1.事务概念: 一组sql语句操作单元,组内所有SQL语句完成一个业务,如果整组成功:意味着全部SQL都实现:如果其中任何一个失败,意味着整个操作都失败.失败,意味着整个过程都是没有意义的.应该是数据库回到操作前的初始状态.这种特性,就叫“事务”. 2.为什么要存在事务?  1)失败后,可以回到开始位置 2)没都成功之前,别的用户(进程,会话)是不能看到操作内的数据修改的 3.事务4大特征ACID: 1)原子性[atomicity]:功能不可再分,要么全部成功,要么全部失败 2)一致性[cons

原创文章,首发自作者个人博客,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/transaction/ 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1.0.0版本. 为什么要提供事务机制 Kafka事务机制的实现主要是为了支持 Exactly Once即正好一次语义 操作的原子性 有状态操作的可恢复性 Exactly Once <Kafka背景及架构介绍>一文中有说明Kafka在0.1

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(八)- Exactly Once语义与事务机制原理 本文介绍了Kafka实现事务性的几个阶段——正好一次语义与原子操作.之后详细分析了Kafka事务机制的实现原理,并介绍了Kafka如何处理事务相关的异常情况,如Transaction Coordinator宕机.最后介绍了Kafka的事务机制与PostgreSQL的MVCC以及Zookeeper的原子广播实现事务的异同. 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1

内存优化表(Memory-Optimized Table,简称MOT)使用乐观策略(optimistic approach)实现事务的并发控制,在读取MOT时,使用多行版本化(Multi-Row versioning)创建数据快照,读操作不会对数据加锁,因此,读写操作不会相互阻塞.写操作会申请行级锁,如果两个事务尝试更新同一数据行,SQL Server检测到写-写冲突,产生错误(Error 41302),将后后创建的事务作为失败者,回滚事务的操作.虽然MOT事务使用无锁结构(Lock-Free)

试试SQLSERVER2014的内存优化表 SQL Server 2014中的内存引擎(代号为Hekaton)将OLTP提升到了新的高度. 现在,存储引擎已整合进当前的数据库管理系统,而使用先进内存技术来支持大规模OLTP工作负载. 就算如此,要利用此新功能,数据库必须包含“内存优化”文件组和表 即所配置的文件组和表使用Hekaton技术. 幸运的是,SQL Server 2014使这一过程变得非常简单直接. 要说明其工作原理,我们来创建一个名为TestHekaton的数据库,然后添加一个内存优

InnoDB 是一个支持事务的Engine,要保证事务ACID,必然会用到Lock.就像在Java编程一下,要保证数据的线程安全性,必然会用到Lock.了解Lock,Transaction可以帮助sql优化.deadlock分析等. 1.Lock 1.1 Shared Lock & Exclusive Lock 1.2 Intention Lock 1.3 Index Record Lock 1.4 Gap Lock 1.5 Next-Key Lock 2.Transaction 2.1 事务过

在今年的8月份,我写了篇文章,介绍了我还不推荐用户使用内存OLTP的各个理由.近日很多人告诉我,他们有一些性能的问题,并考虑使用内存OLTP来解决它们. 众所皆知,在SQL Server里内存OLTP是个非常特别的技术,在很多情况下并不适用,但这是在SQL Server 2014里的首次实现,它有很多限制,我在这篇文章里已经介绍. 感谢上帝——现在事情已经改变了!几个星期前,SQL Server 2016的CTP 3版本已经可以公开下载了.在内存OLTP领域,微软做出了巨大的改进.我们来详细看下

OLTP与OLAP的介绍 数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing).联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing).OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的.日常的事务处理,例如银行交易.OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果. OLTP 系统强调数据库内存效率,强调内存各种指标的命令率,强调绑定变量,强调并发操作: OL

原文地址:http://www.codeceo.com/article/java-memory-3.html 数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.java内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序. 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此).如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序. JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4292545.html Passing Data Between Programs Calling Programs 下面ABAP语句允许你调用一个可执行程序或者事务码,调用后你可以直接退出主调程

嗯,有些人在看玩这篇文章后会恨我,但我还是要说.1个月来我在内存中OLTP这个里领域里做了大量的工作,很多用户都请求使用这个惊艳的新技术.遗憾的是,关于内存中OLTP没有一个是真的令人激动的——看完你就知道了. 内存中OLTP有问题么? 没有!真的!我喜欢这个惊艳的新技术,但我还不能推荐它给任何用户.就这样!很有用户现在还运行在SQL Server 2008(R2)上,他们就想迁移到SQL Server 2014上.这个惊艳新技术给他们100倍的吞吐量提升.因此让我们来用它吧!遗憾的是并不简单.

对于任何一个数据库管理系统来说,内存的分配使用绝对可以算的上是其核心之一了,所以很多希望更为深入了解某数据库管理系统的人,都会希望一窥究竟,我也不例外. 这里给出方案 按照下面的设置试试看: key_buffer_size= 3840M max_allowed_packet = 16M table_cache = 1024 sort_buffer_size = 32M read_buffer_size = 32M read_rnd_buffer_size = 32M myisam_sort_bu

将数据库脚本纳入版本管理是很必要的,尤其对于需要在客户那里部署升级的系统. 对于Python Django等框架,由于数据库是通过Model生成的,因此框架本身包括数据库升级工具,并通过代码版本间接管理了数据库脚本.对于直接通过数据库脚本来维护数据库schema和数据的框架,或者使用DbMaintain / Liquibase工具,它们提供了一些工具来跟踪当前数据库的版本并可以自动升级.回退.比较数据库等.(DbMaintain使用SQL,相比之下更自然一些,建议使用.) DbMaintainh

下面是网上看到的一些关于内存和CPU方面的一些很不错的文章. 整理如下: 转: CPU的等待有多久? 原文标题:What Your Computer Does While You Wait 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/ [注:本人水平有限,只好挑一些国外高手的精彩文章翻译一下.一来自己复习,二来与大家分享.] 本文以一个现代的.实际的个人电脑为对象,分析其中CPU(Intel Core 2 Duo 3.0GHz)以及各类子系统的运行速度——延迟和数据

下面自从Honeycomb发布后,下面栈跟踪信息和异常信息已经困扰了StackOverFlow很久了. java.lang.IllegalStateException: Can not perform this action after onSaveInstanceState at android.support.v4.app.FragmentManagerImpl.checkStateLoss(FragmentManager.java:1341) at android.support.v4.a

数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.java 内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序. 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此).如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序. JMM 对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证: 如果程序是正确同步的,程序的执行将具有顺序一致性(sequentially consistent

事务日志存在检查点checkpoint,把内存中脏数据库写入磁盘,以减少故障恢复的时间,在此之前有必要提下SQL Server内存到底存放了哪些数据? SQL Server内存使用 对SQL Server数据库有一定了解的人一定知道,数据库为提高交互速度是将数据提取到内存缓冲区,然后客户端取内存的数据,内存中数据按用途分类具体可如下 (1)database cache 顾名思义,用于存放数据的缓冲区,用户修改某个数据时,SQL Server会修改内存中相应页面的数据,不会立即修改磁盘中数据,用户

在端午节放假的三天中,我对正在开发的 Service 进行了 LoadTest,尝试在增大压力的条件下发现问题. 该 Service 为独立进程的 WCF 服务,宿主于 WindowsService,其接收其他 Service 的调用,并根据业务流程调用不同的依赖 Service. 问题现象 果真,假期归来,问题来了.内存正常在 200M 左右,已经膨胀到 4.5G,同时正常线程数为 40-60 左右,已经占用了 560 个. 基于在测试之前已经准备好了 PerformanceCounter 记

----------------------------我是分割线------------------------------- 本文翻译自微软白皮书<SQL Server In-Memory OLTP Internals Overview>:http://technet.microsoft.com/en-us/library/dn720242.aspx 译者水平有限,如有翻译不当之处,欢迎指正. ----------------------------我是分割线---------------

----------------------------我是分割线------------------------------- 本文翻译自微软白皮书<SQL Server In-Memory OLTP Internals Overview>:http://technet.microsoft.com/en-us/library/dn720242.aspx 译者水平有限,如有翻译不当之处,欢迎指正. ----------------------------我是分割线---------------

----------------------------我是分割线------------------------------- 本文翻译自微软白皮书<SQL Server In-Memory OLTP Internals Overview>:http://technet.microsoft.com/en-us/library/dn720242.aspx 译者水平有限,如有翻译不当之处,欢迎指正. ----------------------------我是分割线---------------