假如6成功之后,mysql宕机了,此时p1修改已写⼊磁盘,但是p2的修改还未写⼊磁盘,最终导致userid=666的记录被修改成功了,userid=888的数据被修改失败了,数据是有问题的
Doublewrite Buffer是MySQL数据库中InnoDB存储引擎的一种机制,用于解决部分写失效的问题,提高数据完整性和可靠性。Doublewrite Buffer是内存+磁盘的结构,包括内存结构和磁盘结构两个部分。
这是一条很简单的更新SQL,从MySQL服务端接收到SQL到落盘,先后经过了MySQL Server层和InnoDB存储引擎。
大家好,我是陆金所数据库团队的负责人王英杰。这次的分享主要集中在陆金所去O在线换库的技术特点上,之后详细给大家剖析陆金所设计的在线换库方案以及方案如何在一个庞大的金融系统里通过多个团队的紧密配合稳妥落地。
关于上面问题,我们看一下mysql是如何优化的,mysql内部引入了一个redo log,这是一个文件,对于上面2条更新操作,mysql实现如下:
当我们需要修改一个记录时,数据库会先根据条件找到要修改的数据,然后执行修改写入操作,因此我们再分析写操作的执行过程时,其实是包含读语句的执行过程的。
原子性是数据库事务的核心特性之一,它要求事务中的所有操作要么全部完成,要么全部不完成。这种“全或无”的特性确保了数据库在事务处理过程中的一致性。在MySQL中,原子性的实现主要依赖于事务日志,特别是redo log(重做日志)和undo log(撤销日志)。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》,真心觉得讲的不错,把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家,有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
常见的服务器一般都是Linux操作系统,Linux文件系统页(OS Page)的大小默认是4KB。而MySQL的页(Page)大小默认是16KB。可以使用如下命令查看MySQL的Page大小:
在平时工作中,有时我们会编写存储过程。在存储过程中我们会在网上看到一些例子,在例子中会有类似 DELIMITER ?? 或者 DELIMITER // 这种写法,这种写法看上去就比较迷惑,并且网上的介
本文介绍了TXSQL项目,主要关注于解决金融、运营商等行业的核心系统对分布式数据库的依赖问题,以及满足业务对数据库的高可用、高弹性、高安全等需求。TXSQL在数据一致性、高可用、高性能等方面具有优势,能够有效地支持分布式数据库的部署要求。同时,TXSQL还提供了丰富的数据复制和数据迁移工具,以及数据恢复和故障转移功能,以满足高安全业务场景的需求。此外,TXSQL还提供了基于云平台的运维管控和运维工具,以实现对分布式数据库的高效运维。
今天来和大家分享MySQL的三个日志文件,可以说 MySQL 的多数特性都是围绕日志文件实现,而其中最重要的有以下三种:
本文介绍了TXSQL项目,旨在解决分布式系统中数据一致性和数据可用性的问题,通过自研的基于Paxos协议的一致性算法,配合多种数据复制方式,确保数据的一致性、可靠性、容错性,同时提供了丰富的数据复制方式,并支持跨园区、跨可用区、跨数据中心的部署,并支持多种隔离级别和审计日志,以满足不同业务的需求,同时提供了一些基础监控和运维工具,以确保服务的稳定和可靠,可以作为企业数据库服务的一个基础组件,支持企业的业务运行和发展。
摘要:MySQL 8.2引入了透明读/写分离功能,MySQL 路由器可以自动将只读SQL路由到集群的只读节点。然而,MySQL路由器在此过程中需要对接收到的SQL进行一定程度的解析,以确定其是否为只读SQL。这个解析过程对系统性能会有怎样的影响呢?知名MySQL布道师Frédéric Descamps对此进行了测试,让我们一起看看他的分析。
mysql的"双1验证"指的是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置,这两个是是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。下面从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响。
我的网站上一直有好多人留言催更 MySQL 日志(undo log、redo log、binlog)的文章。
作为后端开发,日常操作数据库最常用的是写操作和读操作。读操作我们下边会讲,这个分类里我们主要来看看写操作时为什么会导致 SQL 变慢。
根据云厂商Benchmark结果,4核8G机器运行 MySQL 5.7 时,可支撑TPS 500,QPS 10000。 但随着数据量的增大,读写并发的增加,系统可用性要求的提升,单机 MySQL 出现危机:
对于读多写少的场景,我们通常使用内存型数据库作为缓存,关系型数据库作为主存储,从而形成两层相互依赖的存储体系。
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的,对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
事情是这样子的,由于公司要推行降本增效,尽量使得服务器能满负载的去工作,我负责的项目由于对数据库的使用比较轻度,所以就降低配置去使用。而一个新的需求,需要稍微复杂一点的业务逻辑,所以需要对数据库增加一个字段,且增加一个索引,也就是做一点DDL语句的操作,但是由于表的数据量也不小(最大的一张表差不多800多万行,最少也有几百万条数据),所以在此之前,对大表加字段,加索引做了一个比较深入的学习。
今天,我们通过模拟案例以及原理分析,去弄清楚MySQL中DDL的风险,以及如何避免事故发生。
InnoDB的页面大小通常是16KB,其数据校验也是针对这16KB来计算的,将数据写入到磁盘并以页面为单位进行操作的。而计算机硬件和操作系统,在极端情况下(有时断电) )通常并不能保证这一步的原子性,16K的数据,写入4K时,发生了系统断电/ os崩溃,只有一部分写是成功的,这种情况下就是局部页面写问题。
题记: 文章内容输出来源:拉勾教育Java高薪训练营。 本篇文章是 MySQL 学习课程中的一部分笔记。
事情是这样的,我负责我司的报表系统,小胖是我小弟。某天他手贱误删了一条生产的数据。被用户在群里疯狂投诉质问,火急火燎的跑来问我怎么办。我特么冷汗都出来了,训斥了他一顿:蠢,蠢得都可以进博物馆了,生产的数据能随便动?
之前几周有幸被京东智联云的市场同事推荐参与麦思博的一个视频课程的录制,题目是与MongoDB相关的内容。在ppt里也写到了推荐学员可以对比参照其他数据的原理和特点,来学习和理解MongoDB的一些原理和特点,而自己最近在学习的时候,正好发现了一处MongoDB与MySQL设计非常相似的地方,即今天要介绍的写确认相关的内容。
在现实工作中,偶尔能碰到执行SQL语句的时候突然卡一下,这样的场景不容复现,但是出现的时候确实让人奇怪,今天我们就来看这个情况可能产生的场景。
在数据库系统的世界中,保障数据的完整性和稳定性是至关重要的任务。为了实现这一目标,MySQL内部使用了许多精巧而高效的机制。
引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统,随着业务的发展,难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前,新建索引意味着业务要停止写入,这是非常影响用户使用体验的,为此,MySQL引入了online create index,极大地减少了业务停写的时间,使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
在MySQL中如果每次更新操作后都写要磁盘,即首先在磁盘中找到该条记录,再更新,整个过程I/O成本,查找成本都很高并发度很高的情况下对效率影响较大。为了解决该问题,MySQL中使用到了WAL(Write-Ahead logging )写磁盘前先写日志。当一条记录需要更新的时候,InnoDB会先把记录写入redo log,等系统空闲时再写入磁盘。
1周前的周四,中途被业务方拉过去解决一次DB故障。由于不太了解当时的业务场景,只是听DBA说数据库服务器数据分区的磁盘丢失(笔者从来没有经历过磁盘突然丢失的场景),拿着同事的账号登录到发生故障的数据库服务器上,根据进程找到对应的磁盘目录,执行touch /data/mysql/abc, 可以正常执行,说明挂载的/data分区所在的文件系统是可以写的,MySQL命令行进入test库中,执行create table id_a(id int); 卡主, 在另外的一个mysql会话终端中,show processlist是可以正常执行的, show table|show databases都是可以正常执行。现象上看只要是DDL的语句执行均被阻塞,正当准备跟踪MySQL 的所有线程的时候,数据库进程已经被DBA 命令kill掉了。DBA重新挂载了一次/data分区后,启动数据库后,问题得到解决(这种做法大概率存在数据丢失,看后续分析)。
我之前呆过一家创业工作,是做商城业务的,商城这种业务,表面上看起来涉及的业务简单,包括:用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是,细分下来,还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如:为用户推荐商品,这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话,那肯定就包含了:用户行为日志埋点、采集、上报,大数据实时统计分析,用户画像,商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例,写些啥呢?想来想去,写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
MySQL 中在运行一个 DDL , 此时我们对这个 DDL 进行 kill , 那这个 DDL 多久会被 kill 掉? 要讨论这个问题, 我们需要拆分问题: DDL 多久会被 kill 掉 = D
mysqldump的产出物是一个包含了建表,插入数据的SQL语句集合,类似于这样:
一条数据在更新过程当中,如果中途 mysql crash 了,mysql 是如何保证数据的一致性和持久性的?在这个过程中 mysql 的日志系统起到了至关重要的作用。本文将会介绍 mysql 中的 undo log、redo log 和 bin log 在这其中的作用。
MySQL 主备切换(Master-Slave Switching)是指在 MySQL 主从复制架构中,将从库(Slave)提升为主库(Master),原主库降为从库的过程。这种切换通常用于故障恢复、负载均衡、系统升级等场景。腾讯云混沌演练平台可对云 MySQL 进行主备切换故障注入,通过混沌实验帮助构建高韧性的系统。
好几年没写技术博客了,今天写一个小的技术点给大家分享,关于MySQL JDBC StreamResult的原理分享,难度不大,就当程序员的闲聊。
MySQL作为当下最流行的开源关系型数据库,有一个很关键和基本的能力,就是必须能够保证数据不会丢。那么在这个能力背后,MySQL是如何设计才能保证不管在什么时间崩溃,恢复后都能保证数据不会丢呢?有哪些关键技术支撑了这个能力?本文将为我们一一揭晓。
随着数据量的增大,读写并发的增加,系统可用性要求的提升,单机 MySQL 出现危机:
MySQL 高可用方案之 MMM(Multi-Master Replication Manager)是一种常用的解决方案,用于实现 MySQL 数据库的高可用性和负载均衡。
MySQL数据库托管的一点感悟 开始之前,聊一点题外话,最近好像股市和基金都大跌,我自己买的股票和基金也都跌了。我本身没有这方面的经验,也是小白一个,但是感觉遇到了这种下跌,很容易让人崩溃。之前也有朋友买了很多,那天开玩笑对我说:中午跌的时候,他差点都跳楼了。😄 虽然是句玩笑话,但是从中能够感受到,大家还是很在意亏损的。 有调查显示,亏钱带来的厌恶是赚钱带来的快乐的2倍。举个例子就是:亏损1w块钱对你的影响需要你赚2w块钱才能抵消。我觉得普通人,如果不靠股市发财,就要做到对短期波动置之不理
MySQL里的double write是InnoDB的三大闪亮特性,另外两个是insert buffer 和自适应哈希,其实还有几个比如异步IO,Flush neighbour Page(刷新邻接页),这个和系统层面的关联性较高,所以三大亮点还是更有针对性的。 当然一说到MySQL里的double write,其实主要是要应对一个很自然的问题,那就是partial write。 经典的partial write问题 这个问题比较经典,很多数据库设计中都需要考虑到这样一个临界点的问题,M
本文会分享陆金所在线换库的全过程,详细剖析陆金所设计的在线换数据库方案,整套方案又是如何在一个复杂庞大的金融系统里,通过多团队紧密配合稳妥落地。希望阅读本文之后,能够让大家深入了解金融核心系统去 Oracle 的难点和风险,并给想去 Oracle 但是不敢落地实施的同学提供真正的实战案例解决思路。
将数据页从磁盘读入内存中涉及随机 IO 访问,这也是数据库里面成本最高的操作之一,而利用写缓存(Change Buffer)可以减少 IO 操作,从而提升数据库性能。
谁也不能保证计算机系统能够永远无故障的执行下去。网络波动、磁盘损坏等现网高频故障,机房掉电、服务器硬件失效等低频却又致命的故障,时刻考验着我们的系统。
如今的内容型产品,不管提供的是什么类型的内容,在其主功能之外,不可避免的会有另一个十分重要的功能——消息中心。
master(虚拟机centos7,NAT模式,固定ip):192.168.131.129
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