这个问题我相信大家对它并不陌生,但是有很多人对它产生的原因以及处理吃的不是特别透,很多情况都是交给DBA去定位和处理问题,接下来我们就针对这个问题来展开讨论。
根据运维同学反馈,数据库是不定期出现慢查询的现象,怀疑数据库可能存在死锁问题。由于问题复现的不确定性,因此在线上实例写脚本抓现场:当问题出现时,记录下innodb引擎状态(show innodb status)、用户线程状态,innodb引擎状态信息中存在死锁信息。
最近有一个需求关于数据的清理的需求,但是这个需求里面有一个部分有一个部分是特殊,也就是在数据清理中,是需要进行数据的导出和导入的,并确定在导入和导出的过程中,导出数据在导出到清理的整个过程中中不能被改变,不能进行commited这些数据需要具有独占性 。
一致性读(consistent read)查询模式:基于【某一时刻】的【数据快照】提供读查询结果。无论查询的数据是否被其它事务所改变。这个【某一时刻】在 repeatable-read 隔离级别下为事务中第一次执行查询操作的时间点,read-committed 隔离级别下,数据快照会在每一次执行一致性读操作时进行重置。
转载自:http://www.cnblogs.com/azhqiang/p/5454000.html
信号量也是一种锁,相对于自旋锁,当资源不可用的时候,它会使进程挂起,进入睡眠。而自旋锁则是让等待者忙等。这意味着在使用自旋锁获得某一信号量的进程会出现对处理器拥有权的丧失,也即时进程切换出处理器。信号量一般用于进程上下文,自旋锁一般用于中断上下文。
Linux内核同步机制之completion 内核编程中常见的一种模式是,在当前线程之外初始化某个活动,然后等待该活动的结束。这个活动可能是,创建一个新的内核线程或者新的用户空间进程、对一个已有进程的某个请求,或者某种类型的硬件动作,等等。在这种情况下,我们可以使用信号量来同步这两个任务。然而,内核中提供了另外一种机制——completion接口。Completion是一种轻量级的机制,他允许一个线程告诉另一个线程某个工作已经完成。 结构与初始化 Completion在内核中的实现基于等待队列(关于等待队
pg从9.3版本开始提供了lock_timeout参数用以指定锁超时时间,默认0,openGauss由于是基于9.2.4版本pg研发,所以没有这个参数,但是openGauss中存在两个参数控制着锁超时:lockwait_timeout,update_lockwait_timeout
Mysql错误: ERROR 1205: Lock wait timeout exceeded解决办法【四星】❤❤❤❤【临时解决方案】
今天在线上遇到一个PT工具相关的问题,问题是pt-osc这个在线改表工具报出来的。简单记录了一下排查的过程。
继两年前的上一篇文章之后,不靠谱博主终于想起了How does it work这个坑。主要是近期也没有遇到可值得分享的「精巧」的实现。之前其实也过了一遍threading模块的源码,对里面的各种锁也只是有个大概印象,并且它们之前非常像,很容易让人confusing。这次碰到实际需要,于是仔细看了一下源码,发现还是有很多搞头的。当然,你只是使用的话照着例子用就好了不会出错,但还是值得花点工夫弄清里面的原理。
接口响应时间超长,耗时几十秒才返回错误提示,后台日志中出现Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction的错误
环境:Visual Studio 2022 - 17.8.3 + v143 + 10.0.22621.0 + C++17
大家都知道线程是有生命周期,但是彤哥可以认真负责地告诉你网上几乎没有一篇文章讲得是完全正确的。
futex全称是fast user-space locking,也就是快速用户空间锁,在linux下使用C语言写多线程程序时,在需要线程同步的地方会经常使用pthread_mutex_lock()函数对临界区进行加锁,如果加锁失败线程就会挂起,这就是互斥锁。但是pthread_mutex_lock并不是立即进行系统调用,而是首先在用户态进行CAS操作,判断其它线程是否已经获取了锁,如果锁被其它线程获取了,再进行系统调用sys_futex(),将当前线程挂起。futex可以用在多线程程序中,也可以用在多进程程序中。互斥变量是一个32位的值。
由于用户同时访问线上的下订单接口,导致在扣减库存时出现了异常,这是一个很典型的并发问题,本篇文章为解决并发问题而生,采用的技术为Redis锁机制+多线程的阻塞唤醒方法。
最近在重新整理MYSQL 8的MY.CNF 的配置, 在和组员讨论的试试,我们的MYSQL DBA 提出一个问题, innodb_deadlock_detect 和 innodb_rollback_on_timeout, 以及事务回滚的问题.
通过 top -Hp 10380 指定占用高的进程,可以看到具体是那些线程占用过高
bitcask-java/src/main/java/com/trifork/bitcask/BitCaskKeyDir.java
对于大表的 DDL操作,我们一般使用 pt-online-schema-change 来进行。
《手摸手系列》把go sync包中的并发组件已经写完了,本文作为完结篇,最后再来探讨下go运行时锁的实现。记得在《手摸手Go 并发编程的基建Semaphore》那篇中我们聊过sync.Mutex最终是依赖sema.go中实现的sleep和wakeup原语来实现的。如果细心的小伙伴会发现:
http://static.cyblogs.com/Jietu20211113-162059.jpg
前面几篇我们学习了synchronized同步代码块,了解了java的内置锁,并学习了监视器锁的wait/notify机制。在大多数情况下,内置锁都能很好的工作,但它在功能上存在一些局限性,例如无法实现非阻塞结构的加锁规则等。为了拓展同步代码块中的监视器锁,java 1.5 开始,出现了lock接口,它实现了可定时、可轮询与可中断的锁获取操作,公平队列,以及非块结构的锁。
我们知道synchronized的机制有一个很重要的特点是:使用synchronized, 当一个线程获取了锁,其他线程只能一直等待,等待这个获取锁的线程释放锁,如果这个线程执行时间很长,其他线程就需要一直等待 。 除非获取锁的线程执行完了该代码块,释放锁或者线程执行发生异常,JVM会使线程自动释放锁。
在数据库中,除传统的计算资源(CPU、RAM、IO)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一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说,锁对教据库而言显得尤其重要,也更加复杂。
官方参考文档:https://docs.python.org/3.7/library/_thread.html
EPOLL_CTL_DEL 的实现调用的是 ep_remove 函数,函数只是清除ADD时, 添加的各种结构,EPOLL_CTL_MOD 的实现调用的是ep_modify,在ep_modify中用新的事件掩码调用f_ops->poll,检测事件是否已可用,如果可用就直接唤醒epoll,这两个的实现与EPOLL_CTL_ADD 类似,代码上比较清晰,这里就不具体分析了。
在之前的文章里我们讲过,libevent最后处理都是在event_base_loop调用了相应的dispatch函数,定时器也是在dispatch函数中处理的。
如果执行这条sql语句,发现一直处于处理中的状态,然后等一定时间(超时)后报错[Err] 1205 - Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction 。
OperationalError (2006, ‘MySQL server has gone away’)
问题出现环境: 1、在同一事务内先后对同一条数据进行插入和更新操作; 2、多台服务器操作同一数据库; 3、瞬时出现高并发现象;
lock 机制不管你是java, C#, 还是python都是常用的线程同步机制, 相比较C# 的锁机制, python的加锁显得比较简单, 直接调用threading 标准库的lock 就可以了. python 的 lock类有两个函数, 分别是acquire 函数以及 release 函数, 前者起到锁定的作用, 将状态设置为锁定状态, 后者则是解锁, 将状态设置为未锁定状态. 我们看看代码:
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ReentrantLock的实现网上有很多文章了,本篇文章会简单介绍下其java层实现,重点放在分析竞争锁失败后如何阻塞线程。 因篇幅有限,synchronized的内容将会放到下篇文章。
除了原子操作,中断屏蔽,自旋锁以及自旋锁的衍生锁之外,在Linux内核中还存在着一些其他同步互斥的手段。
ArrayBlockingQueue底层使用环形数组实现阻塞队列,因此为有界队列,其容量上限在实例化时通过传入的参数capacity决定,本质上就是实例化了一个长度为capacity的数组。
接触网络编程我们不得不提的就是超时,TCP建立连接的超时,数据报文发送/接收超时等等,mysql在超时上也做足了功夫。
ERROR NO 是1756,而且只是 Slave_SQL_Running 停了。
-- select * from information_schema.PROCESSLIST where info is not null;
导读:percona-toolkit 源自 Maatkit 和 Aspersa 工具,这两个工具是管理 mysql 的最有名的工具,现在 Maatkit 工具已经不维护了,请大家还是使用 percon
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。
某用户A反馈CDB实例读业务数据库没有响应,在控制台界面看到ro节点被剔除,剔除之前数据库监控上面cpu负载正常,活跃线程数出现大量的堆积;提单后,平台紧急介入,观察到ro节点出现大量的waiting for table metadata lock的报错。
《java并发编程》那本书其实反复的看过很多遍了,也扒了很多多线程相关文章,但是不用的话很快就又忘记了 ,想到一个概念于是动手操作了一遍,以便加深认知。
上周应用上线,有一个数据库脚本,包含改字段长度等操作,执行过程中,现象就是有些改字段成功了,有些执行出错,报了ORA-00054的错误。了解一下原理,就能对这个错误,有比较深入的理解了。
事务传播机制可参考:https://blog.csdn.net/yuanlaishini2010/article/details/45792069
用数据库的时候,偶尔会出现死锁,针对我们的业务系统,出现死锁的直接结果就是系统卡顿、客户找事儿,所以我们也在想尽全力的消除掉数据库的死锁。出现死锁的时候,如果只是想解锁,用show full processlist看下kill掉就好了,如果想查找到详细的问题,一个办法是用show engine innodb status来查看简略信息或者开死锁日志,后期在MySQL日志里面慢慢分析。以上这写方法我们都用过,最近在看Innodb的书的时候发现另一种实时的分析方法,能最大限度的分析死锁的原因。
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