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 。
在MySQL中,为了保证数据的一致性和完整性,在对数据进行读写操作时通常会使用锁来保证操作的原子性和独占性。加锁和解锁操作是MySQL中常用的操作之一,下面将详细介绍在MySQL中实现数据的加锁和解锁的方法和技巧。
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。
所谓分布式锁,即在多个相同服务水平扩展时,对于同一资源,能稳定保证有且只有一个服务获得该资源 — by LinkinStar
对于锁大家肯定不会陌生,在 Java 中 synchronized 关键字和 ReentrantLock 可重入锁在我们的代码中是经常见的,一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问。
对于锁大家肯定不会陌生,在Java中synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁在我们的代码中是经常见的,一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问,但是随着分布式的快速发展,本地的加锁往往不能满足我们的需要,在我们的分布式环境中上面加锁的方法就会失去作用。于是人们为了在分布式环境中也能实现本地锁的效果,也是纷纷各出其招,今天让我们来聊一聊一般分布式锁实现的套路。
在mysql中锁表与表解锁,我们用到lock与unlock了,今天我来给各位朋友整理一些在使用lock tables与unlock tables过程中的一些经验分享。
目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项。”所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。
前几天有粉丝和我聊到他找工作面试大厂时被问的问题,因为现在疫情期间,找工作也特别难找。他说面试的题目也比较难,都偏向于一两年的工作经验的面试题。
在应用开发中,特别是web工程开发,通常都是并发编程,不是多进程就是多线程。这种场景下极易出现线程并发性安全问题,此时不得不使用锁来解决问题。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工程内的线程安全。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。目前主流的实现有以下方式:
示例: 当仓库中最后一件衣服时,A这时候下单,随后B也同一时间下单,这时候就会出现问题,到底这最后一件衣服卖给了谁?所以就要通过锁来解决这种问题。
来源于客户的一个问题。客户对组复制的数据一致性保障机制非常困惑,一直不太明白,其实就是对组复制参数 group_replication_consistency 几个值的含义不太清楚。这里我举了几个简单的例子,来说明这个参数包含的几个选项的真实含义。
作为一名合格的MySQL DBA,备份是重中之重。为了保证备份集的安全可靠,除了集中存储以外还有其他更好的方案吗? 当然是有的,可以存储在OSS或者分布式存储上。那么问题来了,如何能够实现自动备份,不需要人工干预即可上传到OSS上,节约大量的时间去悠哉悠哉地喝喝茶、看看报呢?且听下文
事务要读取对象 ,必须先获得共享锁,这样防止幻读。事务要修改对象,必须先获得独占锁,这样防止脏写。
如果在一个分布式系统中,我们从数据库中读取一个数据,然后修改保存,这种情况很容易遇到并发问题。因为读取和更新保存不是一个原子操作,在并发时就会导致数据的不正确。这种场景其实并不少见,比如电商秒杀活动,库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用,直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用,本地锁派不上用场,这时就需要引入分布式锁来解决。
在博客“zookeeper实现分布式锁的两种方式”中介绍了分布式锁的使用场景,以及如何用zookeeper分别实现简单和高性能的分布式锁,这里就不再重复介绍分布式锁的场景,今天主要给大家带来另外两种实现分布式锁的方式–数据库、redis
在现代软件开发领域中,连接和管理数据库是一个至关重要的任务。MySQL 是一种非常流行的开源关系型数据库,被广泛应用于各种不同的项目中。由于 MySQL 的广泛使用,出现了许多不同的平台,用于连接和管理 MySQL 数据库。这些平台的功能和特点各不相同,因此在选择适合自己项目的平台时需要进行仔细的比较和评估。
我们可以借助于redis中的命令setnx(key, value),key不存在就新增,存在就什么都不做。同时有多个客户端发送setnx命令,只有一个客户端可以成功,返回1(true);其他的客户端返回0(false),流程图如下图所示:
借助于redis中的命令setnx(key, value),key不存在就新增,存在就什么都不做。同时有多个客户端发 送setnx命令,只有一个客户端可以成功,返回1(true);其他的客户端返回0(false)。
为了数据安全,数据库需要定期备份,这个大家都懂,然而数据库备份的时候,最怕写操作,因为这个最容易导致数据的不一致,松哥举一个简单的例子大家来看下: 假设在数据库备份期间,有用户下单了,那么可能会出现如下问题: 库存表扣库存。 备份库存表。 备份订单表数据。 订单表添加订单。 用户表扣除账户余额。 备份用户表。 如果按照上面这样的逻辑执行,备份文件中的订单表就少了一条记录。将来如果使用这个备份文件恢复数据的话,就少了一条记录,造成数据不一致。 为了解决这个问题,MySQL 中提供了很多方案,我们来逐一进行讲解
今天盯上了我的“MySQL”收藏夹,打开一看,总共有18篇。简单筛选了一下,有15篇将会在这篇做出选择。 来吧!!!
优点: •几乎是热备(穿件快照前把表上锁,创建完成后立即释放) •支持所有引擎 •备份速度快 •无需使用昂贵的商业软件(它是操作系统级别的)
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。
从字面意思理解,所谓秒杀,就是在极短时间内,大量的请求涌入,处理不当时容易出现服务崩溃或数据不一致等问题的高并发场景。
要实现分布式锁,确实需要使用具备互斥性的Redis操作。其中一种常用的方式是使用SETNX命令,该命令表示"SET if Not Exists",即只有在key不存在时才设置其值,否则不进行任何操作。通过这种方式,两个客户端进程可以执行SETNX命令来实现互斥,从而达到分布式锁的目的。
应用中常会需要一些定时执行的任务,在spring中通过@Scheduled注解可以轻松实现。
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。
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
此篇博客主要是讲述MySql(仅限innodb)的两阶段加锁(2PL)协议,而非两阶段提交(2PC)协议,区别如下:
导语 1、先看mysqldump 1.1. mysqldump备份过程解读 1.2. mysqldump备份过程中的关键步骤 1.2.1. FLUSH TABLES和FLUSH TABLES WITH READ LOCK的区别 1.2.2. 修改隔离级别的作用 1.2.3. 使用WITH CONSISTENT SNAPSHOT子句的作用 1.2.4. 使用savepoint来设置回滚点的作用 1.3. mysqldump有什么坑吗? 1.3.1.
| 导语Gh-ost改表工具是MySQL主流的2种开源改表工具之一,因为可限速,入侵小而在业界广泛使用,然而Gh-ost存在1个P0级的未修复BUG,可能导致数据丢失,本文对这个问题进行了分析,并给出了解决方案。
在使用MySQL数据库时,许多开发者可能会遇到这样的问题:“kHost '10.0.0.189' is blocked because of many connection errors; unblock with 'mysqladmin flush-hosts'”。这通常是由于多次连接失败导致MySQL服务器出于安全考虑将该主机阻止。接下来将详细探讨这个问题的原因、解决方法以及如何防止这种情况的再次发生。
之前两篇文章带你了解了 MySQL 的基础语法和 MySQL 的进阶内容,相关链接如下
(1)主从服务器操作系统版本和位数必须一致; (2)主节点(Master)和从节点(Slave)数据库版本必须一致; (3)主节点(Master)和从节点(Slave)数据库中的数据必须一致; (4)主节点(Master)需要开启二进制日志; (5)主节点(Master)和从节点(Slave)的 server-id 在局域网内必须唯一。
各位对 ”锁“ 这个概念应该都不是很陌生吧,Java 语言中就提供了两种锁:内置的 synchronized 锁和 Lock 接口,使用锁的目的就是管理对共享资源的并发访问,保证数据的完整性和一致性,数据库中的锁也不例外。
表级锁:一次性插入和更新较多数据时,当很多操作都是读表时可以选择。但当select语句时间过长或者update和delete语句短而且次数多时,不适用,会各种锁冲突。 行级锁:在很多线程请求不同记录时减少冲突锁。事务回滚时减少改变数据。使长时间对单独的一行记录加锁成为可能。比页级锁和表级锁消耗更多的内存。当需要频繁对大部分数据做 GROUP BY 操作或者需要频繁扫描整个表时不适合。
使用编码的方式手动加锁,可以使用 try-with-resource 机制自动解锁
行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大。有可能会出现死锁的情况。 行级锁按照使用方式分为共享锁和排他锁。
分布式锁就是在分布式系统中,为解决共享资源排他性式访问而设定的锁。用于解决分布式系统中操作共享资源数据一致性问题。
在分布式系统中,分布锁是一个最基础的工具类。例如,部署了2个有付款功能的微服务中,用户有可能对一个订单发起2次付款操作,而这2次请求可能被发到2个服务中,所以必须得用分布式锁防止重复提交,获取到锁的服务正常进行付款操作,获取不到锁的服务提示重复操作。
数据库作为多用户共享的资源中心,总是存在着竞争条件,显然,加锁是最为简单的一种保证竞争条件安全性的措施。 那么,mysql 锁是如何实现的,又有哪些分类?本文将为您详细讲述。
读未提交 可能会导致 脏读、不可重复读、幻读 读提交 可能会导致 不可重复读、幻读 可重读 可能会导致 幻读
最近有很多小伙伴给我留言,分布式系统时代,线程并发,资源抢占,"锁" 慢慢变得很重要。那么常见的锁都有哪些?
工作中使用 mysql 比较多,mysql 之所以在业内具有如此崇高的地位,与他严密的加解锁逻辑也是分不开的。 本文进行了一番总结。
事务就是执行一组 SQL 语句。这些 SQL 语句就是一条绳上的蚂蚱,要么一起成功(Commit),要么一起失败(RollBack)。
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。
在某些场景中,多个进程必须以互斥的方式独占共享资源,这时用分布式锁是最直接有效的。
锁是开发过程中十分常见的工具,你一定不陌生,悲观锁,乐观锁,排它锁,公平锁,非公平锁等等,很多概念,如果你对java里的锁还不了解,可以参考这一篇:不可不说的Java“锁”事,这一篇写的很全面了,但是对于初学者,知道这些锁的概念,由于缺乏实际工作经验,可能并不了解锁的实际使用场景,Java中可以通过Volatile、Synchronized、ReentrantLock 三个关键字来实现线程的安全,这部分知识在第一轮基础面试里一定会问(要熟练掌握哦)。
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