线上某服务时不时报出如下异常（大约一天二十多次）：“Deadlock found when trying to get lock;”。

Oh, My God! 是死锁问题。尽管报错不多，对性能目前看来也无太大影响，但还是需要解决，保不齐哪天成为性能瓶颈。

为了更系统的分析问题，本文将从死锁检测、索引隔离级别与锁的关系、死锁成因、问题定位这五个方面来展开讨论。

1.1 死锁成因&&检测方法

左图那两辆车造成死锁了吗？不是！右图四辆车造成死锁了吗？是！

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。

二、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。

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。

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。

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。
5. 提交读(RC)：只能读取到已经提交的数据。
6. 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。

我们在上面谈论的其实是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。

三、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。

四、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。

五、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复制代码

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复制代码