在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中,我们聊到行锁是加在索引上的,但是复杂的 SQL 往往包含多个条件,涉及多个索引,找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
摘自https://www.rathishkumar.in/2016/04/understanding-mysql-architecture.html
在多线程环境下,由于上下文的切换,数据可能出现不一致的情况或者数据被污染,我们需要保证数据安全,所以想到了加锁。
因为我发现网上 99% 的文章,并没有把这个问题真正讲清楚。导致很多读者看了很多文章,依旧云里雾里。例如下面这些问题,你能清晰地回答上来吗?
作为程序员的你,数据库作为一门必修课,而MySQL数据库毫无疑问已经是最常用的数据库了。系统的稳定、高效、高并发等指标,很大程度上取决于数据库性能是否够优,可见性能优化的重要性,这也就不难理解各位在任何一场面试中都会被问及到数据库调优相关的问题。
高并发业务场景下,部署在不同机器上的业务进程,如果需要同时操作共享资源,为了避免「时序性」问题,通常会借助 Redis 的分布式锁来做互斥,以保证业务的正确性。
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。
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。
**读锁:**共享锁S-lock,读操作时添加,所有用户(包括当前用户)只可读不可写
Zookeeper是一个分布式协调服务,可以用于元数据管理、分布式锁、分布式协调、发布订阅、服务命名等等。
我: 没有,我平时都是开发后台管理系统、OA办公系统、内部管理系统,从来没有开发过秒杀系统。
有一些特殊的insert语句,在执行过程中需要加锁,本文针对这些特殊都insert语句进行展开。
myisam只支持表锁,innodb支持表锁和行锁。锁机制消耗性能,容易发生阻塞,拖慢网站速度。
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-locking.html#innodb-shared-exclusive-locks
编程语言锁这里只谈java中的锁,因为蛋蛋主要用java来做开发。java中有synchronized关键字和lock接口两种加锁方式。
在并发编程中常用到 synchronized 以及 ReentrantLock 锁,在业务开发过程中也可能会用到分布式锁,分布式锁常用框架的就是基于 Redis 实现的分布式锁框架 Redisson 和 基于 Zookeeper 实现的分布式锁框架 Curator。当然,也有其他的锁实现方式,在这里不做介绍。
最简单的理由就是作为一个社招程序员,面试的时候一定被面啦,你看怎么多公众号都翻来覆去的发分布式锁的主题,可见它很重要啦,在高考里这就是送分题,不要怪可惜的。
主备复制过程中有很大可能会出现各种问题,接下来我们就讨论一些比较普遍的问题,以及当遇到这些问题时,如何解决或者预防问题发生。
多线程对同一资源的竞争,需要用到锁,例如Java自带的Synchronized、ReentrantLock。 但只能用于单机系统中,如果涉及到分布式环境(多机器)的资源竞争,则需要分布式锁。
0. 前言 1. 存储引擎查看 2. InnoDB存储引擎特性存储InnoDB历史 3. MyISAM存储引擎前言特性加锁与并发修复索引特性延迟更新索引键存储压缩表性能 4. InnoDB和MyISAM对比 5. MySQL其他存储引擎MEMORY存储引擎ARCHIVE存储引擎CSV存储引擎如何选择合适的存储引擎
ZooKeeper 我想大家应该都略有耳闻,可能你在开发中没有直接使用过,但常用的 Hadoop、HBase、Kafka、Dubbo 等都有使用到 ZooKeeper。那 ZooKeeper 到底起到了什么样的作用,为什么这些框架、系统需要使用 ZooKeeper呢,我们在开发过程中应该如何使用 ZooKeeper,又是否有 ZooKeeper的替代品呢。本文将围绕以上问题,从以下三方面说起:
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。
全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法,命令是Flush tables with read lock。当需要让整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的以下语句会被阻塞:数据更新语句(数据的增删改)、数据定义语句(包括建表、修改表结构等)和更新类事务的提交语句
java有synchronize和Lock,mysql 修改类的sql也带有锁。锁定数据状态,让数据状态在并发场景,按我们预想逻辑进行状态转移,然而在分布式,集群的情况下,怎么去锁定数据状态呢
在数据库中,除传统的计算资源(如CPU、RAM、I/O等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。数据库锁定机制简单来说,就是数据库为了保证数据的一致性,而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。
有读者留言面试有点虚,数据库都忘的差不多了,与其临时抱佛脚,不如我们把MySQL的知识点梳理一遍,心中有知识点,面试不慌。
为了解决多线程并发场景下的资源占用问题,引入了锁的概念,使用锁可以保证一个资源在同一时刻只能被一个线程访问。随着业务的高速发展,业务系统会快速迭代拆分成多个子服务,同时,为了应对大流量,同一个子服务又会部署多个实例,部署在不同的机器上,单进程中已经被解决的并发问题又会重新出现,而分布式锁就是解决这些问题的有效方案。
那这条语句呢?其实这其中包含太多知识点了。要回答这两个问题,首先需要了解一些知识。
这么个场景,如果一个查询正在遍历一个 表中的数据,而执行期间另一个线程对这个表结构做变更,删了一列,那么查询线程拿到的结果 跟表结构对不上,肯定是不行的。
采用 redis 实现分布式锁,主要是利用其单线程命令执行的特性,一般是 setnx, 只会有一个线程会执行成功,也就是只有一个线程能成功获取锁; 看着很完美。然而,。。。
锁是开发过程中十分常见的工具,你一定不陌生,悲观锁,乐观锁,排它锁,公平锁,非公平锁等等,很多概念,如果你对java里的锁还不了解,可以参考这一篇:不可不说的Java“锁”事,这一篇写的很全面了,但是对于初学者,知道这些锁的概念,由于缺乏实际工作经验,可能并不了解锁的实际使用场景,Java中可以通过Volatile、Synchronized、ReentrantLock 三个关键字来实现线程的安全,这部分知识在第一轮基础面试里一定会问(要熟练掌握哦)。
常见的MySQL主要有两种结构:Hash索引和B+ Tree索引,我们使用的是InnoDB引擎,默认的是B+树
InnoDB: 支持事务,行锁及无锁读提高了并发的效率,为了数据的完整性,支持外键
2NF:每一个非主属性完全依赖于候选码(属性组的值能唯一的标识一个元组,但是其子集不可以)。
在上一篇文章中,我们知道了,当在集群环境下,synchronized关键字实现的JVM级别锁会失效的。那么怎么解决这个问题呢?我们可以使用分布式锁来解决。本文咱们就来介绍分布式锁基本原理以及不同实现方式对比。
那结合到我们编程中来道理也是一样的,在一些特定场景,一些特定的资源是有限的。(比如库存等)这个时候我们要加上锁,其实可以理解成钥匙,有锁钥匙的人才能走下面的流程
从字面意思理解,所谓秒杀,就是在极短时间内,大量的请求涌入,处理不当时容易出现服务崩溃或数据不一致等问题的高并发场景。
实践中,MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面,如下图所示:
MySQL中的间隙是指索引中两个索引键之间的空间,间隙锁用于防止范围查询期间的幻读,确保查询结果的一致性和并发安全性。
在前面我们了解了server层调用存储引擎层接口来完成sql的执行,使用存储引擎的好处是:每个存储引擎都有各自的特点,能够根据具体的应用建立不同存储引擎表。
以社交平台的用户表为例,随着业务的快速增长,用户表user单表数据量越来越大,此时,如果我们想给user表添加索引,数据规模对添加过程的影响势必要考虑在内,但是,单表数据规模对添加索引会产生什么样的影响呢,我们在什么样的数据库请求状态下给大表添加索引比较好呢?
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