场景:当用户查看帖子详情时,把帖子的阅读量:ReadCount+1 select title,content,readcount from post where id='xxxx' --根据主键查询帖子 update post set readcount=readcount+1 where id='xxxx' ------------------------------为什么会出现死锁呢?--------------------------------- 在网上找到一种说法: 就是说,某个q
一.背景 随着公司业务的发展,商品库存从商品中心独立出来成为一个独立的系统,承接主站商品库存校验.订单库存扣减.售后库存释放等业务.在上线之前我们对于核心接口进行了压测,压测过程中出现了 MySQL 5.6.35 死锁现象,通过日志发现引发死锁的只是一条简单的sql,死锁是怎么产生的?发扬技术人员刨根问底的优良传统,对于这次死锁原因进行了细致的排查和总结.本文既是此次过程的一个记录. 在深入探究问题之前,我们先了解一下 MySQL 的加锁机制. 二.MySQL 加锁机制 首先要明确的一点是 My
由于物化视图定义为on commit导致update更新基表慢的解决方案 以下是模拟和解决测试过程: (模拟update慢的过程) 1.首先基于基表创建物化视图日志: create materialized view log on scott.emp with rowid; 2.首先基于scott用户下emp创建物化视图: create materialized view mv_emp REFRESH FAST on commit as select * from scott.emp; 3.通过
示例: DATA: wa_t001 type t001. select single for update * into wa_t001 from t001 where bukrs = '1000'. 解释: select single for update,where条件必须涵盖所有主键. 执行时,该语句会锁定满足条件的单条数据(在SM12中是看不到的). 锁定退出条件:执行到commit或rollback. 补充: 如果有其他的select single for update访问到同样的数据
背景: 曾经的一位同事问我:"数据库只有并发INSERT 操作,会造成死锁么?",我没有太多思考地回答"不会",但真的不会吗? 测试: --================================= --创建测试表 CREATE TABLE TB3 ( ID INT PRIMARY KEY ) GO --=================================== --新开回话1 BEGIN TRAN INSERT INTO TB3 WAITFOR
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
存在这样情况:1.表TB1有一列建立索引2.事务A对表进行更新,先获取对表的X锁以更新基本表中数据,然后对索引申请X锁以更新索引数据.3.事务B对表进行更新,先获取索引上S锁以使用索引进行Loopup来查询数据,然后申请表的X锁以更新基本表数据 由于事务A和事务B申请到一部分锁资源同时需要对方的锁资源来完成操作,由于锁的不可剥夺性导致死锁产生 --使用DBCC 来打开追踪死锁 ,) --创建测试表 CREATE TABLE TB0001 ( C1 INT NOT NULL, C2 INT NOT
什么是SIX锁? 官方文档锁模式中说到: 意向排他共享 (SIX):保护针对层次结构中某些(而并非所有)低层资源请求或获取的共享锁以及针对某些(而并非所有)低层资源请求或获取的意向排他锁. 顶级资源允许使用并发 IS 锁. 例如,获取表上的 SIX 锁也将获取正在修改的页上的意向排他锁以及修改的行上的排他锁. 虽然每个资源在一段时间内只能有一个 SIX 锁,以防止其他事务对资源进行更新,但是其他事务可以通过获取表级的 IS 锁来读取层次结构中的低层资源. 官方说明比较晦涩难懂,我尝试用一种易懂的
写了个多线程的python脚本,结果居然死锁了.调试了一整天才找到原因,是我使用queue的错误导致的. 为了说明问题,下面是一个简化版的代码.注意,这个代码是错的,后面会说原因和解决办法. import Queue import threading queue = Queue.Queue() def test(q): while True: if q.qsize() != 0: d = q.get() print d else: break def main(): global queue n