【阿里一面，说说你对Mysql死锁的理解】又到了金三银四的时候，大家都按耐不住内心的躁动，我在这里给大家分享下之前面试中遇到的一个知识点（死锁问题），如有不足，欢迎大佬们指点指点。
1、什么是死锁？
死锁指的是在两个或两个以上不同的进程或线程中，由于存在共同资源的竞争或进程（或线程）间的通讯而导致各个线程间相互挂起等待，如果没有外力作用，最终会引发整个系统崩溃。2、Mysql出现死锁的必要条件
- 资源独占条件
指多个事务在竞争同一个资源时存在互斥性，即在一段时间内某资源只由一个事务占用，也可叫独占资源（如行锁）。
- 请求和保持条件
指在一个事务a中已经获得锁A，但又提出了新的锁B请求，而该锁B已被其它事务b占有，此时该事务a则会阻塞，但又对自己已获得的锁A保持不放。
- 不剥夺条件
指一个事务a中已经获得锁A，在未提交之前，不能被剥夺，只能在使用完后提交事务再自己释放。
- 相互获取锁条件
指在发生死锁时，必然存在一个相互获取锁过程，即持有锁A的事务a在获取锁B的同时，持有锁B的事务b也在获取锁A，最终导致相互获取而各个事务都阻塞。3、 Mysql经典死锁案例
假设存在一个转账情景，A账户给B账户转账50元的同时，B账户也给A账户转账30元，那么在这过程中是否会存在死锁情况呢？3.1 建表语句
CREATE TABLE `account` (
`id` int(11) NOT NULL COMMENT '主键',
`user_id` varchar(56) NOT NULL COMMENT '用户id',
`balance` float(10,2) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_user_id` (`user_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='账户余额表';
3.2 初始化相关数据
INSERT INTO `test`.`account` (`id`, `user_id`, `balance`) VALUES (1, 'A', 80.00);
INSERT INTO `test`.`account` (`id`, `user_id`, `balance`) VALUES (2, 'B', 60.00);
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3.3 正常转账过程
在说死锁问题之前，咱们先来看看正常的转账过程。==开启事务之前需要先把mysql的自动提交关闭==
正常情况下，A用户给B用户转账50元，可在一个事务内完成，需要先获取A用户的余额和B用户的余额，因为之后需要修改这两条数据，所以需要通过写锁（for UPDATE）锁住他们，防止其他事务更改导致我们的更改丢失而引起脏数据。
相关sql如下：
set autocommit=0;
# 查看事务自动提交状态状态
show VARIABLES like 'autocommit';
# 转账sql
START TRANSACTION;
# 获取A 的余额并存入A_balance变量：80
SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = 'A' for UPDATE;
# 获取B 的余额并存入B_balance变量:60
SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = 'B' for UPDATE;
# 修改A 的余额
UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = 'A';
# 修改B 的余额
UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = 'B';
COMMIT;
执行后的结果：
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可以看到数据更新都是正常的情况
3.4 死锁转账过程
初始化的余额为：
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假设在高并发情况下存在这种场景，A用户给B用户转账50元的同时，B用户也给A用户转账30元。那么我们的java程序操作的过程和时间线如下：
- A用户给B用户转账50元，需在程序中开启事务1来执行sql，并获取A的余额同时锁住A这条数据。
# 事务1
set autocommit=0;
START TRANSACTION;
# 获取A 的余额并存入A_balance变量：80
SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = 'A' for UPDATE;
- B用户给A用户转账30元，需在程序中开启事务2来执行sql，并获取B的余额同时锁住B这条数据。
# 事务2
set autocommit=0;
START TRANSACTION;
# 获取A 的余额并存入A_balance变量：60
SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = 'B' for UPDATE;
- 在事务1中执行剩下的sql
# 获取B 的余额并存入B_balance变量:60
SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = 'B' for UPDATE;
# 修改A 的余额
UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = 'A';
# 修改B 的余额
UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = 'B';
COMMIT;
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可以看到，在事务1中获取B数据的写锁时出现了超时情况。为什么会这样呢？主要是因为我们在步骤2的时候已经在事务2中获取到B数据的写锁了，那么在事务2提交或回滚前事务1永远都拿不到B数据的写锁。
- 在事务2中执行剩下的sql
# 获取A 的余额并存入B_balance变量:60
SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = 'A' for UPDATE;
# 修改B 的余额
UPDATE account set balance = @A_balance - 30 where user_id = 'B';
# 修改A 的余额
UPDATE account set balance = @B_balance + 30 where user_id = 'A';
COMMIT;
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同理可得，在事务2中获取A数据的写锁时也出现了超时情况。因为步骤1的时候已经在事务1中获取到A数据的写锁了，那么在事务1提交或回滚前事务2永远都拿不到A数据的写锁。
- 为什么会出现这种情况呢？
主要是因为事务1和事务2存在相互等待获取锁的过程，导致两个事务都挂起阻塞，最终抛出获取锁超时的异常。
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3.5 死锁导致的问题
众所周知，数据库的连接资源是很珍贵的，如果一个连接因为事务阻塞长时间不释放，那么后面新的请求要执行的sql也会排队等待，越积越多，最终会拖垮整个应用。一旦你的应用部署在微服务体系中而又没有做熔断处理，由于整个链路被阻断，那么就会引发雪崩效应，导致很严重的生产事故。4、如何解决死锁问题？
要想解决死锁问题，我们可以从死锁的四个必要条件入手。4.1 打破请求和保持条件
由于资源独占条件和不剥夺条件是锁本质的功能体现，无法修改，所以咱们从另外两个条件尝试去解决。
根据上面定义可知，出现这个情况是因为事务1和事务2同时去竞争锁A和锁B，那么我们是否可以保证锁A和锁B一次只能被一个事务竞争和持有呢？
答案是肯定可以的。下面咱们通过伪代码来看看：
/**
* 事务1入参(A, B)
* 事务2入参(B, A)
**/
public void transferAccounts(String userFrom, String userTo) {
// 获取分布式锁
Lock lock = Redisson.getLock();
// 开启事务
JDBC.excute("START TRANSACTION;
");
// 执行转账sql
JDBC.excute("# 获取A 的余额并存入A_balance变量：80\n" +
"SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = '" + userFrom + "' for UPDATE;
\n" +
"# 获取B 的余额并存入B_balance变量:60\n" +
"SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = '" + userTo + "' for UPDATE;
\n" +
"\n" +
"# 修改A 的余额\n" +
"UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = '" + userFrom + "';
\n" +
"# 修改B 的余额\n" +
"UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = '" + userTo + "';
\n");
// 提交事务
JDBC.excute("COMMIT;
");
// 释放锁
lock.unLock();
}上面的伪代码显而易见可以解决死锁问题，因为所有的事务都是通过分布式锁来串行执行的。那么这样就真的==万事大吉==了吗？
在小流量情况下看起来是没问题的，但是在==高并发场景==下这里将成为整个服务的==性能瓶颈==，因为即使你部署了再多的机器，但由于==分布式锁==的原因，你的业务也只能串行进行，服务性能并不因为集群部署而提高并发量，完全无法满足分布式业务下快、准、稳的要求，所以咱们不妨换种方式来看看怎么解决死锁问题。4.2 打破相互获取锁条件（推荐）
要打破这个条件其实也很简单，那就是事务再获取锁的过程中保证顺序获取即可，也就是锁A始终在锁B之前获取。
我们来看看之前的伪代码怎么优化？
/**
* 事务1入参(A, B)
* 事务2入参(B, A)
**/
public void transferAccounts(String userFrom, String userTo) {
// 对用户A和B进行排序，让userFrom始终为用户A，userTo始终为用户B
if (userFrom.hashCode() > userTo.hashCode()) {
String tmp = userFrom;
userFrom = userTo;
userTo = tmp;
}
// 开启事务
JDBC.excute("START TRANSACTION;
");
// 执行转账sql
JDBC.excute("# 获取A 的余额并存入A_balance变量：80\n" +
"SELECT user_id,@A_balance:=balance from account where user_id = '" + userFrom + "' for UPDATE;
\n" +
"# 获取B 的余额并存入B_balance变量:60\n" +
"SELECT user_id,@B_balance:=balance from account where user_id = '" + userTo + "' for UPDATE;
\n" +
"\n" +
"# 修改A 的余额\n" +
"UPDATE account set balance = @A_balance - 50 where user_id = '" + userFrom + "';
\n" +
"# 修改B 的余额\n" +
"UPDATE account set balance = @B_balance + 50 where user_id = '" + userTo + "';
\n");
// 提交事务
JDBC.excute("COMMIT;
");
}假设事务1的入参为(A, B)，事务2入参为(B, A)，由于我们对两个用户参数进行了排序，所以在事务1中需要先获取锁A在获取锁B，事务2也是一样要先获取锁A在获取锁B，两个事务都是顺序获取锁，所以也就打破了相互获取锁的条件，最终完美解决死锁问题。5、总结
因为mysql在互联网中的大量使用，所以死锁问题还是经常会被问到，希望兄弟们能掌握这方面的知识，提高自己的竞争力。
最后，外出打工不易，希望各位兄弟找到自己心仪的工作，虎年发发发！
也希望兄弟们能==关注、点赞、收藏、评论==支持一波，非常感谢大家！
