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浅谈一致性读
一 前言 MySQL 在不同的事务隔离级别下提供两种读模式 一致性读(非加锁), 当前读(加锁读)。本文主要研究一致性读取。 在RR模式下,同一个事务内的一致性读的快照都是基于第一次读取操作时所建立的。下面我们做测试进行对RR模式下一致性读进行解读。 a. RR模式下的一致性读，是以第一条select语句的执行时间点作为snapshot建立的时间点的，即使是访问不同的表。 image.png c. 四 当前读 和一致性读不太一样 ，当前读需要使用select xx for update，或者 lock in share mode ,读取最新的数据并且锁定被访问的行，(RC 加行锁，RR加gap 参考文章 [1] 一致性读深入研究 [2] 官方文档
55130发布于 2018-08-09 - 来自专栏飞天小牛肉
三分钟小短文：一致性非锁定读与一致性锁定读
台上三分钟，台下三小时，兄弟们，今天咱们花三分钟了解下数据库中的两种读（select）操作：一致性非锁定读 和 一致性锁定读 一致性非锁定读 一致性非锁定读是什么？ 2）可以看到，第一个事务并没有提交，这时，我们开启第二个事务模拟并发，执行如下语句： 事务 2: begin; update user set id = 100 where id = 1; 3） 也就是说，在事务 1 刚开始的时候，id = 1 的数据行是什么样，现在读到的就是什么样的： 可以结合下面这张图来回顾下上述的过程： 一致性锁定读 其实从名字上也能看出来，非一致性锁定读适用于对数据一致性要求不是很高的情况 也即，非锁定读机制极大地提高了数据库的并发性。 而一致性锁定读适用于对数据一致性要求比较高的情况，这个时候我们需要对读操作进行加锁以保证数据逻辑的一致性。 其它事务可以向被锁定的行加 S 锁，但是不允许添加 X 锁，否则会被阻塞住 So，如何用大白话解释一致性锁定读？上面这两条特殊的 select 语句就是一致性锁定读！
68220编辑于 2022-02-23 - 来自专栏爱可生开源社区
技术分享 | 什么是半一致性读？
---- 什么是半一致性读？ 先看下官方的描述： 是一种用在 Update 语句中的读操作（一致性读）的优化，是在 RC 事务隔离级别下与一致性读的结合。 测试案例 InnoDB 引擎的强大之处就在于它能完美地支持事务，而事务的一致性则是由事务隔离级别和并发事务锁来保证的。接下来，我们先通过 2 个测试案例来观察半一致性读会对事务产生哪些影响。 Session 3：同样地，最开始也需要对读取到的记录一条条加锁，由于 id=7 的记录与 id=4、id=5 上的行锁并不冲突，此处可以利用半一致性读对 Update 的优化特性，提前将 id=7 上的行锁释放掉了 Session 2：由于 Session 1 已经将全部记录都上了 X 锁，Session 2 当前读的 Select 操作由于无法获取任何记录的 X 锁，就被阻塞了。 总结 在 RC 事务隔离级别下，Update 语句可以利用到半一致性读的特性，会多进行一次判断，当 where 条件匹配到的记录与当前持有锁的事务中的记录不冲突时，就会提前释放 InnoDB 锁，虽然这样做违背了二阶段加锁协议
4.2K30发布于 2020-06-28 - 来自专栏程序员历小冰
MySQL探秘(六):InnoDB一致性非锁定读
一致性非锁定读(consistent nonlocking read)是指InnoDB存储引擎通过多版本控制(MVVC)读取当前数据库中行数据的方式。 上图直观地展现了InnoDB一致性非锁定读的机制。之所以称其为非锁定读，是因为不需要等待行上排他锁的释放。快照数据是指该行的之前版本的数据，每行记录可能有多个版本，一般称这种技术为行多版本技术。 一致性非锁定读是InnoDB默认的读取方式，即读取不会占用和等待行上的锁。但是并不是在每个事务隔离级别下都是采用此种方式。此外，即使都是使用一致性非锁定读，但是对于快照数据的定义也各不相同。 在事务隔离级别READ COMMITTED和REPEATABLE READ下，InnoDB使用一致性非锁定读。然而，对于快照数据的定义却不同。 由于InnoDB在READ COMMITTED和REPEATABLE READ事务隔离级别下使用一致性非锁定读，这时如果会话A再次读取id为1的记录，仍然能够读取到相同的数据。
1.3K20发布于 2018-11-26 - 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
TDSQL全局一致性读技术详解
针对这一点，腾讯云数据库TDSQL设计了全局一致性读方案，解决了分布式节点间数据的读一致性问题。 TDSQL全局一致性读方案 刚刚介绍了为什么分布式下会存在一致性读的问题，接下来分享TDSQL一致性读的解决方案： 首先引入了全局的时间戳服务，它用来对每一笔事务进行标记，即每一笔分布式事务绑定一个全局递增的序列号 至此，我们有了全局一致性读的基本思路和方案，下一步就是针对优化项的考虑了。 一致性读下的性能优化 这部分内容的是在上述解决方案的基础上进行的优化。 在下图的事务模型中，T1时刻有三笔活跃事务：事务1、事务2、事务3。事务2是非分布式事务，它的提交我们希望对事务3永远不可见。如果对事务3不可见的话，就必须要比事务3开启的GTS大。 即TDSQL可以提供两种一致性服务，一种是全局一致性读，即基于全局GTS串行化实现，另外一种是关闭这个开关，只保证事务最终一致性。
2.2K92发布于 2021-11-05 - 来自专栏程序员历小冰
MySQL探秘(六):InnoDB一致性非锁定读
一致性非锁定读(consistent nonlocking read)是指InnoDB存储引擎通过多版本控制(MVVC)读取当前数据库中行数据的方式。 一致性非锁定读示意图 上图直观地展现了InnoDB一致性非锁定读的机制。之所以称其为非锁定读，是因为不需要等待行上排他锁的释放。 一致性非锁定读是InnoDB默认的读取方式，即读取不会占用和等待行上的锁。但是并不是在每个事务隔离级别下都是采用此种方式。此外，即使都是使用一致性非锁定读，但是对于快照数据的定义也各不相同。 在事务隔离级别READ COMMITTED和REPEATABLE READ下，InnoDB使用一致性非锁定读。然而，对于快照数据的定义却不同。 第一次修改 当事务3进行修改与事务2的处理过程类似，如下图所示。 ?
63610发布于 2019-01-23 - 来自专栏aoho求索
MySQL探秘(六):InnoDB一致性非锁定读
一致性非锁定读(consistent nonlocking read)是指InnoDB存储引擎通过多版本控制(MVVC)读取当前数据库中行数据的方式。 一致性非锁定读示意图 上图直观地展现了InnoDB一致性非锁定读的机制。之所以称其为非锁定读，是因为不需要等待行上排他锁的释放。 一致性非锁定读是InnoDB默认的读取方式，即读取不会占用和等待行上的锁。但是并不是在每个事务隔离级别下都是采用此种方式。此外，即使都是使用一致性非锁定读，但是对于快照数据的定义也各不相同。 在事务隔离级别READ COMMITTED和REPEATABLE READ下，InnoDB使用一致性非锁定读。然而，对于快照数据的定义却不同。 第一次修改 当事务3进行修改与事务2的处理过程类似，如下图所示。 ?
61940发布于 2018-12-17 - 来自专栏python3
python3读XML数据
from xml.etree.ElementTree import parse f = open(r"C:\PlatformConfigure\Configure\VideoStreamingServerConfigure.xml") et = parse(f) root = et.getroot() # 获取根节点 print(root) # 第一种遍历根节点的子元素（该方法要取消了，不推荐使用） childs = root.getchildren() for child in childs:
1.2K20发布于 2020-01-09 - 来自专栏JavaEdge
复制延迟案例(3)-单调读
前面异步复制读异常的第二个案例，出现用户数据向后回滚的怪状。 若用户从不同【从节点】多次读取，就可能这样。 若第一个查询未返回任何内容，则问题不大，因为用户2345可能不知道用户1234最近添加了评论 但若用户2345先看见用户1234的评论，然后又看到它消失，则对用户2345，就会感觉头大 单调读保证这种异常不会发生 这是比强一致性（strong consistency）弱，但比最终一致性强的保证。
29420编辑于 2022-08-01 - 来自专栏AustinDatabases
PolarDB 卷来卷去 云原生低延迟强一致性读 (3) 设计与规范 （翻译完结）
(#FA8CC4= 10: 4=3_;B= Min(!(#<0G, BC0AC_;B= +, '3)⇢_! (#<0G_A> 9: 4=3_;B= ! 4.4 读自写一致性 在读写事务中，必须确保只读节点上的读请求一定要读取与RW节点上发生的同一事务中的更新，这被称为读写一致性。PolarDB-SCC遵循类似的设计以确保读自写一致性。 在向RO节点发送后续读请求之前，代理节点必须检查RO节点上的最大已应用LSN，以确定哪些RO节点可以为该读请求提供服务。 若没有RO节点满足上述条件，代理可以直接将读请求转发给RW节点无需等待。另一个选择是将所有读请求发送到RW节点，而不检查在同一事务中这些读操作之前是否有更新。
44610编辑于 2023-12-11 - 来自专栏数据和云
【深度好文】有关延迟块清除和一致性读
本文进一步讨论一些有关延迟块清除和一致性读方面的内容. 先来看看一个数据块中ITL的转储： ? 如果一个SQL语句对该块进行一致性读时，发现ITL中的Upper bound的SCN比一致性读需要的SCN大，这时会发生什么？ 要回答这些问题，先来看下面的一系列测试过程： 1. 基于这个原理，会话1知道，ITL中需要清除的事务小于等于UNDO段头中TRN CTL记录的SCN，而这个SCN值已经比它的一致性读SCN要小，所以会话1足够判断不需要回滚该事务就能得到一致性读结果，所以这个时候 在会话2中，执行下面的SQL： SQL> select * from t1 where rownum<=1; 由于会话2在会话3的大量事务之前就设置了一致性读的起点（通过设置事务为只读模式），很显然 上面的测试这也证明了本文得到的两个结论： 在一致性读时进行块清除，并不需要得到事务的精确提交SCN（尽管它通过回滚事务表可能会得到精确的提交SCN），只需要它发现事务的提交SCN比自己的一致性读的时间点小就可以了
1.5K50发布于 2018-03-07 - 来自专栏爱可生开源社区
技术分享 | etcd 与 Consul 的一致性读对比
本文约 900 字，预计阅读需要 3 分钟。 etcd[1] 和 Consul[2] 是现在比较流行的分布式一致性 KV 存储，本文就来分享和对比一下这两个存储的一致性读的实现。 1Consul 一致性读的实现 Consul 有三种读模式： default consistent stale 其中 stale 是非一致性的读模式，而 default 和 consistent 是一致性的 所以当一个请求是一致性读请求时就会走到第 3 步将请求转发到 Leader 上。 而在转发 Leader 时会判断自身是不是 Leader，如果不是才会转发。 2etcd 一致性读的实现 etcd 的读分为串行读（Serialize）和线性读（Linearizable）两种模式。其中线性读是一致性的读模式。 3总结 从实现上来说 Consul 的一致性读的实现更加简单直接，但是可能会对 Leader 节点的性能造成一些影响。 而相对来说 etcd 的实现更加复杂但是讨巧，也充分利用到了每个节点的资源。
1.2K10编辑于 2023-12-11 - 来自专栏智能生信
四篇好文简读-专题3
虽然长纳米孔测序在5mc的检测方面比短读亚硫酸氢盐测序更有优势，但现有方法只能在CpG环境下检测5mC，这限制了它们在植物中的应用。
57710发布于 2021-11-02 - 来自专栏huofo's blog
MySQL事务（二）事务隔离的实现原理：一致性读
在更新时如何使用一致性读 image.png 图3 示例1 我们来看示例1，如果事务B在事务C更新之前查询，这个查询返回值是1。 因此事务B更新时，当前读拿到的数据是(1, 2)，更新后是(1, 3)，并且row trx_id是101。 而事务B是当前读，而且必须要加锁，因此被锁住了，必须等到事务C'释放这个锁，才能继续它的当前读。 到这里，把一致性读、当前读和行锁串起来了。 小结 本节问题，事务的可重复读隔离级别是如何实现的？ 可重复读的核心就是一致性读；而事务更新数据的时候，只能用当前读。如果当前的记得的行锁被其他事务占用的话，就需要进入锁等待。 读提交 读提交的实现方式跟可重复读类似，它们最主要的区别是： 在可重复读隔离级别下，只需要在事务开始的时候创建一致性视图，之后事务里的其他查询都共用这个一致性视图； 在读提交隔离级别下，每个语句执行前都会重新算出一个新的视图
59240编辑于 2022-03-18 - 来自专栏IM分布式架构系列
IM分布式架构系列(17) 群里 999+ 未读 | 3种未读数一致性模型
而实际生产看到的问题现象多如牛毛：手机上明明全读了，平板打开还顶着 3 条未读；有人撤回了一条消息，未读数没跟着减；网络抖一下重连，红点从 5 跳到 8 又跳回 5。 未读数看着是个数字，本质是「某个用户在某个会话里还有多少条消息没看过」这件事的分布式一致性问题。它横跨客户端、接入层、存储，多端要对齐、弱网要自愈，还得扛住群消息的扇出量级。 二、三种计数模型与一致性设计2.1 未读一致性核心要素多端一致：同一用户多个在线端，未读数最终要收敛到一致，且收敛延迟控制在秒级。幂等：同一条消息无论被推送 / 拉取几次，对未读数的贡献只有一次。 产生这些版本号的，是某信内部叫 seqsvr 的序列号生成器——按公开数据，它每天承载万亿级调用，单次申请序列号平时耗时 1ms、99.9% 小于 3ms。 代价是多端未读一致性——在写扩散模型下，未读数由各端独立计算，缺少一个服务端权威值去对齐，多端之间出现短暂甚至持续的不一致几乎是结构性的必然。
11501编辑于 2026-06-28 - 来自专栏数据和云
变与不变: Undo构造一致性读的例外情况
其中介绍了Oracle如何使用UNDO来实现多版本一致性读，使用了OPEN CURSOR的方式非常巧妙地在很少量数据的情况下构造出可重现的案例。 我们先来模拟一下UNDO构造一致性读的情况，对于Oracle而言，默认的隔离级别是READ COMMIT，也就是说一个会话只能看到其他会话已经提交的修改，未提交的修改或者在当前会话查询发起之后提交的修改都是不可见的 PRINT :C NAME ------------------------------------------------------------ UPDATED WITH PK 可以看到例外产生了，一致性读的结果被破坏了 Oracle11g以后，这个隐含参数默认值修改为TRUE，这使得Oracle对于基于主键的访问不再采用默认的一致性读方案。 :C NAME ------------------------------------------------------------ I_EXTERNAL_TAB1$ Oracle恢复默认的读一致性隔离级别
65020发布于 2018-12-18 - 来自专栏luozhiyun的技术学习
SOFAJRaft源码分析— 透过RheaKV看线性一致性读
开篇 其实这篇文章我本来想在讲完选举的时候就开始讲线性一致性读的，但是感觉直接讲没头没尾的看起来比比较困难，所以就有了RheaKV的系列，这是RheaKV，终于可以讲一下SOFAJRaft的线性一致性读是怎么做到了的 线性一致性读readIndex 所谓线性一致读，一个简单的例子是在 t1 的时刻我们写入了一个值，那么在 t1 之后，我们一定能读到这个值，不可能读到 t1 之前的旧值(想想 Java 中的 volatile ) 方法向 Leader 发送 ReadIndex 请求，交由Leader节点实现一致性读。 所以我这里主要介绍Leader的一致性读。 总结 我们这篇文章从RheaKVStore的客户端get方法一直讲到，RheaKVStore服务端使用JRaft实现线性一致性读，并讲解了线性一致性读是怎么实现的，通过这个例子大家应该对线性一致性读有了一个相对不错的理解了
89810发布于 2019-11-18 - 来自专栏对角另一面
读Zepto源码之IOS3模块
IOS3 模块是针对 IOS 的兼容模块，实现了两个常用方法的兼容，这两个方法分别是 trim 和 reduce 。 reduce // For iOS 3.x // from https://developer.mozilla.org/en/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array 系列文章 《reading-zepto》 系列文章 读Zepto源码之代码结构 读Zepto源码之内部方法 读Zepto源码之工具函数 读Zepto源码之神奇的$ 读Zepto源码之集合操作 读Zepto 源码之集合元素查找 读Zepto源码之操作DOM 读Zepto源码之样式操作 读Zepto源码之属性操作 读Zepto源码之Event模块 读Zepto源码之IE模块 读Zepto源码之Callbacks 模块 读Zepto源码之Deferred模块 读Zepto源码之Ajax模块 读Zepto源码之Assets模块 读Zepto源码之Selector模块 读Zepto源码之Touch模块 读Zepto源码之
1.1K00发布于 2017-12-27 - 来自专栏智能生信
【NeurIPS】四篇好文简读-专题3
Deconvolutional Networks on Graph Data 论文摘要：
78951编辑于 2022-02-11 - 来自专栏智能生信
【ArXiv】四篇好文简读-专题3
Contrastive Adaptive Propagation Graph Neural Networks for Efficient Graph Learning
58020编辑于 2022-05-23
腾讯云开发者
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