MyDumper 并发备份与DDL操作死锁问题分析
2025-06-29 04:45:17作者:温艾琴Wonderful
问题背景
在使用MyDumper工具对MySQL 8.0.25数据库进行备份时,当同时有DDL操作在同一schema上执行时,可能会出现MyDumper进程、DDL语句以及DML语句全部卡住的情况。这个问题在MyDumper 0.16.1-2和0.16.6-2版本中均存在。
问题现象
当MyDumper执行备份任务时,如果同时执行类似CREATE DATABASE IF NOT EXISTS这样的DDL操作,系统可能会出现以下情况:
- MyDumper进程卡住
- DDL语句执行被阻塞
- 相关的DML语句也被阻塞
通过检查MySQL的performance_schema.metadata_locks和processlist,可以发现存在锁等待的情况。
技术分析
锁等待的根本原因
问题源于MyDumper在执行SHOW TABLE STATUS命令时使用了事务。具体表现为:
- MyDumper线程启动一个事务并执行
SHOW TABLE STATUS,这会获取SCHEMA IX锁(意向排他锁) - 同时执行的DDL操作需要获取SCHEMA X锁(排他锁)
- IX锁和X锁不兼容,导致DDL操作等待
- MyDumper的其他线程执行SELECT或EXPLAIN语句时,如果MySQL表缓存中没有相关表,也会请求SCHEMA IX锁
- 这些IX锁请求被持有IX锁的线程阻塞,而持有IX锁的线程又在等待其他线程完成工作
- 最终形成死锁状态,所有相关操作都被阻塞
复现步骤
- 准备一个包含约20个表并有数据的测试数据库(如bc_sbtest)
- 启动MyDumper备份命令
- 快速执行
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS bc_sbtest语句 - 观察系统状态,多次尝试可稳定复现
解决方案
临时解决方案
-
使用
--trx-consistency-only参数替代--no-locks:- 该参数允许MyDumper使用FTWRL(全局读锁)
- 对于纯InnoDB表环境是安全的
- 会在查询表信息前释放锁,减少锁定时间
-
避免在备份期间执行DDL操作
长期改进建议
-
修改MyDumper的工作流程:
- 将所有dump任务预先创建好
- 然后让工作线程执行数据导出
- 避免在事务中执行
SHOW TABLE STATUS
-
增加专门的DDL锁选项:
- 允许单独控制FTWRL和
LOCK INSTANCE FOR BACKUP - 提供更细粒度的锁控制
- 允许单独控制FTWRL和
技术建议
对于包含大量表的schema备份,建议:
- 优先使用
--trx-consistency-only参数 - 合理安排备份时间,避开业务高峰期
- 对于超大规模数据库,考虑分批次备份
- 监控metadata_locks,及时发现锁等待问题
这个问题揭示了在复杂数据库环境中备份工具与DDL操作的交互问题,开发团队正在评估更彻底的解决方案,以从根本上避免此类死锁情况的发生。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322