Tomcat是这个系统的核心组成部分， 每当有用户请求过来，Tomcat就会从线程池里找个线程来处理，有的执行登录，有的查看购物车，有的下订单，看着属下们尽心尽职地工作，完成人类的请求，Tomcat就很有成就感。
首先，如果使用了长连接而长期没有对数据库进行任何操作，那么在timeout值后，MySQL server就会关闭此连接，而客户端在执行查询的时候就会得到一个类似于“mysql server has gone away“这样的错误。
lock tables 命令是为当前线程锁定表.这里有2种类型的锁定，一种是读锁定，用命令 lock tables tablename read;另外一种是写锁定，用命令lock tables tablename write.下边分别介绍：
本文来源：原创投稿 *爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有着非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。
以交友平台用户中心的user表为例，单表数据规模达到千万级别时，你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢，明明查询命中了索引，但是，部分查询还是很慢，这时候，我们就需要考虑拆分这张user表了。
全局锁是对整个数据库进行加锁的，执行Flush table with read lock对整个数据库加锁，执行之后会使得整个库处于只读状态，数据更新语句，数据定义语句以及更新类事务的提交语句都会被阻塞。使用 unlock tables解锁。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有这非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。一般团队都是自己搭建Redis，也会使用云服务，例如腾讯云Redis服务。支持主从热备，提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
大多数人，都会开两个窗口，分别起两个事务，然后 update 同一条记录，在发起第二次 update 请求时，block，这样就说明这行记录被锁住了：
小胖真的让人不省心。继上次小胖误删数据之后，这次这货直接给我把整个表锁住了。页面无响应，用户疯狂投诉，我特么脸都绿了。。。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来 实现这些访问规则的重要数据结构
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第四篇，总结了MySQL的锁相关知识。
最近一套MySQL，show processlist的时候，看到很多会话状态是Opening tables，这是什么意思？
线程死锁是指由于两个或者多个线程互相持有对方所需要的资源，导致这些线程处于等待状态，无法前往执行。当线程进入对象的synchronized代码块时，便占有了资源，直到它退出该代码块或者调用wait方法，才释放资源，在此期间，其他线程将不能进入该代码块。当线程互相持有对方所需要的资源时，会互相等待对方释放资源，如果线程都不主动释放所占有的资源，将产生死锁。
数据库连接是一个很关键的有限的昂贵的资源，也容易对数据库造成安全隐患。因此，在程序初始化时，预先创建一定数量的数据库连接，并对其进行集中管理，就构成了数据库连接池，由程序动态地对池中的连接进行申请、使用和释放，既保证了较快的数据库读写速度，又提高了安全可靠性。
锁在并发编程中扮演着非常重要的角色，本篇，我将梳理各种锁分类的概念以及各种锁实现类之间的区别与联系。
有用户在使用 MySQL5.7 的数据库时，遇到 undo 暴涨情况，经排查存在一条慢 SQL 执行了上万秒仍没有结束，导致后续事务产生的 undo 不能清理，越来越多
作者：沃趣科技数据库专家 董红禹 问题概述 最近我们遇到一个MySQL的问题，分析后很有代表意义，特地写出来供大家参考。出现问题是，数据库先是被置为只读，然后过了一段时间，MySQL直接Cras
一，常规数据库连接 常规数据库连接一般由以下六个步骤构成： 装载数据库驱动程序； 建立数据库连接； 创建数据库操作对象 访问数据库，执行sql语句； 处理返回结果集 断开数据库连接。 public
有用户在使用 MySQL 5.7 的数据库时，遇到 undo 暴涨情况，经排查存在一条慢 SQL 执行了上万秒仍没有结束，导致后续事务产生的 undo 不能清理，越来越多。
我们都是知道，数据库中锁的设计是解决多用户同时访问共享资源时的并发问题。在访问共享资源时，锁定义了用户访问的规则。根据加锁的范围，MySQL 中的锁可大致分成全局锁，表级锁和行锁三类。在本篇文章中，会依次介绍三种类型的锁。在阅读本篇文章后，应该掌握如下的内容：
数据库中锁的设计初衷处理并发问题，作为多用户共享资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理控制资源访问规则。锁就是实现这些访问规则中的重要数据。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。根据加锁的范围，MySQL 里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。
昨天是七夕节嘛，晚上陪女朋友吃饭去啦，然后回来肝文的时候，写着写着发现已经过晚上 12 点了，本来今天这篇是想昨天发的，可惜没赶着。
由于用户同时访问线上的下订单接口，导致在扣减库存时出现了异常，这是一个很典型的并发问题，本篇文章为解决并发问题而生，采用的技术为Redis锁机制+多线程的阻塞唤醒方法。
MySQL会通过使用内存缓存和缓冲来提高数据库的性能。MySQL里面与内存相关参数的默认值是基于一台使用512M内存的虚拟服务器设定的，因此，当用户使用MySQL时需要根据服务器实际内存的大小，对各个参数的值进行调节。在调整参数之前，需要了解一下MySQL究竟是如何使用内存的。
全局锁主要应用于做全库逻辑备份，这样在备份数据库期间，不会因为数据或表结构的更新，而出现备份文件的数据与预期的不一样。
为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化，有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。 一、概述 MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下： 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁，是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺： mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高，说明存在着较严重的表级锁争用情况。
在上一篇博客中，已经介绍了MySQL的全局锁和表级锁，今天我们就讲一下MySQL的行锁
随着并发量的不断增加，单机的服务迟早要向多节点或者微服务进化，这时候原来单机模式下使用的synchronized或者ReentrantLock将不再适用，我们迫切地需要一种分布式环境下保证线程安全的解决方案，今天我们一起来学习一下mysql分布式锁如何实现分布式线程安全。
MySQL提供了不同等级的锁，按限制能力的划分，分为全局锁、表锁、行锁。本文会描述不同锁的应用场景与实现原理。
嗯，通常我不需要显示的使用这把锁，当我们对数据库表进行CRUD操作时MYSQL会自动给这个表加上元数据锁，并且这把锁会和所有企图改变表结构的SQL互斥。
MySQL的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。不是所有的引擎都支持行锁，MyISAM就不支持。不支持行锁意味着并发控制只能用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行，这就会影响到业务并发度。 InnoDB是支持行锁的，这也是MyISAM被InnoDB替代的重要原因之一。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
最近深感C++项目实践经验太少，所以想找个项目练练手，看到MySQL数据库连接池的项目时间比较短，代码行也还行，还能学到锁机制，多线程等，把之前听到的知识都实践一遍，何乐而不为呢！
144 Coordinator线程分发relay log中事务时发现这个事务不能执行，要等待前面的事务完成提交，所以处于waiting for dependent transaction to commit的状态。145/146线程和备份线程162形成死锁，145线程等待162线程 global read lock 释放，162线程占有MDL::global read lock 全局读锁，申请全局commit lock的时候阻塞等待146线程，146线程占有MDL:: commit lock，因为从库设置slave_preserve_commit_order=1，保证从库binlog提交顺序，而146线程执行事务对应的binlog靠后面，所以等待145的事务提交。最终形成了145->162->146->145的死循环，形成死锁。 三个线程相互形成死锁，还是很少见的。 2.2 相关参数为何未生效 --ftwrl-wait-timeout=60 指的是执行FTWRL之前，如果检测到存在长SQL，先等待指定时间（秒），如果超时后还存在长SQL，则备份报错退出。默认为0则表示立即执行。 --ftwrl-wait-threshold=5 指的是执行FTWRL之前，检测长SQL的方法，如果在执行flush前存在已经运行了超过指定时间（秒）的SQL，则将该SQL定义为长SQL，默认60s。 --kill-long-queries_timeout=0 在执行FTWRL后，如果flush操作被阻塞了N秒，则kill掉阻塞它的线程，默认0的情况就是不kill任何阻塞flush的SQL，直到该SQL执行完成。 从上面各个参数的解释，不难看出，--ftwrl-wait-*参数是针对执行FTWRL之前的长SQL检测机制，对于已执行FTWRL时无济于事，--kill-long-*参数则是设置默认值0，不起任何作用。 3. 结论与建议
相对于 MySQL 官方提供的逻辑备份工具 mysqldump，mydumper 最突出的特性就是可采用多线程并行备份，极大提高了数据导出的速度。本文基于 mydumper在 github 上托管的最新源码，对其实现原理进行较详细的介绍。
Hadoop 是目前大数据领域最主流的一套技术体系，包含了多种技术，例如 HDFS（分布式文件系统），YARN（分布式资源调度系统），MapReduce（分布式计算系统）等等。
Flush tables with read lock 命令是MySQL 提供的一个加全局读锁的方法，简称FTWRL。
线程池是 MySQL 5.6 的一个核心功能，对于服务器应用而言，无论是web应用服务还是DB服务，高并发请求始终是一个绕不开的话题。当有大量请求并发访问时，一定伴随着资源的不断创建和释放，导致资源利用率低，降低了服务质量。
当我们在 MySQL 中执行 DDL 语句时，经常会发现语句没有在你预期的时间完成，这时候我们通常会使用 show full processlist ，来看看发生了什么状况。当你看到 waiting for table metadata lock 时，那就碰到元数据锁了。那元数据锁是怎样产生的又应该怎样避免呢？让我们从这篇文章开始了解它。
讲完索引，接下来聊一聊MySQL的锁。数据库锁设计的初衷是解决并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理的控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
顾名思义，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)。当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。
前言： 我们常用 show processlist 或 show full processlist 查看数据库连接状态，其中比较关注的是 State 列，此列表示该连接此刻所在的状态。那么你真的了解不同 State 值所表示的状态吗？下面我们参考官方文档来一探究竟 。
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
对象存储
云直播
