行业痛点
在分布式数据库中，分布式锁用来确保数据一致性和防止并发冲突。然而，在高并发场景下，分布式锁往往引发性能问题，如系统卡顿、吞吐量下降等，尤其是使用国产分布式数据库的用户，面对该问题时很棘手。这究竟是为什么呢？我们来分析一下原因。
- 分布式数据库中，数据分散在多个节点上，并且需要在节点之间进行复杂的协调，锁的管理与诊断难度显著增加。
- 借助数据库原生提供的系统表、视图、日志等途径，拼凑有限的信息，推测可能导致锁形成的原因。从排查的效果看往往费事费力，却也只能窥见冰山一角。
探究分布式数据库锁问题的形成过程比较难，具体表现在：
- 锁日志与监控工具的局限性：监控工具无法提供足够详细的锁信息，尤其是在跨节点的锁操作中，缺乏全局视图和实时分析能力。
- 跨节点锁的协调问题：锁可能跨越多个节点，诊断时无法直接获得全局的锁状态，依赖多个节点的日志，增加了问题诊断难度。
- 死锁检测的困难：死锁检测可能需要跨多个节点进行锁依赖分析，这不仅增加了死锁检测的复杂性，也可能导致死锁的漏检。
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那么，是否有一款工具能够直观呈现分布式数据库锁问题，并可视化展示锁问题形成过程呢？接下来，让我们为您介绍一下DBdoctor是如何诊断数据库分布式锁问题的。如何使用DBdoctor诊断分布式数据库锁问题
诊断分布式锁问题只需三步：
1.选择集群层面诊断
针对分布式数据库，DBdoctor在实例列表页中以集群层面-节点层面两个层级的方式显示，其中分布式锁属于集群层面的问题诊断。
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2.查看分布式锁
点击分布式锁，能够看到全局的锁等待、死锁、未提交事务、长事务信息，并且会显示锁相关SQL所在的数据节点。
3.分布式锁可视化分析
点击锁等待、死锁等功能进行可视化分析，可以进一步直观的查看引起分布式锁问题的相关事务的执行细节。
如上图中的分布式死锁问题，可以观测到每个事务每条SQL是在哪个数据节点上执行的，占用或等待哪些锁对象，以及如何形成的锁关系。死锁形成过程具体如下：
事务A： 先在dn002节点占用了id=2行锁，然受sleep5s，然后在等dn001节点上id=1的行锁。
事务B： 先于事务A在dn001节点上占用了id=1的行锁，然后sleep5s，再然后等待dn002节点上id=2的行锁。
事务A和事务B互相等待，形成环产生死锁。开发同学可通过该图快速准确地定位到引起锁问题业务代码，进行修复根治。
总结
借助DBdoctor分布式锁分析功能，用户可以更快速、直观地定位跨节点的锁等待、死锁等问题，并能更清晰的理解锁问题的形成过程，精准定位需要优化的业务代码，从而有效提升分布式数据库的稳定性和并发性能。目前，DBdoctor 已支持 TDSQL-PgSQL 集群版 和 TDSQL-MySQL 集群版 的分布式锁分析功能，而针对 TiDB 和 OceanBase 的分布式锁分析功能也即将发布，敬请期待！
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