黄玮（Fuyuncat） 资深Oracle DBA，个人网站www.HelloDBA.com，致力于数据库底层技术的研究，其作品获得广大同行的高度评价....那么，就可以总结出以下方法来解决1555错误问题： 1、扩大回滚段 因为回滚段是循环使用的，如果回滚段足够大，那么那些被提交的数据信息就能保存足够长的时间是那些大事务完成一致性读取。...大事务的存在，往往是1555错误产生的诱因。 6、使用游标时尽量使用显式游标，并且只在需要的时候打开游标，同时将所有可以在游标外做的操作从游标循环中拿出。 当游标打开时，查询就开始了，直到游标关闭。...减少游标的打开时间，就减少了1555错误发生的几率。...其实这个案例的解决是比较简单的，最终的处理就是将一条语句进行优化。 -------The End
SQL模版化处理的优势在于，即使在同一时间段，数据库有大量并发的SQL，也能很快找出哪个种类的SQL模板存在性能问题，存在什么样的问题。...凭借着这一优势，DBbrain+TDSQL的完美组合拳已经有了诸多成功案例项目。...某省市银行--事物逻辑/性能分析项目 行内部分集群事务被打散到不同的分片时，难以定位事务问题。新增业务采用分布式的集中结构，暂缓多分片部署，经常在水平扩展与事务保证中权衡决策。...SQL耗时情况，预计事务问题排查时长缩短95%以上。...客户选择使用DBbrain提供的解决方案，详细如下： 1. 配置开启实例的巡检，每天自动更新巡检数据库系列健康问题； 2. 设置实例事件通知，针对不同的风险级别，给予不同的通知策略； 3.
但也有可能死锁的成因非常隐蔽，这时需要我们对这两条 SQL 语句的加锁流程做非常深入的研究才有可能分析出死锁的根源。...这个案例正是文章开头提到的死锁日志中的死锁场景，别看这个 UPDATE 语句是无效的，看起来很傻，但是确实是真实的场景，因为在真实的项目中代码会非常复杂，比如采用了 ORM 框架，应用层和数据层代码分离...3.3 死锁案例三 别看这个案例里每个事务都只有一条 SQL 语句，但是却实实在在可能会导致死锁问题，其实说起来，这个死锁和案例一并没有什么区别，只不过理解起来要更深入一点。...； 我们知道 MyISAM 只支持表锁，它采用一次封锁技术来保证事务之间不会发生死锁，所以，我们也可以使用同样的思想，在事务中一次锁定所需要的所有资源，减少死锁概率； 避免大事务，尽量将大事务拆成多个小事务来处理...总结 一开始是去年 9 月份的时候，线上某个系统遇到了一个死锁问题，当时对这个死锁百思不得其解，慢慢的从困惑到感兴趣，虽然那时花了大概一个礼拜的时间研究后就已经把这个死锁问题解决了，但是对死锁的执念却一直没有放下
但也有可能死锁的成因非常隐蔽，这时需要我们对这两条 SQL 语句的加锁流程做非常深入的研究才有可能分析出死锁的根源。...这个案例正是文章开头提到的死锁日志中的死锁场景，别看这个 UPDATE 语句是无效的，看起来很傻，但是确实是真实的场景，因为在真实的项目中代码会非常复杂，比如采用了 ORM 框架，应用层和数据层代码分离...3.3 死锁案例三 ? 别看这个案例里每个事务都只有一条 SQL 语句，但是却实实在在可能会导致死锁问题，其实说起来，这个死锁和案例一并没有什么区别，只不过理解起来要更深入一点。...； 我们知道 MyISAM 只支持表锁，它采用一次封锁技术来保证事务之间不会发生死锁，所以，我们也可以使用同样的思想，在事务中一次锁定所需要的所有资源，减少死锁概率； 避免大事务，尽量将大事务拆成多个小事务来处理...总结 一开始是去年 9 月份的时候，线上某个系统遇到了一个死锁问题，当时对这个死锁百思不得其解，慢慢的从困惑到感兴趣，虽然那时花了大概一个礼拜的时间研究后就已经把这个死锁问题解决了，但是对死锁的执念却一直没有放下
当然，更加重要的一点是，占位符的应用可以有效的防止基本的 SQL 注入攻击，我们不需要手动地给 SQL 语句添加引号，直接让预处理来解决这个问题，相信这一点是大家都学习过的知识，也是我们在面试时最常见到的问题之一...// 使用 :name 形式创建一个只进游标的 PDOStatement 对象 $stmt = $pdo->prepare("select * from zyblog_test_user where username...SQL 语句，在这段代码中，我们使用的是 :xxx 形式的占位符，所以在调用 prepare() 方法返回的 PDOStatement 对象的 execute() 方法时，我们需要指定占位符的值。...在代码中，我们使用这一条 SQL 语句，通过替换不同的占位符内容，实现了两次查询。 prepare() 方法的第二个参数是为返回的 PDOStatement 对象设置的属性。...就是这样三个简单的函数，就为我们完成了整个事务操作。关于事务的深入学习我们会在将来深入地研究 MySQL 时再进行探讨。
数据库采用分片“一主三备”的模式，保证主节点故障时可以在40秒以内自动切换到备节点并恢复业务；完善的全局分布式事务设计，也能够完全避免发生错帐、乱账、账不平等问题。...4.完善分布事务机制 TDSQL的分布式事务方案基于两阶段提交，在MySQL原生XA事务的基础上做了大量优化，使其满足分布式事务的使用场景，同时对事务在两阶段期间各类异常场景做到了充分考虑，提供全局视角的分布式死锁检测...此外整个设计完全去中心化，不存在单点瓶颈问题，整个事务对业务完全透明，业务只需要像常规事务那样使用即可，因此十分适应银行类的金融场景。...“赤兔”平台能提供上百项监控指标的展示，结合灵活丰富的告警策略提供风险预警；“扁鹊”系统是 TDSQL 提供包括数据采集、实时检测、自动处理、性能检测与健康评估、SQL性能分析、业务诊断等多种智能工具的集合...，采用模块插件化无缝对接各种数据库，可以自动抓取存在性能问题的SQL，并进行智能分析提供索引优化建议，将数据库的性能问题及时扼杀在萌芽当中。
扫描覆盖检查规则31项，包括数值溢出、sql注入、格式字符串、缓冲区溢出，已经完全覆盖协议模糊测试的类型，且数据还在不断增加中。...效率提升巨大 扫描覆盖检查规则31项，包括空指针、数值溢出、sql注入、格式字符串、缓冲区溢出等测试项 5.函数风险扫描技术： 对大量安全漏洞进行风险定义、特征定义与分类，引入模式识别技术，建立手游安全风险分析模型...和大家分享部分案例，案例中的所有问题都已得到了解决。...[无情冲锋]属于子弹型技能，即释放时需要指定一个突进的方向。将技能类型强制修改为指定施法坐标的类型，指定技能落点位置坐标，就能够获得全图突进效果。...【案例3】 篡改攻击对象list与伤害逻辑，造成全屏秒杀效果 【案例4】 篡改使用物品协议请求中消耗数量，实现无限开箱子刷装备 安全漏洞说明：以上安全漏洞在正式环境中都已修复，或加入了反外挂机制。
PingCAP 参赛组以超过原始基准测试近 30 倍的成绩，获得了商业组的冠军，并作为优秀案例在大会进行了解题思路分享。...依托这些特性，TiDB 彻底改变以往数据库弹性扩容与事务处理不可兼具的境况，将在线事务处理和在线分析处理融为一体，完美适配大数据背景下各行业的数据存储、计算需求。...作为 TiDB 项目中针对解决用户复杂 OLAP 需求的重要组件，TiSpark 将 Spark SQL 直接运行在 TiDB 存储层上，同时融合 TiKV 分布式集群的优势，并融入大数据社区生态。...其中，相较用户路径重合率极低的“无序漏斗”，“有序漏斗”的数据研究更有价值。...，帮助企业解决了海量数据存储、超大规模并发访问及交易问题。
PHP中的PDO操作学习（二）预处理语句及事务 今天这篇文章，我们来简单的学习一下 PDO 中的预处理语句以及事务的使用，它们都是在 PDO 对象下的操作，而且并不复杂，简单的应用都能很容易地实现。...当然，更加重要的一点是，占位符的应用可以有效的防止基本的 SQL 注入攻击，我们不需要手动地给 SQL 语句添加引号，直接让预处理来解决这个问题，相信这一点是大家都学习过的知识，也是我们在面试时最常见到的问题之一...SQL 语句，在这段代码中，我们使用的是 :xxx 形式的占位符，所以在调用 prepare() 方法返回的 PDOStatement 对象的 execute() 方法时，我们需要指定占位符的值。...在代码中，我们使用这一条 SQL 语句，通过替换不同的占位符内容，实现了两次查询。 prepare() 方法的第二个参数是为返回的 PDOStatement 对象设置的属性。...就是这样三个简单的函数，就为我们完成了整个事务操作。关于事务的深入学习我们会在将来深入地研究 MySQL 时再进行探讨。
提供专家手游安全测试服务，会有腾讯内部的手游安全测试专家进行测试、问题沟通跟进、处理优化检查等等。 1. ...发现问题后可以智能定位协议与字段，帮助开发人员快速定位问题。扫描覆盖检查规则31项，包括数值溢出、sql注入、格式字符串、缓冲区溢出，已经完全覆盖协议模糊测试的类型，且数据还在不断增加中。...和大家分享部分案例，案例中的所有问题都已得到了解决。 【案例1】 PVE模式中，动态修改游戏进程中多处代码逻辑，实现“无敌+全屏秒杀外挂” ?...将技能类型强制修改为指定施法坐标的类型，指定技能落点位置坐标，就能够获得全图突进效果。 ? 【案例3】 篡改攻击对象list与伤害逻辑，造成全屏秒杀效果 ?...【案例4】 篡改使用物品协议请求中消耗数量，实现无限开箱子刷装备 ? ? 安全漏洞说明：以上安全漏洞在正式环境中都已修复，或加入了反外挂机制。
AWR性能报告中的指标往往是后一个快照和前一个快照的指标的delta值，这是因为累计值并不能反映某段时间内的系统负载情况。如果为了诊断特定时段性能问题，那么采用时间不宜过长。...v Hard parses：每秒/每事务硬解析的次数，硬解析太多，说明SQL重用率不高。每秒产生的硬解析次数超过100次，就可能说明绑定变量使用地不好，也可能是共享池设置不合理。...v Logons：每秒/每事务登录的次数，大于每秒1~2个，表明可能有争用问题。 v Executes：每秒/每事务SQL执行次数，反应负载大小。...例如，“buffer busy waits”是较严重的等待事件，那么应当继续研究报告中Buffer Wait和File/Tablespace I/O区的内容，识别哪些文件导致了问题。...如果最严重的等待事件是I/O事件，那么应当研究按物理读排序的SQL语句区以识别哪些语句在执行大量I/O，并研究Tablespace和I/O区观察较慢响应时间的文件。
我给系统提出的第一个自动杀慢SQL的建议，它的思想是：系统的关键部分要有自我保护机制，避免外部的错误影响到系统的关键部分。...第五：见过的关于架构方面的慢SQL问题 1～数据量到达一定规模后，单机性能容易受限导致数据库响应慢；2～读写分离，从库提供读服务，错误的认为从库只需要提供查询服务采用了达不到性能指标的机器，其实是主库承受的数据更新压力...我们例子里面当时它采用的就是人肉冷备，主节点出问题的时候人肉切换到备用节点上。...当第一个慢查询SQL处理完成后，MySQL的CPU使用率已经降到了20%以下。那么即便会有周期性的SQL执行，但是以这个利用率不足以整体导致服务不可用吧。...案例中用的什么cache，怎么refresh的？ 案例中用的是Memcached，刷新的策略也是根据不同业务有不同的策略。 慢SQL要以业务场景来区分。
但是现实中还有很多任务的原始数据是非视觉类型的，面对这样的问题，我们还可以借用强大的深度学习视觉模型吗，本文作者将用3个具体案例来展示这一切都是可能的。...在本文中，我将介绍3个创造性地使用深度学习的案例，展示一些公司如何将深度学习视觉模型应用于非视觉领域。在每个案例中，都会对一个非计算机视觉问题进行转换和说明，以便利用适于图像分类的深度学习模型。...案例一：石油工业 在石油工业中，“磕头机”常用于从地下开采石油和天然气。它们由一个连接在游梁上的发动机提供动力。游梁将发动机的旋转运动转化为抽油杆的垂直往复运动，使得抽油杆像泵一样将油输送到表面。...当你浏览一个网站时你使用鼠标的方式或者编写邮件时你在键盘上敲击的方式都是独一无二的。 在这个案例中，Splunk解决了一个问题，即通过使用计算机鼠标的方式对用户进行分类。...这对研究而言很有用，例如跟踪单个鲸鱼的运动、歌曲的特性、鲸鱼的数量等。有趣的不是研究目的，而是谷歌如何处理数据以用于需要图像的卷积神经网络。 将音频数据转换成图像的方法是使用时频谱。
二、注册账号案例分析 ---- 业务流程：采用用户、账号分离设计(这样设计的好处是，当用户的业务信息发生变化时，不会影响的认证、授权等系统机制)，因此需要保证用户信息与账号信息的一致性。 ?...【3】采用 Seata实现 2PC：在用户中心发起全局事务，统一账户服务为事务参与者，用户中心和统一账户服务只要有一方出现问题则全局事务回滚，符合要求。...； 【4】采用 Hmily实现：TCC也可以实现用户中心和统一账户服务只要有一方出现问题则全局事务回滚，符合要求。...【2】采用 Hmily实现 TCC：本需求对业务一致性要求较低，因为生成还款计划的时长较长，所以不要求交易中心修改标的状态为“还款中”就立即生成还款计划，所以本方案不适用。...典型的使用场景：银行通知、支付结果通知等。 【总结】：在条件允许的情况下，我们尽可能选择本地事务单数据源，因为它减少了网络交互带来的性能损耗，且避免了数据弱一致性带来的种种问题。
下面我们就来研究下这份死锁日志，看看从这份死锁日志中能不能发现死锁的原因？...但也有可能死锁的成因非常隐蔽，这时需要我们对这两条 SQL 语句的加锁流程做非常深入的研究才有可能分析出死锁的根源。...这个案例正是文章开头提到的死锁日志中的死锁场景，别看这个 UPDATE 语句是无效的，看起来很傻，但是确实是真实的场景，因为在真实的项目中代码会非常复杂，比如采用了 ORM 框架，应用层和数据层代码分离...死锁案例三 [16111562922376.jpg] 别看这个案例里每个事务都只有一条 SQL 语句，但是却实实在在可能会导致死锁问题，其实说起来，这个死锁和案例一并没有什么区别，只不过理解起来要更深入一点...； 我们知道 MyISAM 只支持表锁，它采用一次封锁技术来保证事务之间不会发生死锁，所以，我们也可以使用同样的思想，在事务中一次锁定所需要的所有资源，减少死锁概率； 避免大事务，尽量将大事务拆成多个小事务来处理
= conn,prepareCall(sql); 事务管理 我们可以通过Connection来进行MYSQL中的事务管理 我们通过对比MYSQL的事务来解释： # 开启事务 BEGIN； # 提交事务...123456"; Connection conn = DriverManager.getConnection(url,username,password); // 我们来研究事务的执行...： 预防SQL注入问题 首先我们先来介绍SQL注入问题： 我们给出一段Web端之前的账号登录匹配代码： import com.itheima.pojo.Account; import org.junit.Test...， 因而当我们采用一些特殊字符时，就会导致mysql的搜索语句变为true，搜索到所有的mysql内容然后进入第一个账号 import com.itheima.pojo.Account; import...SQL注入问题 我们先来介绍PreparedStatement的语法： // 获得PreparedStatement对象 // 首先我们需要设置sql语句，并且将参数用？
而当存在问题的 SQL 是在底层代码中，我们就很难知道是哪段代码调用了这个 SQL，并产生了这些系统问题。 在研究HikariCP的过程中，这些业务关注点我发现在连接池这层逐渐找到了答案。...(startTime);该段代码的意义就是此指标的记录处。...主要反映当前机器到数据库的网络情况，在IDC意义不大，除非是网络抖动或者机房间通讯中断才会有异常波动。 监控指标部分实战案例 以下连接风暴和慢SQL两种场景是可以采用HikariCP连接池监控的。...案例一 某公司订单业务（刘龘刘同学提供） 我们那时候采用弹性伸缩，数据库连接池是默认的，有点业务出了点异常，导致某个不重要的业务弹出N台机器，导致整个数据库连接不可用，影响订单主业务。...连接风暴问题的另一种探索 对于连接风暴，如果采用传统的proxy模式可以处理好这种问题，主要还是mysql的bio模型不支持大量连接。负载均衡 、故障转移、服务自动扩容 都可以在这一层实现。 END
7.2.注册账号案例分析 7.2.1.业务流程 采用用户、账号分离设计（这样设计的好处是，当用户的业务信息发生变化时，不会影响的认证、授权等系统机制），因此需要保证用户信息与账号信息的一致性。...3、采用Seata实现2PC 在用户中心发起全局事务，统一账户服务为事务参与者，用户中心和统一账户服务只要有一方出现问题则全局事务回滚，符合要求。...实现方法如下 ： 1、用户中心添加用户信息，开启全局事务 2、统一账号服务添加账号信息，作为事务参与者 3、其中一方执行失败Seata对SQL进行逆操作删除用户信息和账号信息，实现回滚。...4、采用Hmily实现TCC TCC也可以实现用户中心和统一账户服务只要有一方出现问题则全局事务回滚，符合要求。...典型的使用场景 ：银行通知、支付结果通知等。 ? 总结 ： 在条件允许的情况下，我们尽可能选择本地事务单数据源，因为它减少来网络交互带来的性能损耗，且避免来数据若一致性带来的种种问题。
如何构建一个对业务端透明，兼具良好的扩展性和完整的分布式事务支持的数据库，是构建新一代微服务架构的核心问题之一。...[PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭] TiDB 研发早期经历的那些事儿 在 TiDB 研发早期，从 SQL 层开始，第一个开源的 TiDB 版本其实并没有存储引擎，后端存储是 HBase，为了加入存储层...，也为了验证 SQL 的正确性，PingCAP 团队决定为 HBase 加入分布式事务的支持，直接对接在 TiDB SQL 层的后端，这种方法确实可行。...）混合事务/分析处理数据库的融合、创新型数据库产品。...典型 OLTP+OLAP 混合场景案例 易果集团是一个典型的 OLTP+OLAP 混合场景的案例。
不相关的基准，测试结果再好，也没有实际意义。此外，还要关注基准测试使用的数据模型是什么？例如有些数仓测试模型是使用星型模型建模，而你当前的数仓是使用关系模型构建的，显然此类基准测试参考意义不大。...性价比 即测试系统的整体价格与流量指标的比值，在获得相同的tpmC值的情况下，价格越低越好。 4).最新评测 ? 4....这个基准测试有以下几个主要特点： 共99个测试案例，遵循SQL99和SQL2003的语法标准，SQL案例比较复杂。 分析的数据量大，并且测试案例是在回答真实的商业问题。...测试案例中包含各种业务模型(如分析报告型，迭代式的联机分析型，数据挖掘型等)。 几乎所有的测试案例都有很高的IO负载和CPU计算需求。...下表展示了TPC-DS 基准查询所使用的SQL 特征及数量。 ? 3).测试指标 TPC-DS基准定义了两个评价指标: QphDS@SF 每秒的有效查询数据量的性能指标。
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