一个业务偶然遇到了并发写操作相互覆盖的问题。直觉的想法是能不能加锁？看了一下云开发数据库没有提供锁的接口（当然数据库自己写操作的时候肯定实现了自己的锁）。
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。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
在这些可选项中，最常见的就是基于主从复制的方案，其次是基于Galera的方案，我们重点说说这两种方案。其余几种方案在生产上用的并不多，我们只简单说下。
终于下定决心写这系列的文章了，这系列的文章将从零开始，一步步了解并发下，锁的产生，类别，以及锁的实现
今天又带来一次性能优化的分享，这是我刚进公司时接手的祖传（坏笑）项目，这个项目在我的文章中屡次被提及，我在它上面做了很多的性能优化，比如《记一次提升18倍的性能优化》这篇文章，比较偏向某个细节的优化，本文更偏向宏观上的性能优化，可以说是个老演员了。
在开始正式编写代码之前，我们需要先安装openpyxl库。打开命令行终端，运行以下命令：
本着以实时数仓为目标调研了几款OLAP引擎，像Clickhouse、Kylin、Druid等，在粗略了解其架构后，并且在接受各个大厂Clickhouse实践、高性能测试报告、最近业界发展势头凶猛的熏陶与PUA情况下，不得已选择了Clickhouse，当然自己也做过一些测试，本篇将介绍clickhouse的一些原理、实践方案(可能还未实现、可能并不是最佳)与遇到的一些问题，总之只是希望能够为您接下来选择clickhouse 或者解决一些问题提供一个参考的思路，仅此而已。
TiDB 的一键水平伸缩特性，帮助用户告别了分库分表查询和运维带来的复杂度，但是在从分库分表方案切换到 TiDB 的过程中，这个复杂度转移到了数据迁移流程里。TiDB DM 工具为用户提供了分库分表合并迁移功能。
其中前两项一般大多数引擎都支持，我们需要关注的就是第 3 项，目前有两种常用方法：
MySQL 主从复制的问题及解决方案
在我们之前的文章中，我们讨论了多模式索引[1]的设计，这是一种用于Lakehouse架构的无服务器和高性能索引子系统，以提高查询和写入性能。在这篇博客中，我们讨论了构建如此强大的索引所需的机制，异步索引机制的设计，类似于 PostgreSQL[2] 和 MySQL[3] 等流行的数据库系统，它支持索引构建而不会阻塞写入。
【推荐】Redis key命名需具有可读性以及可管理性，不该使用含义不清的key以及特别长的key名；
处理好的区间，分为两个部分，左边为非零元素，右边全部为零，所以dest是一个分界线
所谓幂等性设计，就是说，一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。用数学的语言来表达就是：f(x) = f(f(x))。
如前面的一些文章写的，数据系统不可能保证是完全的可靠的，我们会遇上各种各样的问题，比如数据库或者应用突然崩溃，网络连接断了，并发读和并发写，诸如此类。遇上问题总不可能不解决，但是作为一个可靠的数据系统，就必须让使用者感觉不到这些问题的存在。在大数据诞生之前，这种解决方案称之为事务。那什么是事务呢？事务将一些读和写操作聚合在一个逻辑单元里，在这个逻辑单元里，所有的读和写操作都被认为是一个操作。事务有三种状态：succeed、abort和rollback。事务存在的意义在于简化了程序模型，可以让程序不再处理数据系统发生的问题，而是交由数据系统自身去解决。
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）。
经过抓包分析,压测使用的脚本中的事务都是带有begin,commit。在commit 之前的每个语句都要增加一个rtt 的延迟时间(机房之间的耗时在3ms 左右)。
Feelings are just visitors. Let them come and go.
xlwt是一个能将数据和样式信息写入excel表格的库。不过需要注意的是，它只可以通过创建一个新的工作薄写入。
我曾在书中介绍过，ReplicatedMergeTree 支持根据 block_id 防止重复的数据写入。ClickHouse 在写入一个 Block 块的时候，会按照当前 Block 的数据顺序、数据行和数据大小等指标，计算 Hash 并生成 block_id。
高内聚、低耦合是软件设计的常见概念，特别是在软件模块划分中会被常常提起，需要将功能相同的内聚在一起，将职责不同的功能解耦， 比喻说常见的MVC 分层模式，每一层负责单独的功能。高内聚、低耦合可以使得软件模块职责划分清晰，后期扩展性强，便于维护。
如果两个事务操作的是不同的数据， 即不存在数据依赖关系， 则它们可以安全地并行执行。但是当出现某个事务修改数据而另一个事务同时要读取该数据， 或者两个事务同时修改相同数据时， 就会出现并发问题。
在分布式系统中，消息队列扮演着至关重要的角色，它们为系统提供了异步通信、解耦和缓冲等关键功能。Apache Kafka作为一款高性能的分布式消息队列，广泛应用于各种业务场景中。然而，在使用Kafka时，我们经常会面临消息的重复发送和重复处理问题。为了解决这些问题，Kafka引入了幂等性机制。
上图展示了当前B站实时数仓的一个简略架构，大致可以分为采集传输层、数据处理层，以及最终的AI和BI应用层。为保证稳定性，数据处理层是由以实时为主，以离线兜底的两条链路组成，即我们熟知的批流双链路。
这个是面试必问了吧….虽然目前在实际工作种我基本上还没有过实际的应用,但是在学习MySQL的时候还是专门进行一些学习,这里做一点记录.
今天在做固资系统时遇到一个问题，就是无论如何事务提交都不生效，于是决定实施实验，探究下背后的原理。本文主要分为三部分，第一部分讲解事务机制生效的原理。第二部分讲为了使事务生效，我都尝试了哪些方法，并解释每种尝试有效或无效的原因。第三部分讲解一下为什么我们需要事务机制。
今天是小史生日，为了庆祝自己今年喜提A厂offer，小史叫了二十多个人一起庆生，吕老师、小史姐姐、小林都去啦。
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在关系型数据库中，锁和多版本并发控制（MVCC）是两个关键的机制，用于管理并发访问数据的方式。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，它使用锁和MVCC来保证数据的一致性、隔离性和并发性。在本文中，我们将深入探讨MySQL中的锁和MVCC机制，了解它们的工作原理，并学习如何使用它们来确保数据的安全和可靠性。
cut命令是一个常用的linux命令，它从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些剪切出来的东西写到标准输出。它有一些常用的参数，先看两个：
MySQL 基础 几个常考的知识点 什么是事务？ 事务是数据库并发控制的基本单位 事务可以看作是一系列 SQL 语句的集合 事务必须要么全部执行成功，要么全部执行失败（回滚） 举个例子 转账操作是事务使用的一个常见场景。 Transaction 示例 session.begin() try: item1 = session.query(Item).get(1) item2 = session.query(Item).get(2) item1.foo = 'bar' item
ACID是数据库事务正确执行的四个基本要素，包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
事务(Transaction)是并发控制的基本单位。所谓的事务呢，它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。
弱网测试的现象及原因 1、 现象：用户登录应用时下载初始化数据，下载过程中因网速太慢点击取消并重新登录，数据初始化完成后出现重复，造成数据不一致。 原因：数据下载过程中、下载失败后，未进行数据回滚，中止后重新下载，出现数据重复 解决方案：通过事务处理数据下载逻辑，下载失败后，应用本地数据库进行数据回滚。 2、 现象：用户点击数据上传，数据上传过程中网络弱且不稳定，基于联网状态自动触发数据上传，导致出现数据重复写入，形成脏数据 原因：数据上传过程中，由于失败重传机制，会出现连续两次写操作，并且未做唯一识别处理 解决方案：根据数据特性，对可能造成脏数据的地方，通过关键字段，例如创建时间，key-value值等生成hash键，标记记录唯一性，即数据写入时，检查hash键是否存在，如果已经存在，当前重复数据丢弃。 3、 现象：在弱网环境下，用户输入用户名和密码点击登录，应用链接超时返回用户名和密码错误提示。 原因：在弱网环境下的连接超时后，按照强网业务逻辑处理，导致返回超时异常。 解决方案：弱网连接超时后，检查应用本地数据库是否有用户登录信息，若存在，获取应用本地用户信息进行登录。 4、 现象：在弱网环境下，用户输入用户名和密码后点击登录，登录过程中应用崩溃并且闪退。 原因：弱网环境下数据下载超时，加载数据严重依赖于后来的异步加载。数据还没来得及返回，应用跳转到下个activity，导致崩溃。 解决方案：健壮数据加载流程，通过标记后台数据下载状态加载界面，依赖数据下载完成后，再进行页面跳转。 5、 现象：弱网络环境下，用户请求页面响应时间较长，等待的过程中，页面上的部分控件仍然可以操作，当用户点击控件时，出现应用闪退现象； 原因：没有对数据加载流程进行判断，直接暴露控件可控，当出现依赖数据的控件操作时，没有在数据返回前做兼容处理。 解决方案：在数据加载过程中，设置页面对外暴露的控件为“不可操作”，当数据加载完再释放。 6、 现象：在弱网环境下，用户第一次输入搜索关键字没有得到响应后，再次输入全新关键字并发送请求，等待搜索结果返回后，当前结果页被之前的关键字搜索结果刷新覆盖 原因：中间的请求返回较慢，显示最终的结果后，之前请求返回的数据应不做处理。 解决方案：对异步请求未完成的任务进行cancel.
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
我们都知道，事务具有 ACID 四个特性——原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。但你知道 MySQL 是通过什么技术手段来实现的吗？
事务是MySQL等关系型数据库区别于NoSQL的重要方面，是保证数据一致性的重要手段。本文将首先介绍MySQL事务相关的基础概念，然后介绍事务的ACID特性，并分析其实现原理。
事务是 MySQL 等关系型数据库区别于 NoSQL 的重要方面，是保证数据一致性的重要手段。
来源:https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10331633.html
Flink自1.4.0开始实现exactly-once的数据保证，即在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次，不会多也不会少。
国庆节过了5分之四了，想想好像和没过也没有什么两样，平时没有时间做饭倒是在这个节假日弥补了，犹豫到底要不要出去，最后在犹豫中在家呆着，看着别人朋友圈散发着各种，美图秀秀和Vicotory的手势。偶尔反思一下人生的意义，好像也没有什么意义。还是伴随着不写点什么就难受的生理现象，继续写着这一篇。
多版本并发控制是mysql的innodb采用的并发控制方案，在可重复读下默认使用该并发控制方案 原理：
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
什么是事务 事务(Transaction)是访问和更新数据的执行单元。事务中包含有个或者多个sql语句,要么都执行,要么都不执行。 sql语句的执行顺序 from join on where group by(开始使用select中的别名,后面的语句都可以使用) avg,sum having select distinct order by limit MySQL的逻辑架构 MySQL数据库主要分两个层级:服务层和存储引擎层 服务层:包含连接器,查询缓存,分析器,优化器,执行器。大多数核心功能和所有的跨存
事务（Transaction），一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元。事务通常由高级数据库操作语言或编程语言（如 SQL，C++ 或 Java）书写的用户程序的执行所引起，并用形如begin transaction和end transaction语句（或函数调用）来界定。事务由事务开始（begin transaction）和事务结束（end transaction）之间执行的全部操作组成。
MySQL支持多种数据存储引擎，其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。可以通过使用"show engines"命令查看MySQL支持的存储引擎。
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