前面写过利用文件锁来处理高并发的问题的,现在我们说另外一个处理方式,利用Mysql的锁来解决高并发的问题 先看没有利用事务的时候并发的后果 创建库存管理表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `number` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=l

processlist命令的输出结果显示了有哪些线程在运行,可以帮助识别出有问题的查询语句,两种方式使用这个命令. 1.      进入mysql/bin目录下输入mysqladmin processlist; 2.      启动mysql,输入show processlist; 如果有SUPER权限,则可以看到全部的线程,否则,只能看到自己发起的线程(这是指,当前对应的MySQL帐户运行的线程). 得到数据形式如下(只截取了三条): mysql> show processlist; +---

1)使用情景“判断通过后写入数据库”,这个一般是不会有问题的, 但并发访问的时候就不太好搞.因为写入(insert)是需要时间的,假设现在有两个并发请求,(假设第一个访问是最后一个符合条件的写入请求,按照逻辑,第二个请求应该是不合法.不能写入的),在第一请求成功写入之前,第二请求查询到未更新的数据记录,因为记录是未更新的,所以它也是可以通过判断的.最后导致两个请求都写入数据了. 2)解决办法:查询锁表 在我处理完入库前,查都不让你查了,这样就不会判断错误了吧 3)锁表语句 LOCK TABLES

SHOW PROCESSLIST; KILL ; 锁表网上解释: 这牵涉到mysql的事务,简单通俗的话,就这样给你解释有一个任务序列控制sql语句的执行,第一次有select的语句查询表a,mysql服务器在执行select之前将表a加读锁,第二次又有一条select语句查询表a, mysql服务器发现在任务序列中有表a的读锁,也就是同时还有一个sql查询表a,读锁不会影响这条sql语句,当有一条update或者insert语句对表a操作时,mysql服务器会对表a加写锁,以此提示之后的对表a

一:锁表: 锁定数据表,避免在备份过程中,表被更新 mysql>LOCK TABLES tbl_name READ; 为表增加一个写锁定: mysql>LOCK TABLES tbl_name WRITE; 二:查询mysql 哪些表正在被锁状态 show OPEN TABLES where In_use > 0; 三:mysql解锁 第一种 show processlist; 找到锁进程,kill id ; 第二种 mysql>UNLOCK TABLES;

//1.查看当前数据库锁表的情况   SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX;   //2.杀掉查询结果中锁表的trx_mysql_thread_id   kill trx_mysql_thread_id

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

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

高并发大流量专题---10.MySQL数据库层的优化 一.总结 一句话总结: mysql先考虑做分布式缓存,过了缓存后就做mysql数据库层面的优化 1.mysql数据库层的优化的前面一层是什么? 数据库缓存:突破了数据库缓存就需要做mysql数据库层的优化 2.mysql优化方向? 数据表数据类型优化:索引优化:SQL语句的优化 存储引擎的优化 数据表结构设计的优化 数据库服务器架构的优化 3.mysql数据表的数据类型优化考虑? 合适:字段使用什么样的数据类型更合适 更快:字段使用什么样的数

NoSQL在2010年风生水起,大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面,不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面.今年伊始,InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生,为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会. 非 常荣幸能受邀在InfoQ开辟这样一个关于NoSQL的专栏,InfoQ是我非常尊重的一家技术媒体,同时我也希望借助InfoQ,在国内推动NoSQL 的发展,希望跟我一样有兴趣的朋友加入进来.这次的NoSQL专栏系列将先整体介绍NoSQL,然后介绍如何把NoSQL运用到自

最近学习了一下数据库的悲观锁和乐观锁,根据自己的理解和网上参考资料总结如下: 悲观锁介绍(百科): 悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态.悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据). 使用场景举例:以MySQL InnoDB为例 商品goods表中有一个字

案例说明: 银行两操作员同时操作同一账户.比如A.B操作员同时读取一余额为1000元的账户,A操作员为该账户增加100元,B操作员同时为该账户扣除50元,A先提交,B后提交.最后实际账户余额为1000-50=950元,但本该为1000+100-50=1050.这就是典型的并发问题. 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题.乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现.何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version”

本文摘自网络,仅供个人学习之用 案例说明: 银行两操作员同时操作同一账户.比如A.B操作员同时读取一余额为1000元的账户,A操作员为该账户增加100元,B操作员同时为该账户扣除50元,A先提交,B后提交.最后实际账户余额为1000-50=950元,但本该为1000+100-50=1050.这就是典型的并发问题. 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题.乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现.何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据

使用mysql悲观锁解决并发问题   最近学习了一下数据库的悲观锁和乐观锁,根据自己的理解和网上参考资料总结如下: 悲观锁介绍(百科): 悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态.悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据). 使用场景举例:以MySQL Inn

前提 在线执行一些大事务或锁表操作(给某个核心级表加一列或者执行修改操作),此时不但主库从库要长时间锁表,主从延迟也会变大.未避免大事务sql对整个集群产生影响,,我们希望一条SQL语句只在Master数据库上执行,而不复制到Slave数据库.这时候,sql_log_bin这个参数正是需要的.我们就可以这样操作: 1.先在备库执行 原slave mysql>set sql_log_bin=0; 原slave mysql>大事务sql 2.切换主备节点 3.在原主库再执行 原master mys

以购买商品举例: ① 从数据库获取库存的数量. ② 检查一下库存的数量是否充足. ③ 库存的数量减去买家购买的数量(以每个用户购买一个为例). ④ 最后完成购买. 仅仅这几行逻辑代码在并发的情况下会出现问题,自己可以想象一下. 这里暂时就不测试了,下面会针对并发的处理给出测试结果. 创建表: CREATE TABLE `warehouse` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id', `stock` int(11) NOT NULL

查询锁表进程: 1.查询是否锁表 show OPEN TABLES where In_use > 0;   2.查询进程     show processlist   查询到相对应的进程===然后 kill    id   补充: 查看正在锁的事务 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS;    查看等待锁的事务 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS; 分析锁表原因: 参考:htt

查询锁表进程: 1.查询是否锁表 show OPEN TABLES where In_use > 0;   2.查询进程     show processlist   查询到相对应的进程===然后 kill    id   补充: 查看正在锁的事务 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS;    查看等待锁的事务 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS; 分析锁表原因: 参考:htt

原文:mysql 5.7 innodb count count(*) count(1) 大数据 查询慢 耗时多 优化 问题描述 mysql 5.7 innodb 引擎 使用以下几种方法进行统计效率差不多,都不是很高,实际使用中,博客表2万条数据就耗时1秒多,效果不堪.在可以为 null 的字段上统计,效率更低.数据如下: select count(*) from blog; select count(1) from blog; select count(id) from blog; (三个差不多

一 背景 大部分开发和DBA同行都对分页查询非常非常了解,看帖子翻页需要分页查询,搜索商品也需要分页查询.那么问题来了,遇到上千万或者上亿的数据量怎么快速的拉取全量,比如大商家拉取每月千万级别的订单数量到自己独立的ISV做财务统计;或者拥有百万千万粉丝的公众大号,给全部粉丝推送消息的场景.本文讲讲个人的优化分页查询的经验,抛砖引玉. 二 分析 在讲如何优化之前我们先来看看一个比较常见错误的写法 SELECT * FROM table where kid=1342 and type=1 order

如题,年前做了一个需求,涉及到Mysql大分页查询,整理一下,希望对需要的小伙伴有帮助. 背景分页查询的性能瓶颈B+树简述B+比起二叉查找树,有什么优势?分页查询过程测试集解决方法1 延迟关联法:2 主键阈值法最后 背景   系统结构如上图.经过排查是因为系统B拉取数据时间太长导致的推送超时.  系统B拉取数据的方法是根据_tiemstamp(数据操作时间)分页查询系统A的接口,即: 1SELECT 字段名2FROM 表名3WHERE _timestamp >= beginTime AND _t