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本篇内容介绍了“怎么理解 MySQL wwwhj8828coml8o88O49999 死锁问题”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
1 应用日志
1 死锁是怎么被发现的？
1.1 死锁成因 检测方法
我们 mysql 用的存储引擎是 innodb，从日志来看，innodb 主动探知到死锁，并回滚了某一苦苦等待的事务。问题来了，innodb 是怎么探知死锁的？直观方法是在两个事务相互等待时，当一个等待时间超过设置的某一阀值时，对其中一个事务进行回滚，另一个事务就能继续执行。这种方法简单有效，在 innodb 中，参数 innodb_lock_wait_timeout 用来设置超时时间。
仅用上述方法来检测死锁太过被动，innodb 还提供了 wait-for graph 算法来主动进行死锁检测，每当加锁请求无法立即满足需要并进入等待时，wait-for graph 算法都会被触发。
1.2 wait-for graph 原理
我们怎么知道上图中四辆车是死锁的？他们相互等待对方的资源，而且形成环路！我们将每辆车看为一个节点，当节点 1 需要等待节点 2 的资源时，就生成一条有向边指向节点 2，最后形成一个有向图。我们只要检测这个有向图是否出现环路即可，出现环路就是死锁！这就是 wait-for graph 算法。
innodb 将各个事务看为一个个节点，资源就是各个事务占用的锁，当事务 1 需要等待事务 2 的锁时，就生成一条有向边从 1 指向 2，最后行成一个有向图。
1.2 innodb 隔离级别、索引与锁
死锁检测是死锁发生时 innodb 给我们的救命稻草，我们需要它，但我们更需要的是避免死锁发生的能力，如何尽可能避免？这需要了解 innodb 中的锁。
1.2.1 锁与索引的关系
假设我们有一张消息表（msg），里面有 3 个字段。假设 id 是主键，token 是非唯一索引，message 没有索引。
id: biginttoken: varchar(30)message: varchar(4096)
innodb 对于主键使用了聚簇索引，这是一种数据存储方式，表数据是和主键一起存储，主键索引的叶结点存储行数据。对于普通索引，其叶子节点存储的是主键值。
下面分析下索引和锁的关系。
1）delete from msg where id=2；
由于 id 是主键，因此直接锁住整行记录即可。
2）delete from msg where token=’cvs’;
由于 token 是二级索引，因此首先锁住二级索引（两行），接着会锁住相应主键所对应的记录；
3）delete from msg where message= 订单号是多少’；
message 没有索引，所以走的是全表扫描过滤。这时表上的各个记录都将添加上 X 锁。
1.2.2 锁与隔离级别的关系
大学数据库原理都学过，为了保证并发操作数据的正确性，数据库都会有事务隔离级别的概念：1）未提交读（Read uncommitted）；2）已提交读（Read committed（RC））；3）可重复读（Repeatable read（RR））；4）可串行化（Serializable）。我们较常使用的是 RC 和 RR。
提交读 (RC)：只能读取到已经提交的数据。
可重复读 (RR)：在同一个事务内的查询都是事务开始时刻一致的，InnoDB 默认级别。
我们在 1.2.1 节谈论的其实是 RC 隔离级别下的锁，它可以防止不同事务版本的数据修改提交时造成数据冲突的情况，但当别的事务插入数据时可能会出现问题。
如下图所示，事务 A 在第一次查询时得到 1 条记录，在第二次执行相同查询时却得到两条记录。从事务 A 角度上看是见鬼了！这就是幻读，RC 级别下尽管加了行锁，但还是避免不了幻读。
innodb 的 RR 隔离级别可以避免幻读发生，怎么实现？当然需要借助于锁了！
为了解决幻读问题，innodb 引入了 gap 锁。
在事务 A 执行：update msg set message=‘订单’where token=‘asd’;
innodb 首先会和 RC 级别一样，给索引上的记录添加上 X 锁，此外，还在非唯一索引’asd’与相邻两个索引的区间加上锁。
这样，当事务 B 在执行 insert into msg values (null,‘asd’,’hello’); commit; 时，会首先检查这个区间是否被锁上，如果被锁上，则不能立即执行，需要等待该 gap 锁被释放。这样就能避免幻读问题。
3 死锁成因
了解了 innodb 锁的基本原理后，下面分析下死锁的成因。如前面所说，死锁一般是事务相互等待对方资源，最后形成环路造成的。下面简单讲下造成相互等待最后形成环路的例子。
3.1 不同表相同记录行锁冲突
这种情况很好理解，事务 A 和事务 B 操作两张表，但出现循环等待锁情况。
3.2 相同表记录行锁冲突
这种情况比较常见，之前遇到两个 job 在执行数据批量更新时，jobA 处理的的 id 列表为 [1,2,3,4]，而 job 处理的 id 列表为 [8,9,10,4,2]，这样就造成了死锁。
3.3 不同索引锁冲突
这种情况比较隐晦，事务 A 在执行时，除了在二级索引加锁外，还会在聚簇索引上加锁，在聚簇索引上加锁的顺序是 [1,4,2,3,5]，而事务 B 执行时，只在聚簇索引上加锁，加锁顺序是 [1,2,3,4,5]，这样就造成了死锁的可能性。
3.4 gap 锁冲突
innodb 在 RR 级别下，如下的情况也会产生死锁，比较隐晦。不清楚的同学可以自行根据上节的 gap 锁原理分析下。
4 如何尽可能避免死锁
1）以固定的顺序访问表和行。比如对第 2 节两个 job 批量更新的情形，简单方法是对 id 列表先排序，后执行，这样就避免了交叉等待锁的情形；又比如对于 3.1 节的情形，将两个事务的 sql 顺序调整为一致，也能避免死锁。
2）大事务拆小。大事务更倾向于死锁，如果业务允许，将大事务拆小。
3）在同一个事务中，尽可能做到一次锁定所需要的所有资源，减少死锁概率。
4）降低隔离级别。如果业务允许，将隔离级别调低也是较好的选择，比如将隔离级别从 RR 调整为 RC，可以避免掉很多因为 gap 锁造成的死锁。
5）为表添加合理的索引。可以看到如果不走索引将会为表的每一行记录添加上锁，死锁的概率大大增大。
5 如何定位死锁成因
下面以本文开头的死锁案例为例，讲下如何排查死锁成因。
1）通过应用业务日志定位到问题代码，找到相应的事务对应的 sql；
因为死锁被检测到后会回滚，这些信息都会以异常反应在应用的业务日志中，通过这些日志我们可以定位到相应的代码，并把事务的 sql 给梳理出来。
start tran
1 deleteHeartCheckDOByToken
2 updateSessionUser
…
commit
此外，我们根据日志回滚的信息发现在检测出死锁时这个事务被回滚。
2）确定数据库隔离级别。
执行 select @@global.tx_isolation，可以确定数据库的隔离级别，我们数据库的隔离级别是 RC，这样可以很大概率排除 gap 锁造成死锁的嫌疑;
3）找 DBA 执行下 show InnoDB STATUS 看看最近死锁的日志。
这个步骤非常关键。通过 DBA 的帮忙，我们可以有更为详细的死锁信息。通过此详细日志一看就能发现，与之前事务相冲突的事务结构如下：
start tran
1 updateSessionUser
2 deleteHeartCheckDOByToken
…
commit
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