Bagaimana anda mengesan dan mengendalikan kebuntuan di MySQL?
Apr 02, 2025 pm 07:13 PM
Kaedah untuk mengesan dan mengendalikan kebuntuan di MySQL termasuk: 1. Gunakan enjin menunjukkan perintah status innoDB untuk melihat maklumat kebuntuan; 2. Gunakan Jadual Data_Locks Skema Prestasi untuk memantau status kunci; 3. Pastikan urus niaga memperoleh kunci dalam urutan yang sama untuk mengelakkan memegang kunci untuk masa yang lama; 4. Mengoptimumkan reka bentuk transaksi dan strategi kunci, dan laraskan suis pengesanan kebuntuan jika perlu.
Pengenalan
Dalam persekitaran pelbagai pengguna MySQL, pengendalian kebuntuan adalah kemahiran utama. Kenapa? Kerana kebuntuan boleh menyebabkan permohonan anda menjadi buntu, mempengaruhi pengalaman pengguna, dan bahkan mungkin menyebabkan rasuah data. Hari ini, kami akan meneroka bagaimana untuk mengesan dan mengendalikan kebuntuan di MySQL. Topik ini bukan sahaja penting untuk pentadbir pangkalan data, tetapi juga pengetahuan yang mesti ada untuk mana-mana pemaju menggunakan MySQL. Melalui artikel ini, anda akan belajar bagaimana mengenal pasti tanda -tanda kebuntuan, memahami mengapa ia berlaku, dan bagaimana untuk menyelesaikan masalah ini dengan berkesan.
Semak pengetahuan asas
Sebelum membincangkan kebuntuan, kita perlu memahami beberapa konsep asas. MySQL menggunakan mekanisme kunci untuk menguruskan akses serentak, yang termasuk kunci baris dan kunci meja. Kunci wujud untuk memastikan konsistensi data, tetapi jika digunakan secara tidak wajar, ia boleh menyebabkan kebuntuan. Kebuntuan merujuk kepada situasi di mana dua atau lebih urus niaga menunggu satu sama lain untuk melepaskan sumber tetapi tidak dapat meneruskan pelaksanaan. Memahami jenis kunci dan mekanisme kerjanya adalah langkah pertama dalam menangani kebuntuan.
Konsep teras atau analisis fungsi
Definisi dan fungsi kebuntuan
Deadlock adalah masalah biasa dalam pangkalan data, yang berlaku dalam keadaan di mana pelbagai urus niaga menunggu satu sama lain untuk melepaskan sumber dan tidak dapat meneruskan pelaksanaan. Peranan kebuntuan adalah untuk mengingatkan kita bahawa jika persaingan sumber antara urus niaga ditangani secara tidak wajar, ia akan menyebabkan sistem lumpuh. Mari lihat contoh mudah untuk menggambarkan kebuntuan:
- Transaksi 1 Memulakan transaksi; Kemas kini Akaun Tetapkan Baki = Baki - 100 di mana account_id = 1; - Tunggu Transaksi 2 untuk melepaskan Lock- Transaksi 2 Memulakan transaksi; Kemas kini Akaun Tetapkan Baki = Baki 100 di mana account_id = 2; - tunggu transaksi 1 untuk melepaskan kunci
Dalam contoh ini, Transaksi 1 dan Transaksi 2 sedang menunggu pihak lain melepaskan kunci, mengakibatkan kebuntuan.
Bagaimana ia berfungsi
Kejadian kebuntuan biasanya kerana pelbagai urus niaga memperoleh sumber dalam pesanan yang berbeza, mengakibatkan menunggu gelung. MySQL mengesan kebuntuan melalui langkah -langkah berikut:
Analisis graf menunggu : MySQL akan mengekalkan graf menunggu, di mana nod dalam graf mewakili urus niaga, dan tepi mewakili hubungan menunggu antara urus niaga. Sekiranya gelung dikesan dalam angka itu, kebuntuan telah berlaku.
Algoritma Pengesanan Deadlock : MySQL menggunakan algoritma yang serupa dengan Carian Pertama Kedalaman (DFS) untuk mengesan gelung dalam graf menunggu. Sebaik sahaja gelung ditemui, MySQL akan memilih mangsa (biasanya transaksi dengan masa menunggu terpendek) untuk menamatkan pelaksanaannya, dengan itu memecahkan kebuntuan.
Pemprosesan Deadlock : MySQL secara automatik akan memilih transaksi untuk melancarkan bolak -balik, melepaskan kunci yang dipegangnya, dan membenarkan urus niaga lain untuk meneruskan pelaksanaan. Proses ini adalah automatik, tetapi kami dapat mengawal suis untuk pengesanan kebuntuan dengan mengkonfigurasi parameter
innodb_deadlock_detect.
Contoh penggunaan
Penggunaan asas
Kaedah yang paling asas untuk mengesan kebuntuan adalah melalui perintah SHOW ENGINE INNODB STATUS MySQL. Perintah ini dapat memberikan keadaan semasa enjin InnoDB, termasuk maklumat kebuntuan. Mari lihat contoh:
Menunjukkan status enjin innoDB;
Selepas melaksanakan arahan ini, anda boleh melihat bahagian LATEST DETECTED DEADLOCK dalam output, yang akan menerangkan secara terperinci kebuntuan yang dikesan terakhir.
Penggunaan lanjutan
Untuk senario yang lebih kompleks, anda boleh menggunakan skema prestasi MySQL untuk memantau dan menganalisis kebuntuan. Skema Prestasi menyediakan jadual yang dinamakan data_locks yang boleh digunakan untuk melihat maklumat kunci semasa. Berikut adalah contoh pertanyaan:
Pilih * dari prestasi_schema.data_locks di mana lock_type = 'record';
Pertanyaan ini dapat membantu anda memahami urus niaga yang kini memegang kunci mana, dengan itu membantu anda meramalkan dan mencegah kebuntuan.
Kesilapan biasa dan tip debugging
Kesalahan biasa apabila berurusan dengan kebuntuan termasuk:
Perintah kunci yang tidak munasabah : Jika pelbagai urus niaga memperoleh kunci dalam pesanan yang berbeza, mudah untuk menyebabkan kebuntuan. Penyelesaiannya adalah untuk memastikan semua urus niaga memperoleh kunci dalam susunan yang sama.
Kunci jangka panjang : Jika transaksi memegang kunci untuk masa yang lama, urus niaga lain boleh menyebabkan kebuntuan disebabkan oleh masa menunggu yang berlebihan. Ini boleh diselesaikan dengan memendekkan masa pelaksanaan transaksi atau menggunakan kunci yang lebih halus.
Apabila menyahpepijat kebuntuan, anda boleh menggunakan perintah SHOW ENGINE INNODB STATUS untuk melihat log kebuntuan, menganalisis punca kebuntuan, dan menyesuaikan logik transaksi berdasarkan maklumat log.
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Dalam aplikasi praktikal, pemprosesan kebuntuan yang dioptimumkan boleh bermula dari aspek berikut:
Reka bentuk transaksi : Memendekkan masa pelaksanaan transaksi dan mengurangkan masa pegangan kunci. Pertimbangkan untuk memisahkan urus niaga besar ke dalam pelbagai urus niaga kecil.
Strategi mengunci : Menggunakan lebih banyak kunci berbutir, seperti kunci baris dan bukannya kunci meja, dapat mengurangkan kebarangkalian kebuntuan.
Suis Pengesanan Deadlock : Dalam persekitaran konkurensi yang tinggi, anda boleh mempertimbangkan untuk mematikan pengesanan kebuntuan (
innodb_deadlock_detect = OFF), tetapi ini memerlukan berhati -hati kerana ia boleh menyebabkan kemerosotan prestasi sistem.Memantau dan Mencegah : Secara kerap memantau kebuntuan pangkalan data, gunakan skema prestasi atau alat pemantauan lain untuk segera menemui dan menyelesaikan masalah kebuntuan yang berpotensi.
Melalui kaedah ini, anda bukan sahaja dapat mengesan dan mengendalikan kebuntuan secara berkesan di MySQL, tetapi juga menghalang kebuntuan semasa peringkat reka bentuk dan pengoptimuman, dengan itu meningkatkan prestasi dan kestabilan keseluruhan pangkalan data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana anda mengesan dan mengendalikan kebuntuan di MySQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Mewujudkan sambungan jauh yang selamat ke pelayan MySQL
Jul 04, 2025 am 01:44 AM
TosecurelyConnecttoaremotemysqlserver, usesshtunneling, configuremysqlforremoteaccess, setfirewallrules, andconsidersslencryption .First, DesiglishansshtunnelWithSSH-L3307: localhost: 3306user@remote-server-nandconnectviamysql-h127.0.0.1-p3307.second, editmys
Menganalisis log pertanyaan perlahan MySQL untuk mencari kemunculan prestasi
Jul 04, 2025 am 02:46 AM
Hidupkan log pertanyaan perlahan MySQL dan menganalisis isu prestasi lokasi. 1. Edit fail konfigurasi atau ditetapkan secara dinamik SLOW_QUERY_LOG dan LONG_QUERY_TIME; 2. Log mengandungi medan utama seperti query_time, lock_time, rows_examined untuk membantu menilai kesesakan kecekapan; 3. Gunakan alat mysqldumpslow atau pt-query-digest untuk menganalisis log dengan cekap; 4. Cadangan pengoptimuman termasuk menambah indeks, mengelakkan pilih*, memisahkan pertanyaan kompleks, dan lain -lain. Sebagai contoh, menambah indeks ke user_id dapat mengurangkan jumlah baris yang diimbas dan meningkatkan kecekapan pertanyaan.
Mengendalikan nilai null dalam lajur dan pertanyaan MySQL
Jul 05, 2025 am 02:46 AM
Apabila mengendalikan nilai null dalam MySQL, sila ambil perhatian: 1. Apabila mereka bentuk jadual, medan utama ditetapkan kepada notnull, dan bidang pilihan dibenarkan NULL; 2. Isnull atau Isnotnull mesti digunakan dengan = atau! =; 3. Fungsi Ifnull atau Coalesce boleh digunakan untuk menggantikan nilai lalai paparan; 4. Berhati -hati apabila menggunakan nilai null secara langsung apabila memasukkan atau mengemas kini, dan perhatikan sumber data dan kaedah pemprosesan rangka kerja ORM. Null mewakili nilai yang tidak diketahui dan tidak sama dengan nilai, termasuk dirinya sendiri. Oleh itu, berhati -hati apabila menanyakan, menghitung, dan menghubungkan jadual untuk mengelakkan data yang hilang atau kesilapan logik. Penggunaan fungsi dan kekangan yang rasional dapat mengurangkan gangguan yang disebabkan oleh null.
Melakukan sandaran logik menggunakan mysqldump di mysql
Jul 06, 2025 am 02:55 AM
MySQLDUMP adalah alat yang biasa untuk melakukan sandaran logik pangkalan data MySQL. Ia menjana fail SQL yang mengandungi penyataan CREATE dan INSERT untuk membina semula pangkalan data. 1. Ia tidak menyandarkan fail asal, tetapi menukarkan struktur dan kandungan pangkalan data ke dalam arahan SQL mudah alih; 2. Ia sesuai untuk pangkalan data kecil atau pemulihan selektif, dan tidak sesuai untuk pemulihan data tahap TB yang cepat; 3. Pilihan biasa termasuk--single-transaksi,-databases,-semua data,-routin, dan sebagainya; 4. Gunakan perintah MySQL untuk mengimport semasa pemulihan, dan boleh mematikan cek utama asing untuk meningkatkan kelajuan; 5. Adalah disyorkan untuk menguji sandaran secara teratur, menggunakan mampatan, dan pelarasan automatik.
Mengira Pangkalan Data dan Saiz Jadual di MySQL
Jul 06, 2025 am 02:41 AM
Untuk melihat saiz pangkalan data dan jadual MySQL, anda boleh menanyakan maklumat_schema secara langsung atau gunakan alat baris arahan. 1. Semak keseluruhan saiz pangkalan data: Laksanakan pernyataan SQL selecttable_schemaas'database ', jumlah (data_length index_length)/1024/1024as'size (mb)' dari formation_schema.tablesgroupbytable_schema; Anda boleh mendapatkan saiz keseluruhan semua pangkalan data, atau menambah di mana syarat untuk mengehadkan pangkalan data tertentu; 2. Periksa saiz jadual tunggal: gunakan selectta
Mengendalikan set watak dan isu pengumpulan di MySQL
Jul 08, 2025 am 02:51 AM
Peraturan Peraturan dan Penyortiran Isu-isu adalah perkara biasa apabila penghijrahan silang platform atau pembangunan berbilang orang, mengakibatkan kod yang tidak konsisten atau pertanyaan yang tidak konsisten. Terdapat tiga penyelesaian teras: pertama, periksa dan menyatukan set aksara pangkalan data, jadual, dan medan ke UTF8MB4, melihat melalui showcreatedatabase/jadual, dan mengubahnya dengan pernyataan alter; kedua, tentukan set aksara UTF8MB4 apabila pelanggan menghubungkan, dan tetapkannya dalam parameter sambungan atau laksanakan setnames; Ketiga, pilih peraturan penyortiran yang munasabah, dan cadangkan menggunakan UTF8MB4_UNICODE_CI untuk memastikan ketepatan perbandingan dan penyortiran, dan tentukan atau mengubahnya melalui Alter ketika membina perpustakaan dan jadual.
Mengagregatkan data dengan kumpulan oleh dan mempunyai klausa di MySQL
Jul 05, 2025 am 02:42 AM
GroupBy digunakan untuk mengumpulkan data mengikut bidang dan melakukan operasi agregasi, dan mempunyai digunakan untuk menapis hasil selepas pengelompokan. Sebagai contoh, menggunakan GroupByCustomer_ID boleh mengira jumlah jumlah penggunaan setiap pelanggan; Menggunakan mempunyai dapat menyaring pelanggan dengan jumlah penggunaan lebih dari 1,000. Bidang yang tidak diagihkan selepas PILIH mesti muncul di GroupBy, dan mempunyai boleh ditapis secara kondusif menggunakan alias atau ungkapan asal. Teknik biasa termasuk mengira bilangan setiap kumpulan, mengumpulkan pelbagai bidang, dan penapisan dengan pelbagai syarat.
Melaksanakan urus niaga dan memahami sifat asid di MySQL
Jul 08, 2025 am 02:50 AM
MySQL menyokong pemprosesan transaksi, dan menggunakan enjin penyimpanan InnoDB untuk memastikan konsistensi dan integriti data. 1. Urus niaga adalah satu set operasi SQL, sama ada semua berjaya atau semua gagal melancarkan kembali; 2. Atribut asid termasuk atom, konsistensi, pengasingan dan kegigihan; 3. Kenyataan yang mengawal urus niaga secara manual adalah permulaan, komitmen dan pengembalian; 4. Empat tahap pengasingan termasuk Read Not Committe, Read Dihantar, Baca Berulang dan Serialization; 5. Gunakan urus niaga dengan betul untuk mengelakkan operasi jangka panjang, matikan komitmen automatik, dan mengendalikan kunci dan pengecualian yang munasabah. Melalui mekanisme ini, MySQL dapat mencapai kebolehpercayaan yang tinggi dan kawalan serentak.
