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

死锁 两个或两个以上的进程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去. 为什么会产生死锁: ① 因为系统资源不足. ② 进程运行推进的顺序不合适.    ③ 资源分配不当. 产生死锁的条件有四个: ① 互斥条件:所谓互斥就是进程在某一时间内独占资源. ② 请求与保持条件:一个进程因请求资源而阻塞时,对已获得的资源保持不放. ③ 不剥夺条件:进程已获得资源,在末使用完之前,不能强行剥夺. ④ 循环等待条件:若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系.

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. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)

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. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)

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

问题1:HashM安排的初始长度,为什么? 初始长度是 16,每次扩展或者是手动初始化,长度必须是 2的幂. 因为: index = HashCode(Key) & (length - 1), 如果 length是 2的 幂的话,则 length - 1就是 全是 1的二进制数,比如  16 - 1 = 1111,这样相当于是 坐落在长度为 length的hashMap上的位置只和 HashCode的后四位有关,这只要给出的HashCode算法本身分布均匀,算出的index就是分布均匀的. 因为

众所周知,HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合,每一个键值对也叫做Entry.这些个键值对(Entry)分散存储在一个数组当中,这个数组就是HashMap的主干. HashMap数组每一个元素的初始值都是Null. 对于HashMap,我们最常使用的是两个方法:Get 和 Put. 1.put方法的原理 比如调用 hashMap.put("apple", 0) ,插入一个Key为“apple"的元素.这时候我们需要利用一个哈希函数来确定Entry的插入位

问题分析 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一.设计数据库表和存储 考虑到log系统对数据库的性能更多一些,稳定性和安全性没有那么高,存储引擎自然是只支持select insert 没有索引的archive.如果确实有update需求

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%'

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 知识点汇总 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数据库 Oracle:功能强大,主要缺点就是贵 MySQL:互联网行业中最流行的数据库,这不仅

Java高并发--原子性可见性有序性 主要是学习慕课网实战视频<Java并发编程入门与高并发面试>的笔记 原子性:指一个操作不可中断,一个线程一旦开始,直到执行完成都不会被其他线程干扰.换句话说原子性保证了任何时刻只有一个线程在对共享变量进行操作. 可见性:指当一个线程修改了某个共享变量的值,其他线程是否能立即知道这个修改. 有序性:一个线程观察其他线程中的指令,由于指令重排序的存在,该观察结果一般杂乱无序 原子性 AtomicInteger JDK的atomic包下提供了许多"原子

一.业务背景 优惠券业务主要提供用户领券和消券的功能:领取优惠券的动作由用户直接发起,由于资源有限,我们必须对用户的领取动作进行一些常规约束. 约束1(优惠券维度): 券的最大数量 max: 约束2(用户维度): 每个用户可领取的最大数量 user_max: 为了满足一些特殊场景,比如连续几天的大促活动,为了吸引用户,允许用户每天领取一次优惠券.于是, 约束3(用户加时间维度): 每个用户每天可领取的最大数量 user_per_day_max: 目前,用户领券只有上述三个约束,未来,也许,会有更

一.并发控制   因为并发情况下有可能出现不同线程对同一资源进行变动,所以必须要对并发进行控制以保证数据的同一与安全.   可以参考CPython解释器中的GIL全局解释器锁,所以说python中没有真正的多线程,多线程任意时刻只有一个程序能申请到GIL操作CPU.   1.2 Innodb中的并发控制   锁(lock) 数据多版本(multi versioning)   1.2.1 锁   使用普通锁来保证数据的一致性:   操作数据前实行互斥,即当前程序曹锁数据时,不允许其他并发任务操作该

向MySQL发送一个请求时MySQL具体的操作过程 慢查询 1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%' 索引优化技巧 1.对于创建的多列索引(复合)索引,只要查询条件使用了最左边的列,索引一般就会被使用. 2.对于使用like的查询,查询如果是“%aaa”.“_aaa”就不会使用索引,“aaa%”就会使用索引. 3.如果条件中有or,则要求or的所有字段都必须有索引,否则不能使用索引. 4.如果列类型是字符串,则一定要在条件中将数据使用引号引起来,否则不使用索引. 5如

原文出处: 崔小拽 需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高

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

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock

转:https://mp.weixin.qq.com/s/RYIiHAHHStIMftQT6lQSgA 做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数

1 innodb的锁 1.1 s锁,即读锁,即share锁 1.2 x锁,即写锁,排他锁 1.3 s锁和x锁之间的关系 多个读锁可以共存,但是读锁不可以和写锁共存.写锁和写锁不可以共存. 1.4 间隙锁 就是对一段数据加锁,比如id大于3小于10的行加锁,防止插入id=4的数据. 2 innodb高并发 适合于读多写少的高并发,所以要想获取高并发,就要读写分离. 3 死锁 事务A有了1要2,事务B有了2要1. 4 innodb的三种行锁 第一,record lock 单个行上的锁. 第二,gap