19 | 为什么我只查一行的语句，也执行这么慢？

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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。

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。

image.png

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。

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。

image.png

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。

在第 6 篇文章《全局锁和表锁：给表加个字段怎么有这么多阻碍？》中，我给你介绍过一种复现方法。但需要说明的是，那个复现过程是基于 MySQL 5.6 版本的。而 MySQL 5.7 版本修改了 MDL 的加锁策略，所以就不能复现这个场景了。

不过，在 MySQL 5.7 版本下复现这个场景，也很容易。如图 3 所示，我给出了简单的复现步骤。

image.png

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。

image.png

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。

image.png

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：

image.png

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。

image.png

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;

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：

image.png

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

image.png

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。

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。

image.png

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；

image.png

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 t where 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。

image.png

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。

image.png

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。

image.png

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 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。

image.png

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。

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 share mode。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？

上期问题时间

@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：

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；
这样满足条件的数据有 10 万行；
因为是 select *，所以要做 10 万次回表；
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’;
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。

FAQ

.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。

版本：mysql 5.6.39
CREATE TABLE `t` (
  `a` int(11) NOT NULL,
  `b` int(11) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
insert into t values(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5);
采用READ-COMMITTED隔离级别
案例1、
session A：
begin;
update t set a=6 where b=1;
session B：
begin;
update t set a=7 where b=2;
A和B均能执行成功
问题1：官档上说对于RC且全表扫描的update，先逐行添加行锁然后释放掉不符合where条件的，那么session A成功对(1,1)加锁，理论上session B在扫描(1,1)并尝试加锁时会被阻塞，为何还能执行成功？官档链接：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-transaction-isolation-levels.html

案例2：
session A：
begin;
update t set a=6 where b=1;
session B：
begin;
delete from t where b=2; -- 被阻塞
问题2：为何案例1 中的session B不会被阻塞，而案例2的却被session A的行数阻塞，update和delete都是全部扫描，难道加锁机制不一样？

作者回复:
好问题，在read-commited隔离级别下，update语句
有一个“semi-consistent” read优化，

意思是，如果update语句碰到一个已经被锁了的行，会读入最新的版本，然后判断一下是不是满足查询条件，
a)如果不满足，就直接跳过；
b) 如果满足，才进入锁等待

你的第二个问题：这个策略，只对update有效，delete无效

RR隔离级别下，为保证binlog记录顺序，非索引更新会锁住全表记录，且事务结束前不会对不符合条件记录有逐步释放的过程。

对于课后问题，select * from t where c=5 for update，
当级别为RR时，因为字段c上没有索引，会扫主键索引，这时会把表中的记录都加上X锁。同时，因为对于innodb来说，当级别为RR时，是可以解决幻读的，此时对于每条记录的间隙还要加上GAP锁。也就是说，表上每一条记录和每一个间隙都锁上了。
当级别为RC时，因为字段c上没有索引，会扫主键索引，这时会把表中的记录都加上X锁。

另外，之前看过相关文章，MySQL在实际实现中有些优化措施，比如当RC时，在MySQL server过滤条件，发现不满足后，会把不满足条件的记录释放锁（这里就是把 c!=5的记录释放锁），这里会违背两阶段的约束。当然，之前每条记录的加锁操作还是不能省略的。
还有，对于semi consistent read开启的情况下，也会提前释放锁。

19 | 为什么我只查一行的语句，也执行这么慢？

第一类：查询长时间不返回

等 MDL 锁

等 flush

等行锁

第二类：查询慢

小结

上期问题时间

FAQ

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