在网络超时等问题除外下,要求一次或多次请求同一个资源,对资源本身产生的影响和第一次执行的影响相同。
悲观锁(Pessimistic Lock),顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。 注:要使用悲观锁,我们必须关闭mysql数据库的自动提交属性,因为MySQL默认使用autocommit模式,也就是说,当你执行一个更新操作后,MySQL会立刻将结果进行提交。我们可以使用命令设置MySQL为非autocommit模式: set autocommit=0; 设置完autoco
数据库相关 mysql索引的数据结构,加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别,以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引,b+树索引是否支持范围查询,联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库?回答mysql,储存引擎有哪些?然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的?b+树有哪些特点?真实的数据存在哪里?哪些情况下建索引?解释下最左匹配原则?现在一个表有三列a
我在之前的文章中(【MySQL入门】之MySQL数据库的锁机制(一),【MySQL入门】之MySQL数据库的锁机制(二))介绍了MySQL的全局锁、表锁和行锁,今天我在来介绍下MySQL的一致性非锁定读、一致性锁定读。再说之前我们先思考个问题,当我们用mysqldump进行逻辑备份时,如果有事务对表进行修改操作,那么我们备份出来的数据是否包含修改后的数据呢?如果mysqldump备份出的数据不包含之后修改的数据,那么他又是怎么保存之前的数据的呢?
现在有这么一个业务场景,线上通过手机app下单买祈福灯,支付成功后,线下寺庙点亮。存在多个 用户同时选择同一个灯的情况出现,如下图。此时,正常情况应为一个用户下单成功,其余显示灯已被选。由于,支付和下单是单独分开的,只要focus on下单就ok了。简而言之,就是一个并发现单的问题。
在多线程高并发场景下,为了保证资源的线程安全问题,jdk为我们提供了synchronized关键字和 ReentrantLock可重入锁,但是它们只能保证一个jvm内的线程安全。在分布式集群、微服务、云原生横行的当下,如何保证不同进程、不同服务、不同机器的线程安全问题,jdk并没有给我们提供既有的解决方案。此时,我们就必须借助于相关技术手动实现了。目前主流的实现有三种方式: 1. 基于mysql关系型实现 2. 基于redis非关系型数据实现 3. 基于zookeeper实现
本文作者系Scott(中文名陈晓辉),现任大连华信资深分析师 ,ORACLE数据库专家,曾就职于甲骨文中国。个人主页:segmentfault.com/u/db_perf ,经其本人授权发布。
背景 考虑下面两个并发带来的问题: 1、丢失更新:一个事务的更新结果覆盖了其它事务的更新结果,即所谓的更新丢失。 2、脏读:当一个事务读取其它完成一半事务的记录时,就会发生脏读取。 例如: 两个用户同时修改商品库存表,A、B同时进入,看到的库存都是100,A购买一件把库存修改为99(100-1)。此时B购买两件把库存修改为98(100-2),因为A、B同时读到的库存都是100,B并不能看到A做的库存更新,所以造成B脏读,造成A丢失更新。 所以为了解决这些并发带来的问题。 我们需要引入并发控制机制--锁。
两个用户同时修改商品库存表,A、B同时进入,看到的库存都是100,A购买一件把库存修改为99(100-1)。此时B购买两件把库存修改为98(100-2),因为A、B同时读到的库存都是100,B并不能看到A做的库存更新,所以造成B脏读,造成A丢失更新。
当我们要对一个数据库中的一条数据进行修改的时候,为了避免同时被其他人修改,最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。
在如今分布式、高并发、各种负载纵横天下的时代,支持高访问量成为检验一个系统合不合格的重要标准,然而我们除了在运算过程中要求系统更加效率外,在最终的数据存储过程中也希望其能够准确。
你答:有这样一个故事,讲的是一个小男孩和一个小女孩,这个小男孩呢,用很多好玩石头,而这个小女孩呢,有好多好吃的糖果,有一天,他们相互约定:小男孩用所有的石头交互小女孩所有的糖果。到了交换的那一天,小女孩带上了所有的糖果,而小男孩自己偷偷留下了一些石头,就这样他们交换了。这天晚上啊,小女孩睡的特别踏实,而小男孩呢,总是睡不着,他总在想,小女孩是不是也留下了一些糖果呢?
中秋小长假快来了,决定趁着假期出去玩一玩。我和女朋友商量好,我负责制定行程,她负责购买出行用品。相安无事,我正在各家比价中,不知道发生了什么,女朋友买买买竟然不高兴了。
最近,五一小长假的放假时间调整了,决定趁着假期出去玩一玩。我和女朋友商量好,我负责制定行程,她负责购买出行用品。相安无事,我正在各家比价中,不知道发生了什么,女朋友买买买竟然不高兴了。
悲观锁的特点是先获取锁,再进行业务操作,即“悲观”的认为获取锁是非常有可能失败的,因此要先确保获取锁成功再进行业务操作。通常所说的“一锁二查三更新”即指的是使用悲观锁。通常来讲在数据库上的悲观锁需要数据库本身提供支持,即通过常用的select … for update操作来实现悲观锁。当数据库执行select for update时会获取被select中的数据行的行锁,因此其他并发执行的select for update如果试图选中同一行则会发生排斥(需要等待行锁被释放),因此达到锁的效果。select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放,因此必须在事务中使用。
在如今数据库管理中,应对MySQL中的热点数据更新一直是业内的一大挑战,尤其在秒杀等高并发场景中显得尤为重要。如果处理不当,可能会造成数据库系统崩溃。
简介 访问量高的网站都会处理不同的并发问题,一般第一时间都会想到用redis队列等技术,其实也可以使用Mysql数据库的“锁”机制。悲观锁:一般使用 select ...for update 对所选择的数据进行加锁处理。针对于不同的业务场景,应该选用不同的并发控制方式。所以,不要把乐观并发控制和悲观并发控制狭义的理解为DBMS中的概念,更不要把他们和数据中提供的锁机制(行锁、表锁、排他锁、共享锁)混为一谈。其实,在DBMS中,悲观锁正是利用数据库本身提供的锁机制来实现的。
HTTPS和HTTP的区别主要如下:1、https协议需要到ca申请证书,一般免费证书较少,因而需要一定费用。2、...
介绍:悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)。
悲观锁(Pessimistic Lock),顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。 悲观锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。 Java synchronized 就属于悲观锁的一种实现,每次线程要修改数据时都先获得锁,保证同一时刻只有一个线程能操作数据,其他线程则会被block。
不少人在开发的时候,应该很少会注意到这些锁的问题,也很少会给程序加锁(除了库存这些对数量准确性要求极高的情况下)
说到CAS(CompareAndSwap),不得不先说一说悲观锁和乐观锁,因为CAS是乐观锁思想的一种实现。
最近意外发现之前对悲观锁乐观锁的理解有误,所以重新学习了一下。 1.悲观锁 悲观锁介绍(百科): 悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)。 使用场景举例:以MySQL InnoDB为例 商品goods表中有一个字段status
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数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁(读锁)和排他锁(写锁)。读锁是不阻塞的,多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的,并且会阻塞其他的读锁和写锁。
小故事 在开始讲这篇文章之前,我们来说一个小故事,纯素虚构(真实的存钱逻辑并非如此) 小刘发工资后,赶忙拿着现金去银行,准备把钱存起来,而与此同时,小刘的老婆刘嫂知道小刘的品性,知道他发工资的日子,也
这段时间一直在学习MySQL数据库。项目组一直用的是Oracle,所以对MySQL的了解也不深。本文主要是对MySQL锁的总结。
Dream big dreams. Small dreams have no magic.
MySQL/InnoDB的加锁,一直是一个面试中常问的话题。例如,数据库如果有高并发请求,如何保证数据完整性?产生死锁问题如何排查并解决?我在工作过程中,也会经常用到,乐观锁,排它锁,等。于是今天就对这几个概念进行学习,屡屡思路,记录一下。
事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)、持久性(durability)的缩写,这四种状态的意思是:
在Redis中,用户可以通过执行SLAVEOF命令或者设置slaveof选项,让一个服务器去复制(replicate)另一个服务器,我们称呼被复制的服务器为主服务器(master),而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器(slave),如图所示。
本篇主要介绍如何使用MybatisPlus自带的generator模块来生成entity、service、serviceImpl、mapper、mapperXml等,以此来提高开发效率。
Java的并发包提供了三个常用的并发队列实现,分别是:ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue 和 LinkedBlockingQueue。
Java的并发包提供了三个常用的并发队列实现,分别是:ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue 和 LinkedBlockingQueue 。
秒杀大家都不陌生。自2011年首次出现以来,无论是双十一购物还是 12306 抢票,秒杀场景已随处可见。简单来说,秒杀就是在同一时刻大量请求争抢购买同一商品并完成交易的过程。
以上过程中,使用锁可以对商品数量数据信息进行保护,实现隔离,即只允许第一位用户完成整套购买流程,而其他用户只能等待,这样就解决了并发中的矛盾问题。
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log(二进制日志)和 redo log(重做日志)和 undo log(回滚日志)。
使用更新和删除操作时一定要用 WHERE 子句,不然会把整张表的数据都破坏。可以先用 SELECT 语句进行测试,防止错误删除。
使用数据版本(Version)记录机制实现,这是乐观锁最常用的一种实现方式。何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。当读取数据时,将version字段的值一同读出,数据每更新一次,对此version值加一。当我们提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对,如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等,则予以更新,否则认为是过期数据
今天的主人公是我们公司同事侨总,传说中手上有10个比特币的男人。自从比特币大涨以来,养成了几个小爱好:周末听戏坐包厢,骑马酒吧滑雪场。
多人同时买一件商品时(假设库存充足),每个人几乎同时下单成功,给人一种并行感觉。但真实情况, 库存只是一个数值,无论是存在mysql数据库还是redis缓存,减值时都要控制顺序,只能串行来扣减,当然为保证安全性,会设计一些锁控制。
事务是一个不可分割的数据库操作序列,也是数据库并发控制的基本单位,其执行的结果必须使数据库从一种一致性状态变到另一种一致性状态。事务是逻辑上的一组操作,要么都执行,要么都不执行。
在实际应用中,避免死锁的最佳方式是设计良好的数据库访问逻辑,确保事务尽可能短且高效,同时减少事务间的依赖。此外,合理设置事务的隔离级别和锁模式也是预防死锁的重要手段。
简介 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键。举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Web服务器,配置MaxClients为500个(表示服务器的最大连接数目)。 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式): 20*500/0.1 = 100000 (10万QPS) 在高并发的实际场景下,机器都处于高负载的状态,在这个时候平均响应时间
mysql 事务特性、隔离级别,事务控制等等,我都在拉勾训练营学到啦,面试的时候再也不怕啦。
1、Serializable (串行化):最严格的级别,事务串行执行,资源消耗最大;
可以从几个维度去看这个问题,查询是否够快,效率是否稳定,存储数据多少,以及查找磁盘次数,为什么不是二叉树,为什么不是平衡二叉树,为什么不是B树,而偏偏是B+树呢?
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