此前的文章中,我们介绍了 mysql 中的事务和锁机制。 一文讲透 MySQL 的 MVCC 机制 MySQL 锁机制(上) — 全局锁与表级锁 MySQL 锁机制(下) — 细说 InnoDB 行锁(记录锁、间隙锁与临键锁)
MySQL 作为使用范围最广的开源关系型数据库,是每个后端开发人员都绕不开的一道坎。我在上一篇文章中也写了关于 MySQL 中的 MVCC 的细节及各个隔离级别如何使用 MVCC,有兴趣的可以查看。
MySQL数据库提供了四种默认的隔离级别,读未提交(read-uncommitted)、读已提交(或不可重复读)(read-committed)、可重复读(repeatable-read)、串行化(serializable)。
1. 锁类型 锁是数据库区别与文件系统的一个关键特性,锁机制用于管理对共享资源的并发访问。 InnoDB使用的锁类型,分别有: 共享锁(S)和排他锁(X) 意向锁(IS和IX) 自增长锁(AUTO-INC Locks) 1.1. 共享锁和排他锁 InnoDB实现了两种标准的行级锁:共享锁(S)和排他锁(X) 共享锁:允许持有该锁的事务读取行记录。如果事务 T1 拥有记录 r 的 S 锁,事务 T2 对记录 r 加锁请求:若想要加 S 锁,能马上获得;若想要获得 X 锁,则请求会阻塞。 排他锁:允许持有该锁
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
在计算机系统中,锁(Lock)是一种同步机制,用于控制对共享资源的访问。它确保在任何给定时间内只有一个线程能够访问受保护的共享资源,从而避免了由并发访问导致的数据竞争和不一致问题。
本文讲述了在使用Nginx+Lua+MySQL实现高并发请求时,遇到的“消失的记录”问题。通过分析问题原因,发现原来是Nginx+Lua环境下,使用阻塞的HTTP请求库导致连接池被污染,进而引发事务问题。最终通过采用非阻塞的HTTP请求库,解决了问题,但修改量较大,需要一定时间来完成。
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。
接下来,就跟聊聊上面两个事务执行 SQL 语句的过程中,加了什么锁,从而导致死锁的。
某天下午组里有一个对外提供创建租户的接口突然产生了MySQL死锁的报警。 该服务是一个老服务,至少有一年没有人改动过该接口,并且租户这个场景只支持创建和查询,其他能力都不支持。收到报警的一刻,内心充满了疑惑:"这也能死锁?"
今天要分享的是在生产环境中出现的一次算得上比较诡异的死锁事件, 不过庆幸的是没有产生较大的业务损失.
疫情期间在家工作时,同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重,但是在测试过程中发生了死锁现象:
疫情期间在家工作时,同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重,但是在测试过程中发现了死锁现象:
注意,mysql[2]这个crate新版本demo有问题,文档的更新速度跟不上代码的修改脚步..
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql的几种锁_初中常见七种沉淀,希望能够帮助大家进步!!!
在需要输出网站用户注册数或者插入数据之前判断是否有重复记录时,就需要获取满足条件的MySQL查询的记录数目,接下来介绍两种查询统计方法,感兴趣的朋友可以了解下啊,或许对你有所帮助
近期的主要工作是在为公司的 APP 增加搜索功能。因为也遇到了需要把关系型数据库中的数据同步 ElasticSearch 中的问题,故抽了点时间翻译了这篇官方的博文。最近,在数据同步方面也有些思考。
在实际业务场景中,经常会有这样的需求:插入一条记录,如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段,比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法,本文将在简单介绍这三种用法的基础上,深入分析这其各自存在的问题,最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
MySQL,作为最流行的开源关系数据库管理系统之一,被广泛应用于各种应用程序和网站。
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。
本文针对上一篇《MySQL优化案例分享》文章中提到的线上业务产生的一个死锁问题进行展开讨论,主要针对两个update操作导致的死锁的场景,借此机会正好总结下MySQL锁及分析下产生死锁的原因和解决方案;
InnoDB实现标准的行级锁定,其中有两种类型的锁: 共享(S)锁和排他(X)锁。
MySQL是现今最流行的数据库之一,接下来使用Python对MySQL进行curd操作。
本文分析了 INSERT 及其变种(REPLACE/INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE)的几个场景的死锁及如何避免:
本文是微信公众号【Java技术江湖】的《重新学习MySQL数据库》其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有侵权,请联系作者。
面试官:咱们聊聊mysql的自增id。mysql自增id给我们的自增主键定义带来了很大的方便,但是经常mysql的自增id会有不连续情况,能说说什么场景下mysql的id会产生不连续吗我:我以一张表为例来解释一下,我先创建一张表zh_person,这张表包括4个字段,自增id,姓名name,性别sex和身份证号id_no,id_no上有唯一索引,sql如下 CREATE TABLE `zh_person` ( `id` MEDIUMINT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `
MySQLdb是Python连接MySQL的模块,下面介绍一下源码方式安装MySQLdb:
当数据库的隔离级别为Repeatable Read或Serializable时,我们来看这样的两个并发事务(场景一):
在爬虫、自动化、数据分析、软件测试、Web 等日常操作中,除 JSON、YAML、XML 外,还有一些数据经常会用到,比如:Mysql、Sqlite、Redis、MongoDB、Memchache 等
前面学院君给大家简单介绍了如何在本地安装 MySQL 以及通过命令行和 GUI 客户端软件与 MySQL 服务器进行交互。
隔离性的实现原理就是锁,因而隔离性也可以称为并发控制、锁等。事务的隔离性要求每个读写事务的对象对其他事务的操作对象能互相分离。
您可以通过使用"SHOW TABLES"语句列出数据库中的所有表格来检查表格是否存在:
最近做了一些分布式事务的项目,对事务的隔离性有了更深的认识,后续写文章聊分布式事务。今天就复盘一下单机事务的隔离性是如何实现的?
世间万物,都有自己唯一的标识,比如人,每个人都有自己的指纹(白夜追凶给我科普的,同卵双胞胎DNA一样,但指纹不一样)。又如中国人,每个中国人有自己的身份证。对于计算机,很多时候,也需要为每一份数据生成唯一的标识。在这里,数据的概念是非常宽泛的,比如数据量记录、文件、消息,而唯一的标识我们称之为id。 自增ID 使用过mysql的同学应该都知道,经常用自增id(auto increment)作为主键,这是一个为long的整数类型,每插入一条记录,该值就会增加1,这样每条记录都有了唯一的id。自增id应该是使
要在高并发的场景下,保证基于InnoDB的应用程序的可靠性、性能,理解InnoDB的锁机制是必不可少的。
在python的使用中,我们不可避免需要使用数据库来完成数据的存储操作。python基于庞大的库,能过轻松进行数据库的使用以及表的各类操作。
大概几个月之前项目中用到事务,需要保证数据的强一致性,期间也用到了mysql的锁,但当时对mysql的锁机制只是管中窥豹,所以本文打算总结一下mysql的锁机制。
An insert intention lock is a type of gap lock set by INSERT operations prior to row insertion. This lock signals the intent to insert in such a way that multiple transactions inserting into the same index gap need not wait for each other if they are not inserting at the same position within the gap. Suppose that there are index records with values of 4 and 7. Separate transactions that attempt to insert values of 5 and 6, respectively, each lock the gap between 4 and 7 with insert intention locks prior to obtaining the exclusive lock on the inserted row, but do not block each other because the rows are nonconflicting.
当一个事务想对这条记录进行改动时,首先会看看内存中有没有与这条记录关联的锁结构,如果没有,就会在内存中生成一个锁结构与之关联。比如,事务T1要对这条记录进行改动,就需要生成一个锁结构与之关联
PyMySQL是一个Python语言下的MySQL数据库驱动程序,为Python提供了一个简单易用的接口来操作MySQL数据库。本文将介绍如何入门使用PyMySQL。
不知道你有没有讲过这种场景,比如转账。正常情况下是一定要确保转出账户转出的金额,是正确累加到转入账户,任何一方的异常,都可判定这个交易是异常,这样的系统也是不可靠的。
当数据库中有多个操作需要修改同一数据时,不可避免的会产生数据的脏读。这时就需要数据库具有良好的并发控制能力,这一切在MySQL中都是由服务器和存储引擎来实现的。
InnoDB有两种不同的SELECT,即普通SELECT 和 锁定读SELECT. 锁定读SELECT 又有两种,即SELECT ... FOR SHARE 和 SELECT ... FOR UPDATE; 锁定读SELECT 之外的则是 普通SELECT
大家好,我是捡田螺的小男孩。本文将跟大家聊聊InnoDB的锁。本文比较长,包括一条SQL是如何加锁的,一些加锁规则、如何分析和解决死锁问题等内容,建议耐心读完,肯定对大家有帮助的。
群里一网友这两天刚入职新公司,遇到一个重启 MySQL 服务后,自动增长值丢失问题,差点背锅走人。下面我们一起来回顾一下这个问题。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
MySQL 序列是一组整数:1, 2, 3, ...,由于一张数据表只能有一个字段自增主键, 如果你想实现其他字段也实现自动增加,就可以使用MySQL序列来实现。
表中t1~t5的(ID,grade)值分别为(1,70)、(2,80)、(3,90)、(4,100)和(5,110), 此时两棵索引树的示例示意图如下。
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