在数据库中,除传统的计算资源的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要的因素。
Linux 内核有非常多的锁机制,如:自旋锁、读写锁、信号量和 RCU 锁等。本文介绍一种和读写锁比较相似的锁机制:顺序锁(seqlock)。
题目是golang下文件锁的使用,但本文的目的其实是通过golang下的文件锁的使用方法,来一窥文件锁背后的机制。
通过之前的open()/close()/read()/write()/lseek()函数已经可以实现文件的打开、关闭、读写等基本操作,但是这些基本操作是不够的。
锁是一个常见的同步概念,我们都听说过加锁(lock)或者解锁(unlock),当然学术一点的说法是获取(acquire)和释放(release)。
最近在学习 Zookeeper,在刚开始接触 Zookeeper 的时候,完全不知道 Zookeeper 有什么用。且很多资料都是将 Zookeeper 描述成一个“类 Unix/Linux 文件系统”的中间件,导致我很难将类 Unix/Linux 文件系统的 Zookeeper 和分布式应用联系在一起。后来在粗读了《ZooKeeper 分布式过程协同技术详解》和《从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践》两本书,并动手写了一些 CURD demo 后,初步对 Zookeeper 有了一定的了解。不过比较肤浅,为了进一步加深对 Zookeeper 的认识,我利用空闲时间编写了本篇文章对应的 demo – 基于 Zookeeper 的分布式锁实现。通过编写这个分布式锁 demo,使我对 Zookeeper 的 watcher 机制、Zookeeper 的用途等有了更进一步的认识。不过我所编写的分布式锁还是比较简陋的,实现的也不够优美,仅仅是个练习,仅供参考使用。好了,题外话就说到这里,接下来我们就来聊聊基于 Zookeeper 的分布式锁实现。
https://segmentfault.com/a/1190000010895869
今天把这两个锁的内核实现源码重新捋了一遍,基于liunx2,6.0,直接粘注释版: 核心文件,x86下实现的spinlock
在两天前第一次遇到自己的程序出现死锁, 我一直非常的小心使用锁,了解死锁导致的各种可能性, 这次的经历让我未来会更加小心,下面来回顾一下死锁发生的过程与代码演进的过程吧。
本文介绍了Linux系统下文件锁的概念、分类、作用、相关函数以及锁的示例,让读者对文件锁有一个更深入的了解,并通过实例讲解了如何施加和释放文件锁。
我们在上篇文章中提到了记录锁(行锁)、间隙锁和临键锁,后台有小伙伴催我更新一下其他的锁。拖延症又犯了,趁周末,今天我们来总结一下MyISAM和InnoDB引擎下锁的种类及使用方法。
# define RWSEM_ACTIVE_MASK 0xffffffffL
导语 1、先看mysqldump 1.1. mysqldump备份过程解读 1.2. mysqldump备份过程中的关键步骤 1.2.1. FLUSH TABLES和FLUSH TABLES WITH READ LOCK的区别 1.2.2. 修改隔离级别的作用 1.2.3. 使用WITH CONSISTENT SNAPSHOT子句的作用 1.2.4. 使用savepoint来设置回滚点的作用 1.3. mysqldump有什么坑吗? 1.3.1.
翻阅参考资料,你会发现文件锁可以进行很多的分类,最常见的主要有读锁与写锁,前者也叫共享锁,后者也叫排斥锁,值得注意的是,多个读锁之间是不会相互干扰的,多个进程可以在同一时刻对同一个文件加读锁;但是,如果已经有一个进程对该文件加了写锁,那么其他进程则不能对该文件加读锁或者写锁,直到这个进程将写锁释放,因此可以总结为:对于同一个文件而言,它可以同时拥有多个读者,但是在某一时刻,他只能拥有一个写者。
数据竞争(data race)是指在非线程安全的情况下,多线程对同一个地址空间进行写操作。一般来说,我们都会通过线程同步方法来保证数据的安全,比如采用互斥量或者读写锁。但是由于某些笔误或者设计的缺陷,还是存在data race的可能性的。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
读写锁区别与互斥锁的主要区别就是读锁之间是共享的,多个goroutine可以同时加读锁,但是写锁与写锁、写锁与读锁之间则是互斥的
MySQL的锁机制,就是数据库为了保证数据的一致性而设计的面对并发场景的一种规则。
今天来分析一下读锁的获取和释放过程,读锁相比较写锁要稍微复杂一点,其中还有一点有争议的地方——锁降级。
开始使用: 默认情况下,MySQL数据库没有开启慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数。 通过show variables like '%slow_query_log' 查看是否开启了慢查询日志
在早期的 Linux内核中,并发的来源相对较少。早期内核不支持对称多处理( symmetric multi processing,SMP),因此,导致并发执行的唯一原因是对硬件中断的服务。这种情况处理起来较为简单,但并不适用于为获得更好的性能而使用更多处理器且强调快速响应事件的系统。
有童鞋在后台留言: 沈老师,MyISAM只支持表锁,但网上文章却说,在并发插入量比较大的时候,比较适合使用MyISAM,这矛盾吗? 这个问题,涉及MySQL表锁的一些细节,借着这个问题,系统性说下表锁的“所以然”。 画外音:网上不少文章只说结论,不说为什么,容易让人蒙圈。 MySQL表锁知识系统性梳理。 哪些存储引擎使用表锁? MySQL,除InnoDB支持行锁外,MySQL的其他存储引擎均只使用表锁,例如:MyISAM, MEMORY, MERGE等。 表锁有什么好处? (1)表锁占用内存少很多,行锁的数
关于读写锁,大家应该都了解JDK中的ReadWriteLock, 当然Redisson也有读写锁的实现。
联合锁,multiLock,这个我们之前也是分析过的,申请多个小锁,合并成一个大锁,并且要保证这多个小锁都要在规定时间内要加锁成功,才算加锁成功,进行业务逻辑处理,最后也是要依次释放所有的锁。
MMKV 是微信于 2018 年 9 月 20 日开源的一个 K-V 存储库,它与 SharedPreferences 相似,但又在更高的效率下解决了其不支持跨进程读写等弊端。
在对于读写锁的认识当中,我们都认为读时加读锁,写时加写锁来保证读写和写写互斥,从而达到读写安全的目的。但是就在我翻Eureka源码的时候,发现Eureka在使用读写锁时竟然是在读时加写锁,写时加读锁,这波操作属实震惊到了我,于是我就花了点时间研究了一下Eureka的这波操作。
昨天是七夕节嘛,晚上陪女朋友吃饭去啦,然后回来肝文的时候,写着写着发现已经过晚上 12 点了,本来今天这篇是想昨天发的,可惜没赶着。
Golang中sync包实现了两种锁,Mutex(互斥锁)和RWMutex(读写锁),其中RWMutex是基于Mutex实现的。
如果程序直接引用物理地址,可能导致内存只能使用一个程序。因为其他程序也运行的话,可能会直接占用前一个程序的物理地址。
互斥锁我们都知道会锁定代码临界区,当有一个goroutine获取了互斥锁后,任何goroutine都不可以获取互斥锁,只能等待这个goroutine将互斥锁释放,无论读写操作都会加上一把大锁,在读多写少场景效率会很低,所以大佬们就设计出了读写锁,读写锁顾名思义是一把锁分为两部分:读锁和写锁,读锁允许多个线程同时获得,因为读操作本身是线程安全的,而写锁则是互斥锁,不允许多个线程同时获得写锁,并且写操作和读操作也是互斥的,总结来说:读读不互斥,读写互斥,写写互斥;
全局锁主要应用于做全库逻辑备份,这样在备份数据库期间,不会因为数据或表结构的更新,而出现备份文件的数据与预期的不一样。
我只知道 innodb 存储引擎 是支持行锁和表锁的,myIsam中 只支持表锁,(表锁的 排他锁好像也就是直接变成串行化的隔离级别了)。不知道什么情况下 行锁会升级为表锁。查看资料后,根据前人做过的经验 来测试一下锁升级的实验。
MySQL 的锁按照范围可以分为全局锁、表锁、行锁,其中行锁是由数据库引擎实现的,并不是所有的引擎都提供行锁,MyISAM 就不支持行锁,所以文章介绍行锁会以InnoDB引擎为例来介绍行锁。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/728/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看)
MyISAM 存储引擎只支持表锁,这也是MySQL 开始几个版本中唯一支持的锁类型。
各位对 ”锁“ 这个概念应该都不是很陌生吧,Java 语言中就提供了两种锁:内置的 synchronized 锁和 Lock 接口,使用锁的目的就是管理对共享资源的并发访问,保证数据的完整性和一致性,数据库中的锁也不例外。
读写锁,在很多业务场景中,读多写少,多个客户端可以同时读,但是有人写的时候不能读,这个时候读写锁就是最佳选择了,自然是要分为读锁,写锁,而且肯定都是要单独加锁的,这其中就涉及了锁互斥的机制,读读,读写,写写,写读,这些情况都是怎么处理的呢?OK,我们从源码入手,见招拆招。
一天下午,在给线上一个小表加个字段,发现老是加不上去,一直卡死。运维同学突然跑过来跟我说,线上数据库这半个小时一直在重启,问我是否有做什么操作。我当时虎躯一震,总共 100 多行的小表加个字段都加出问题了?我立马停止尝试加字段,果然数据库恢复正常了。后面查到原因,也顺利加上字段,现在来复盘总结一下。
相关阅读: mysqldump与innobackupex备份过程你知多少(三) mysqldump与innobackupex备份过程你知多少(二) mysqldump与innobackupex备份过程
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:
多线程编程中,需要对共享变量进行加锁。但是频繁地加锁,会对程序效率有很大影响。在某些读多写少的场景下,多个线程进行读数据时,如果都加互斥锁,这显然是不必须的。于是读写锁便应运而生。 读写锁的加锁规则: 1 如果没有加写锁时,那么多个线程可以同时加读锁;如果有加写锁时,不可以加读锁 2 不管是加了读锁还是写锁,都不能继续加写锁。 满足这两个条件,便可以初步实现一个读写锁。我们用两个锁,一个变量,实现一个简单的读写锁,代码如下 class rwlock { public: rwlock(): read_cnt
libtask中其实不需要锁,因为libtask中协程是非抢占式的,不存在竞态条件。但是libtask还是实现了一套锁的机制。我们看一下这个锁机制的实现。首先我们看一下结构体。
上一篇介绍了StampedLock存在的意义以及如何使用StampedLock,按照这个系列的风格大家也应该猜到了,这一篇就是StampedLock的源码分析。这里说明一点,本文的源码分析重点在于锁获取与释放过程中的状态改变,线程入队出队以及等待操作不再做详细介绍。
其实大多数情况下,kill query/connection 命令是有效的。比如,执行一个查询的过程中,发现执行时间太久,要放弃继续查询,这时我们就可以用 kill query 命令,终止这条查询语句。
墨墨导读:根据加锁的范围,MySQL里面的锁大致可以分成全局锁,表级锁,行锁。本文主要讲述MySQL全局锁和表锁。
数据库中锁的设计初衷处理并发问题,作为多用户共享资源,当出现并发访问的时候,数据库需要合理控制资源访问规则。锁就是实现这些访问规则中的重要数据。
独占锁:指该锁一次只能被一个线程所持有。对ReentrantLock和Synchronized而言都是独占锁
最近我又双叒叕写了个BUG,一个线上服务死锁了,不过幸亏是个新服务,没有什么大影响。
全局锁就是对整个数据库实例加锁,获得全局锁后的数据库就无法进行数据的更新操作与表结构修改操作。
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