最近比较忙，好久没更新了。这次我们来聊一聊分布式事务。 在微服务体系下，我们的应用被分割成多个服务，每个服务都配置一个数据库。如果我们的服务划分的不够完美，那么为了完成业务会出现非常多的跨库事务。即使按照 DDD 的原则来切分服务还是免不了有的业务场景需要多个业务同时提交成功或者同时回滚的场景。比如会员使用积分下订单这个场景，那么会员服务的积分扣减需要跟订单下单成功同时完成。如果下单成功，但是扣减积分接口失败，那么就会造成数据的不一致性。这个时候我们就需要使用分布式事务来保证数据的一致性。 由于分布式事务要介绍的东西比较多，这一篇只介绍 2PC、3PC 的基本概念，所以 .net 相关的内容大概也只会出现在标题上一次，笑哭。
二阶段提交本身比较简单，就是把分布式事务分成准备阶段和提交阶段两个阶段。目的很明确，就是尽可能晚地提交事务，让事务在提交前尽可能地完成所有能完成的工作，这样，最后的提交阶段将是一个耗时极短的微小操作，这种操作在一个分布式系统中失败的概率是非常小的，也就是所谓的“网络通讯危险期”非常的短暂，这是两阶段提交确保分布式事务原子性的关键所在。（唯一理论上两阶段提交出现问题的情况是当协调者发出提交指令后宕机并出现磁盘故障等永久性错误，导致事务不可追踪和恢复）。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
ngx_http_upstream_module 是负载均衡模块，可以实现网站的负载均衡功能即节点的健康检 查，upstream 模块允许 Nginx 定义一组或多组节点服务器组，使用时可通过 proxy_pass 代理方 式把网站的请求发送到事先定义好的对应 Upstream 组 的名字上。
Synchronized实现同步的方式有三种:偏向锁、轻量级锁、重量级锁。本文会从理论和代码实践两方面阐述三种锁的实现细节和原理。
· Mysql 5.1之前默认的存储引擎，支持包括全文索引、压缩、空间函数(GIS)等，不支持事务和行级锁。最大的缺陷是崩溃后无法安全恢复。
这是我总结的事务的四种隔离机制，比较好理解，主要是有些地方文字游戏说不清楚很容易混淆：ReadUn数据库
1.打开安装程序后，看到如下界面，点击 I Agree，然后一直Next，直到步骤2
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按照prepare和commit的顺序执行是为了确保事务的原子性和一致性。 在prepare阶段，事务参与者会执行事务操作，并将操作记录到事务日志中，但是并不会真正提交事务，以避免发生不可恢复的错误。只有在所有参与者都能成功执行prepare操作后，事务协调器才会通知参与者进行commit操作，这样可以保证所有参与者都已经准备好提交事务。如果先执行commit操作而没有经过prepare阶段，可能会导致数据的不一致性，因为有些参与者还没有准备好提交事务。因此，为了保证事务的一致性，正常情况下应按照prepare和commit的顺序执行。
MySQL支持用户自定义在commit时如何将log buffer中的日志刷log file中。这种控制通过变量 innodb_flush_log_at_trx_commit 的值来决定。该变量有3种值：0、1、2，默认为1。但注意，这个变量只是控制commit动作是否刷新log buffer到磁盘。
在分布式系统中，各个节点之间在物理上相互独立，通过网络进行沟通和协调。在关系型数据库中，由于存在事务机制，可以保证每个独立节点上的数据操作满足 ACID。但是，相互独立的节点之间无法准确的知道其他节点中的事务执行情况，所以在分布式的场景下，如果不添加额外的机制，多个节点之间理论上无法达到一致的状态。
在分布式事务中，通常使用两阶段协议或三阶段协议来保障分布式事务的正常运行，它也是 X/Open 公司定义的一套分布式事务标准。
在上面的代码中，我们创建了两个线程，这两个线程都是执行一次函数add_list，在线程t1执行完后，全局变量list_a中多了一个100，在线程t2执行完后，list_a中多了两个100，说明线程t2是在线程t1的基础上进行添加的。也就是说t1和t2两个线程是共享全局变量的。
事务是数据库从一个稳定状态变迁到另一个稳定状态的保证，具备 ACID 这 4 个特性：
但事实上，Innodb 引擎实现了行级锁，与只支持表级锁的 MyISAM 相比，这显然能够有效减少锁冲突，这也是 Innodb 最终能够战胜 MyISAM 成为 MySQL 默认存储引擎的一个重要原因。 因此我们在使用中，最为频繁接触到就是行级锁，用好行级锁，减少锁冲突，将有效提升 MySQL 的执行性能，本文我们就来详细介绍一下 Innodb 中的各种行级锁。
默认超时时间为 60 秒。根据 Shopify 的经验,5 秒的读取超时时间和 1 秒的写入超时时间是不错的设置。
所谓的两个阶段是指：第一阶段：准备阶段(投票阶段)和第二阶段：提交阶段（执行阶段）。
默认不会自动提交，需要显式的提交或回滚。如果断开连接时有未提交事务，客户端工具一般可以配置自动提交或回滚。
锁定读的语句加锁类型注意事项select ... for update加X锁务必加上BEGIN， START TRANSACTION或者 SET AUTOCOMMIT=0select ... lock in share mode 加S锁
在传统的单机系统中，调用一个函数，要么返回成功，要么返回失败。这就是两态系统(2-state system)。
死锁是指两个或更多的事务在执行过程中，因争夺资源而造成的一种相互等待的现象。每个事务都持有一个资源并等待获取另一个事务已占有的资源，从而形成了一个循环等待的情况。除非有外部干预，否则这些事务都将无法向前推进。
这次使用分布式事务框架过程中了学习了一些分布式事务知识，所以本文我们就来聊聊分布式事务那些事。首先我们先回顾下什么是事务。
前面讲解到实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决？，如果出现网络延迟的情况下，多个请求阻塞，那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功，而针对这种做法，我们使用setnx来解决，确保只有一个请求可以进入接口请求。
前面 【实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决？ 讲解到，如果出现网络延迟的情况下，多个请求阻塞，那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功，而针对这种做法，我们使用setnx来解决，确保只有一个请求可以进入接口请求。
1. 事务隔离级别问题:当使用READ UNCOMMITTED或READ COMMITTED隔离级别时,脏读或不可重复读会导致死锁。
间隙锁(Gap Lock)是Innodb在可重复读提交下为了解决幻读问题时引入的锁机制。当用范围条件而不是相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁；对于键值在条件范围内但不存在的记录，叫做“间隙(GAP)”，InnoDB也会对这些“间隙”进行加锁，这种锁机制就是所谓的间隙锁(NEXT-KEY)锁。
在markdown的学习里面，我们知道只有插入超链接的图片，才能使博客速度加快，所以本教程教你如何使用图床，如果你希望自己搭建一个，也会在本教程提到
脚本来源：https://github.com/xiaoyunjie/Shell_Script
最近有一个需求关于数据的清理的需求，但是这个需求里面有一个部分有一个部分是特殊，也就是在数据清理中，是需要进行数据的导出和导入的，并确定在导入和导出的过程中，导出数据在导出到清理的整个过程中中不能被改变，不能进行commited这些数据需要具有独占性 。
于是乎写出了这个防范措施。防暴力破解服务器ssh登入次数，账号锁定，IP拉黑，日志查看。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读。 第一部分：SKIP LOCKED/NOWAIT订座功能实现 订座在现实生活中是一种很常见的场景，比较常见的有火车票席位选择，电影院席位选择等等。那么如何实现订座功能呢？应用程序可能有很多种不同的实现方式，当然，肯定离不开数据库。这里将介绍一种纯数据库的实现方式。 设想我们有一张座位表如下： CREATE TABLE seats ( seat_no INT PRIMARY KEY, booked ENUM('YES', 'NO') DEFAULT 'NO
本文想用大白话和大家来聊聊Innodb存储引擎的锁机制实现，主要参考Innodb技术内幕这本书，同时混合笔者个人理解，可能会存在一定偏差，如果发现了问题，欢迎各位在评论区指出，以防误导他人。
使用begin或者start transaction来显式开启一个事务，显式开启的事务必须使用commit或者rollback显式提交或回滚。几种特殊的情况除外：行版本隔离级别下的更新冲突和死锁会自动回滚。
latch称为闩锁（shuang suo），其要求锁定的时间必须非常短。若持续的时间长，则应用的性能会非常差。在InnoDB存储引擎中，latch又分为mutex互斥锁 和 rwLock读写锁。其目的是为了保证并发线程操作临界资源的正确性。通常没有死锁的检测机制。
上面这个例子中，因为账户 u1 只有对 test.t1(c1) 列的UPDATE权限，因此是看不到其他列的，即便是读取c1列也不行。在真实生产环境中，可以加上对主键列或其他搜索列的授权，方便加上搜索条件后再更新，例如：
前两天有个学弟公众号留言，说让讲讲分布式事务，面试就挂在这个问题上。时下随着微服务架构体系的流行，面试的题目也都慢慢开始升级，不再是早些年单纯的问点SSH框架知识、数据结构了。高并发、高可用、分布式服务治理、分布式文件系统、分布式xxx，反正和分布式沾边的都会问点， 项目实际用不用不要紧，关键你得了解，是不是总有一种学不动了的感觉？
应用锁定数据表，写入数据库失败，数据库对象写入SSDB中，通过SSDB重试，数据表解锁后，通过SSDB写入数据库正确
锁对于传统数据库来说是非常重要的, 里面也掺杂各种权衡, 概念类较多, 本文只针对部分内容做了讲解.
为保障系统的可用性、可靠性以及性能，在分布式系统中，往往会设置数据冗余，即对数据进行复制。举例来说，当一个数据库的副本被破环以后，那么系统只需要转换到其他数据副本就能继续运行下去。另外一个例子，当访问单一服务器管理的数据的进程数不断增加时，系统就需要对服务器的数量进行扩充，此时，对服务器进行复制，随后让它们分担工作负荷，就可以提高性能。但同时，如何保障多个数据节点之间数据的一致以及如何处理分布式事务，将成为为一个复杂的话题。本文将介绍常用的事务处理机制。
为保障系统的可用性、可靠性以及性能，在分布式系统中，往往会设置数据冗余，即对数据进行复制。举例来说，当一个数据库的副本被破环以后，那么系统只需要转换到其他数据副本就能继续运行下去。另外一个例子，当访问单一服务器管理的数据的进程数不断增加时，系统就需要对服务器的数量进行扩充，此时，对服务器进行复制，随后让它们分担工作负荷，就可以提高性能。但同时，如何保障多个数据节点之间数据的一致以及如何处理分布式事务，将成为为一个复杂的话题。本文将介绍常用的事务处理机制。 CAP 定理 CAP 定理（也称为 Brewer 定
设置innodb的事务级别方法是：set 作用域 transaction isolation level 事务隔离级别，例如~
全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法，命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。
锁定某一行可以用lock in share mode(共享锁) 和for update(排它锁)
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。
最近的项目中，因为涉及到Mysql数据中乐观锁和悲观锁的使用，所以结合项目和网上的知识点对乐观锁和悲观锁的知识进行总结。
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