前两天和百度的一个同学聊MySQL两阶段提交,当时自信满满的说了一堆,后来发现还是有些问题的理解还是比较模糊,可能是因为时间太久了,忘记了吧.这里再补一下:) 5.3.1事务提交流程 MySQL的事务提交逻辑主要在函数ha_commit_trans中完成.事务的提交涉及到binlog及具体的存储的引擎的事务提交.所以MySQL用2PC来保证的事务的完整性.MySQL的2PC过程如下: (1)先调用binglog_hton和innobase_hton的prepare方法完成第一阶段,binlog_

目录 一.吹个牛 二.事务及它的特性 三.简单看下两阶段提交的流程 四.两阶段写日志用意? 五.加餐:sync_binlog = 1 问题 六.如何判断binlog和redolog是否达成了一致 七.两阶段提交设计的初衷 - 分布式事务 八.再看MySQL两阶段写日志 九.留一个彩蛋 十.推荐阅读(公众号首发,欢迎关注白日梦) 一.吹个牛 面试官的一句:"了解MySQL的两阶段提交吗?" 不知道问凉了多少人! 这篇文章白日梦就和大家分享什么是MySQL的两阶提交到底是怎么回事!不管你原

参数介绍 innodb_flush_log_at_trx_commit 0: 每隔1s,系统后台线程刷log buffer,也就是把redo日志刷盘,这里会调用fsync,所以可能丢失最后1s的事务. 1: 每次commit时,刷redo日志,确定fsync刷盘 2: 每次提交时,刷redo日志到文件系统,不调用fsync刷盘,5.6.6之前是每隔1s刷盘,之后的版本是通过参数innodb_flush_log_at_timeout设置,默认也是1s.所以也可能丢最后一秒的事务.如果有掉电保护组件

概念: XA(分布式事务)规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布式事务. 两阶段: 1)prepare 阶段 事务管理器向所有涉及到的数据库服务器发出prepare"准备提交"请求,数据库收到请求后执行数据修改和日志

1. XA-2PC (two phase commit, 两阶段提交 ) XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范(X代表transaction; A代表accordant?).XA规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布

在双1的情况下,两阶段提交的过程 环境准备:mysql 5.5.18, innodb 1.1 version配置: sync_binlog=1 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 autocommit=0 设置断点: sql_parse.cc::dispatch_command --命令跳转入口 sql_parse.cc::mysql_parse sql_parse.cc::mysql_execute_command sql_parse.cc::trans_comm

参考了网上几篇比较靠谱的文章 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124942.htm http://blog.csdn.net/woqutechteam/article/details/51178803 http://blog.itpub.net/15480802/viewspace-1411356/ http://blog.csdn.net/sofia1217/article/details/53968214 http://dinglin.iteye.

MySQL 数据库中的两阶段提交,不知道您知道不?这篇文章就简单的聊一聊 MySQL 数据库中的两阶段提交,两阶段提交发生在数据变更期间(更新.删除.新增等),两阶段提交过程中涉及到了 MySQL 数据库中的两个日志系统:redo 日志和 binlog 文件. redo 日志前面已经介绍过了,就不再介绍了,简单的聊一聊 binlog 文件,binlog 是 MySQL server 层提供的二进制文件,因此所有的存储引擎都可以使用 binlog 功能,binlog 是追加写的逻辑日志,记录了执行

使用golang理解mysql的两阶段提交 文章源于一个问题:如果我们现在有两个mysql实例,在我们要尽量简单地完成分布式事务,怎么处理? 场景重现 比如我们现在有两个数据库,mysql3306和mysql3307.这里我们使用docker来创建这两个实例: # mysql3306创建命令 docker run -d -p 3306:3306 -v /Users/yjf/Documents/workspace/mysql-docker/my3306.cnf:/etc/mysql/mysql.c

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e

引言:分布式事务是分布式数据库的基础性功能,在2017年上海MySQL嘉年华(IMG)和中国数据库大会(DTCC2018)中作者都对银联UPSQL Proxy的分布式事务做了简要介绍,受限于交流形式难以做全面细致的探讨,借由本文进一步展开. UP-2PC是面向分布式数据库的由中国银联自主研发的针对MySQL的2PC分布式事务实现,以UPSQL Proxy(分布式式数据库代理)作为事务管理器,UPSQL(MySQL银联定制版本)为资源管理器. 由于MySQL在5.7中彻底解决了xa prepare

原创文章,同步发自作者个人博客 http://www.jasongj.com/big_data/two_phase_commit/ 分布式事务 分布式事务简介 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库(或者提供事务语义的系统,如JMS)的事务.其实就是将对同一数据库事务的概念扩大到了对多个数据库的事务.目的是为了保证分布式系统中事务操作的原子性.分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作,提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果(全部提交或全部回滚). 分布式事务实现机制

两阶段提交及JTA 分布式事务 分布式事务简介 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库(或者提供事务语义的系统,如JMS)的事务.其实就是将对同一数据库事务的概念扩大到了对多个数据库的事务.目的是为了保证分布式系统中事务操作的原子性.分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作,提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果(全部提交或全部回滚). 分布式事务实现机制 如同作者在<SQL优化(六) MVCC PostgreSQL实现事务和多版本并发控制的精华>一文中所讲,事务

count(*)实现原理 不同引擎的实现: MyISAM引擎把表的总行数存在了磁盘上,执行COUNT(*)就会直接返回,效率很高: InnoDB在count(*)时,需要把数据一行一行的从引擎里面取出来然后累计记数. 注意如果有where过滤条件MYISAM速度就不是很快了. 为什么Innodb不和MYISAM一样? 根本原因:即使在同一时刻的多个查询,由于MVCC的原因,Innodb对于应该返回多少行也是不确定的,比如以下场景例子(设计了三个用户并行会话): 会话A先启动事物并查询一次表的总行

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 前面已经了解了分布式事务的基础理论,以理论为基础,针对不同的分布式场景业界常见的解决方案有2PC.TCC.可靠消息最终一致性.最大努力通知这几种. 1.什么是2PC 2PC即两阶段提交协议,是将整个事务流程分为两个阶段,准备阶段(Prepare phase).提交阶段(commit  phase),2是指两个阶段,P是指准备阶段,C是指提交阶段. 举例:张三和李四好久不见,老友约起聚餐,饭店老板要求先

1 关于分布式系统 1.1 介绍 我们常见的单体结构的集中式系统,一般整个项目就是一个独立的应用,所有的模块都聚合在一起.明显的弊端就是不易扩展.发布冗重.服务治理不好做. 所以我们把整个系统拆分成若干个具备独立运行能力的计算服务的集合,而从用户的角度看,是一个完整的系统,但实际上,它是一个分布式服务的集合. 分布式系统主要从以下几个方面进行裂变: 应用可以从业务领域拆分成多个module,每个module还可以再按项目结构分成接口层.业务层.数据访问层:当然也可以按访问入口进行拆分,如移动.桌

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M

事务提交 Mysql 默认开启自动提交事务 两段提交 把一个事务分成两个阶段来提交,就是把redolog拆分成了prepare和commit两段 MySQL想要准备事务的时候会先写redolog.binlog分成两个阶段. 两阶段提交的第一阶段 (prepare阶段):写rodo-log 并将其标记为prepare状态. 紧接着写binlog 两阶段提交的第二阶段(commit阶段):写bin-log 并将其标记为commit状态. 为了保证redolog和binlog数据的安全一致性.只有在这

Atitit ACID解决方案2PC(两阶段提交)  跨越多个数据库实例的ACID保证 1.1. ACID解决方案1 1.2. 数据库厂商在很久以前就认识到数据库分区的必要性,并引入了一种称为2PC(两阶段提交)的技术来提供跨越多个数据库实例的ACID保证.这个协议分为以下两个阶段:1 1.3. 基本上,数据库实现 ACID 最关键的技术是日志和锁.2 1.4. I- 实现事务隔离的主要手段是锁.另外一个关键技术是  MVCC (Multi-version Concurrency Control

1.XA XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信桥梁.XA之所以需要引入事务管理器是因为,在分布式系统中,从理论上讲(参考Fischer等的论文),两台机器理论上无法达到一致的状态,需要引入一

本文原文连接:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7612811 ,转载请注明出处! 1.XA XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范.XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口.XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信