Mysql错误: ERROR 1205: Lock wait timeout exceeded解决办法【四星】❤❤❤❤【临时解决方案】
理解:这次查询的数据我要用于更新操作,所以麻烦Mysql帮我加锁,其他进程在我更新完成之前不能发起for update请求(可以发起普通select请求, 用于前端展示)
世界级的开源分布式数据库 TiDB 自 2016 年 12 月正式发布第一个版本以来,业内诸多公司逐步引入使用,并取得广泛认可。
所谓分布式锁,即在多个相同服务水平扩展时,对于同一资源,能稳定保证有且只有一个服务获得该资源 — by LinkinStar
在并发访问下,MySQL事务中的死锁问题是一种常见的情况。当多个事务同时请求和持有相互依赖的资源时,可能会出现死锁现象,导致事务无法继续执行,严重影响系统的性能和可用性。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
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。
上周发了《几行烂代码,我赔了16万》 16w 这篇文章之后,有不下十个朋友来找我,问我一些文章中的问题。
如果想要记录所有的死锁日志,需要打开innodb_print_all_deadlocks参数,将所有的死锁日志记录到errorlog中。
前面讲解到实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决?,如果出现网络延迟的情况下,多个请求阻塞,那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功,而针对这种做法,我们使用setnx来解决,确保只有一个请求可以进入接口请求。
前面 【实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决? 讲解到,如果出现网络延迟的情况下,多个请求阻塞,那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功,而针对这种做法,我们使用setnx来解决,确保只有一个请求可以进入接口请求。
从最初的单机部署,到我们现在的分布式,微服务,随着开发场景越来越复杂,也随之产生了很多很多以前没有遇到过的问题,比如今天我们今天的话题-----分布式锁,而这个话题也可以说是面试中必问的一个问题了,当然,实现分布式锁的方式有很多种,比如mysql,zookeeper等,读完这篇文章你将学到:
解决脏读 修改时加排他锁(写锁),直到事务提交后才释放,读取时加共享锁(读锁),其他事务只能读取,不能再有更新操作 ,防止脏读
今天下午在线上遇到了一个业务反馈mysqldump频繁失败,大概的错误日志如下:
因此,悲观锁在未通过索引条件检索数据时,会锁定整张表。导致其他程序不允许“加锁的查询操作”,影响吞吐。故如果在查询居多的情况下,推荐使用乐观锁。
分布式锁的解决方式: 基于数据库: 基于数据库表做乐观锁,用于分布式锁。(version) 基于数据库表做悲观锁(InnoDB,for update) 基于数据库表数据记录做唯一约束(表中记录方法名称) 基于缓存: 常用方案:使用redis的setnx()用于分布式锁。(setNx,直接设置值为当前时间+超时时间,保持操作原子性) 使用memcached的add()方法,用于分布式锁。 使用Tair的put()方法,用于分布式锁。 基于Zookeeper: 每个客户
对于锁大家肯定不会陌生,在Java中synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁在我们的代码中是经常见的,一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问,但是随着分布式的快速发展,本地的加锁往往不能满足我们的需要,在我们的分布式环境中上面加锁的方法就会失去作用。于是人们为了在分布式环境中也能实现本地锁的效果,也是纷纷各出其招,今天让我们来聊一聊一般分布式锁实现的套路。
对于锁大家肯定不会陌生,在 Java 中 synchronized 关键字和 ReentrantLock 可重入锁在我们的代码中是经常见的,一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问。
在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量(可变共享变量)时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量。
拼团功能,当 A 客户开团之后(两人团),如果 B 和 C 同时支付,如何规避两人同时将拼团人数增加。
上述这个错误,接触 MySQL 的同学或多或少应该都遇到过,专业一点来说,这个报错我们称之为锁等待超时。
mysql查看被锁住的表 查询是否锁表 show OPEN TABLES where In_use > 0; 查看所有进程 MySQL: show processlist; mariabd: show full processlist; 查询到相对应的进程===然后 kill id 杀掉指定mysql连接的进程号 kill $pid 查看正在锁的事务 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS; 查看等待锁的事务 SELECT * FROM INFORMAT
缓存雪崩、穿透以及击穿,作为老生常谈的问题,也是面试八股文中经常被提及的话题。因为目前的互联网系统没有几个不需要用缓存的。然而,对于缓存的这三个问题,很多人只是单纯的背过答案(比如布隆过滤器、分布式锁等),却少有人能够清楚地理解其思路。本文旨在深入浅出地探讨和分析这三大缓存问题。强调的是,真正有价值的不仅是答案本身,更是解答背后的思考和推导过程。如果能够理解这些问题的根本原因,才能更好地应对类似的挑战。
如果我们需要在生产环境中修改MySQL数据库中某个库表的结构。那么,需要考虑哪些要点,才能确保不会出问题呢?
面试现场 之 MySQL锁机制 第一问 面试官:小王,看你简历上说,精通MySQL,那你能讲讲MySQL的锁机制吗(面试官一脸坏笑)? 小王: (小王心里笑了笑)不慌不忙的说,MySQL锁设立初衷是为了处理并发问题,当出现并发访问的时候,数据库利用锁合理的控制资源。 第二问 面试官:那你知道有哪几种锁吗? 小王:根据锁的范围,MySQL的锁分为全局锁,表锁和行锁。 面试官心想,这小伙子懂得还挺多,让我再追问一下。 第三问 面试官:那你能说说这几种锁的含义及应用场景吗? 小王:全局锁就是对整个数据库实例
默认不会自动提交,需要显式的提交或回滚。如果断开连接时有未提交事务,客户端工具一般可以配置自动提交或回滚。
在MySQL中,锁是用于控制对数据库对象的并发访问的一种机制。锁可以防止多个事务同时对同一数据进行修改或删除,以确保数据的完整性和一致性。
全局锁就是对整个数据库实例加锁,当数据库被加上全局锁以后,整个库会处于只读状态,处于只读状态下的库,以下语句会被阻塞:
1.主要应用在门户网站首页广告信息的缓存。因为门户网站访问量较大,将广告缓存到redis中,可以降低数据库访问压力,提高查询性能。
在分布式系统中,分布锁是一个最基础的工具类。例如,部署了2个有付款功能的微服务中,用户有可能对一个订单发起2次付款操作,而这2次请求可能被发到2个服务中,所以必须得用分布式锁防止重复提交,获取到锁的服务正常进行付款操作,获取不到锁的服务提示重复操作。
很久之前有讲过并发编程中的锁「并发编程的锁机制:synchronized和lock」。在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量。而同步的本质是通过锁来实现的。为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行,那么需要在某个地方做个标记,这个标记必须每个线程都能看到,当标记不存在时可以设置该标记,其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记。
关于分布式锁 很久之前有讲过并发编程中的锁并发编程的锁机制:synchronized和lock。在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量。而同步的本质是通过锁来实现的。为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行,那么需要在某个地方做个标记,这个标记必须每个线程都能看到,当标记不存在时可以设置该标记,其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记。 分布式环境
今天的主题:接口幂等性的解决方案。本来是想把对象的存储过程和内存布局肝出来的,但是临时产生了变化,哈哈,这部分内容我们留在下一期吧,有句话说的好,好事多磨,对吧。
“锁”是我们实际工作和面试中无法避开的话题之一,正确使用锁可以保证高并发环境下程序的正确执行,也就是说只有使用锁才能保证多人同时访问时程序不会出现问题。
但事实上,Innodb 引擎实现了行级锁,与只支持表级锁的 MyISAM 相比,这显然能够有效减少锁冲突,这也是 Innodb 最终能够战胜 MyISAM 成为 MySQL 默认存储引擎的一个重要原因。 因此我们在使用中,最为频繁接触到就是行级锁,用好行级锁,减少锁冲突,将有效提升 MySQL 的执行性能,本文我们就来详细介绍一下 Innodb 中的各种行级锁。
MySQL提供了不同等级的锁,按限制能力的划分,分为全局锁、表锁、行锁。本文会描述不同锁的应用场景与实现原理。
latch称为闩锁(shuang suo),其要求锁定的时间必须非常短。若持续的时间长,则应用的性能会非常差。在InnoDB存储引擎中,latch又分为mutex互斥锁 和 rwLock读写锁。其目的是为了保证并发线程操作临界资源的正确性。通常没有死锁的检测机制。
大爷沉思一下,继续说到:如果有能力的话再给老丈人配一辆车,毕竟他把女儿养这么大也不容易
重点关注 : Innodb_row_lock_time_avg 、Innodb_row_lock_waits 、Innodb_row_lock_time
之前分享过一篇有关MySQL锁的文章,得到了部分阅读者的良好反馈,这里在网上搜索了几道有关锁的面试题。
1. 基于Redis 的实现1.1 实现原理1.2 实现方式1.2.1 原生代码1.2.2 Spring Redis Lock 实现1.2.3 Redission 实现1.3 优缺点2. 基于 Zookeeper 的实现2.1 实现原理2.2 使用2.2.1 使用 spring-integration-zookeeper 实现2.2.2 使用 Apache Curator2.3 优缺点3. 基于数据库的实现3.1 实现原理3.2 优缺点4. 对比
1. 事务隔离级别问题:当使用READ UNCOMMITTED或READ COMMITTED隔离级别时,脏读或不可重复读会导致死锁。
最近深感C++项目实践经验太少,所以想找个项目练练手,看到MySQL数据库连接池的项目时间比较短,代码行也还行,还能学到锁机制,多线程等,把之前听到的知识都实践一遍,何乐而不为呢!
对于锁,大家应该都不陌生,手机上可以加锁,想用时候解锁,不用的时候上锁,那自行车、房门同样可以加把锁,道理属于类似的情况。
写在前面:2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上,内容详细,图文并茂,有需要学习的朋友可以Star一下! GitHub地址:https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
现在的系统都是集群部署,每个服务都不是单节点的了。比如库存服务,可能部署到3台机器上分别命名为节点1,节点2,节点3。库存服务需要扣减库存,扣减库存肯定需要锁吧,如果使用Lock或者synchronized,只能锁住自己的节点。而从前台访问是随机路由到这3台节点的。如果线程一进来使节点1上了锁,当线程二进来可能访问到的是节点2,这时节点2还没有上锁,那么库存就会扣减错误。而库存扣减还是一个核心操作,现在居然有Bug,想想就可怕。
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