数据库更新操作卡住了好久不动，update语句一直在跑到底咋回事

用户遇到的情况是，在数据库中执行一条UPDATE语句，结果这个操作运行了很长时间，界面就像卡死了一样，一直显示在执行中，没有任何结束的迹象，这种情况确实很让人头疼和焦虑，尤其是在生产环境中，下面就来详细说说这背后可能的原因,以及你可以怎么去思考和排查。

最核心的一个概念是：数据库在执行UPDATE时，并不是简单地找到那行数据然后改个数字就完事了。 它背后有一系列复杂的操作，当它“卡住”不动时，通常意味着它在完成其中某个或某几个步骤时遇到了瓶颈,我们可以把这些瓶颈想象成高速公路上的堵点。

第一个常见的堵点，也是最容易想到的，要处理的数据量实在太大了”。 （来源：常见数据库性能问题分析）你可能会觉得你的WHERE条件已经很精确了，但数据库需要逐行扫描表中的数据，去判断每一行是否符合你的条件，如果你的表有几千万甚至上亿条记录，而你的WHERE条件又无法有效利用索引（比如你用的是WHERE name LIKE '%模糊查询%'），那么数据库就不得不进行所谓的“全表扫描”，这就好比你要在一个没有按姓氏拼音排序的百万人口花名册里，找出所有名字里带“明”字的人，你必须一页一页、一行一行地看，这个过程是非常缓慢的，即使最终只更新几条数据,前期的查找工作也会耗费巨量时间。

第二个堵点，和第一个密切相关，锁等待”。 （来源：数据库事务与锁机制）这是数据库为了保证数据一致性而引入的机制，当你更新一条数据时，数据库会给这条数据加上一把“锁”，防止其他人在你更新的时候也来读或写这条数据，造成混乱,问题就出在这里：

• 你在更新一个非常大的范围，比如UPDATE table SET status=1 WHERE status=0;，如果表里有几百万条status=0的记录，数据库可能会一下子给这几百万条记录都加上锁，在这个过程中，如果有其他会话（可以理解为另一个用户或另一个程序连接）试图修改这些被锁住的记录中的任何一条，它就必须乖乖地排队等待，直到你的UPDATE操作完成并释放所有锁，反过来也一样，如果你的UPDATE语句在等待其中某条记录上的锁被释放（比如这条记录正被另一个慢速的查询或更新操作占用）,那么你的语句也会卡住。
• 存在死锁，这是一种更棘手的情况，想象一下，操作A锁住了记录1，然后试图去锁记录2；操作B锁住了记录2，然后试图去锁记录1，结果就是，A在等B释放2，B在等A释放1，两个人互相等待，谁也进行不下去，就“死”在那里了，好在大多数成熟的数据库系统（如MySQL，Oracle）有死锁检测机制，通常会主动终止其中一个操作来打破僵局，但这需要时间，在检测到之前,从外部看就是卡住了。

第三个堵点，是数据库系统自身的资源瓶颈。 （来源：数据库系统运维常识）数据库运行在服务器上，它需要消耗CPU、内存和磁盘IO（输入输出）。

• 磁盘IO瓶颈：这是非常常见的原因，UPDATE操作需要从磁盘读取数据，修改后再写回磁盘，如果服务器的磁盘性能本身就很差（比如使用机械硬盘而不是固态硬盘），或者当时有非常多的其他程序也在疯狂读写磁盘，那么UPDATE操作就会变得很慢，因为它在“等”磁盘干活。
• CPU和内存瓶颈：如果UPDATE语句涉及复杂的计算，或者需要排序、分组等，会大量消耗CPU资源，如果当时服务器CPU已经满载运行，你的操作自然就慢下来了，内存不足也会导致问题，因为数据库通常会把常用数据缓存在内存里，如果内存不够，就需要更频繁地在内存和磁盘之间交换数据,这也会拖慢速度。

第四个可能的原因，是数据库日志写入。 （来源：数据库事务日志原理）为了保证数据安全，数据库在执行UPDATE这类会改变数据的操作时，会先把“我要做什么”详细地记录在一个叫“事务日志”的文件里，然后再去实际修改数据，这种机制被称为“Write-Ahead Logging (WAL)”，如果这个日志文件所在的磁盘速度很慢，或者日志文件设置得太小导致需要频繁切换,也会成为性能瓶颈。

第五个，可能和数据库的“长事务”有关。 （来源：数据库事务管理最佳实践）如果你是在一个已经开启了很久的事务（Transaction）内部执行这个UPDATE语句，而这个事务之前已经执行了很多其他操作，那么数据库需要维护这个事务开始那一刻的数据视图（一致性读），这可能会带来额外的开销,尤其是在某些隔离级别下。

当你实际遇到这种情况时，该怎么办呢？

1. 不要慌张，更不要轻易地去重启数据库服务或服务器，那可能会造成数据损坏或丢失,是万不得已的下下策。
2. 查看当前运行中的会话和语句，大多数数据库都提供了命令来查看当前正在执行什么SQL语句，以及它们已经执行了多久，比如在MySQL中，你可以执行SHOW PROCESSLIST;命令，这样你就能确认你的UPDATE语句确实还在运行，并且能看到它的状态（State），比如是“Sending data”还是“Updating”等,这能给你一些线索。
3. 分析语句的执行计划，这是定位性能问题的利器，你可以使用EXPLAIN命令（在MySQL、PostgreSQL等数据库中）来查看数据库打算如何执行你的这条UPDATE语句，执行计划会告诉你它是否使用了索引，是需要全表扫描，还是用了低效的连接方式，通过分析执行计划，你就能判断问题是不是出在第一条“数据量过大且没走索引”上。
4. 检查系统资源，你应该登录到数据库所在的服务器，使用像top（Linux）或资源监视器（Windows）这样的工具，查看CPU、内存和磁盘的使用率是否异常高，如果磁盘IO使用率持续100%,那瓶颈很可能就在这儿。
5. 评估锁的情况，对于高级用户，可以查询数据库的系统视图来查看当前的锁信息,判断是否有锁等待或死锁发生。

UPDATE语句卡住不动，是一个典型的数据库性能问题，其根源无外乎大数据量、锁冲突、资源瓶颈这几点，排查的过程就像是当侦探，需要你一步步地收集线索（通过查看进程、分析计划、监控资源），最终定位到真正的“元凶”，然后才能采取针对性的措施，比如优化SQL语句、增加索引、扩容硬件资源或在业务低峰期执行等。