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MySQL元数据锁(MDL)的详细介绍

Mysql 来源:互联网 作者:佚名 发布时间:2022-09-17 20:51:26 人浏览
摘要

某日,路上收到用户咨询,为了清除空间,想删除某200多G大表数据,且已经确认此表不再有业务访问,于是执行了一条命令delete from bigtable,但好长时间也没删完,经过咨询后,获知

某日,路上收到用户咨询,为了清除空间,想删除某200多G大表数据,且已经确认此表不再有业务访问,于是执行了一条命令‘delete from bigtable’,但好长时间也没删完,经过咨询后,获知drop table删除表速度快,而且能彻底释放空间,于是又在另外一个session中执行了‘drop table bigtable’命令,但是这个命令并没有快速返回结果,光标一直hang在原地不动。最后找我们协助,在登录数据库执行‘show processlist’后发现drop语句的状态是‘waiting for table metadata lock’,而之前执行的另外一个delete语句依旧能看到,状态为‘updating’,截图如下:

到底什么是metadata lock?这个锁等待是如何产生的?会带来什么影响?最后又如何来解决?今天我们挑6个常见问题给大家解答一下。

一、什么是metadata lock

在MySQL5.5.3之前,有一个著名的bug#989,大致如下:

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session1: 

BEGIN;

INSERT INTO t ... ;

COMMIT; 

 

session2: 

DROP TABLE t;

然而上面的操作流程在binlog记录的顺序是

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DROP TABLE t;

BEGIN; 

INSERT INTO t ... ;

COMMIT;

很显然备库执行binlog时会先删除表t,然后执行insert 会报1032 error,导致复制中断。为了解决该bug,MySQL 在5.5.3引入了MDL锁(metadata lock),来保护表的元数据信息,用于解决或者保证DDL操作与DML操作之间的一致性。

再举一个简单的例子,如果你在查询一个表的过程中,另外一个session对该表删除了一个列,那前面的查询到底该显示什么呢?如果在RR隔离级别下,事物中再次执行相同的语句还会和之前结果一致吗?为了防止这种情况,表查询开始MySQL会在表上加一个锁,来防止被别的session修改了表定义,这个锁就叫‘metadata lock’,简称MDL,翻译成中文也叫‘元数据锁’。

二、MDL和行锁有什么区别

metadata lock是表级锁,是在server层加的,适用于所有存储引擎。所有的dml操作都会在表上加一个metadata读锁;所有的ddl操作都会在表上加一个metadata写锁。读锁和写锁的阻塞关系如下:

  • 读锁和写锁之间相互阻塞,即同一个表上的dml和ddl之间互相阻塞。
  • 写锁和写锁之间互相阻塞,即两个session不能对表同时做表定义变更,需要串行操作。
  • 读锁和读锁之间不会产生阻塞。也就是增删改查不会因为metadata lock产生阻塞,可以并发执行,日常工作中大家看到的dml之间的锁等待是innodb行锁引起的,和metadata lock无关。

熟悉innodb行锁的同学这里可能有点困惑,因为行锁分类和metadata lock很类似,也主要分为读锁和写锁,或者叫共享锁和排他锁,读写锁之间阻塞关系也一致。二者最重要的区别一个是表锁,一个是行锁,且行锁中的读写操作对应在metadata lock中都属于读锁。

大家也许会奇怪,以前听说普通查询不加锁的,怎么这里又说要加表锁,我们做一个简单测试:

session1:查询前,先看一下metadata_locks表,这个表位于performance_schema下,记录了metadata lock的加锁信息。

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mysql> select * from performance_schema.metadata_locks ;

+-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+

| OBJECT_TYPE | OBJECT_SCHEMA      | OBJECT_NAME    | COLUMN_NAME | OBJECT_INSTANCE_BEGIN | LOCK_TYPE   | LOCK_DURATION | LOCK_STATUS | SOURCE            | OWNER_THREAD_ID | OWNER_EVENT_ID |

+-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+

| TABLE       | performance_schema | metadata_locks | NULL        |       139776223308432 | SHARED_READ | TRANSACTION   | GRANTED     | sql_parse.cc:6014 |              54 |             12 |

+-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+

1 row in set (0.00 sec)

session2:执行简单查询,为了让表处于执行状态,这里使用了sleep函数。

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mysql> select sleep(10) from t1;

+-----------+

| sleep(10) |

+-----------+

|         0 |

|         0 |

|         0 |

+-----------+

3 rows in set (30.00 sec)

session1:

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mysql> select * from performance_schema.metadata_locks ;

+-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+

| OBJECT_TYPE | OBJECT_SCHEMA      | OBJECT_NAME    | COLUMN_NAME | OBJECT_INSTANCE_BEGIN | LOCK_TYPE   | LOCK_DURATION | LOCK_STATUS | SOURCE            | OWNER_THREAD_ID | OWNER_EVENT_ID |

+-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+

| TABLE       | db1                | t1             | NULL        |       139776154308336 | SHARED_READ | TRANSACTION   | GRANTED     | sql_parse.cc:6014 |              53 |             22 |

| TABLE       | performance_schema | metadata_locks | NULL        |       139776223308432 | SHARED_READ | TRANSACTION   | GRANTED     | sql_parse.cc:6014 |              54 |             13 |

+-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+

2 rows in set (0.00 sec)

此时再次查看metadata_lock表,发现多了一条t1的加锁记录,加锁类型为SHARED_READ,且状态是已授予(GRANTED)。大家通常理解的查询不加锁,是指不在表上加innodb行锁。

如果在执行sleep期间,另外一个session执行了一个加字段操作,此时就会产生metadata lock锁等待:

session2:

mysql> select sleep(10) from t1;

执行中......

session3:

mysql> alter table t1 add col1 int;

阻塞中......

session1:

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mysql> show processlist;

+----+-----------------+-----------+------+---------+--------+---------------------------------+-----------------------------+

| Id | User            | Host      | db   | Command | Time   | State                           | Info                        |

+----+-----------------+-----------+------+---------+--------+---------------------------------+-----------------------------+

|  4 | event_scheduler | localhost | NULL | Daemon  | 861577 | Waiting on empty queue          | NULL                        |

| 18 | root            | localhost | db1  | Sleep   |     50 |                                 | NULL                        |

| 19 | root            | localhost | NULL | Query   |      0 | starting                        | show processlist            |

| 20 | root            | localhost | db1  | Query   |     11 | Waiting for table metadata lock | alter table t1 add col1 int |

+----+-----------------+-----------+------+---------+--------+---------------------------------+-----------------------------+

4 rows in set (0.00 sec)

显然,id为20的线程还未执行alter操作,状态为‘Waiting for table metadata lock’,也就是在等待session2的sleep操作完成。

三、MDL为什么会造成系统崩溃

举一个简单例子:

  • session1启动一个事务,对表t1执行一个简单的查询;
  • session2对t1加一个字段;
  • session3来对t1做一个查询;
  • session4来对t1做一个update;

各个session串行操作。

session1:

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mysql> begin;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

 

 

mysql> select * from t1 where id=1;

+----+------+------+-------+

| id | name | age  | birth |

+----+------+------+-------+

|  1 | aa   |   10 | NULL  |

+----+------+------+-------+

1 row in set (0.00 sec)

session2:

mysql> alter table t1 add col1 int;

阻塞中...

session3:

mysql> select sleep(10) from t1 ;

阻塞中...

session4:

mysql> update t1 set name='aaaa' where id=2;

阻塞中...

也就是由于session1的一个事务没有提交,导致session2的ddl操作被阻塞,session3和session4本身不会被session1阻塞,但由于在锁队列中,session2排队更早,它准备加的是metadata lock写锁,阻塞了session3和session4的读锁。如果t1是一个执行频繁的表,show processlist会发现大量‘waiting for table metadata lock’的线程,数据库连接很快就会消耗完,导致业务系统无法正常响应。

此时如果session1提交,是session2的alter语句先执行还是session3和session4先执行呢?之前一直以为先到的先执行,当然是session2先执行,但经过测试,在5.7中,session3和session4先执行,session2最后执行,也就会出现alter长时间无法执行的情况;而在8.0中,session2先执行,session3和session4后执行,由于5.6以后ddl是online的,session2并不会阻塞session3和session4,感觉这样才是合理的,alter不会被‘饿死’。

四、MDL的生命周期有多长

事务!事务!事务! 重要的事情说三遍,表上的metadata lock的生命周期从事务中的第一条涉及自身的语句开始,到整个事务结束而结束。而5.5之前是基于语句的,事务中执行完语句就释放,如果此时另外一个session对表做了一个删字段操作,那么就会造成两个问题:

  • ddl操作如果先于事务完成,那么binlog中ddl就会排在事务之前,明显和逻辑不符,触发了本文开始提到的bug。
  • 如果是RR隔离级别,那么事务中此表第二次执行将无法返回同样的结果,无法满足可重复读的要求。

所以,如果要降低metadata lock的锁等待时间,最好要及时提交事务,同时尽量避免大事务。

那么如果发生metadata lock锁等待,等待锁的session会等待多长时间呢?大家都知道MySQL里面行锁等待有个超时时间(参数innodb_lock_wait_timeout),默认50s。metadata lock也有类似参数控制:

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mysql> show variables like 'lock_wait_timeout'      ;

+-------------------+----------+

| Variable_name     | Value    |

+-------------------+----------+

| lock_wait_timeout | 31536000 |

+-------------------+----------+

1 row in set (0.00 sec)

这么长的数字,掰着指头算了半天,居然真的是......一年,环游世界一圈回来还得接着等!!!

当然,生产环境中,我们很少会等待metadata lock超时,更多的是要想办法把产生metadata lock的源头找到,快速提交或者回滚,或者想办法kill掉。那么如何找到阻塞的源头呢?

五、如何快速找到阻塞源头

快速解决问题永远是第一位的,一旦出现长时间的metadata lock,尤其是在访问频繁的业务表上产生,通常会导致表无法访问,读写全被阻塞,此时找到阻塞源头是第一位的。这里最重要的表就是前面提到过的
performance_schema.metadata_locks表。

metadata_locks是5.7中被引入,记录了metadata lock的相关信息,包括持有对象、类型、状态等信息。但5.7默认设置是关闭的(8.0默认打开),需要通过下面命令打开设置:

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UPDATE performance_schema.setup_instruments SET ENABLED = 'YES', TIMED = 'YES'WHERE NAME = 'wait/lock/metadata/sql/mdl';

如果要永久生效,需要在配置文件中加入如下内容:

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[mysqld]

performance-schema-instrument='wait/lock/metadata/sql/mdl=ON'

单纯查询这个表无法得出具体的阻塞关系,也无法得知什么语句造成的阻塞,这里要关联另外两个表performance_schema.thread和
performance_schema.events_statements_history,thread表可以将线程id和show processlist中id关联,events_statements_history表可以得到事务的历史sql,关联后的完整sql如下:

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SELECT

    locked_schema,

    locked_table,

    locked_type,

    waiting_processlist_id,

    waiting_age,

    waiting_query,

    waiting_state,

    blocking_processlist_id,

    blocking_age,

    substring_index(sql_text,"transaction_begin;" ,-1) AS blocking_query,

    sql_kill_blocking_connection

FROM

    (

        SELECT

            b.OWNER_THREAD_ID AS granted_thread_id,

            a.OBJECT_SCHEMA AS locked_schema,

            a.OBJECT_NAME AS locked_table,

            "Metadata Lock" AS locked_type,

            c.PROCESSLIST_ID AS waiting_processlist_id,

            c.PROCESSLIST_TIME AS waiting_age,

            c.PROCESSLIST_INFO AS waiting_query,

            c.PROCESSLIST_STATE AS waiting_state,

            d.PROCESSLIST_ID AS blocking_processlist_id,

            d.PROCESSLIST_TIME AS blocking_age,

            d.PROCESSLIST_INFO AS blocking_query,

            concat('KILL ', d.PROCESSLIST_ID) AS sql_kill_blocking_connection

        FROM

            performance_schema.metadata_locks a

        JOIN performance_schema.metadata_locks b ON a.OBJECT_SCHEMA = b.OBJECT_SCHEMA

        AND a.OBJECT_NAME = b.OBJECT_NAME

        AND a.lock_status = 'PENDING'

        AND b.lock_status = 'GRANTED'

        AND a.OWNER_THREAD_ID <> b.OWNER_THREAD_ID

        AND a.lock_type = 'EXCLUSIVE'

        JOIN performance_schema.threads c ON a.OWNER_THREAD_ID = c.THREAD_ID

        JOIN performance_schema.threads d ON b.OWNER_THREAD_ID = d.THREAD_ID

    ) t1,

    (

        SELECT

            thread_id,

            group_concat(   CASE WHEN EVENT_NAME = 'statement/sql/begin' THEN "transaction_begin" ELSE sql_text END ORDER BY event_id SEPARATOR ";" ) AS sql_text

        FROM

           performance_schema.events_statements_history

        GROUP BY thread_id

    ) t2

WHERE

    t1.granted_thread_id = t2.thread_id \G

对于前面的例子执行此sql,得到一个清晰的阻塞关系:

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               locked_schema: db1

                locked_table: t1

                 locked_type: Metadata Lock

      waiting_processlist_id: 28

                 waiting_age: 227

               waiting_query: alter table t1 add cl3 int

               waiting_state: Waiting for table metadata lock

     blocking_processlist_id: 27

                blocking_age: 252

              blocking_query: select * from t1

sql_kill_blocking_connection: KILL 27

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

根据显示结果,processlist_id为27的线程阻塞了28的线程,我们需要kill 27即可解锁。

实际上,MySQL也提供了一个类似的视图来解决metadata lock问题,视图名称为sys.schema_table_lock_waits,但此视图查询结果有bug,不是很准确,建议大家还是参考上面sql。

六、本文开始的案例最终如何解决

通过前面的介绍,本文开始的案例产生的过程就很简单了:用户执行了一个全表delete,在目标表上加了metadata读锁,由于表很大,读锁长时间无法释放,后来另外一个session执行了drop table操作,又需要在表上加metadata写锁,由于读写锁互相阻塞,drop操作只能等待delete操作完成才能获得写锁,因此从表面来看,二个命令都长时间没有响应,其实内部一个在执行,一个在等待。

那怎么来解决呢?因为从show processlist以及客户描述可以很清楚的知道故障机制,当时建议客户将delete操作kill掉,等数据回滚完后再执行drop操作因为delete已经执行了一段时间,回滚过程可能会较长,客户最终kill delete后顺利drop成功。

小结

生产环境大多是dml操作,metadata读锁之间不会产生锁等待,而目前MySQL的ddl操作大多可以online执行,因此即使有写锁,也会很快降级为读锁,所以ddl执行期间阻塞dml的几率也很小。最容易出现的情况是由于有未完成的事务,导致ddl metadata 写锁无法加上,只能在锁队列等待,而一旦进入锁队列,写锁又会阻塞其他的读锁,导致数据库连接快速增长,直至消耗殆尽,最终业务受到影响。

为了尽可能避免类似问题,下面是几个小建议:

  • 生产环境的任何大表或频繁操作的小表,ddl都要非常慎重,最好在业务低峰期执行。
  • 设计上要尽可能避免大事务,大事务不仅仅会带来各种锁问题,还好引起复制延迟/回滚空间爆满等各类问题。
  • 要及时提交事务,经常发现客户端设置了事务手工提交,但sql执行后忘记点击提交按钮,导致事务长时间无法提交。建议监控实例中的长事务,避免由于各种原因导致事务没有及时提交。

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