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
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。
MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所有的引擎都支持行锁，比如 MyISAM 引擎就不支持行锁。不支持行锁意味着并发控制只能使用表锁，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。
缓存击穿是指一个缓存中的热点数据非常频繁地被大量并发请求访问，当该热点数据失效的瞬间，持续的大并发请求无法通过缓存获取到数据，而直接访问数据库，这就好像在一个稳固完好的容器上打开了一个洞。
设置: transaction-isolation 的值设置成 READ-COMMITTED
了不起学弟：最近看到一个老生常谈的面试题啊，redis和mysql如何保持数据一致性。
经常关注慢查询日志的读者，和 Lock_time 应该算是老相识了，大家对这位老相识了解有多少呢？
近期在处理程序有两个不同来源入口的时候，因为容易产生并发情况，造成会有脏数据产生，在同事推荐下使用redisson的锁来解决并发问题。 先上使用的一定程度封装的工具类：
此段脚本为一段lua脚本： KEY[1]: 为你加锁的lock值 ARGV[2]: 为线程id ARGV[1]: 为设置的过期时间
在进行Java多线程编程的过程中，始终绕不开一个问题：线程安全。一般来说，我们可以通过对一些资源加锁来实现，大多都是通过 synchronized 关键字实现。
前面已经学习了Redission可重入锁以及公平锁的原理，接着看看Redission是如何来实现RedLock的。
该接口主要继承了Lock接口还有其他Redisson, 并扩展了部分方法, 比如:boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit)新加入的leaseTime主要是用来设置锁的过期时间, 如果超过leaseTime还没有解锁的话, redis就强制解锁. leaseTime的默认时间是30s
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。
eg : 事务 A 更新了一行，而这时候事务 B 也要更新同一行，则必须等事务 A 的操作完成后才能进行更新
在开发定时任务时，如果任务执行周期较短，可能会导致任务在前一次执行尚未完成时就再次触发，从而产生重复执行的问题。为了解决这个问题，我们可以借助Redisson的RLock锁机制，确保任务只有在前一次执行完成后才能再次执行。本文将介绍如何使用Redisson RLock锁来避免定时任务的重复执行。
DelayQueue 由优先级支持的、基于时间的调度队列，内部使用非线程安全的优先队列(PriorityQueue)实现，而无界队列基于数组的扩容实现。
缓存雪崩、穿透以及击穿，作为老生常谈的问题，也是面试八股文中经常被提及的话题。因为目前的互联网系统没有几个不需要用缓存的。然而，对于缓存的这三个问题，很多人只是单纯的背过答案（比如布隆过滤器、分布式锁等），却少有人能够清楚地理解其思路。本文旨在深入浅出地探讨和分析这三大缓存问题。强调的是，真正有价值的不仅是答案本身，更是解答背后的思考和推导过程。如果能够理解这些问题的根本原因，才能更好地应对类似的挑战。
电脑在关机时为了所有程序可以正常退出，会有一段缓冲等待时间。 比如word的话，如果没有手动保存文档，电脑关机前，他会自动的备份一份存档，下次我们再打开word时会提示要不要恢复就是因为这个。等待了这个时间后，基本程序就备份完了，如果这个时间没有备份完，那就没有备份了。
出现这个问题感觉还是挺疑惑的，因为测试环境已经稳定运行了几个月的时间，一直没有出现过mysql事务锁的问题，于是开始着手查问题。
在同一个jvm进程中时，可以使用JUC提供的一些锁来解决多个线程竞争同一个共享资源时候的线程安全问题，但是当多个不同机器上的不同jvm进程共同竞争同一个共享资源时候，juc包的锁就无能无力了，这时候就需要分布式锁了。常见的有使用zk的最小版本，redis的set函数，数据库锁来实现，本节我们谈谈Redis单实例情况下使用set函数来实现分布式锁。
单机环境下我们可以通过JAVA的Synchronized和Lock来实现进程内部的锁，但是随着分布式应用和集群环境的出现，系统资源的竞争从单进程多线程的竞争变成了多进程的竞争，这时候就需要分布式锁来保证。
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：
这个问题我相信大家对它并不陌生，但是有很多人对它产生的原因以及处理吃的不是特别透，很多情况都是交给DBA去定位和处理问题，接下来我们就针对这个问题来展开讨论。
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。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。
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
派大星：MySQL是通过MVCC机制来实现的，就是多版本并发控制，multi-version concurrency control。innodb存储引擎，会在每行数据的最后加两个隐藏列，一个保存行的创建事件，一个保存行的删除事件，但是这儿存放的不是时间，而是事务id，事务id是mysql自己维护的自增的，全局唯一。事务id，在mysql内部是全局唯一递增的，事务id=1，事务id=2，事务id=3 在一个事务内查询的时候，mysql只会查询创建时间的事务id小于等于当前事务id的行，这样可以确保这个行是在当前事务中创建，或者是之前创建的；同时一个行的删除时间的事务id要么没有定义（就是没删除），要么是比当前事务id大（在事务开启之后才被删除）；满足这两个条件的数据都会被查出来。
今天这篇文章我们来聊聊在分布式环境下的一个神兵利器——分布式锁！在看这篇文章的时候，默认大家对锁已经了解了，如果不了解的朋友可以去翻翻公号前面的文章，有很多篇详细介绍了锁的一些知识。
如果有一天业务系统需要增大一个字段长度，能否在线上直接修改呢？在回答这个问题前，我们先来看一个案例：
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。然而，随着数据量的增加和业务的复杂性，MySQL数据库的性能问题变得越来越普遍。在这种情况下，慢查询分析和性能优化成为了MySQL数据库管理员必须掌握的重要技能。本文将详细介绍MySQL慢查询分析和性能优化的方法和技巧。
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。
以下内容为入门级介绍，意在对老技术作较全的总结而不是较深的研究。主要参考《构建高性能Web站点》一书。
事情是这样子的，由于公司要推行降本增效，尽量使得服务器能满负载的去工作，我负责的项目由于对数据库的使用比较轻度，所以就降低配置去使用。而一个新的需求，需要稍微复杂一点的业务逻辑，所以需要对数据库增加一个字段，且增加一个索引，也就是做一点DDL语句的操作，但是由于表的数据量也不小(最大的一张表差不多800多万行，最少也有几百万条数据)，所以在此之前，对大表加字段，加索引做了一个比较深入的学习。
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
对于数据库系统来说在多用户并发条件下提高并发性的同时又要保证数据的一致性一直是数据库系统追求的目标，既要满足大量并发访问的需求又必须保证在此条件下数据的安全，为了满足这一目标大多数数据库通过锁和事务机制来实现，MySQL数据库也不例外。尽管如此我们仍然会在业务开发过程中遇到各种各样的疑难问题，本文将以案例的方式演示常见的并发问题并分析解决思路。
MySQL 5.7发布后，在复制方面有了很大的改进和提升。比如开始支持多源复制(multi-source)以及真正的支持多线程复制了。多源复制可以使用基于二进制日子的复制或者基于事务的复制。下面我们说一说如何配置基于二进制日志的多源复制。
随着计算机技术和工程架构的发展，微服务变得越来越热。如今，绝大多数服务都处于分布式环境中，其中，数据一致性是我们一直关注的重点。分布式锁到底是什么？经过了哪些发展演进？工程上有哪些实现方案？各种方案的利弊权衡又有哪些？希望这篇文章能够对你有一些帮助。
这块作者还是大概得将书中的内容进行一下翻译，首先为啥要用redis分布式锁。我们在之前学redis事务的时候说redis提供了watch/mutli/exec机制，其中的watch是乐观锁。也就是通过监听某个数据的变动来做出相应的改变。当时我们也说了redis的watch乐观锁为啥不像关系型数据库那样直接禁止别其他客户端修改的问题。Redis更多的还是基于其效率设计，因此通过尽可能快的通知客户端去维护数据的安全性，通过watch的乐观锁和mutli/exec事务来看。确实可以直接做分布式锁，为啥可以做这件事的原因是watch命令的监听特性会一直持续到exec的执行，如果watch的键值发生变化，那么watch后边的事务是不会执行的。但是我们必须要保持我们的事务不会出现指令性质的错误，这块我们之前说过redis事务本身和关系型数据库事务不一样，执行出错期间不能回滚。
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
追求 MySQL 的性能时，总听说要调整自旋锁的参数: innodb_spin_wait_delay 和 innodb_sync_spin_loops，是真的么？
最近，IMG 的姜老师发布了一篇关于使用 gh-ost 会丢数据的文章（gh-ost 翻车！使用后导致数据丢失！），大致结论就是：在 MySQL AFTER_SYNC的 场景下，使用 gh-ost 进行表结构变更（包括最新 GA 的1.1.2版本在内），可能会导致数据丢失，还引起大家在微信群内展开了一些讨论。得知这个消息，还是觉得有些意外的，毕竟对于大部分 DBA 来说，gh-ost 属于比较常用的 DDL 工具，会用其替代 pt-osc 或 MySQL 自带的 online ddl 。出于好奇，去 gh-ost 的 Gtihub 主页上看了下，还真有相关的 issue ，并且已经有人提交了 fix 的 PR （目前该 fix 尚未得到官方回应）
问题出现环境： 1、在同一事务内先后对同一条数据进行插入和更新操作； 2、多台服务器操作同一数据库； 3、瞬时出现高并发现象；
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。
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。
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库，最早从MySQL5.5版本产生，这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
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