一.先说锁的概念 锁级别: 1.行级锁: InnoDB引擎(也支持表级锁,默认是行级锁),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,并发度最高. 2.表级锁:MylSAM引擎和Memory引擎,开销小,加锁快:不会出现死锁,锁定粒度最大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低. 3.页级锁:BDB引擎(也支持表级锁),开销和加锁时间介于行锁和表锁之间:会出现死锁:粒度也介于行锁和表锁之间,并发度一般. 其中:锁粒度就是指锁等级 Record: RecordLock就是锁住某一行记

SQL Server死锁使我们经常遇到的问题,数据库操作的死锁是不可避免的,本文并不打算讨论死锁如何产生,重点在于解决死锁.希望对您学习SQL Server死锁方面能有所帮助. 死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里

本文针对MySQL InnoDB中在Repeatable Read的隔离级别下使用select for update可能引发的死锁问题进行分析. 1. 业务案例 业务中需要对各种类型的实体进行编号,例如对于x类实体的编号可能是x201712120001,x201712120002,x201712120003类似于这样.可以观察到这类编号有两个部分组成:x+日期作为前缀,以及流水号(这里是四位的流水号). 如果用数据库表实现一个能够分配流水号的需求,无外乎就可以建立一个类似于下面的表: CREAT

原始出处 http://oecpby.blog.51cto.com/2203338/457054 最近在项目中使用SqlServer的时候发现在高并发情况下,频繁更新和频繁查询引发死锁.通常我们知道如果两个事务同时对一个表进行插入或修改数据,会发生在请求对表的X锁时,已经被对方持有了.由于得不到锁,后面的Commit无法执行,这样双方开始死锁.但是select语句和update语句同时执行,怎么会发生死锁呢?看完下面的分析,你会明白的…… 首先举个例子:  CREATE PROC p1 @p1

INSERT ON DUPLICATE UPDATE与死锁 在MySQL中提供两种插入更新的方式:REPLACE INTO和INSERT ON DUPLICATE UPDATE,简化了“存在则更新,不存在则插入”的实现逻辑,但这两种方式在MySQL内部都被拆分为多个操作步骤且引入GAP锁来保证数据完整性,因此在高并发情况下极易产生死锁.##==================================================##在MySQL中INSERT ON DUPLICATE

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 一.简介 在开始排错之前我们需要知道 Update 在 MySQL 中的生命周期是什么,MySQL 如何执行一个事务的. 理解了如何执行,我们才知道如何去排查故障. 二.Update 生命周期 Server 层阶段 2.1 连接器 客户端发起一个 TCP 请求后,MySQL Server 端会负责通信协议处理.线程处理.账号认证.安全检查. 2.2 分析器 MySQL Serv

前言 遇到Mysql死锁问题,我们应该怎么排查分析呢?之前线上出现一个insert on duplicate死锁问题,本文将基于这个死锁问题,分享排查分析过程,希望对大家有帮助. 死锁案发还原 表结构: CREATE TABLE `song_rank` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `songId` int(11) NOT NULL, `weight` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`

前几天线上收到一条告警邮件,生产环境MySQL操作发生了死锁,邮件告警的提炼出来的SQL大致如下. update pe_order_product_info_test set end_time = '2021-04-30 23:59:59' where order_no = '111111111' and product_id = 123456 and status in (1,2); update pe_order_product_info_test set end_time = '2021-

http://ithare.com/ultimate-db-heresy-single-db-connection-part-i-performance-part-ii-scalability-to-follow/ http://highscalability.com/blog/2016/11/22/it-hare-ultimate-db-heresy-single-modifying-db-connection-pa.html http://www.infoq.com/cn/articles/

Java并发性和多线程介绍   java并发性和多线程介绍: 单个程序内运行多个线程,多任务并发运行 多线程优点: 高效运行,多组件并行.读->操作->写: 程序设计的简单性,遇到多问题,多开线程就好: 快速响应,异步式设计: 多线程代价: 实现负载,虽然开线程没什么难度,但是修改共享模块的时候,会有争用的可能性: 上下文切换所带来的开销.CPU进行上下文切换代价蛮大,运行线程更换需要上下文切换,为了效率,尽量避免: 资源消耗,虽然线程不占用资源,但是管理需要资源,自身实例化也需要相应的堆栈内

java并发性和多线程介绍: 单个程序内运行多个线程,多任务并发运行 多线程优点: 高效运行,多组件并行.读->操作->写: 程序设计的简单性,遇到多问题,多开线程就好: 快速响应,异步式设计: 多线程代价: 实现负载,虽然开线程没什么难度,但是修改共享模块的时候,会有争用的可能性: 上下文切换所带来的开销.CPU进行上下文切换代价蛮大,运行线程更换需要上下文切换,为了效率,尽量避免: 资源消耗,虽然线程不占用资源,但是管理需要资源,自身实例化也需要相应的堆栈内存: 创建线程: 创建线程子类:

latch与lock latch 可以认为是应用程序中的锁,可以称为闩锁(轻量级的锁) 因为其要求锁定的时间必须要非常短,若持续时间长,则会导致应用性能非常差,在InnoDB存储引擎中,latch又可以分为mutex(互斥锁)和rwlock(读写锁),其目的用来保证并发线程操作临界资源的正确性,并且没有死锁检测的机制 在InnoDB存储引擎中的latch,可以通过命令SHOW ENGINE INNODB MUTEX 来进行查看 mysql > SHOW ENGINE INNODB MUTEX;

1. 问题背景 上周线上某模块出现锁等待超时,如下图所示: 我虽然不是该模块负责人,但出于好奇,也一起帮忙排查定位问题. 这里的业务背景就是在执行到某个地方时,需要去表中插入一批数据,这批数据需要根据数据类型分配流水号.这与我的select for update引发死锁分析提到的流水号分配差不多:通过数据库悲观锁实现多实例部署的流水号生成与分配. 2. 问题排查 那么需要排查的问题很简单,为什么获取流水号的时候会发生锁等待超时? 从上面截图中的异常栈中,我们也可以看出:首先进入了带有@Trans

文章转载自:http://www.fanyilun.me/2017/04/20/MySQL%E5%8A%A0%E9%94%81%E5%88%86%E6%9E%90/ 以下实验数据基于MySQL 5.7. 假设已知一张表my_table,id列为主键 id name num 1 aaa 100 5 bbb 200 8 bbb 300 10 ccc 400 1. 查询命中聚簇索引(主键索引) 1.1 如果是精确查询,那么会在命中的索引上加record lock // 在id=1的聚簇索引上加X锁 u

单台机器所能承载的量是有限的,用户的量级上万,基本上服务都会做分布式集群部署.很多时候,会遇到对同一资源的方法.这时候就需要锁,如果是单机版的,可以利用java等语言自带的并发同步处理.如果是多台机器部署就得要有个中间代理人来做分布式锁了. 常用的分布式锁的实现有三种方式. 基于redis实现(利用redis的原子性操作setnx来实现) 基于mysql实现(利用mysql的innodb的行锁来实现,有两种方式, 悲观锁与乐观锁) 基于Zookeeper实现(利用zk的临时顺序节点来实现) 目前

近期有一个业务需求,多台机器需要同时从Mysql一个表里查询数据并做后续业务逻辑,为了防止多台机器同时拿到一样的数据,每台机器需要在获取时锁住获取数据的数据段,保证多台机器不拿到相同的数据. 我们Mysql的存储引擎是innodb,支持行锁.解决同时拿数据的方法有很多,为了更加简单,不增加其他表和服务的情况下,我们考虑采用select... for update的方式,这样X锁锁住查询的数据段,表里其他数据没有锁,其他业务逻辑还是可以操作. 这样一台服务器比如select .. for upda

比较常见的死锁场景,并发批量update时的一个场景: update cross_marketing set gmtModified = NOW(), pageview = pageview+ #extpageview# WHERE marketingId=#marketingId# 第一次调用时,marketingId传入值顺序: 1,3,5,12 第二次调用时,marketingId传入值顺序:1,2,5,3   每次update时,会锁行. 那么第一次调用时,顺序锁行,当更新完3,准备跟新

背景知识: 截至目前,MySQL一共向用户提供了包括DBD.HEAP.ISAM.MERGE.MyIAS.InnoDB以及Gemeni这7种Mysql表类型.其中DBD.InnoDB属于事务安全类表,而其他属于事务非安全类表. DBD    Berkeley DB(DBD)表是支持事务处理的表,由Sleepycat软件公司开发.它提供MySQL用户期待已久的功能--事务控制.事务控制在任何数据库系统中都是一个极有价值的功能,因为它们确保一组命令能成功地执行或回滚. MyIASM MyIASM基于了

抄录网址:https://blog.csdn.net/qiumuxia0921/article/details/50574879 下面是我们的建表语句: SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO CREATE TABLE [dbo].[table1]( ) NULL, ) NOT NULL, ) NULL ) ON [PRIMARY] GO ') ') ') ') ') ') ') ') ') 我们第一个update事务为: SET TRA

前言    我们在实际业务场景中,经常会有一个这样的需求,插入某条记录,如果已经存在了则更新它如果更新日期或者某些列上的累加操作等,我们肯定会想到使用INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE语句,一条语句就搞定了查询是否存在和插入或者更新这几个步骤,但是使用这条语句在msyql的innodb5.0以上版本有很多的陷阱,即有可能导致death lock死锁也有可能导致主从模式下的replication产生数据不一致. 正文 正如前言说的那样,在实际业务中,曾经有过一个需