一步步搞懂MySQL元数据锁（MDL）

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:

1. session1:  
2. BEGIN;
3. INSERT INTO t ... ;
4. COMMIT;  
6. session2:  
7. DROP TABLE t;

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然而上面的操作流程在binlog记录的顺序是

1. DROP TABLE t;
2. BEGIN;  
3. INSERT INTO t ... ;
4. COMMIT;

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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。

1. mysql> select * from performance_schema.metadata_locks ;
2. +-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+
3. | OBJECT_TYPE | OBJECT_SCHEMA      | OBJECT_NAME    | COLUMN_NAME | OBJECT_INSTANCE_BEGIN | LOCK_TYPE   | LOCK_DURATION | LOCK_STATUS | SOURCE            | OWNER_THREAD_ID | OWNER_EVENT_ID |
4. +-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+
5. | TABLE       | performance_schema | metadata_locks | NULL        |       139776223308432 | SHARED_READ | TRANSACTION   | GRANTED     | sql_parse.cc:6014 |              54 |             12 |
6. +-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+
7. 1 row in set (0.00 sec)

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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。

1. mysql> select sleep(10) from t1;
2. +-----------+
3. | sleep(10) |
4. +-----------+
5. |         0 |
6. |         0 |
7. |         0 |
8. +-----------+
9. 3 rows in set (30.00 sec)

复制代码

session1：

1. mysql> select * from performance_schema.metadata_locks ;
2. +-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+
3. | OBJECT_TYPE | OBJECT_SCHEMA      | OBJECT_NAME    | COLUMN_NAME | OBJECT_INSTANCE_BEGIN | LOCK_TYPE   | LOCK_DURATION | LOCK_STATUS | SOURCE            | OWNER_THREAD_ID | OWNER_EVENT_ID |
4. +-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+
5. | TABLE       | db1                | t1             | NULL        |       139776154308336 | SHARED_READ | TRANSACTION   | GRANTED     | sql_parse.cc:6014 |              53 |             22 |
6. | TABLE       | performance_schema | metadata_locks | NULL        |       139776223308432 | SHARED_READ | TRANSACTION   | GRANTED     | sql_parse.cc:6014 |              54 |             13 |
7. +-------------+--------------------+----------------+-------------+-----------------------+-------------+---------------+-------------+-------------------+-----------------+----------------+
8. 2 rows in set (0.00 sec)

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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:

1. mysql> show processlist;
2. +----+-----------------+-----------+------+---------+--------+---------------------------------+-----------------------------+
3. | Id | User            | Host      | db   | Command | Time   | State                           | Info                        |
4. +----+-----------------+-----------+------+---------+--------+---------------------------------+-----------------------------+
5. |  4 | event_scheduler | localhost | NULL | Daemon  | 861577 | Waiting on empty queue          | NULL                        |
6. | 18 | root            | localhost | db1  | Sleep   |     50 |                                 | NULL                        |
7. | 19 | root            | localhost | NULL | Query   |      0 | starting                        | show processlist            |
8. | 20 | root            | localhost | db1  | Query   |     11 | Waiting for table metadata lock | alter table t1 add col1 int |
9. +----+-----------------+-----------+------+---------+--------+---------------------------------+-----------------------------+
10. 4 rows in set (0.00 sec)

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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：

1. mysql> begin;
2. Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
5. mysql> select * from t1 where id=1;
6. +----+------+------+-------+
7. | id | name | age  | birth |
8. +----+------+------+-------+
9. |  1 | aa   |   10 | NULL  |
10. +----+------+------+-------+
11. 1 row in set (0.00 sec)

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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：

1. mysql> show variables like 'lock_wait_timeout'      ;
2. +-------------------+----------+
3. | Variable_name     | Value    |
4. +-------------------+----------+
5. | lock_wait_timeout | 31536000 |
6. +-------------------+----------+
7. 1 row in set (0.00 sec)

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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：

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

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如果要永久生效，需要在配置文件中加入如下内容：

1. [mysqld]
2. performance-schema-instrument='wait/lock/metadata/sql/mdl=ON'

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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：

1. SELECT
2.     locked_schema,
3.     locked_table,
4.     locked_type,
5.     waiting_processlist_id,
6.     waiting_age,
7.     waiting_query,
8.     waiting_state,
9.     blocking_processlist_id,
10.     blocking_age,
11.     substring_index(sql_text,"transaction_begin;" ,-1) AS blocking_query,
12.     sql_kill_blocking_connection
13. FROM
14.     (
15.         SELECT
16.             b.OWNER_THREAD_ID AS granted_thread_id,
17.             a.OBJECT_SCHEMA AS locked_schema,
18.             a.OBJECT_NAME AS locked_table,
19.             "Metadata Lock" AS locked_type,
20.             c.PROCESSLIST_ID AS waiting_processlist_id,
21.             c.PROCESSLIST_TIME AS waiting_age,
22.             c.PROCESSLIST_INFO AS waiting_query,
23.             c.PROCESSLIST_STATE AS waiting_state,
24.             d.PROCESSLIST_ID AS blocking_processlist_id,
25.             d.PROCESSLIST_TIME AS blocking_age,
26.             d.PROCESSLIST_INFO AS blocking_query,
27.             concat('KILL ', d.PROCESSLIST_ID) AS sql_kill_blocking_connection
28.         FROM
29.             performance_schema.metadata_locks a
30.         JOIN performance_schema.metadata_locks b ON a.OBJECT_SCHEMA = b.OBJECT_SCHEMA
31.         AND a.OBJECT_NAME = b.OBJECT_NAME
32.         AND a.lock_status = 'PENDING'
33.         AND b.lock_status = 'GRANTED'
34.         AND a.OWNER_THREAD_ID <> b.OWNER_THREAD_ID
35.         AND a.lock_type = 'EXCLUSIVE'
36.         JOIN performance_schema.threads c ON a.OWNER_THREAD_ID = c.THREAD_ID
37.         JOIN performance_schema.threads d ON b.OWNER_THREAD_ID = d.THREAD_ID
38.     ) t1,
39.     (
40.         SELECT
41.             thread_id,
42.             group_concat(   CASE WHEN EVENT_NAME = 'statement/sql/begin' THEN "transaction_begin" ELSE sql_text END ORDER BY event_id SEPARATOR ";" ) AS sql_text
43.         FROM
44.            performance_schema.events_statements_history
45.         GROUP BY thread_id
46.     ) t2
47. WHERE
48.     t1.granted_thread_id = t2.thread_id \G
49.    

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对于前面的例子执行此sql，得到一个清晰的阻塞关系：

1.                locked_schema: db1
2.                 locked_table: t1
3.                  locked_type: Metadata Lock
4.       waiting_processlist_id: 28
5.                  waiting_age: 227
6.                waiting_query: alter table t1 add cl3 int
7.                waiting_state: Waiting for table metadata lock
8.      blocking_processlist_id: 27
9.                 blocking_age: 252
10.               blocking_query: select * from t1
11. sql_kill_blocking_connection: KILL 27
12. 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

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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。
  

 
作者：翟振兴

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