MySQL各存储引擎使用了三种级别的锁定机制：table-level（表级锁定），row-level（行级锁定）和page-level（页级锁定）此处只介绍使用InnoDB存储引擎行过程中经常常遇到的问题以及解决方法。
MYSQL 性能问题中，一定包含 LOCKS 的问题，我想没人反对，但如何监控他，其实说句实话，没有看到特别多的好的解决方法。有两个极端，一个是本身在MYSQL上的程序本身基础打得好，所以MYSQL 基本上很少有DEAD LOCKS , 另外一个，恐怕是根本使用MYSQL的人就不知道怎么监控DEAD LOCK ，所以没有意识到这个问题。
Java 语言通过 synchronized 关键字来保证原子性，这是因为每一个 Object 都有一个隐含的锁，这个也称作监视器对象。在进入 synchronized 之前自动获取此内部锁，而一旦离开此方式，无论是完成或者中断都会自动释放锁。显然这是一个独占锁，每个锁请求之间是互斥的。相对于众多高级锁 (Lock/ReadWriteLock 等)，synchronized 的代价都比后者要高。但是 synchronzied 的语法比较简单，而且也比较容易使用和理解。Lock 一旦调用了 lock() 方法获取到锁而未正确释放的话很有可能造成死锁，所以 Lock 的释放操作总是跟在 finally 代码块里面，这在代码结构上也是一次调整和冗余。Lock 的实现已经将硬件资源用到了极致，所以未来可优化的空间不大，除非硬件有了更高的性能，但是 synchronized 只是规范的一种实现，这在不同的平台不同的硬件还有很高的提升空间，未来 Java 锁上的优化也会主要在这上面。既然 synchronzied 都不可能避免死锁产生，那么死锁情况会是经常容易出现的错误，下面具体描述死锁发生的原因及解决方法。
最近花了些时间分析MySQL锁的内容，觉得越看越有意思。 我有个学习的习惯，有时候也不知道好还是不好，那就是喜欢直接上手练习，然后反过来练习理论。结果在学习锁的时候，感觉多多少少走了一些弯路，那就是对锁的基础的概念有一些混淆，虽然能够模拟出一些场景来，但是总是有一种隔靴搔痒的感觉，于是我就看了不少的博客，多多少少会有一些正面负面的影响，结果让我原本理解的地方又不大肯定了，所以这个时候捋一捋你学习的脉络就很重要，通过实践来得到结果，反推理论基础是好事，但是很多不明确的理解就需要通读官方文档了，这里的知
死锁，其实是一个很有意思也很有挑战的技术问题，大概每个DBA和部分开发同学都会在工作过程中遇见 。关于死锁我会持续写一个系列的案例分析，希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助。
错误原因： 两个事物之间出现死锁，导致另外一个事物超时 某一种表频繁被锁表，导致其他事物无法拿到锁，导致事物超时 当前运行的所有事务： mysql> SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX; 当前出现的锁 mysql> SELECT * FROM information_schema.INNODB_LOCKs; 锁等待的对应关系 mysql> SELECT * FROM information_schema.INNODB_LOCK_waits; 解决方法（暴力
数据库和操作系统一样，是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据 时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。
此删除涉及到事物，在删除计划的过程中，还要删除立项信息、合同需求信息关联的计划信息。在删除开始之前设置事物，是不够严谨的。所以，把开启事物放置到删除立项的方法、合同需求方法、计划的方法，这样，每一模块是一个单独的事物。锁的范围缩小，基本并发可用。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.总结 ---- 一些查询请求或者工作负载会导致Hive Metastore（HMS）的死锁。 2.症状 ---- 在受影响的版本中，某些工作负载可能导致Hive Metastore（HMS）死锁。内部的自动机制可以从这种死锁中恢复。但是，在高并发且写入较重的工作负载中，HMS从死锁中恢复比查询作业的执行时
死锁其实是一个很有意思也很有挑战的技术问题，大概每个DBA和部分开发朋友都会在工作过程中遇见。关于死锁我会持续写一个系列的案例分析，希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助。
MySQL在进行一些alter table等DDL操作时，如果该表上有未提交的事务则会出现 Waiting for table metadata lock，
死锁是多线程编程或者说是并发编程中的一个经典问题，也是我们在实际工作中很可能会碰到的问题。相信大部分读者对“死锁”这个词都是略有耳闻的，但从我对后端开发岗位的面试情况来看很多同学往往对死锁都还没有系统的了解。虽然“死锁”听起来很高深，但是实际上已经被研究得比较透彻，大部分的解决方法都非常成熟和清晰，所以大家完全不用担心这篇文章的难度。
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；
死锁其实是一个很有意思也很有挑战的技术问题，大概每个DBA和部分开发朋友都会在工作过程中遇见。关于死锁我会持续写一个系列的案例分析，希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助。本文是源于生产过程中一个死锁案例。
MySQL的错误日志(error log)用来记录mysqld启动和关闭过程的信息,启停slave以及死锁日志,bug,core dump 等信息。 在调研 MySQL 5.7版本的时候，遇到好几个5.7 error log的有意思的问题或者说知识点，本文做个汇总分享给大家，抛砖引玉。
在任何Java面试当中多线程和并发方面的问题都是必不可少的一部分。如果你想获得更多职位，那么你应该准备很多关于多线程的问题。
前几天，线上发生了一次数据库死锁问题，这一问题前前后后排查了比较久的时间，这个过程中自己也对数据库的锁机制有了更深的理解。本文总结了这次死锁排查的全过程，并分析了导致死锁的原因及解决方案。希望给大家提供一个死锁的排查及解决思路。
原因：org_code这个字段上存在索引，RC事务级别会产生间隙锁把相邻的位置锁住，多条消息过来多线程消费导致锁相互持有最终导致死锁
锁类型/引擎 行锁 表锁 页锁 MyISAM 有 InnoDB 有 有 BDB（被InnoDB取代） 有 有 锁的分类 表锁：开销小，加锁快，不会死锁，粒度大，冲突率高，并发低。 行锁：开销大，加锁慢，会死锁，粒度小，冲突率低，并发高。 页锁：处于表锁和行锁之间，会死锁。 锁的适用场景 表锁：更适用于查询为主，按少量索引条件更新。 行锁：更适用于大量按索引并发更新少量不同数据，同时又有并发查询。 MyISAM表锁 查看锁争用相关参数：show status
MyISAM写阻塞读的例子 session 1 session 2 lock table user write; select * from user; //返回查询结果 select * from user; //被阻塞，等待锁被释放 unlock tables; 获得锁，返回查询结果 注：
在多线程编程中，线程死锁是一种常见的问题。当多个线程相互等待对方所持有的资源时，会导致线程陷入无法继续执行的状态。本文将介绍线程死锁的原因，并提供一些解决方法，以帮助开发人员避免和解决线程死锁的缺陷。
接口响应时间超长，耗时几十秒才返回错误提示，后台日志中出现Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction的错误
一 背景 某个业务线商品开放用户申请免费试用，当某个商品特别吸引人时，比如iPhone6 。肯定有一大波人为了少卖一个肾而疯狂去抢申请资格。更有甚者利用机器人申请注册,于是简单的申请操作变成了秒杀行为。大量请求同时更新数据库中的同一个商品的申请次数，update 操作给表加上行锁，导致后面的请求全部排队等待前面一个update完成,释放行锁后才能处理下一个请求。大量后来请求等待，占用了数据库的连接。一旦数据库连接数被占满，就会导致后来的全部请求因拿不到连接而超时，业务请求出现无法及时处理的情况,数据库系统的RT会异常飙高,业务层由于等待出现超时，app 层的连接耗尽，一系列的雪崩效应！ 二 解决方案 从上面的背景分析,解决热点数据并发更新需要注意核心问题: 减少直接对db层数据热点的并发更新,或者提供MySQL 更新同一行的吞吐量。本文从业务和数据库的设计层面来规划.同时也希望大家提更好的解决思路。 1 前端层面 前端是整个流量的入口, 正常业务访问时系统表现平稳，但是当有人恶意请求时，需要加上流控措施，比如常见的 a 需要用户回答问题，填写验证码，移动图像等等，防止或者减少有机器人来恶意请求。 b 页面上采用防止机器人的判断 两秒以内的成功请求一律拒绝。 c 通过设置nginx ，对同一个ip源的请求次数做限制,防止机器人来申请。 优点 有效减少或者防止有人利用机器人恶意请求 缺点 存在一定的误杀率，错杀了正常的请求。 2 应用层 应用程序接收前端前端请求，进行一系列的数据库操作,在我们规避了恶意请求之后如果还是有大量的数据库写访问请求，我们需要 a 对业务做降级 限制接口的调用次数，降低对数据库的请求压力。选择异步更新请求次数，弱化该商品申请次数的展现。类似于阅读次数，申请次数 ，与金额，库存无关的功能点。 b 通过异步更新来避免直接写数据库 。 应用使用分布式缓存(比如Tair/Redis)来存储某项商品的申请次数或者某人的申请次数，以商品id/user_id 或者将where 条件作为key，申请试用人数为value/符合某项具体条件的 count结果为value, 有用户申请成功则更新申请试用人数。不需要查询和实时写数据库，每隔一定时间/次数将结果写入数据库。 优点：该方法依赖于缓存，读写速度快，不需要实时更新数据库，减轻数据库并发写的压力; 缺点：缓存不是100%稳定，很容易丢，即使采用持久化的缓存，在高并发下有时也可能会出现异常，穿透缓存到db ，导致前端业务展现问题。 3 数据库层 a 将热点数据拆分,分在不同的库不同的表中，分散热点数据，减轻数据库并发更新热点带来的RT升高和应用连接等待时能保证业务能够正常访问其他商品表，损失局部可用性。 优点:实时读写数据库，前端展示数据的准确性。 缺点:业务逻辑稍显复杂。 b 限流补丁 针对某些特定的sql语句 从MySQL 层面加以限制，当系统thread_running达到一定值或者某个sql执行时间超过一定阈值则拒绝该sql的执行。(阿里内部已经实现限流版本)
在 InnoDB 事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。
锁的应用最终导致不同事务的隔离级别、而MVCC多版本并发控制，通过增加版本的形式实现两种隔离级别（不使用到锁），MVCC读写不阻塞，是行级锁的升级
WPF 中为了 UI 的跨线程访问，提供了 Dispatcher 线程模型。其 Invoke 方法，无论在哪个线程调用，都可以让传入的方法回到 UI 线程。
死锁，其实是一个很有意思也很有挑战的技术问题，大概每个DBA和部分开发同学都会在工作过程中遇见 。关于死锁我会持续写一个系列的案例分析，希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助
Nim 编程语言是一个新型的静态类型、命令式编程语言，支持过程式、函数式、面向对象和泛型编程风格而保持简单和高效。Nim 从Lisp继承来的一个特殊特性--抽象语法树(AST)作为语言规范的一部分，可以用作创建领域特定语言的强大宏系统。
在MySQL 5.1之前的版本中，默认的搜索引擎是MyISAM，从MySQL 5.5之后的版本中，默认的搜索引擎变更为InnoDB。
死锁： 经典例子：“哲学家进餐”问题。 死锁的解决： 数据库服务器解决死锁：数据库系统中考虑了检测死锁和从死锁中恢复。当数据库服务器检测到死锁时（通常在表示等待关系的有向图中搜索循环），将选择一个牺牲者并放弃这个事务。作为牺牲者的事务会放弃它持有的所有资源，从而使其他事务继续执行。然后可以重新执行被强制终止的事务。 JVM解决死锁：JVM在解决死锁只能终止并重启。 死锁的产生： 锁顺序死锁： 两个线程试图以不同的顺序来获得相同的锁，那么就用可能发生死锁。 public class LeftRightLock
Mysql的质量比较好的书其实并不是很多，所以可以说是看一本少一本，这本书也算是学习MYSQL必看的一本书，当然十分厚，虽然版本很老但是讲述的内容都会十分实用的，对于学习MYSQL的人可以说是一本必读的进阶好书。
lock接口在多线程和并发编程中最大的优势是它们为读和写分别提供了锁，它能满足你写像ConcurrentHashMap这样的高性能数据结构和有条件的阻塞。Java线程面试的问题越来越会根据面试者的回答来提问。我强烈建议在你去参加多线程的面试之前认真读一下Locks，因为当前其大量用于构建电子交易终统的客户端缓存和交易连接空间。
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。
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）
你好，我是 Guide。今天来分享一位球友的 2022 春招面经，拿到了美团、字节、华为等公司的 offer。面经中涵盖的问题，我几乎都找到了对应的参考答案，希望可以帮助到你。
开始今天的文章之前，先说明下昨天文章中的一个错误，昨天文章最后说replace into带来的死锁问题可以使用insert into duplicate key update的方法来解决，今天实际测试的时候，还是遇到了一些问题，改方法并没有完全解决死锁的问题，来看测试的结果。
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。
文章摘要 在线上环境遇到数据库死锁问题该如何分析并解决问题呢？ 虽然很多童鞋在学数据库课程时都了解数据库隔离级别、死锁和事务等概念，但在测试/线上环境遇到死锁却不一定能够及时分析并解决这类问题。本文主要以作者在测试环境中遇到的一个死锁Case说起，首先还原出现死锁的现场和条件，并结合排查业务应用工程日志、MySQL数据库状态信息等方式，同时给出MySQL锁的基本概念，再通过阅读日志深入定位并分析出现死锁的原因，最后讲下MySQL InnoDB的加锁原理以及如降低死锁发生的机率。 一、 出现死
在Android开发领域，Handler是一项关键技能，尤其在面试中，对Handler的深刻理解和熟练运用往往是衡量一位Android开发者水平的重要标志。本文将从面试官的角度出发，针对Android Handler技术展开详细的解析，深入剖析高级疑难问题，帮助读者更好地准备面试。
在任何Java面试当中多线程和并发方面的问题都是必不可少的一部分。如果你想获得任何股票投资银行的前台资讯职位，那么你应该准备很多关于多线程的问题。在投资银行业务中多线程和并发是一个非常受欢迎的话题，特别是电子交易发展方面相关的。他们会问面试者很多令人混淆的Java线程问题。面试官只是想确信面试者有足够的Java线程与并发方面的知识，因为候选人中有很多只浮于表面。
死锁是指由于每个事务都持有对方需要的锁而无法进行其他事务的情况，形成一个循环的依赖关系。因为这两个事务都在等待资源变得可用，所以两个都不会释放它持有的锁。
一般来说，死锁产生的原因是因为获取锁的顺序不一致，所以如果有顺序的将锁写入程序内。就可以解决死锁，但是如果锁是某个方法的入参，那么就会造成动态死锁问题，比如说你设置了两把锁，分别为方法的两个入参a，b，锁的顺序也在方法内实现了，先锁a，再锁b，此时有两个线程A,B，A传入a->x对象，b->y对象；B传入a->y对象,b->x对象，线程A进入方法后锁住了第一把锁x对象准备获取y锁的时候，线程B锁住了y对象准备获取x锁，这样就会造成动态死锁，你无法控制外部的传参。 解决方法1：使用hashcode，为了避免对象重写hashcode，使用identityHashCode方法算两个传入对象的hash值，每次先锁的对象都是传进来的对象取identityHashCode方法算出来的值小的，后锁的都是大的。（这样可以写出来一个if else），如果出现hash冲突，就再设置一个自己定义的static的锁对象，先用这把static锁锁住保证只有一个线程进入该方法的顺序锁阶段，随后随便设定锁入参a，b即可，因为你保证了只有一个线程操作这个阶段。
这个99又赋值给n，进程变量就是99，所以每次都是赋值操作，赋值了100次，最终结果99，这样还是出现数据不安全的情况
1、尽量不要主动使用Lock table之类的语句，使用事务去代替此来操作。之前有过开发同学想向DBA申请lock table权限，这个行为本身是不妥当的。
在 Linux 系统中，文件锁定是一种对文件进行保护的方法，可以防止多个进程同时访问同一个文件，从而导致数据损坏或者冲突。文件锁定命令是一组用于在 Linux 系统中实现文件锁定操作的命令，它们可以用于对文件进行加锁或解锁，控制文件的访问权限，保证系统的稳定性和安全性。在本文中，我们将详细介绍 Linux 中的文件锁定命令，包括锁定的类型、命令的使用方法、常见问题及解决方法等内容。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
