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数据库的整个系统挂了..

作者:不一样的科技宅     来源: 民工哥技术之路点击数:714发布时间: 2020-05-08 15:15:11

标签: 数据库MySQL计算机

坑!就写了一行SQL,整个系统挂了..数据库(Database),简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间(Tablespace)构成。

本以为停止迁移就就可以恢复了,但是并没有。后面发生的你们可以脑补一下。

前言

Insert into select请慎用。这天xxx接到一个需求,需要将表A的数据迁移到表B中去做一个备份。本想通过程序先查询查出来然后批量插入。但xxx觉得这样有点慢,需要耗费大量的网络I/O,决定采取别的方法进行实现。通过在Baidu的海洋里遨游,他发现了可以使用insert into select实现,这样就可以避免使用网络I/O,直接使用SQL依靠数据库I/O完成,这样简直不要太棒了。然后他就被开除了。

事故发生的经过。

由于数据数据库中order_today数据量过大,当时好像有700W了并且每天在以30W的速度增加。所以上司命令xxx将order_today内的部分数据迁移到order_record中,并将order_today中的数据删除。这样来降低order_today表中的数据量。

由于考虑到会占用数据库I/O,为了不影响业务,计划是9:00以后开始迁移,但是xxx在8:00的时候,尝试迁移了少部分数据(1000条),觉得没啥问题,就开始考虑大批量迁移。

  •  在迁移的过程中,应急群是先反应有小部分用户出现支付失败,随后反应大批用户出现支付失败的情况,以及初始化订单失败的情况,同时云服务器也开始报警。
  •  然后xxx就慌了,立即停止了迁移。

本以为停止迁移就就可以恢复了,但是并没有。后面发生的你们可以脑补一下。

事故还原

在本地建立一个精简版的数据库,并生成了100w的数据。模拟线上发生的情况。

建立表结构

订单表

  1. CREATE TABLE `order_today` (  
  2.   `id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '主键',  
  3.   `merchant_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '商户编号',  
  4.   `amount` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '订单金额',  
  5.   `pay_success_time` datetime NOT NULL COMMENT '支付成功时间',  
  6.   `order_status` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '支付状态  S:支付成功、F:订单支付失败',  
  7.   `remark` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '备注',  
  8.   `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',  
  9.   `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间 -- 修改时自动更新',  
  10.   PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,  
  11.   KEY `idx_merchant_id` (`merchant_id`) USING BTREE COMMENT '商户编号'  
  12. ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

订单记录表

  1. CREATE TABLE order_record like order_today; 

今日订单表数据

数据库的整个系统挂了.._数据库_MySQL_计算机_课课家

模拟迁移

把8号之前的数据都迁移到order_record表中去。

  1. INSERT INTO order_record SELECT  
  2.     *   
  3. FROM  
  4.     order_today   
  5. WHERE  
  6.     pay_success_time < '2020-03-08 00:00:00'; 

在navicat中运行迁移的sql,同时开另个一个窗口插入数据,模拟下单。

从上面可以发现一开始能正常插入,但是后面突然就卡住了,并且耗费了23s才成功,然后才能继续插入。这个时候已经迁移成功了,所以能正常插入了。

出现的原因

在默认的事务隔离级别下:insert into order_record select * from order_today 加锁规则是:order_record表锁,order_today逐步锁(扫描一个锁一个)。

分析执行过程。

通过观察迁移sql的执行情况你会发现order_today是全表扫描,也就意味着在执行insert into select from 语句时,MySQL会从上到下扫描order_today内的记录并且加锁,这样一来不就和直接锁表是一样了。

这也就可以解释,为什么一开始只有少量用户出现支付失败,后续大量用户出现支付失败,初始化订单失败等情况,因为一开始只锁定了少部分数据,没有被锁定的数据还是可以正常被修改为正常状态。由于锁定的数据越来越多,就导致出现了大量支付失败。最后全部锁住,导致无法插入订单,而出现初始化订单失败。

解决方案

由于查询条件会导致order_today全表扫描,什么能避免全表扫描呢,很简单嘛,给pay_success_time字段添加一个idx_pay_suc_time索引就可以了,由于走索引查询,就不会出现扫描全表的情况而锁表了,只会锁定符合条件的记录。

最终的sql

  1. INSERT INTO order_record SELECT  
  2.     *   
  3. FROM  
  4.     order_today FORCE INDEX (idx_pay_suc_time)  
  5. WHERE  
  6.     pay_success_time <= '2020-03-08 00:00:00'; 

执行过程

总结

使用insert into tablA select * from tableB语句时,一定要确保tableB后面的where,order或者其他条件,都需要有对应的索引,来避免出现tableB全部记录被锁定的情况。

这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复,以最优方式为某个特定组织的多种应用服务,其数据结构独立于使用它的应用程序,对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看,数据库是数据管理的高级阶段,它是由文件管理系统发展起来的。

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