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MySQLACID的?

定义:一个最小的不可再分的工作单元;一个通常对应一个完整的业,例银行账户转账业,该业就是一个最小的工作单元一个完整的业需要一组的DML( insert、update、delete) 串行串行执行,每次读都需要获得表级共享锁,读写相互都会阻塞,隔离级别最高,牺牲系统并发性。不同的隔离级别是为了解决不同的问题。也就是脏读、幻读、不可重复读。 同时,第二个也修改这个表中的数据,这种修改是向表中插入一行新数据。那么,以后就会发生操作第一个的用户发表中还有没有修改的数据行,就好象发生了幻觉一样,幻读是数据行记录变多了或者少了。 MySQL不同的隔离级别,可能存在的问题下表隔离级别脏读不可重复读幻读读未提交可能可能可能读已提交不可能可能可能可重复读不可能不可能可能不可能不可能不可能那么不同的隔离级别是怎么保证隔离性呢 这就是依靠MVCC(Multi-Version Concurrency Control)多版本的并发控制的。

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MySQL的ACID

前言最近在面试,有被问到,MySQL的InnoDB引擎是的,又或者说是ACID这几个特性的,当时没有答好,所以自己总结出来,记录一下。 MySQL的InnoDB引擎是靠undo log(回滚日志)来的,undo log能够保证在回滚时,能够撤销所有已经执行成功的SQL。 第二点层次上的区别: redo log是存储引擎InnoDB的(MyISAM就没有redo log),而binlog是在MySQL器层面存在的任其他存储引擎也有binlog。 对于隔离性的,我们要分两种情况进行讨论:一个中的写操作对另一个中的写操作的影响;一个中的写操作对另一个中的读操作的影响; 首先,间的写操作其是靠MySQL的锁机制来隔离的,而间的写和读操作是靠 MVCC的主要是靠在每行记录上增加隐藏和使用undo log来的,隐藏主要包括,改行数据创建的版本号(递增的),删除时间,指向undo log的指针等。 那么MVCC是保证读写隔离的呢?

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    MySQLACID的?

    1定义:一个最小的不可再分的工作单元;一个通常对应一个完整的业,例银行账户转账业,该业就是一个最小的工作单元一个完整的业需要一组的DML( insert、update、delete 串行串行执行,每次读都需要获得表级共享锁,读写相互都会阻塞,隔离级别最高,牺牲系统并发性。不同的隔离级别是为了解决不同的问题。也就是脏读、幻读、不可重复读。 同时,第二个也修改这个表中的数据,这种修改是向表中插入一行新数据。那么,以后就会发生操作第一个的用户发表中还有没有修改的数据行,就好象发生了幻觉一样,幻读是数据行记录变多了或者少了。 MySQL不同的隔离级别,可能存在的问题下表隔离级别脏读不可重复读幻读读未提交可能可能可能读已提交不可能可能可能可重复读不可能不可能可能不可能不可能不可能那么不同的隔离级别是怎么保证隔离性呢 这就是依靠MVCC(Multi-Version Concurrency Control)多版本的并发控制的。

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    什么是 java java

    就是一种用来处理对象流的机制,所谓对象流也就是将对象的内容进行流。可以对流后的对象进行读写操作,也可将流后的对象传输于网络之间。 是为了解决在对对象流进行读写操作时所引发的问题;:将需要被的类 Serializable 接口,该接口没有需的方法,implements Serializable 只是为了标注该对象是可被的 ,然后使用一个输出流( FileOutputStream)来构造一个 ObjectOutputStream(对象流)对象,接着,使用 ObjectOutputStream 对象的 writeObject

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    Innodb的持久

    Write Ahead Log保证持久先写redo log(同时写Log Sequence Number,简称LSN),redo log是逻辑和物理结合的日志,使用物理的方式定位到数据页,页内操作是逻辑的 持久redolog在提交时写入磁盘,保证了数据持久,宕机后可以根据redolog恢复数据redo log buffer -> redo log(提交的时候)这里需要注意的就是: 数据页此时并不会持久到磁盘 重启后的故障恢复checkpoint,以及大于checkpoint的redo log,然后根据redolog修改数据页,修改数据页的时候也需要检查数据页的LSN是否小于当前redolog的LSN,果小于则更新

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    MySQL的隔离性是的?

    并发场景最近做了一些分布式的项目,对的隔离性有了更深的认识,后续写文章聊分布式。今天就复盘一下单机的隔离性是的?「隔离的本质就是控制并发」,果SQL语句就是串行执行的。 ,不再赘述隔离级别读未提交:每次读取最新的记录,没有做特殊处理 串行串行执行,不会产生并发所以我们重点关注「读已提交」和「可重复读」的隔离! 「这两种隔离级别是通过MVCC(多版本并发控制)来的,本质就是MySQL通过undolog存储了多个版本的历史数据,根据规则读取某一历史版本的数据,这样就可以在无锁的情况下读写并行,提高数据库性能 这个隐藏就相当于一个指针,通过他找到该记录修改前的信息果一个记录的name从貂蝉被依次改为王昭君,西施,会有下的记录,多个记录构成了一个版本链「为了判断版本链中哪个版本对当前是可见的,MySQL ,我们知道了版本可见性的获取规则,那么是怎么读已提交和可重复读的呢?」

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    MySQL的隔离性是的?

    并发场景最近做了一些分布式的项目,对的隔离性有了更深的认识,后续写文章聊分布式。今天就复盘一下单机的隔离性是的?「隔离的本质就是控制并发」,果SQL语句就是串行执行的。 ,不再赘述隔离级别读未提交:每次读取最新的记录,没有做特殊处理 串行串行执行,不会产生并发所以我们重点关注「读已提交」和「可重复读」的隔离! 「这两种隔离级别是通过MVCC(多版本并发控制)来的,本质就是MySQL通过undolog存储了多个版本的历史数据,根据规则读取某一历史版本的数据,这样就可以在无锁的情况下读写并行,提高数据库性能 这个隐藏就相当于一个指针,通过他找到该记录修改前的信息果一个记录的name从貂蝉被依次改为王昭君,西施,会有下的记录,多个记录构成了一个版本链「为了判断版本链中哪个版本对当前是可见的,MySQL ,我们知道了版本可见性的获取规则,那么是怎么读已提交和可重复读的呢?」

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    MySQL与MVCC的隔离级别

    数据库的锁就是这种隔离级别的更小粒度版本。 InnoDB的MVCC逻辑InnoDB存储引擎保存的MVCC的数据InnoDB的MVCC是通过在每行记录后面保存两个隐藏的的。 开始时刻的会把id放到当前影响的行id中,当查询时需要用当前id和每行记录的id进行比较。下面看一下在REPEATABLE READ隔离级别下,MVCC具体是操作的。 MVCC 在mysql 中的依赖的是 undo log 与 read view 。 果被访问版本的 trx_id 属性值在 m_ids 表中最大的id和最小id之间,那就需要判断一下 trx_id 属性值是不是在 m_ids 表中,果在,说明创建 ReadView 时生成该版本的还是活跃的

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    经典面试题-什么是javajava

    :blog.csdn.netweixin_42528266articledetails103079030 我们有时候将一个java对象变成字节流的形式传出去或者从一个字节流中恢复成一个java对象,例, java 帮我们做,要被传输的对象必须serializable接口,这样,javac编译时就会进行特殊处理,编译的类才可以被writeObject方法操作,这就是所谓的。 需要被的类必须Serializable接口,该接口是一个mini接口,其中没有需要的方法,implements Serializable只是为了标注该对象是可被的。 例,在web开发中,果对象被保存在了Session中,tomcat在重启时要把Session对象到硬盘,这个对象就必须Serializable接口。 果对象要经过分布式系统进行网络传输或通过rmi等远程调用,这就需要在网络上传输对象,被传输的对象就必须Serializable接口。

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    Hive自增

    在利用数据仓库进行数据处理时,通常有这样一个业场景,为一个Hive表新增一自增字段(比表和维度表之间的代理主键)。 虽然Hive不像RDBMSmysql一样本身提供自增主键的功能,但它本身可以通过函数来自增功能:利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence。 示例:table_src是我们经过业需求处理的到的中间表数据,在我们需要为table_src新增一自增字段auto_increment_id,并将最终数据保存到table_dest中。 UDFRowSequence是按照任,但是一个SQL可能并发执行的job不止一个,而每个job都会从1开始各自排,所以不能保证号全局唯一。 可以考虑将UDFRowSequence扩展到一个第三方存储系统中,进行号逻辑管理,来最终全局的连续自增唯一号。

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    利用消息分布式

    利用消息分布式一说起,容易联想到数据库。我们日常使用的场景,绝大部分都是在操作数据库的时候。像 MySQL、Oracle这些主流的关系型数据库,也都提供了完整的。 持久性持久性,是指一个一旦完成,后续的其他操作和故障不会对的结果产生任影响。什么是分布式? 分布式就是要在分布式系统中的。 在分布式系统中,在保证可用性和不严重牺性能的前提下,光是要数据的一致性就已经非常困难了,所以出了很多“残血版”的一致性,比一致性、最终一致性等等。 分区容错性 (P)以际效果而言,分区相当于对通讯的要求,系统果不能在时限内达成数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须就当前操作 在 C 和 A 之间做出选择。分布式? RocketMQ 中的分布式 RocketMQ 中的中,增加了反查的机制来解决时消息提交失败的问题,果 Producer 在提交或者会馆消息时发生网络异常,RocketMQ

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    Java中,有什么意义?

    就是一种用来处理对象流的机制,所谓对象流也就是将对象的内容进行流。可以对流后的对象进行读写操作,也可将流后的对象传输于网络之间。 是为了解决对象流读写操作时可能引发的问题(果不进行可能会存在数据乱的问题)。 要,需要让一个类Serializable接口,该接口是一个标识性接口,标注该类对象是可被的,然后使用一个输出流来构造一个对象输出流并通过writeObject(Object)方法就可以将对象写出 (即保存其状态);果需要反则可以用一个输入流建立对象输入流,然后通过readObject方法从流中读取对象。 除了能够对象的持久之外,还能够用于对象的深度克隆(可以参考第29题)。

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    MySQL FAQ 系查看当前最新 ID

    写在前面:在个别时候可能需要查看当前最新的 ID,以便做一些业逻辑上的判断(例利用 ID 变以及前后时差,统计每次的响应时长等用途)。 50000 ENGINE* INNODB STATUS---TRANSACTION 3359877640, not started --非活跃,还未开始mysql tables in use 1, into t_live_room ...2、查看 INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX、INNODB_LOCKS、INNODB_LOCK_WAITS 三个表,通过这些信息能快速发哪些在阻塞其他先查询 status like Innodb_max_trx_id;最后,交代下问题的来源其是这样的,有位朋友和我讨论问题,说在 java 连接池中,发 2 个 ID 是一样的,测试的 SQL 可以发,时间足够短的话,2 次查询到的 ID 是一样的,并没有发生变。大家也可以在自己的环境下试试。

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    前端微服

    译者按: 微服在后端开发中大行其道,其对于越来越复杂的前端应用来说,微服也是一种不错的选择。 一个可以将所有模块连接起来的发布系统,可以将整个服运行。任模块的更新都会触发服的重启。前端微服大家想到的,那就是前端微服方案我总结了一下几种方案:我认为最好的方案是Single-SPA “meta framework”可以在一个页面将多个不同的框架整合,甚至在切换的时候都不需要刷新页面(这个是demo,支持React 将微服包装到IFrames中,然后使用一些库和Window.postMessageAPI来交互。不同的模块使用共享件总线(比,chrisdavieseev)来交流。 资源Hacker New提问: 你是用什么构建前端微服?Zalando公司开发的Mosaic项目,提供了一些的库来构建微服架构,该架构可以支撑大型网站。可以看看这个演讲。

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    深度剖析消息

    在之前的文章中我也多次提到我们可以使用消息队我们的分布式,但是大多都是一笔带过,很多读者都对这一块产生了很多疑问,希望读完这篇文章能让你理解用消息队分布式。 在业界中有消息功能比较有代表性的就是阿里开源的RocketMQ和去哪儿开源的QMQ,他们两个消息队消息功能,但是的方式却各有不同,接下来也会分别剖析这两个消息队消息 ,我们都知道RocketMQ是顺写入,我们不可能去真正的删除消息,那么就只能依靠一些其他的途径,我们可以想到消息消费了之后,只要offset不重置,这个消息就不会再被消费,那么其了删除的功能。 2.3 小结上面已经讲了使用RocketMQ的消息和原理,想必大家已经对RocketMQ消息有自己的认识了。 其这种方法同样的可以扩展至其他的消息队,因为对于消息中间件本身是没有入侵的,果RocketMQ或者Kafka也想使用这种方法来保证消息,也是可以的。

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    一个优雅的Python的Json

    总结起来,基本上有两种还不错的思路:利用标准库的接口:从python标准json库中的JSONDecoder继承,然后自定义一个default方法用来自定义过程利用第三方库jsonpickle 利用第三方库,对我们的代码倒是没有任侵入性,特别是jsonpickle,由于它是基于pickle标准,可以像pickle一样对象,一行代码都不需要修改。 比我们有一个Python的API,客户端发送了一个json请求过来,我们想在统一的一个地方将json反为我们Python代码的对象。 由于客户端不知道服器端的类型信息,json请求里面就没法加入这样的类型信息,这也就导致这样的类库在反的时候遇到问题。能不能有一个相对完美的呢? 先看一下我们理想的json库的需求:我们希望能简单的任意自定义对象,只添加一行代码,或者不加入任代码。我们希望的结果不加入任非预期的属性。

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    大数据开发:消息队分布式

    今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲消息队利用消息分布式?消息队中的主要解决的是消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。 比订单系统的例子,在创建订单后,果出短暂的几秒,购物车里的商品没有及时情况,也不是完全不可接受的,只要最终购物车的数据和订单数据保持一致就可以了。2、消息队分布式的? 3、RocketMQ中的分布式在RocketMQ中的中,增加了反查的机制来解决消息提交失败的问题。 这个反查本地,并不依赖消息的发送方,也就是订单服的某个例节点上的任数据。 关于大数据开发,消息队分布式,以上就为大家做了基本的介绍了。消息队在分布式方面,需要大家多去理解和深入,主流的解决方案,也要知晓。

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    MySQL战系:大字段

    MySQL战系:大字段# 背景 线上发一张表,1亿的数据量,物理大小尽然惊人的大,1.2T 最终发,原来有很多字段,10个VARCHAR,1个文本 这么大的表,会给运维带来很大的痛苦: InnoDB页面存储结构页类型 数据页(B-tree Node) 撤消页面(撤消日志页面) 系统页面(系统页面) 数据页(系统页面) 插入缓冲位图页(插入缓冲页面) 未压缩的二进制大对象页面(未压缩的 所以行溢出就来了嘛 看出行溢出了? 8K会溢出,际长度小于8K则不会溢出,并非所有的斑点,文本都会溢出 多总和大字段vs一大字段 多个大字段会导致多次关闭页 root:test> show create table t_3_col 果有多个大字段,尽量后,存储在同一中,避免多次off-page 将文等大字段从主表中拆分出来,a)存储到键值中b)存储在单独的一张子表中,压缩并且 必须保证一行记录小于8K 除特别注明外,本站所有文章均为慕白博客原创

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    切面中泛型返回值的反

    问题:泛型方法的返回值类型被擦除,导致录制的数据无法被正确反。 ,果请求匹配成功,可以将对应的依赖mock数据从文件或者某个url处获取到,然后用gson.fromJson(str,type) 的方式果切点是之前的doPost方法,那么恭喜你,这时候type得到的是“T”,也就是泛型。然后反时,由于不知道需要转换的目标类型,直接就报错了。 稍微修改一下反方法,就可以录制文件的回放了。 因此,问题就变成了类似以下的效果List beans= new ArrayList; 而目前所知的信息就是类似这样的信息java.util.List 。

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    Spring专题(五)聊聊Spring到底是

    在上篇文章中我们一起学习了Spring中的抽象机制以及动手模拟了一下Spring中的管理机制,那么本文我们就通过源码来分析一下Spring中的管理到底是的,本文将选用Spring5.2 ,在下篇文章我们专门来聊一聊管理中的那些坑❞直接调用我们先来看看直接调用的情况下上述代码时执行的? 在满足了isExistingTransaction时,会进入嵌套调用的处理逻辑,也就是handleExistingTransaction方法,其代码下:❝代码很长,但是大家跟着我一步步梳理就可以了,其逻辑也不算特别复杂整个代码逻辑其就是为了的传播 当Spring整合Mybatis时,是交由Spring来管理的,那么Spring是接管Mybatis的的呢? 总结本文主要分析了Spring中机制,从的入口---->EnableTransactionManagement注解,到的核心TransactionInterceptor都做了详细的分析

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