服了！DELETE 同一行记录也会造成死锁！！

哎，跟大家说一下我踩过的坑，真是令人不安。

我记得去年，当我们的系统搞活动、搞订单量的时候，发生了一些事情。
一次删除多行，并使用单个索引。
结果，数据库大面积关闭，新订单无法录入，客户投诉电话几乎铺天盖地。

为什么会致命？事实上，当头发重叠时，头发的类型就会变得混乱。
想一想，事务A删除了该记录，但在删除之前进行了签名（即逻辑上删除，但物理上没有删除）。
这时，另一个事务B也想删除同一个项目。
当它看到事​​务A有锁时，它只能等待。
当任务A提交后，要“删除”记录时，需要暂时获取另一个锁定的key。
但这一次，事务A因为别的原因想要重新操作这个证书，然后去锁定时间密钥，却又被事务B锁定了，一来二去就卡住了。

这种情况更有可能发生在单个索引中，因为这种情况下锁类型会从记录锁变为临时键锁。
本来想用java记录来模拟删除多线程，但实际却是死锁了。
它清楚地用六位元写成，有一个记录锁和一个临时密钥粘在一起。

您认为可以避免使用 SELECT UPDATE 吗？我尝试过，但没有成功。
它的加锁逻辑与DELETE类似，但它仍然选择没有解决基本问题的锁类型。

我认真查了一下，发现更好的MySQL版本（比如8 .x）已经得到了改进。
在“待删除”状态下，如果事务已经持有锁定记录，它将采取正确的间隙锁，而不是将其升级为临时键锁。
通过这一更改，等待循环消失了，死锁也大大减少了。
但升级时，应仔细考虑兼容性和迁移的成本。

另一种方法是将舒适域调整为RC（已提交读）。
这样，delete不会加临时键锁，死锁少了，但脏读和鬼读又会来，数据一致性几乎不可能。
就看他能不能把生意拿回来了。
还有一种方式就是使用分布式发，比如Redis。
开发中引入它是为了控制并发删除。
我尝试了这个方案，性能确实不错，控制稳定，而且成本也不高。

最后，计划是优化交易。
不要跑太久，也不要留锁太久。
如果发生死锁，捕获异常并重试往往可以解决问题。

总的来说，这个的核心就是单索引和删除加并发。
一旦串行类型转换完毕，就很容易形成await循环。
只有了解了InnoDB的锁定机制，以及索引特性和隔离级别的影响，才能对症下药。
实际使用要看业务情况。
升级版本、调整隔离级别、使用分布式毛发都是需要考虑的事情。
技术是必须观察并始终优化的东西。

如何解决mysql delete表数据后，表空间大小不变的问题？

什么？你提到的数据库碎片问题，我在2 02 2 年之前一直在处理电商系统中的MySQL，确实很烦人。

你看，MySQL的DELETE操作其实是相当“懒”的。
它只会将您要删除的记录标记为“已删除”，并且不会立即释放其占用的空间。
这就像家里有一堆垃圾，只是在上面贴上“要清理”的标签，以为有时间就可以把它处理掉。
于是，新的快递包裹只能在垃圾桶旁边填满，空间变得越来越拥挤。

你提到的两种情况特别有趣。
1 . 带条件删除（例如 DELETE FROM order WHERE status='Cancel'）是最常见的。
去年，我在帮助某旅游平台优化数据库时，发现使用三年后，未清理的表中全是“半删除”数据，占用了4 0%的存储空间。
这是因为预订系统每次插入新订单时只能找到标记的废弃车位。
结果，插入速度慢了 5 0%！ 2 . 直接删除（例如DELETE FROM user）。
我掉进了这个陷阱。
2 02 3 年处理论坛数据库时，管理员手动删除了 1 0 万个不活动帐户。
结果，表空间并没有减少。
相反，由于交叉引用指向已删除记录的指针，OPTIMIZE 花了整整三个小时才能完成。

说起OPTIMIZE TABLE，这绝对是MySQL的“一键橡皮擦”。
有一个小技巧。
要首先计算有效数据量，请使用 SELECT COUNT() FROM table_name WHERE delete_at IS NULL。
如果它只占总记录的 1 0% 以下，那么自己 TRUNCATE 会更容易。
但对于渐进式删除，比如你提到的网站后台定期清理过期数据，OPTIMIZE是最好的选择。

执行时机尤其重要！去年检查直播平台时，凌晨3 点运行OPTIMIZE，系统监测结果显示主从同步延迟5 分钟左右。
最后补充了数据，结果运营经理骂了我。
现在使用 mysqlcheck -o -A --databases yourdb 命令批量处理表并同时优化最多 3 个表。

另一个琐事：InnoDB 表碎片问题可以使用 ALTER TABLE your_table ENGINE=InnoDB 自动修复。
然而，这比 OPTIMIZE 花费更多的时间，而且我大多只在每年的清洁期间使用它。

去年，在处理高并发新闻网站时，OPTIMIZE LOCAL 参数非常有用。
当时我们使用INSERT INTO messages SELECT FROM old_logs的方式批量迁移数据。
添加LOCAL优化后，日志表写入不受影响。
不过，这仅对MyISAM和Aria引擎有效，不能用于InnoDB。

综上所述，条件DELETE是日常运维的“定时炸弹”，而定期OPTIMIZE则是解药。
但是，特别是在处理大型表时，最好在每次运行之前进行备份。
我的一个朋友在2 02 1 年中遭遇了OPTIMIZE掉电的悲剧，所有数据都乱了……