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。
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。
......
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。
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。
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
***********************************************************************
DBdoctor官方免费下载地址：https://www.dbdoctor.cn/?utm=07
