来源：猿天地 链接：http://cxytiandi.com/blog/detail/1897 用了mongodb之后要是问我mongo和mysql的区别在哪里？第一点我就会想到的是没有自增ID,mongo里面是ObjectId。今天我们就自己来实现自增的ID。 像mysql这种数据库是内部实现了自增ID,今天我们要自己实现一个，不知道大家有没有具体的思路。 当然mongodb官网上也提供了一种实现的方法，就是自定义一个获取自增ID的方法，然后每次插入的时候就去获取下一个ID,再插入到集合中。 我们既然用了
1. update t_table set a =1; // 数据库的增删改操作默认都会加排他锁
Spring JDBC提供了对自增键及行集的支持，自增键对象让用户可以不依赖数据库的自增键，在应用层为新纪录提供主键。
首先环境是：Spring Boot 2.1.0 + data-jpa + mysql + lombok
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？》
一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小，适应的场景也比较有限，平台的访问量和业务量都较小，业务ID的生成方式比较原始但是够用，它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈，所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注。但是对于大厂的那种大规模复杂业务、分布式高并发的应用场景，显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成，而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求，不仅无法完成业务能力，业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障。所以这一次，我们看看大厂都是怎么分析和解决这种ID生成问题的，同时，我也将我之前使用过的方式拿出来对比，看看有什么问题，从中能够得到什么启发。
在InnoDB中，锁可以分为两种级别，一种是共享锁（S锁），另一种是排他锁（X锁）。
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：
事务更新 comment_subject，comment_index，comment_content 三张表，其中 content 属于非强制需要一致性考虑的。可以先写入 content，之后事务更新其他表。即便 content 先成功，后续失败仅仅存在一条 ghost 数据。这样做虽然性能没有提升多少，但是content表是有可能替代为KV数据库的。
我们经常提及到的订单号，大多数是在电商购物场景下的一个唯一标识字符串。实则订单号并不仅仅指的是电商系统，只要需要这样的业务场景，我们都可以使用订单号的模式来处理。例如我们的省份证号，要求唯一可读性强等特点，也可以将之理解为一个订单号。
为了解决并发事务存在的脏读、不可重复读、幻读等问题，数据库大叔设计了四种隔离级别。分别是读未提交，读已提交，可重复读，串行化（Serializable）。
MySQL支持多种数据存储引擎，其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。可以通过使用"show engines"命令查看MySQL支持的存储引擎。
大家好，我是黄啊码，今天我们来讲讲，如何解决php并发问题，小白和入门的朋友可以看看：
功能：Dao层(持久层)框架，封装了JDBC。 思想：整合了ORM思想，以面向对象的思想操作数据库。
MVCC（Mutil Version Concurrency Control）多版本并发控制，是一种并发控制的方法（而非具体实现），一般在数据库管理系统中，实现对数据库的并发访问。
在实际业务场景中，经常会有这样的需求：插入一条记录，如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段，比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法，本文将在简单介绍这三种用法的基础上，深入分析这其各自存在的问题，最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
为每一行数据添加锁，加锁慢，容易出现死锁竞争，因为锁的每一行数据，锁的力度小，所以并发高，Innodb支持行级锁，行级锁是支持事务的。
小A正在balabala写代码呢，DBA小B突然发来了一条消息，“快看看你的用户特定信息表T，里面的主键，也就是自增id，都到16亿了，这才多久，在这样下去过不了多久主键就要超出范围了，插入就会失败，balabala......”
主键其实只能有一个, 如果在图形界面当中选择多个字段作为主键, 那么程序会自动帮我们创建联合主键
🍁 作者：知识浅谈，CSDN签约讲师，CSDN原力作者，后端领域优质创作者，热爱分享创作 💒 公众号：知识浅谈 📌 擅长领域：后端全栈工程师、爬虫、ACM算法 🔥 联系方式vx：zsqtcc 她把分布式 ID 常见解决方案讲的真的透彻。 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 分布式 ID 使用这么频繁呢？ 这主要是因为大数据量，高并发使得单体数据库显得力不从心了。 正菜来了🛴🛴🛴 🍖基于sql数据库方案 🍕数据库主键自增 这种方式就比较简单直白了，就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
假设在一个并发量较高的场景，数据库中num的值为1时，可能同时会有多个进程读取到num为1，程序判断符合条件，抢购成功，num减一。这样会导致商品超发的情况，本来只有10件可以抢购的商品，可能会有超过10个人抢到，此时num在抢购完成之后为负值。
InnoDB是目前MySQL主流版本(5.6、5.7、8.0)默认的存储引擎，支持事务、外键、行级锁，对于并发条件下要求数据的一致性，适用于对数据准确性要求高的场景。
这里就不说具体的zset实现了(我太菜，不敢放肆，等我牛逼了我再写zset实现，估计n年后 )，总之为了速度和稳定性以及持久化，redis肯定是最合适的，而且redis又有zSet这种数据结构，那不用zSet岂不是浪费嘛。 首先简单说一下zSet：
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。
如果两个事务操作的是不同的数据， 即不存在数据依赖关系， 则它们可以安全地并行执行。但是当出现某个事务修改数据而另一个事务同时要读取该数据， 或者两个事务同时修改相同数据时， 就会出现并发问题。
解决并发问题，当然锁最靠谱，所以MySql也提了共享锁、排它锁等。但是一个并发性能良好的系统一旦加锁，不可避免的造成访问的串行化，影响并发性能。所以MySql提供了一种乐观锁的实现：MVCC（多版本并发控制），来解决读-写并发不加锁。
本文探讨innodb如何使用mvcc和各种锁机制，保障mysql的四层隔离等级的。
在现在题库架构下，针对新购买的1300W多道数据进行整合，不影响现有功能。由于数据量偏多，需要进行数据的切分
原子性：事务内的操作统一成功或者失败 由undolog日志保证，他记录了需要回滚的日志信息，回滚时撤销已执行的sql
前言 开头扯两句，最近项目略忙，一堆零散的东西要做，没那么多时间维护文章了。又迷上了吃鸡，大雾spring security系列投入了我不少时间，但总体收获也颇丰，协作文章的同时，重新回顾了一遍源码，到目前为止5篇，也不算完结，后续可能会继续补充。下一个系列类型的文章还没想到有什么好的方向可以写，如有建议，欢迎公众号给我留言。 控制并发的方法很多，从最基础的synchronized，juc中的lock，到数据库的行级锁，乐观锁，悲观锁，再到中间件级别的redis，zookeeper分布式锁。特别是初级程序员
变量的自增自减相信大家都会，一般情况下直接++或--就可以了。但是实际情况我们可能需要考虑并发问题，多线程情况下，如果我们直接计算。计算结果可能就会不准确。
对于软件开发人员来说，有时候我们需要面对瞬时海量的并发请求，例如阿里双十一等活动，当处理并发流程时需要我们通过各种机制保持数据一致性，其中，最有效的一种机制就是锁机制。而对于数据库管理人员来说，并发问题同样存在。并发问题的本质在于一条逻辑代码在机器层面可能需要几条指令来完成，也就是说这条逻辑代码可能在多个机器周期内完成，如果在顺时执行时这样执行是不会存在问题的，而在并发执行时就会出现数据不一致的情况。这种最小的逻辑指令对应到数据库中就是事务，事务包含原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、一致性（Consistency）和持久性（Durability）。而由于一个事务在机器层面可能需要几条指令完成，这也意味着它在并发时会出现如下问题：脏读、不可重复读和幻读，下面以MySQL为例详细介绍在什么情况下可能会出现上述问题。
Redis是一个开源(BSD许可)的内存数据结构存储，用作数据库、缓存和消息代理。它支持诸如字符串、散列、列表、集、带范围查询的排序集、位图、hyperloglog、带半径查询和流的地理空间索引等数据结构。
MySQL的自增锁是指在使用自增主键（Auto Increment）时，为了保证唯一性和正确性，系统会对自增字段进行加锁。这样可以确保同时插入多条记录时，每条记录都能够获得唯一的自增值。
假设这里有一个分布式应用，它拥有多个客户端，每个客户端都会对存储在Redis中的数据进行计算并修改，计算的前提是获取到最新的数据，然后进行计算，最后写回Redis。在一个不存在并发的程序中，程序可以直接读取Redis中的数据进行计算并写回结果，也不会产生什么问题，因为计算的过程是一个串行的过程，但是如果在一个并发环境中，多个客户端完全存在并行读取，并行写入的情景，那么就可能会产生并发问题，导致最终计算的数据产生偏差。
如果你的业务设计依赖于自增主键的连续性，这个设计假设自增主键是连续的。但实际上，这样的假设是错的，因为自增主键不能保证连续递增。
作为互联网公司的研发工程师，微服务的架构思想对于各位读者朋友来说，已经不是陌生东西。我们当中的大多数人，或多或少经历过从单体应用到微服务化的系统拆分和演进过程。我们按照庞大系统的业务功能和特征，将其从一个单体的大应用，逐渐地拆分成很多的子系统的协同配合完成业务功能，甚至拆分后的某些子系统服务，还可能再拆分出来更多的更细颗粒度的子系统服务。拆分后的服务之间，采用PRC调用方式的通信，也就越来越多。随之而来的，跨系统服务之间的数据一致性的问题就会越来越突出了。比如电商系统中营销活动系统的积分和优惠券的发放和扣减，比如电商系统的核心下单核心链路上，首页瀑布流，商详页，下单页等等商品价格全链路一致性等等，支撑这些业务功能的实现，往往可能需要依赖来自N个不同的业务系统服务提供的数据读写服务能力来完成。
然后插入数据，最后看到，表会自动生成一个AUTO_INCREMENT的值，ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=latin1 ,表示下一次插入数据时，如果需要自动生成自增值，会生成 id=11。
tokudb引擎的一个大表tb1，存放业务上的机审日志，每天有大量的写入， 并且由于历史原因，这张表是int signed 类型的，最大只能存 2147483647行记录 。
我们在设计表结构的时候，经常会对某一列设置自增长的值，它的作用是可以帮助我们自动递增某一列的值，自增长的属性经常被设置在主键列上，原因是主键必须具有唯一性，而自动增长可以避免重复，二者结合恰到好处。除此之外，自增长的属性还可以避免在数据插入的时候，出现大量的数据页分裂操作，关于这一点，后面说到索引的时候，会着重介绍，现在我们只需要知道，主键一般设置成自增长的即可。
3、SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件特有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
下订单减库存的方式 现在，连农村的大姐都会用手机上淘宝购物了，相信电商对大家已经非常熟悉了，如果熟悉电商开发的同学，就知道在买家下单购买商品的时候，是需要扣减库存的，当然有2种扣减库存的方式， 一种是预扣库存，相当于锁定库存， 一种是直接扣减库存。 我们采用的是预扣库存的方式，预扣库存的时候，在SalesInfo表中，将最大可售数量MaxSalesNum减去购买数量，用一条SQL语句来表示这个业务，就是下面这个样子的： update salesinfo set MaxSalesNum=MaxSalesNum
乐观锁和悲观锁问题，是出现频率比较高的面试题。本文将由浅入深，逐步介绍它们的基本概念、实现方式(含实例)、适用场景，以及可能遇到的面试官追问，希望能够帮助你打动面试官。
上次讲完MySQL的三大日志 undolog、redolog、binlog后，有必要把关于MySQL事务分析的文章马上给续上，我们知道在多并发事务处理的MVCC【多版本并发控制】中是有涉及到undo log日志的。
之前的文章把 InnoDB 中的所有的锁都介绍了一下，包括意向锁、记录锁...自增锁巴拉巴拉的。但是后面我自己回过头去看的时候发现，对自增锁的介绍居然才短短的一段。
在 第4篇 文章中，我们提到过自增主键，由于自增主键可以让主键索引尽量地保持递增顺序插入，避免了页分裂，因此索引更紧凑。
同理，对于MySQL数据库来说的话，一般的对象都是一个事务一个事务来说的。所以，如果一个事务内，一个SQL正在更新某条记录，我们肯定不想它被别的事务影响到嘛？因此，数据库设计大叔，给该行数据加上锁(行锁)。
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