Mysql实战(19):为什么我只查一行的语句,也执行这么慢?

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。

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。

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。

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。

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。

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:

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。

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:

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

转载自:https://time.geekbang.org/column/article/74687



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  • 作者:JJ(联系作者)
  • 发表时间:2021-03-06 09:46
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