一种常用的并发控制机制：乐观锁乐观锁是一种常用的并发控制机制，适用于高并发读取、少量写入的场景。...它的主要思想是，每次读取数据时都假设没有其他线程对数据进行修改，只有在更新数据时才会根据实际情况进行并发冲突的检测和处理。使用方法：在数据表中增加一个版本号（version）字段。...适用场景：乐观锁适用于读多写少的场景，可以有效提高并发读取并减少对数据的独占性，常用于以下情况：多线程并发读取同一数据，但写入操作相对较少的场景。数据冲突的产生概率较低，即并发更新冲突的概率较小。...优点：不需要显式地对数据进行加锁操作，减少了资源竞争的情况，提高了并发读取的性能。适用于高并发读取、少量写入的场景，能够在保证数据一致性的前提下提高系统的并发处理能力。...缺点：在并发冲突的情况下，需要重新尝试更新数据或者进行其他处理，增加了编码复杂度和运行时开销。适用场景有限，不适合并发写入较多的场景，因为并发冲突较多时，重新尝试更新的次数可能会增加，导致性能下降。
并发事务写/写数据页中的某行数据。如果没有并发控制的情况下，单纯的读操作是不会对数据造成什么影响。...如果不排队等待，又怎么保证读事务的数据是最新状态（一致性）？各隔离级别如何处理并发事务？到这里应该就看明白了。...结合事务隔离级别，看一下MySQL是怎么处理的：不处理第一个情形不就是“读未提交”的“脏读”，一致性保证不了一点。使用锁第二个情形就是“串行化”，完全通过锁来处理并发事务。...所以只能在并发读/写这里进行优化，所谓的避免读写冲突。接下来就来看一下MVCC是如何在写事务处理的同时，保证读事务不需要排队等待就能获取到数据最新状态的。...在并发事务中如果有多个写事务，那么Undo Log是这样的：图中的「事务ID」和「回滚指针」是行数据中包含的「隐藏字段」，在 Undo Log 中通过回滚指针进行串联的数据就是指MVCC的「多版本」。
你猜《羊了个羊》最火的时候为啥老是崩溃？ 假设一个游戏服务器能承载4k玩家，一旦服务器遭受直接攻击，那4k玩家都会被影响。 这攻击的是服务器吗？这明明攻击的是老板的钱包。...那么，socket是并发安全的吗？能让这多个线程同时并发写吗？ 并发读写socket 写TCP Socket是线程安全的吗？ 对于TCP，我们一般使用下面的方式创建socket。...所以可以多线程不加锁并发写入数据吗？ 不能。 问题的关键在于锁的粒度。 但我们知道TCP有三大特点，面向连接，可靠的，基于字节流的协议。...并且由于执行发送数据的只有单个线程，因此也不会有消息体乱序的问题。 读TCP Socket是线程安全的吗？...单线程读socket_fd后写入加锁队列 读写UDP Socket是线程安全的吗？ 聊完TCP，我们很自然就能想到另外一个传输层协议UDP，那么它是线程安全的吗？
原文链接： Go 语言 map 是并发安全的吗？ Go 语言中的 map 是一个非常常用的数据结构，它允许我们快速地存储和检索键值对。然而，在并发场景下使用 map 时，还是有一些问题需要注意的。...本文将探讨 Go 语言中的 map 是否是并发安全的，并提供三种方案来解决并发问题。 先来回答一下题目的问题，答案就是并发不安全。...运行这个程序时，我们将看到一个错误： fatal error: concurrent map writes 也就是说，在并发场景下，这样操作 map 是不行的。...如何并发安全 接下来介绍三种并发安全的方式： 读写锁 分片加锁 sync.Map 加读写锁 第一种方法是使用读写锁，这是最容易想到的一种方式。在读操作时加读锁，在写操作时加写锁。...尽管如此，我们仍然可以使用一些方法来实现 map 的并发安全。 一种方法是使用读写锁，在读操作时加读锁，在写操作时加写锁。
引用Amazon关于QLDB的FAQ[2]，QLDB是一款特型数据库，它能够提供应用数据全部的历史变迁。...于是QLDB的“账目”是不可修改、加密认证的。 此处，我们简单对比QLDB和腾讯区块链TBaaS[7]采用的Hyperledger[8]。...过渡态(Transitional State)：既非数据项最新版本，亦非历史态版本，处于从当前态向历史态转变的中间状态。基于封锁实现并发控制的系统中不存在过渡态。...3.3 小结 QLDB是Amazon数据库生态中的一环，作为RDS等“账本”的存在，事务在RDS上执行，在QLDB上“入账”。...在以MVCC作为并发控制机制的数据库系统中，传统数据读取操作的作用域为当前态和过渡态。
这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。...这个方案说实话最大的问题就在于严重依赖于数据库的消息表来管理事务啥的，会导致如果是高并发场景咋办呢？咋扩展呢？所以一般确实很少用。 ?...这个消息是不是本地事务处理失败了，所有没发送确认的消息，是继续重试还是回滚？...你们公司是如何处理分布式事务的？ 如果你真的被问到，可以这么说，我们某某特别严格的场景，用的是 TCC 来保证强一致性；然后其他的一些场景基于阿里的 RocketMQ 来实现分布式事务。...你找一个严格资金要求绝对不能错的场景，你可以说你是用的 TCC 方案；如果是一般的分布式事务场景，订单插入之后要调用库存服务更新库存，库存数据没有资金那么的敏感，可以用可靠消息最终一致性方案。
并发编程中，原子更新多个字段是常见的需求。 举个例子，有一个 struct Person 的结构体，里面有两个字段。...我们以一个示例程序开端，公用内存简化成一个全局变量，开 10 个并发协程去更新。你猜最后的结果是啥？...你能猜到吗？ fmt.Printf("p.name=%s\np.age=%v\n", p.name, p.age) } 打印结果是啥？你能猜到吗？...Store 内部并不是保证多字段的原子拷贝！！！！Store 里面处理的是个结构体指针。 只通过了 StorePointer 保证了指针的原子赋值操作。 我的天？是这样的吗？那何来的原子操作。...是万能的， Store 进去了一个会并发操作的内存块，那就尴了个尬了。
网上有很多这样的例子，但实际情况是否是这样吗？...上传大于30M的的文件 碰到这个问题的实际环境是我们使用了第三方的上传文件组件，通过js调用第三方的ActiveX控件上传文件，修改web.config后上传大于30M的文件的时候，...静 下来想一想可能是IIS限制的，查询相关的IIS资料，发现果然是这样。 异常消息: 超过了最大请求长度。...Asp.NET作为微软的Web服务框架，其定义了web请求的大小限制和执行时间限制。...，往往是上传文件的时候才会触及 这个阀值。
现在面试，分布式系统成了标配，而分布式系统带来的分布式事务也成了标配了。因为你做系统肯定要用事务吧，如果是分布式系统，肯定要用分布式事务吧。...这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。...这个方案说实话最大的问题就在于严重依赖于数据库的消息表来管理事务啥的，如果是高并发场景咋办呢？咋扩展呢？所以一般确实很少用。...这个消息是不是本地事务处理失败了，所有没发送确认的消息，是继续重试还是回滚？...你们公司是如何处理分布式事务的？ 如果你真的被问到，可以这么说，我们某某特别严格的场景，用的是 TCC 来保证强一致性；然后其他的一些场景基于阿里的 RocketMQ 来实现分布式事务。
问题 Redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？了解 Redis 事务的 CAS 方案吗？...分析 这个也是线上非常常见的一个问题，就是多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了...而且 Redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的乐观锁方案。 某个时刻，多个系统实例都去更新某个 key。可以基于 zookeeper 实现分布式锁。...你要写入缓存的数据，都是从 mysql 里查出来的，都得写入 mysql 中，写入 mysql 中的时候必须保存一个时间戳，从 mysql 查出来的时候，时间戳也查出来。...每次要写之前，先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新。如果是的话，那么可以写，否则，就不能用旧的数据覆盖新的数据。
面试官心理分析 这个也是线上非常常见的一个问题，就是多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，...而且 redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的乐观锁方案。 面试题剖析 某个时刻，多个系统实例都去更新某个 key。可以基于 zookeeper 实现分布式锁。...你要写入缓存的数据，都是从 mysql 里查出来的，都得写入 mysql 中，写入 mysql 中的时候必须保存一个时间戳，从 mysql 查出来的时候，时间戳也查出来。...每次要写之前，先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新。如果是的话，那么可以写，否则，就不能用旧的数据覆盖新的数据。
因此，公司A和B可以简单地将它们的共享状态写入到区块链数据库中，现在它们可以使用SQL进行交互。这样的区块链数据库将解决区块链的许多限制，比如缺少SQL接口。...并行化验证是保证验证者能够与具有高并发性的可验证数据库系统保持同步的关键。但是，需要进行更多的研究来优化这种方法，使其适用于更复杂的查询。...相反，粗粒度验证方法是一个功能完备的DBMS，包含数百万行代码，涉及复制整个数据库。小型TCB和内存占用空间对于使用具有内存限制的TEE(如Intel SGX和FPGAs)部署的验证程序尤为重要。...当然，可以实现不依赖几种服务的分布式事务。 图7 ：Veritas节点状态 六、性能评估 Veritas原型大约有1500行C#代码。评估的重点是探索验证开销作为系统中节点数量的函数。...Veritas 则允许以中心化的方式保存数据库状态和进行查询处理，并且具备很小的验证者信任基。在产品方面，目前行业内提供类似产品的还有Amazon的QLDB。
根据查询读取的记录数，以及涉及更新操作的并发事务的写大小，AOCC自适应地选择合适的Validation 策略来降低开销，从而在不牺牲可串行化的前提下提升异质负荷的性能。...该论文提出的SLOG系统利用了物理分区的局部性特征，能够同时满足以上三个要求。 在事务处理中，数据的故障恢复机制是很复杂的一项。...这篇最佳论文的研究动机是，区块链系统还没有一个方便的方法来追溯数据的起源和变迁（Lineage，血统），只能依靠回放事务来重现过去的状态，这种方式适用于大规模的线下分析，但是不适合线上的事务处理系统。...无独有偶，AWS在2018年底发布的QLDB [Quantum Ledger Database (量子账本数据库) ]，也意在解决历史态数据的存储、管理和计算。...详情可参考《论亚马逊QLDB与腾讯TDSQL对历史数据的管理和计算》。
根据查询读取的记录数，以及涉及更新操作的并发事务的写大小，AOCC自适应地选择合适的Validation 策略来降低开销，从而在不牺牲可串行化的前提下提升异质负荷的性能。...该论文提出的SLOG系统利用了物理分区的局部性特征，能够同时满足以上三个要求。 在事务处理中，数据的故障恢复机制是很复杂的一项。...这篇最佳论文的研究动机是，区块链系统还没有一个方便的方法来追溯数据的起源和变迁（Lineage，血统），只能依靠回放事务来重现过去的状态，这种方式适用于大规模的线下分析，但是不适合线上的事务处理系统。...无独有偶，AWS在2018年底发布的QLDB（Quantum Ledger Database(量子账本数据库)），也意在解决历史态数据的存储、管理和计算。...详情可参考《论亚马逊QLDB与腾讯TDSQL对历史数据的管理和计算》。
隔离性（Isolation） 事务的隔离性是指在并发环境中，并发的事务是互相隔离的。也就是说，不同的事务并发操作相同的数据时，每个事务都有各自完整的数据空间。...一个事务内部的操作及使用的数据对其它并发事务是隔离的，并发执行的各个事务是不能互相干扰的。 隔离性分4个级别，下面会介绍。 4....三、事务的并发问题 脏读：读取到了没有提交的数据, 事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据。...余额应该为1500元才对。...可重复读（REPEATABLE_READ） 可重复读就是保证在事务处理过程中，多次读取同一个数据时，该数据的值和事务开始时刻是一致的。因此该事务级别限制了不可重复读和脏读，但是有可能出现幻读的数据。
无论你是研发、实施还是运维，都需要理解、使用无数据事务的特性。数据库事务连接各种数据，是处理各种数据的基础。那么数据库事务究竟是什么意思？数据库事务又有什么特性呢？...下面大家就跟随本文一起来搞懂数据库事务吧！ 一、什么是事务 举个例子：A（余额1500元）向B（余额500元）银行转账500元，这里面会涉及到两个操作。...以银行转账为例，转账前AB余额共有1500+500合计2000元，转行后AB余额应为1000+1000合计2000元，两种状态的合计余额应是一致的，不会多或者少。...3、 隔离性 隔离性表示多个事务并发执行时，相互之间不会产生影响，各并发事务之间数据库是独立的。 A向B转账过程中，只要事务还未提交，那么此时AB两账户的余额不会有变化。...三、事务隔离级别 对于两个并发执行的事务，如果涉及到对同一条数据做的操作，可能会出现以下问题： 1、 脏读（Ditry Read / Read Uncommitted） 脏读，是指一个用户读取到了另一个用户没有提交的数据
； 2、分布式服务操作同一条记录； 3、瞬时出现高并发现象； 问题原因 1、在高并发的情况下，Spring事物造成数据库死锁，后续操作超时抛出异常。 ...如果有太多长时间运行的有锁的事务，你可以减小这个innodb_lock_wait_timeout的值，在特别繁忙的系统，你可以减小并发。...InnoDB事务等待一个行级锁的时间最长时间（单位是秒），超过这个时间就会放弃。默认值是50秒。...; 看里面是否有正在锁定的事务线程，看看ID是否在show processlist里面的sleep线程中，如果是，就证明这个sleep的线程事务一直没有commit或者rollback而是卡住了 3、查询产生锁的具体...a where b.lock_trx_id=a.trx_id; 4、杀掉死锁的事务 查询出所有有锁的事务对应的线程ID（注意是线程id,不是事务id），通过information_schema.processlist
面试题：事务并发可能会导致哪些问题，数据库的隔离级别有哪些，mysql默认的是哪种级别，这种默认的隔离级别能够避免哪些问题？...一、不考虑隔离性，事务存在3种并发访问问题 ： 1、脏读：B事务读取到了A事务尚未提交的数据 2、不可重复读：一个事务中两次读取的数据的内容不一致 3、幻读/虚读：一个事务中两次读取的数据的数量不一致...1.脏读 脏读是指在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。...当一个事务正在多次修改某个数据，而在这个事务中这多次的修改都还未提交，这时一个并发的事务来访问该数据，就会造成两个事务得到的数据不一致。...由于锁的粒度更小，写操作不会锁定全表，所以在并发较高时，使用Innodb引擎会提升效率。
筹集了 1500 万美元的 A 轮融资。...虽然 AWS 最终在 2018 年发布了 QLDB 服务，但它和区块链不是一回事；它是一个中心化的可验证分类账，不使用 BFT 共识机制。...客户对 QLDB 的采用情况并不是很理想，特别是与亚马逊的 Aurora 服务相比。...Snowflake Unistore 6 月，Snowflake 宣布了支持“混合表”的新 Unistore 引擎，支持 DML 操作的低延迟事务。...Velox 2020 年，Meta 开始为 PrestoDB 构建新的执行引擎 Velox。两年后，他们宣布了这个项目，并发表了一篇关于它的 VLDB 论文。
数据库性能瓶颈 数据库连接数据库连接是非常稀少的资源，MySQL数据库默认100个连接，单机最大1500连接； 数据量MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱...；MySQL单表的数据量是500w-1000w之间性能比较好，超过1000w性能也会下降； 硬件问题因为单个服务的磁盘空间是有限制的，如果并发压力下所有的请求都访问同一个节点，肯定会对磁盘IO造成非常大的影响...，按业务不同，业务放到不同机器上； 缺点: 1.如果单表的数据量，写读压力大； 2.受某种业务决定，或者被限制，也就是说一个业务往往会影响到数据库的瓶颈（性能问题，如双十一抢购）； 3.部分业务无法关联...，这个一般是按比如时间范围来的，但是这种一般较少用，因为很容易产生热点问题，大量的流量都打在最新的数据上了,优点：扩容的时候，就很容易，因为你只要预备好，给每个月都准备一个库就可以了，到了一个新的月份的时候...实际生产用range，要看场景，你的用户不是仅仅访问最新的数据，而是均匀的访问现在的数据以及历史的数据； 分库分表带来的问题 分布式事务 采用补偿事务，例如TCC来解决分布式事务问题； 用记录日志等方式来解决分布式事务问题
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