有一个电影票在线交易业务，顾客 A 要在影院 B 购买电影票。这个业务涉及到以下操作：
- 从顾客 A 的账户余额中扣除电影票价；
- 给影院 B 的账户余额中增加这张电影的票价；
- 记录一条交易日志。
也就是说，要完成这个交易，我们需要 update 两条记录，并 insert 一条记录。当然，为了保证交易的原子性，我们要把这三个操作一个事务中。那么，你会怎样安排这三个语句在事务中的顺序呢？
试想如果同时有另一个顾客 C 要在影院 B 买票，那么这两个事务冲突的部分就是语句 2 了。因为它们要更新同一个影院账户的余额，需要修改同一行数据。
根据两阶段锁协议，不论怎样安排语句顺序，所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的。所以，如果你把语句 2 安排在最后，比如按照 3、1、2 这样的顺序执行，那么影院账户余额这一行的锁时间就最少。这样就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提高了并发度。
如果这个影院做活动，可以低价预售一年之内所有的电影票，而且这个活动只做一天。于是在活动时间开始的时候，你的 MySQL 就挂了。登上服务器一看，CPU 消耗接近 100%，但整个数据库每秒就只执行不到 100 个事务。这是什么原因呢？
这里就要说到死锁和死锁检测了。
当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁。示例如下:
事务 A 在等待事务 B 释放 id=2 的行锁，而事务 B 在等待事务 A 释放 id=1 的行锁。事务 A 和事务 B 在互相等待对方的资源释放，就是进入了死锁状态。
当死锁出现后，有两种解决策略：
- 直接进入等待状态，直到超时。这个超时的时间可以通过参数
innodb_lock_wait_timeout来设置。 - 发起死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务，让其他事务得以继续执行。将参数
innodb_deadlock_detect设置为 on，表示开启这个逻辑。
在 InnoDB 中，innodb_lock_wait_timeout的默认值是 50s，意味着如果采用第一个策略，当出现死锁后，第一个被锁住的线程要过 50s 才会超时退出，然后其他线程才有可能继续执行。对于在线服务来说，这个等待时间往往是无法接受的。
但是，我们又不能直接把这个时间设置成一个很小的值，比如 1s，这样当出现死锁的时候，确实很快就可以解开，但如果不是死锁，而是简单的锁等待呢？所以超时时间设置的太短的话，会出现很多的误伤。
所以正常情况下，我们还是要采取第二种策略，即: 主动死锁检测，而且innodb_deadlock_detect参数的默认值本身就是 on。主动死锁检测在发生死锁的时候，是能够快速发现并进行处理的，但是它也是额外负担的。
可以想象以下这个过程: 每当出现一个事务被锁的时候，就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁。
这里就可以回到我们上面说的那个问题了。
每个新来的被堵住的线程，都要判断会不会由于自己的加入而导致了死锁，这是一个时间复杂度为 O(n) 的操作。假设有 1000 个并发线程要同时更新同一行，那么死锁检测操作就是 100 万这个量级的。虽然最终检测的结果是没有死锁，但是这期间要消耗大量的 CPU 资源。因此就会出现 CPU 利用率很高，但是每秒却执行不了几个事务。
根据上面的分析，我们该怎样解决这种热点行更新导致的性能问题呢? 问题的结症在与死锁检测要耗费大量的 CPU 资源。
- 一种头疼医头、脚疼医脚的方法就是如果能确保这个业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测给关掉。但是这种操作本身带有一定的风险，因为业务设计的时候一般不会把死锁当作一个严重的错误，毕竟出现了死锁，就回滚，然后通过业务重试，一般就没问题了，这是业务无损的，而关掉死锁检测意味着可能会出现大量的超时，这是有损的。
- 另一个思路是控制并发度。根据上面的分析，如果并发能够控制住，比如同一行同时最多只有 10 个线程在更新，那么进行死锁检测的成本很低，就不会出现这个问题。
一个直接的想法就是在客户端做并发控制，但是这个方法不太可行，因为客户端很多，比如：一个应用有 600 个客户端，这样即使每个客户端控制到只有 5 个并发线程，汇总到数据库服务端以后，峰值并发数也可能会达到 3000。
因此，这个并发控制要实现在数据库服务端。如果有中间件，可以考虑在中间价中实现; 如果团队有能修改 MySQL 源码的人，也可以在 MySQL 里面实现。
基本思路就是: 对于相同行的更新，在进入引擎之前进行排队，这样在 InnoDB 内部就不会有大量的死锁检测工作了。
但是如果团队里暂时没有数据库方面的专家，不能实现这样的方案，可以考虑从设计上优化这个问题:
可以考虑通过将一行改成逻辑上的多行来减少锁冲突，以影院账户为例，可以考虑放在多条记录上，比如 10 个记录，影院的账户总额等于这 10 条记录的值的总和。每次要给影院账户加金额的时候，随机选其中一条记录来加，这样每次冲突的概率就变成原来的 1/10，可以减少锁等待的个数，也就减少了死锁检测的 CPU 消耗。
这个方案看上去是无损的，但其实这类方案需要根据业务逻辑做详细设计。如果账户余额减少，比如退票操作，这时候就需要考虑当一部分行记录变成 0 的时候，代码要有特殊的处理。