死锁其实是一个很有意思也很有挑战的技术问题,大概每个DBA和部分开发朋友都会在工作过程中遇见。关于死锁我会持续写一个系列的案例分析,希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助。本文是源于生产过程中一个死锁案例。
在遇到线上死锁问题时,我们应该第一时间获取相关的死锁日志。我们可以通过 show engine innodb status 命令来获取死锁信息,但是它有个限制,只能拿到最近一次的死锁日志。MySQL 提供了一套 InnoDb 的监控机制,用于周期性(每隔 15 秒)输出 InnoDb 的运行状态到 mysqld 服务的标准错误输出(stderr)。默认情况下监控是关闭的,只有当需要分析问题时再开启,并且在分析问题之后,建议将监控关闭,因为它对数据库的性能有一定影响,另外每 15 秒输出一次日志,会使日志文件变得特别大。
Ruby on Rails(简称Rails)是一种使用Ruby编程语言开发的开源Web应用程序框架。它遵循MVC(Model-View-Controller)架构模式,旨在提供简单、高效的开发方式,以减少开发人员在构建Web应用程序时的重复劳动。
一 前言 工欲善其事必先利其器,前面分析了很多死锁案例,并没有详细的介绍如何通过死锁日志来诊断死锁的成因。本文将介绍如何读懂死锁日志,尽可能的获取信息来辅助我们解决死锁问题。 二 日志分析 2.1 场景 为了更好的学习死锁日志,我们需要提前了解死锁场景 MySQL 5.6 事务隔离级别为RR
Active Record 是MVC中的M,负责处理数据和业务逻辑,Active Record实现了Active Record模式,是一种 对象关系映射 系统
Eloquent是laravel中的orm,采取的是active record的设计模式,里面的对象不仅包括领域逻辑,还包括了数据库操作,但是大家平时使用的时候可能没有探究eloquent是怎么设计的,active record这种模式的优缺点等问题,下面我会带领大家从头开始看看Eloquent是如何设计并实现的。
TypeORM 是 TypeScript 和 JavaScript 的 ORM。 TypeORM 的核心目标是始终支持最新的 JavaScript 特性,并提供额外的功能,帮助您开发任何类型的数据库应用程序——从具有少量表的小型应用程序到具有多个数据库的大型企业应用程序。 TypeORM 支持 Data Mapper 和 Active Record 两种模式,这与当前存在的所有其他 JavaScript ORM 不同,这意味着您可以以最有效的方式编写高质量、松耦合、可扩展、可维护的应用程序。TypeORM 在很大程度上受到其他 ORM 的影响,如 Hibernate、Doctrine 和 Entity Framework。
核心类有三个 Record, RecordCollection, Database。在做源码分析时,先从入口类Database开始:
大家好,我的名字是辛国帅,辛是一把辛酸泪的辛,为了方便大家记住我的名字,大家可以反过来叫我名字:帅锅。
日志文件的六种状态UNUSED,CURRENT,ACTIVE,CLEARING,CLEARING_CURRENT,INACTIVE代表的意思分别如下所述:
Active Record(活动记录),是一种领域模型模式,特点是一个模型类对应关系型数据库中的一个表,而模型类的一个实例对应表中的一行记录。
当业务并发比较高时,如果数据库访问设计得不合理,可能时不时就爆出一个死锁错误。业务上表现为一个偶现的失败。这种情况,有时候非常让人抓狂,感觉无从入手。这里就介绍一下对MySQL死锁的理解,并提出一个基于审计日志分析死锁的方法。
在 MySQL 运维过程中,难免会遇到 MySQL 死锁的情况,一旦线上业务日渐复杂,各种业务操作之间往往会产生锁冲突,有些会导致死锁异常。这种死锁异常一般要在特定时间特定数据和特定业务操作才会复现,有时候处理起来毫无头绪,一般只能从死锁日志下手。本篇文章我们一起来看下 MySQL 的死锁日志。
以前接触到的数据库死锁,都是批量更新时加锁顺序不一致而导致的死锁,但是上周却遇到了一个很难理解的死锁。借着这个机会又重新学习了一下mysql的死锁知识以及常见的死锁场景。在多方调研以及和同事们的讨论下终于发现了这个死锁问题的成因,收获颇多。虽然是后端程序员,我们不需要像DBA一样深入地去分析与锁相关的源码,但是如果我们能够掌握基本的死锁排查方法,对我们的日常开发还是大有裨益的。
「第一部分 简介」 1. TXRocks简介 RocksDB是一个非常流行的高性能持久化KV存储,最初是Facebook的数据库工程师团队基于Google LevelDB开发。经过大量的适配工作,Facebook的数据库工程师将RocksDB改造为MySQL的一个存储引擎MyRocks。 TXRocks是TXSQL团队基于RocksDB的事务型存储引擎,得益于RocksDB LSM Tree存储结构,既减少了InnoDB页面半满和碎片浪费,又可以使用紧凑格式存储,因此TXRocks在保持与InnoDB接近
今天遇到一个高并发悲观锁的问题,活跃连接堆积恶性循环最后DB卡死了。做下测试总结。看看这类SQL能扛多少,以后遇到问题心里也有底了。这是出问题前的截图,QPS继续涨连接就开始堆积了,SQL还是这些频率高了。还有一点TOP1的SQL有热点的行for update。
模型类负责与数据库进行交互,这里的模型指的是数据表的模型,一个模型类对应一张数据表,数据表的字段会映射为模型类的属性,我们可以通过模型类提供的方法实现对应数据表记录的增删改查,这样一来,我们就将原来面向过程的数据库操作转化为面向对象风格的编程,将对数据表的 SQL 执行转化为对模型类的方法调用。
其中的sending data是什么意思。隔离级别为RR,语句为insert..select。
以上过程,因为S锁升级为X锁的时间间隔很短,所以不是很好复现,一般在高并发的时候出现。不过可以用3个事务来复现:
原因:org_code这个字段上存在索引,RC事务级别会产生间隙锁把相邻的位置锁住,多条消息过来多线程消费导致锁相互持有最终导致死锁
MyBatis的历史可谓久远了,码农们也在用着各式各样的代码生成工具。然而这些工具大部分都有一个缺点,那就是只能一次性生成文件。如果我们期间在生成的文件里做了修改,再次生成时,很多工具会覆盖我们的修改。
我们用之前介绍过的源码分析方式,先来看下这两条语句分别加什么锁,然后分析死锁形成的过程。
事务T1T2操作insert into info values (50,11)insert into info values (60,8)关联的对象表apple.info的唯一索引 uk_name表apple.info的唯一索引 uk_name持有的锁lock mode S waitingheap no 7 11,40(十六进制为8,28)lock_mode X locks rec but not gapheap no 7 11,40(十六进制为8,28)等待的锁lock mode S waitingheap no 7 11,40(十六进制为8,28)lock_mode X locks gap before rec insert intention waitingheap no 7 11,40(十六进制为8,28)
数据验证确保只有有效的数据才能存入数据库,在模型中做验证是最有保障的,只有通过验证的数据才能存入数据库。数据验证和使用的数据库种类无关,终端用户也无法跳过,而且容易测试和维护。
Lonicera Framework - Every French soldier carries a marshal’s baton in his knapsack.
在开发过程中,操作数据库总会涉及到批量操作。有些批量操作可以利用multiquery更新数据库,但有些不可,例如对于同一张表不同字段的多行更新。我们经常会把这种操作放到一个事务里面,由于都是按照主键更新,所以性能上不会有大问题,例如这样:
死锁,其实是一个很有意思也很有挑战的技术问题,大概每个DBA和部分开发同学都会在工作过程中遇见 。
爱可生服务团队成员,负责处理客户在 MySQL 日常运维中遇到的问题;擅长处理备份相关的问题,对数据库相关技术有浓厚的兴趣,喜欢钻研各种问题。
该系列的第一篇为:PG空闲连接的资源消耗:https://amazonaws-china.com/cn/blogs/database/resources-consumed-by-idle-postgresql-connections/讨论PG如何管理连接以及空闲连接如何消耗内存和CPU。本文讨论空闲连接对PG性能的影响。
之前也列举了几期的MySQL死锁问题,光有操作演练,还缺少一些自己的分析,所以我就打算补充一下。 首先对于死锁问题,我们分析的背景是基于MySQL事务隔离级别为RR,存储引擎为InnoDB,在MySQL 5.6,5.7版本均可复现问题。 怎么来分析一个死锁问题呢,我一直在琢磨这个问题,自己也总结了不少出现的场景,但是感觉还是有一些欠缺或者不完善的地方。那么我们就换一个思路来分析死锁问题,通过日志来反推死锁产生的可能场景,然后依次深入,扩展,这样一来,这个问题的分析就带有通过很多不确定性分析
粉丝表示对Java中的死锁还是略知一二的,但是突然用SQL写死锁的案例之前还真没遇到过,这个问题没答上来。所以今天就带大家一起来看下怎么用SQL让数据库中产生死锁。
前几天,线上发生了一次数据库死锁问题,这一问题前前后后排查了比较久的时间,这个过程中自己也对数据库的锁机制有了更深的理解。本文总结了这次死锁排查的全过程,并分析了导致死锁的原因及解决方案。希望给大家提供一个死锁的排查及解决思路。
| 作者 王起帆,腾讯CSIG数据库产品中心后台开发工程师,目前主要参与DBbrain开发工作,热爱技术,欢迎留言进行交流。 ---- 我们都知道,数据库系统中,不同线程并发访问数据,为了保护数据,在执行SQL语句时候需要对数据加锁。而死锁是一个经常遇到问题,SQL语句加锁和事物隔离级别,访问的索引是不是唯一,访问数据是否存在都有关系,往往死锁分析非常复杂。这篇文章将介绍一个“简单的死锁”,这个死锁产生的事物中SQL语句都只有一条,而且业务非常简单就是删除一条记录。两个事物同时执行以下两个SQL语句就有可
遇到Mysql死锁问题,我们应该怎么排查分析呢?之前线上出现一个insert on duplicate死锁问题,本文将基于这个死锁问题,分享排查分析过程,希望对大家有帮助。
阅读本文的知识前提:熟悉 TypeScript + GraphQL + Node.js + Decorator + Dependency Inject 等概念。本文选用技术框架是 Midway.js,设计思路可以迁移到 Nest.js 等框架上,改动量应该不会太大。 本文长约 1.3w 字,阅读时间约 20min
死锁,其实是一个很有意思也很有挑战的技术问题,大概每个DBA和部分开发同学都会在工作过程中遇见 。关于死锁我会持续写一个系列的案例分析,希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助。
hare是一个基于pymysql并运用 ActiveRecord 模式的 ORM 框架。 项目简介 hare是一个基于pymysql并运用ActiveRecord模式的ORM框架, 在虚拟环境下,通过: pip install hare 即可安装。 当前,它只支持: MySQL 动机 在Python下进行数据库操作, 大体有两种方法: 1、使用raw sql; 2、使用ORM; Raw SQL 使用raw sql的好处是: 给予开发人员极大的自由,让开发人员知道具体要执行的sql,方便sql优化
在业务低峰通过pt-osc在线做DDL期间出现死锁,导致业务的SQL被回滚了,对应用不友好。 本案例死锁发生的场景:pt-osc拷贝最后一个chunk-size并且期间其它事务有对原表做insert操作,才会出现本案例的死锁。
这是一个真实的生产问题,经过长时间的排查和多次寻求 DBA 的帮助,最终我自己花了一个月的时间才定位到这个问题。问题非常有意思,值得大家关注。
使用begin或者start transaction来显式开启一个事务,显式开启的事务必须使用commit或者rollback显式提交或回滚。几种特殊的情况除外:行版本隔离级别下的更新冲突和死锁会自动回滚。
salesforce零基础学习(一百一十)list button实现的一些有趣事情
这时候可以用select * from information_schema.innodb_locks;查看锁情况:
笔者负责的一个系统最近有新功能上线后突然在预警模块不定时报出MySQL死锁导致事务回滚。幸亏,上游系统采用了异步推送和同步查询结合的方式,感知到推送失败及时进行了补偿。于是,笔者争取了一点时间详细分析了导致死锁的多个事务的执行时序,分析并且得出解决方案。
服务器断电重启导致备份生产环境的恢复目录库无法进行启动,提示Ora-01092例程终止。强行断开连接
在MySQL的数据库中,我们有时会发现MySQL数据库明明没有负载,CPU、硬盘、内存和网络等资源都很空闲,但很多SQL都pending在哪儿,MySQL数据库无法处理交易。这是怎么回事呢?
今天要分享的是在生产环境中出现的一次算得上比较诡异的死锁事件, 不过庆幸的是没有产生较大的业务损失.
对于大多数存储系统中,其中读的性能一般都会成为瓶颈,以数据库为例,关系型数据库的底层存储为了解决快速查找的问题,一般采用BTree等,这种支持顺序扫描,当然为了快速查找也可以使用hash的方式快速定为到对应的节点,但是hash不支持顺序扫描;
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