一致，这样可以避免死锁的产生。比如，所有事务都按照相同的顺序获取锁，或者按照相反的顺序获取锁。
3. 缩小事务范围：可以将一个大事务拆分成多个小事务，每个小事务只涉及部分数据，这样可以减少死锁的可能性。
4. 提高隔离级别：如果业务允许，可以将隔离级别提高到SERIALIZABLE，这样可以保证读取数据时的一致性，并且避免了读取到其他事务正在修改的数据，减少死锁的可能性。
5. 减少锁定时间：尽量减少事务占用锁的时间，比如可以在需要修改的时候再获取锁，而不是一开始就获取锁。
6. 使用索引：合理的索引设计可以避免全表扫描，减少锁的竞争和等待时间，从而减少死锁的发生。

思考与建议

• 任何排查方式都不如在写代码时多一些思考，多一个极限条件设想。我们不仅要想办法解决问题，更需要尽量避免可能出现的问题。
• 编程要养成“分而治之”的习惯，以避免和解决大数据量下水桶最短板导致的问题。

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