通常状况下,若是我跟你说查询性能优化,你首先会想到一些复杂的语句,想到查询须要返回大量的数据。但有些状况下,“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,看看什么状况下,会出现这个现象。mysql
须要说明的是,若是 MySQL 数据库自己就有很大的压力,致使数据库服务器 CPU 占用率很高或 ioutil(IO 利用率)很高,这种状况下全部语句的执行都有可能变慢,不属于我
们今天的讨论范围。sql
为了便于描述,我仍是构造一个表,基于这个表来讲明今天的问题。这个表有两个字段 id和 c,而且我在里面插入了 10 万行记录。数据库
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,我会用几个不一样的场景来举例,有些是前面的文章中咱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。缓存
如图 1 所示,在表 t 执行下面的 SQL 语句:性能优化
mysql> select * from t where id=1;
查询结果长时间不返回bash
图 1 查询长时间不返回服务器
通常碰到这种状况的话,大几率是表 t 被锁住了。接下来分析缘由的时候,通常都是首先执行一下 show processlist 命令,看看当前语句处于什么状态。网络
而后咱们再针对每种状态,去分析它们产生的缘由、如何复现,以及如何处理。session
如图 2 所示,就是使用 show processlist 命令查看 Waiting for table metadata lock 的示意图。函数
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,如今有一个线程正在表 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 经过 lock table 命令持有表 t 的 MDL 写锁,而 session B 的查询须要获取MDL 读锁。因此,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,而后把它 kill 掉。
可是,因为在 show processlist 的结果里面,session A 的 Command 列是“Sleep”,致使查找起来很不方便。不过有了 performance_schema 和 sys 系统库之后,就方便多
了。(MySQL 启动时须要设置 performance_schema=on,相比于设置为 off 会有 10%左右的性能损失)
经过查询 sys.schema_table_lock_waits 这张表,咱们就能够直接找出形成阻塞的process id,把这个链接用 kill 命令断开便可。
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
接下来,我给你举另一种查询被堵住的状况。
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。
你能够看一下图 5。我查出来这个线程的状态是 Waiting for table flush,你能够设想一下这是什么缘由。
图 5 Waiting for table flush 状态示意图
这个状态表示的是,如今有一个线程正要对表 t 作 flush 操做。MySQL 里面对表作 flush操做的用法,通常有如下两个:
flush tables t with read lock; flush tables with read lock;
这两个 flush 语句,若是指定表 t 的话,表明的是只关闭表 t;若是没有指定具体的表名,则表示关闭 MySQL 里全部打开的表。
可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。
因此,出现 Waiting for table flush 状态的可能状况是:有一个 flush tables 命令被别的语句堵住了,而后它又堵住了咱们的 select 语句。
如今,咱们一块儿来复现一下这种状况,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。而后,session B 的 flush tables t 命令再
要去关闭表 t,就须要等 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,确定就知道应该怎么作了。
图 7 Waiting for table flush 的 show processlist 结果
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
如今,通过了表级锁的考验,咱们的 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,咱们在第 8 篇《事务究竟是隔离的仍是不隔离的?》文章介绍当前读时提到过。
因为访问 id=1 这个记录时要加读锁,若是这时候已经有一个事务在这行记录上持有一个写锁,咱们的 select 语句就会被堵住。
复现步骤和现场以下:
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,是致使 session B 被堵住的缘由。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。若是你用的是 MySQL 5.7
版本,能够经过 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 经过 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,因而我更换成5.7.19命令测试故障依旧
我经过Navicat Premium软件链接截图入下
能够看到,这个信息很全,4 号线程是形成堵塞的罪魁祸首。而干掉这个罪魁祸首的方式,就是 KILL QUERY 4 或 KILL 4
不过,这里不该该显示“KILL QUERY 4”。这个命令表示中止 4 号线程当前正在执行的语句,而这个方法实际上是没有用的。由于占有行锁的是 update 语句,这个语句已是之
前执行完成了的,如今执行 KILL QUERY,没法让这个事务去掉 id=1 上的行锁。
实际上,KILL 4 才有效,也就是说直接断开这个链接。这里隐含的一个逻辑就是,链接被断开的时候,会自动回滚这个链接里面正在执行的线程,也就释放了 id=1 上的行锁。
通过了重重封“锁”,咱们再来看看一些查询慢的例子。
先来看一条你必定知道缘由的 SQL 语句:
mysql> select * from t where c=50000 limit 1;
因为字段 c 上没有索引,这个语句只能走 id 主键顺序扫描,所以须要扫描 5 万行。做为确认,你能够看一下慢查询日志。注意,这里为了把全部语句记录到 slow log 里,
我在链接后先执行了 set long_query_time=0,将慢查询日志的时间阈值设置为 0。
因为字段 c 上没有索引,这个语句只能走 id 主键顺序扫描,所以须要扫描 5 万行。做为确认,你能够看一下慢查询日志。注意,这里为了把全部语句记录到 slow log 里,
我在链接后先执行了 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,咱们线上通常都配置超过 1 秒才算慢查询。但你要记住:坏查询不必定是慢查询。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,因此执行慢,这个很好理解。
可是接下来,咱们再看一个只扫描一行,可是执行很慢的语句。如图 12 所示,是这个例子的 slow log。能够看到,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:
是否是有点奇怪呢,这些时间都花在哪里了?
若是我把这个 slow log 的截图再往下拉一点,你能够看到下一个语句,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:
看上去是否是更奇怪了?按理说 lock in share mode 还要加锁,时间应该更长才对啊。可能有的同窗已经有答案了。若是你尚未答案的话,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窗知道缘由了。若是你仍是没有头绪的话,也别着急。我先跟你说
明一下复现步骤,再分析缘由。
图 15 复现步骤
session A 实际测试代码以下
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,以后 session B 才开始执行 update 语句。
session A 实际测试代码以下
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?你能够从图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,所以会直接读到 1000001 这个结果,因此速度很快;而 select * from t where id=1 这个语句,是一致性读,所以须要从
1000001 开始,依次执行 undo log,执行了 100 万次之后,才将 1 这个结果返回。
注意,undo log 里记录的实际上是“把 2 改为 1”,“把 3 改为 2”这样的操做逻辑,画成减 1 的目的是方便你看图。
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,你能够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。
咱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。因为 id 上有索引,因此能够直接定位到 id=1 这一行,所以读锁也是只加在了这一行上。
但若是是下面的 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?加的锁又是何时释放呢?
你能够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个人参考答案。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一块儿阅读。
在上一篇文章最后,我留给你的问题是,但愿你能够分享一下以前碰到过的、与文章中相似的场景。
@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,表结构以下:
mysql> CREATE TABLE `table_a` ( `id` int(11) NOT NULL, `b` varchar(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `b` (`b`) ) ENGINE=InnoDB;
假设如今表里面,有 100 万行数据,其中有 10 万行数据的 b 的值是’1234567890’,
假设如今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?
最理想的状况是,MySQL 看到字段 b 定义的是 varchar(10),那确定返回空呀。惋惜,MySQL 并无这么作
那要不,就是把’1234567890abcd’拿到索引里面去作匹配,确定也没可以快速判断出索引树 b 上并无这个值,也很快就能返回空结果。但实际上,MySQL 也不是这么作的。
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,作了字符截断。由于引擎里面这个行只定义了长度是 10,因此只截了前 10 个字节,就是’1234567890’进去作匹配;
2. 这样知足条件的数据有 10 万行;
3. 由于是 select *, 因此要作 10 万次回表;
4. 可是每次回表之后查出整行,到 server 层一判断,b 的值都不是’1234567890abcd’;
5. 返回结果是空。
这个例子,是咱们文章内容的一个很好的补充。虽然执行过程当中可能通过函数操做,可是最终在拿到结果后,server 层仍是要作一轮判断的。
最近几张干货愈来愈多了,很实用,收获很多.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,能够大概看出上锁的流程.
无论是rr模式仍是rc模式,这条语句都会先在server层对表加上MDL S锁,而后进入到引擎层。
rc模式下,因为数据量不大只有10W。经过实验能够证实session 1上来就把该表的全部行都锁住了。
致使其余事务要对该表的全部现有记录作更新,是阻塞状态。为何insert又能成功?
说明rc模式下for update语句没有上gap锁,因此不阻塞insert对范围加插入意向锁,因此更新成功。
session 1commit后,session 2执行成功。代表全部行的x锁是在事务提交完成之后才释放。
rr模式下,session 1和session 2与rc模式下都同样,说明rr模式下也对全部行上了X锁。
惟一的区别是insert也等待了,是由于rr模式下对没有索引的更新,聚簇索引上的全部记录,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。因为gap锁阻塞了insert要加的插入意向锁,致使insert也处于等待状态。只有当session 1 commit完成之后。session 1上的全部锁才会释放,S2,S3执行成功
因为例子中的数据量还比较小,若是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,直到全部行扫描完,rc模式下对全部行上x锁。rr模式下不只对全部行上X锁,还对全部区间上gap锁.直到事务提交或者回滚完成后,上的锁才会被释放。
做者回复: 分析得很是好。 两个模式下,各增长一个session 4 : update t set c=100 where id=10看看哦 基本就全了👍🏿
老师我请教一个问题:
flush tables中close table的意思是说的把open_tables里的表所有关闭掉?下次若是有关于某张表的操做
又把frm file缓存进Open_table_definitions,把表名缓存到open_tables,仍是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
Flush tables是会关掉表,而后下次请求从新读表信息的 第一次打开表其实就是open_table_definitions,包括读表信息一类的 以后再有查询就是拷贝一个对象,加一个计数这样的
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,和查一行仍是N行(N不是巨大),没有必然联系。查一行慢,猜想没有走索引查询,且数据量比较大。课后思考1:阅后发现本身的无知,只查询一行的语句,也比较慢,缘由从大到小可分为三种状况?第一MySQL数据库自己被堵住了,好比:系统或网络资源不够第二SQL语句被堵住了,好比:表锁,行锁等,致使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色致使的,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😄