第十八讲：为什么我只查一行的语句，也执行这么慢？
第十八讲：为什么我只查一行的语句，也执行这么慢？
引入
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;
第一类：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)
[!WARNING]
要执行下面的操作之前：
执行一下
select * from performance_schema.setup_instruments where name='wait/lock/metadata/sql/mdl'看一下ENABLED和TIMED是不是都是YES，只有两个都是YES的时候才能执行文章中说的操作。 具体可以参考官方文档： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/sys-schema-table-lock-waits.html https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/metadata-locks-table.html
UPDATE performance_schema.setup_instruments SET ENABLED = 'YES', TIMED = 'YES' where name='wait/lock/metadata/sql/mdl';
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。
[!tip]
flush table：会关闭所有打开的表，同时对于所有数据库中的表都加一个读锁，直到显示地执行unlock tables，该操作常常用于数据备份的时候。也就是将所有的脏页都要刷新到磁盘，然后对所有的表加上了读锁
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：
[!tip]
select sleep（1）from t 在t表的每一行都sleep 1 秒
添加sleep(N)这个函数后，语句的执行具体会停留多长时间取决于满足条件的记录数，MySQL会对每条满足条件的记录停留N秒钟
flush table语句的作用是关闭不用的表格。但如果正准备关闭的表格有sql语句在执行，flush table语句就会被阻塞，在flush语句之后对该表格的DML语句也会被阻塞，需要等待flush语句执行完毕
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。
就要先将slect sleep(1) from t 的进程先结束，然后然flush table t的命令执行完，select * from t where id=1 的命令就能执行了
select blocking_pid from sys.schema_table_lock_waits; 找出 pid 然后 kill 掉
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。
共享锁 (lock in share mode)、排他锁 (for update)
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 sys.innodb_lock_waits where locked_table='`test`.`t`'\G
[!IMPORTANT]
等行锁，可以使用show processlist命令查看。 可以通过sys.innodb_lock_waits表查。
可以使用show processlist命令查看线程处于什么状态，比如session B被block，那么可以查到被block的原因，如wait for MDL lock；可以通过sys.innodb_lock_waits表查某个表的锁信息，如某个update锁行导致后续select被block。
注意，这个语句里的test是库名字，要换成自己的库名字，另外，如果之前那个select语句Lock wait timeout exceeded;，也会导致这个语句查不到。
select * from sys.innodb_lock_waits where locked_table='`mysql_geek`.`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。
kill query pid只是停止指定线程正在执行的语句； kill pid能直接断开连接，当连接被断开才会回滚这个连接里面正在执行的线程，也就能释放行锁。
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。
[!important]
lock in share mode是当前读，能马上返回结果 select 是一致性读，需要根据 undo log 来获取到更新前的值
未加锁采用一致性读，若当前存在事务更新过多版本并未提交将导致从当前undo_log回退版本从而致使查询时间长。
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。
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。
[!important]
第一条sql查询的是当前事务版本时，id = 1 时的值，但是第二条sql 查询可以得知当前值得最新版本的值为1000001，所以第一条在查询数据时需要进行记录版本的回滚，拿到自己事务可见的记录的版本。所以如果当前事务比较老并且当前这个数据存在大量的版本，那么就对该记录进行大量的回滚操作，消费个更多的时间。
看到下面这个图片就理解了，第一个是获取很久版本视图的数据，需要往前回滚很多次。 第二个是当前读，就直接获取当前最新数据了
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。
[!NOTE]
它用于启动一个新的事务，并立即为这个事务建立一个一致性读的快照（snapshot）。这个快照允许事务在读取数据时，看到的是事务开始时数据库的一个一致性状态，即使在这个事务执行期间，数据库中的数据因为其他事务的修改而发生了变化。
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。
问答
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？
答案
RC隔离级别下，对非索引字段更新，有个锁全表记录的过程，不符合条件的会及时释放行锁，不必等事务结束时释放；而直接用索引列更新，只会锁索引查找值和行。update产生的X锁在不释放的情况下，DELETE语句无法执行，但是UPDATE语句能更新不符合之前X锁的记录。 RR隔离级别下，为保证binlog记录顺序，非索引更新会锁住全表记录，且事务结束前不会对不符合条件记录有逐步释放的过程。DELETE和UPDATE语句都不能执行
