上篇文章《InnoDB在SQL查询中的关键功能和优化策略》对InnoDB的查询操作和优化事项进行了说明。但是,MySQL作为一个存储数据的产品,怎么确保数据的持久性和不丢失才是最重要的,感兴趣的可以跟随本文一探究竟。
InnoDB 存储引擎 lock 的对象是事务,用来锁定的是数据库中的对象,如表、页、行,并且一般 lock 的对象仅在事务 commit 或 rollback 后进行释放(不同事务隔离级别释放的时间可能不同)。
4.更新操作为什么不直接更新磁盘反而设计这样⼀个复杂的InnoDB存储引擎来完成?
如果两个事务操作的是不同的数据, 即不存在数据依赖关系, 则它们可以安全地并行执行。但是当出现某个事务修改数据而另一个事务同时要读取该数据, 或者两个事务同时修改相同数据时, 就会出现并发问题。
此篇博客是【眼见为实】系列的第一篇博客,主要从理论上讲了数据库并发可能会出现的问题,解决并发问题的技术——封锁,封锁约定的规则——封锁协议。然后简单说明了数据库事务隔离级别和封锁协议的对应关系。后面的几篇博客都是通过亲身实践探究InnoDB引擎在各个隔离级别下的实现细节。
序 此篇博客是【眼见为实】系列的第一篇博客,主要从理论上讲了数据库并发可能会出现的问题,解决并发问题的技术——封锁,封锁约定的规则——封锁协议。然后简单说明了数据库事务隔离级别和封锁协议的对应关系。后面的几篇博客都是通过亲身实践探究InnoDB引擎在各个隔离级别下的实现细节。 【眼见为实】数据库并发问题 封锁协议 隔离级别 【眼见为实】自己动手实践理解READ UNCOMMITED && SERIALIZABLE 【眼见为实】自己动手实践理解 READ COMMITTED && MVCC 【眼见为实】自己动
今天来和大家分享MySQL的三个日志文件,可以说 MySQL 的多数特性都是围绕日志文件实现,而其中最重要的有以下三种:
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
在双向复制,数据多活中,核心的一个部分就是数据处理,如何保证数据的如下几个问题,是整个方案设计的关键技术。
我们现在来看看的replication数据复制的问题,也就是在多个节点上维护相同数据的拷贝,每个节点被称为replica 副本。数据复制是许多分布式数据库、文件系统或其他存储系统的标准特性之一。它是我们实现容错的主要机制之一:如果一个副本出现故障,我们可以继续访问其他副本上的数据备份。
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
InnoDB 存储引擎是以页为单位来管理存储空间的, 我们的增删改查操作本质上都是在访问页面, 如读取一条数据, 会把这个数据所在的页加载到内存中, 而不仅仅是这条数据本身, 这个页的默认大小是 16KB.
我的网站上一直有好多人留言催更 MySQL 日志(undo log、redo log、binlog)的文章。
长期以来,Kimball方法一直是维度数据建模技术的标准。根据Kimball的说法,“时间概念渗透到数据仓库的每个角落”。这在数据分析的背景下意味着什么?在较高的层面上,现代分析可以被视为随着时间的推移不断变化的数据的聚合。问题在于,不断变化的数据不仅包括新的添加,还包括对先前数据集的更改。
Innodb存储引擎是以页为单位来管理存储空间的。在真正访问页面之前,需要把在磁盘上的页缓存到内存中的Buffer Pool之后才可以访问。所有的变更都必须先更新缓冲池中的数据,然后缓冲池中的脏页会以一定的频率被刷入磁盘(Check Point机制),通过缓冲池来优化CPU和磁盘之间的鸿沟,这样就可以保证整体的性能不会下降太快。
说到日志,它就是一个将有序序列的不可变记录记下来,并将此记录可靠地保存下来的最简单的方法。如果想要构建一套数据密集型分布式服务,你可能需要一两套日志。在Facebook,我们构建了许多用来存储和处理数据的大型分布式服务。在Facebook,我们如何做到想要即连接数据处理管道的两个阶段,又无需担心数据流管控或数据丢失的呢?就是让一个阶段写入日志,另一个阶段从这个日志读取。那么如何去维护一个大型分布式数据库的索引呢?就是先让索引服务以适当的顺序应用索引更改,然后再来读取更新的日志。那要是有一个系列需要一周后再以特定顺序执行的工作呢?答案就是先将它们写入日志,让日志使用者滞后一周再来执行。一个拥有足够能力进行写入排序的日志系统,可以将你希望拥有分布式事务的梦想成为现实。既然如此,要是有持久性方面的顾虑?那就去使用预写日志吧。
这是一条很简单的更新SQL,从MySQL服务端接收到SQL到落盘,先后经过了MySQL Server层和InnoDB存储引擎。
如果我们只在内存的Buffer Pool中修改了页面,假设在事务提交后突然发生了某个故障,导致内存中的数据都失效了,那么这个已经提交的事务在数据库中所做的更改也就丢失了。针对这种问题,怎么处理呢?
1、WAL预写日志系统。数据库中的高效日志算法,对于非内存数据库来说,磁盘I/O操作是数据库效率的一个重要瓶颈。
Windows安装部署 下载 地址:[https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=rocketmq/4.5.2/rocketmq-all-4.5.2-bin-
MySQL作为当下最流行的开源关系型数据库,有一个很关键和基本的能力,就是必须能够保证数据不会丢。那么在这个能力背后,MySQL是如何设计才能保证不管在什么时间崩溃,恢复后都能保证数据不会丢呢?有哪些关键技术支撑了这个能力?本文将为我们一一揭晓。
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。Kafka是一种消息队列,主要用来处理大量数据状态下的消息队列,一般用来做日志的处理。
在之前的文章DDD-CQRS能解什么问题中,阐述了什么是CQRS。但是并没有业务需求可以应用CQRS。最近需要处理一个文本增量更新的业务,经过需求分析后,尝试使用CQRS来解这个问题
MySQL主从复制涉及到三个线程,一个运行在主节点(log dump thread),其余两个(I/O thread, SQL thread)运行在从节点:
redo 日志是用来保证 MySQL 持久化功能的,需要注意的是 redo 日志是 InnoDB 引擎特有的功能。
今天的课程是有关文件系统中的Crash safety。这里的Crash safety并不是一个通用的解决方案,而是只关注一个特定的问题的解决方案,也就是crash或者电力故障可能会导致在磁盘上的文件系统处于不一致或者不正确状态的问题。当我说不正确的状态时,是指例如一个data block属于两个文件,或者一个inode被分配给了两个不同的文件。
无论是 SOA 或者微服务架构,都是必须要面对和解决一些分布式场景下的问题。如果确实用不到微服务,或者勇哥简单的主备就解决了。那么对于程序员来说那真是太幸福了,bug都会少很多。
看过我之前文章《一条Update语句的执行过程是怎样的?》的朋友都基本知道【点击文章传送门~🙌】,在整个Update更新语句中会涉及到三种日志,分别是undo log(回滚日志)、redo log (重做日志) 、binlog (归档日志),也有两阶段提交,没看过的不要紧,可以结合本篇文章一起看,会有1+1>2的效果。
主从复制模型,数据更新符合顺序性原则,即若同一字段有多个更新,则最后一个写操作将决定该字段最终值。
消息最多传递一次,如果当时客户端不可用,则会丢失该消息。即消息在传递时,最多被送达一次。无消息可靠性保证,允许丢消息。
所以说,如果我们写select * from user where username = 'Java3y'这样没有进行任何优化的sql语句,默认会这样做:
日常开发中,相信大家都对 Kafka 有所耳闻,Kafka 作为一个分布式的流处理平台,一般用来存储和传输大量的消息数据。在 Kafka 中有三个重要概念,分别是 topic、partition 和 offset。
主要是解决读数据从Redis缓存,一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
Oracle GoldenGate Command Interpreter for Oracle
孔乙己又来酒馆喝酒,兜里没钱手机也没电了,只能向掌柜的赊账。掌柜有一块粉板,当客人要赊账的时候就往上写一笔,等客人少的时候或者粉板写满了就记到账本里去。还好有这块粉板,不然每次客人要赊账,掌柜都要翻看账本,在密密麻麻的账本里找到赊账客人的名字绝对不是一件容易的事,有了粉板,掌柜只要往粉板上记一笔:“孔乙己 赊 两文”,空闲的时候再更新到账本里去,简单多了。
谁也不能保证计算机系统能够永远无故障的执行下去。网络波动、磁盘损坏等现网高频故障,机房掉电、服务器硬件失效等低频却又致命的故障,时刻考验着我们的系统。
日志文件中记录的到底是什么呢?mysql支持了两种日志格式,这两种日志格式也体现了各自的复制方式
下面这行代码的主要控制事务的写入,在确认信息落盘后,开启日志刷新磁盘的操作 ,同时在日志commited落入磁盘后,就变换事务日志的状态,变换事务状态首先会进行同步更新,如果不OK则进行异步的状态更新。
事务(transaction)是作为一个单元的一组有序的数据库操作。如果组中的所有操作都成功,则认为事务成功,即使只有一个操作失败,事务也不成功。如果所有操作完成,事务则提交,其修改将作用于所有其他数据库进程。如果一个操作失败,则事务将回滚,该事务所有操作的影响都将取消。
乐观锁( Optimistic Lock ) 相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突,所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如何去做。
是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全地执行,要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成,否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元,可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务,必须满足所谓的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性。事务是数据库运行中的一个逻辑工作单位,由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
Redis 提供两种持久化机制 RDB(默认) 和 AOF 机制,Redis4.0以后采用混合持久化,用 AOF 来保证数据不丢失,作为数据恢复的第一选择; 用 RDB 来做不同程度的冷备。
转账是生活中常见的操作,比如从A账户转账100元到B账号。站在用户角度而言,这是一个逻辑上的单一操作,然而在数据库系统中,至少会分成两个步骤来完成:
(1) 主库的更新事件(update、insert、delete)会按照顺序写入bin-log中。主库会为从库开启dump线程,该线程会去读取bin-log日志
微服务架构下的事务往往需要横跨多个服务,每个服务都有属于自己的私有数据库。传统的分布式事务管理并不是合适选择,需要使用Saga机制。
消息队列(Message Queue,简称MQ),其主要用于在复杂的微服务系统中进行消息通信,它的优点可以大致整理成以下几点:
这门课主要是关于如何开发一个功能全面的数据库管理系统,而不是如何编写复杂的 SQL 查询以及设计出最合理的关系模型数据库表。这门课会告诉你从低往上设计一个数据库管理系统需要的这些技术栈层:
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