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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？ 5）这个时候，再去事务 1 中读取 id 为 1 的记录，在 READ COMMITTED 和 REPEATABLE 事务隔离级别下得到结果就不一样了： 对于 READ COMMITTED 的事务隔离级别 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。 图中两种隔离级别，RC隔离级别可以看到事务ID为1、3、5的事务，因为1、3、5现在是活跃状态，后面变成提交状态后，提交状态是对当前查询可见。 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。 再看第二个时刻，在事务4和事务5中，随着GTS的递增，事务5的启动GTS已经到达到106，106大于等于上一次非分布式事务提交的GTS值106，所以事务2对事务5始终可见，满足事务可见性，不会导致事务不可见
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。 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。
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。 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。
61940发布于 2018-12-17 - 来自专栏图与推荐
5篇值得读的GNN论文
论文推荐｜ 本期为大家推荐5篇论文，论文主题涉及到当前研究最新动向，如异质图上的新基准，能够平衡不类别节点数量的最新GNN模型，GNN同MLP模型的对比，解决图表示学习关于异构性、归纳性和效率问题的方法 图5 图5是WIDEN中消息打包的例子。顶层和底层部分与宽且深的邻居集合相关。 ? ? 表5 表5分别展示了转导节点分类和归纳节点分类实验上WIDEN模型和其他SOTA模型的结果。
1.5K50发布于 2021-04-22 - 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 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 如果在一致性读时发现了更小的（更接近精确提交的）SCN值或精确的提交SCN值，它还会做一次块清除，修改ITL，以记录更小或更精确的SCN。 ?
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
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 小结 从这几段逻辑可以看出，Consul 的一致性读是通过转发读请求给 Leader 来实现的。 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。 同样的我们来看下一致性读的实现： 可以看到串行读和线性读的区别只是在串行读之前调用了 linearizableReadNotify 方法。
1.2K10编辑于 2023-12-11 - 来自专栏智能生信
【NeurIPS】四篇好文简读-专题5
Directional Message Passing on Molecular Graphs via Synthetic Coordinates 论文摘要：
74220编辑于 2022-04-06 - 来自专栏huofo's blog
MySQL事务（二）事务隔离的实现原理：一致性读
实际上，这个快照是基于InnoDB在实现MVCC时用到的一致性读视图来实现的。 MVCC的全称是“多版本并发控制”。 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。 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 - 来自专栏智能生信
【IJCAI】四篇好文简读-专题5
然后，采用两个目标，即跨视图和跨网络的对比性，以最大限度地提高不同视图和网络的节点表征之间的一致性。为了证明所提方法的有效性，作者对五个真实世界的数据集进行了验证实验。
56620编辑于 2022-10-05 - 来自专栏智能生信
【Bioinformatics】四篇好文简读-专题5
作者设计了几个基于距离的特征来评估预测的和模型推导的剩余距离之间的一致性。再加上一些广泛使用的特性，它们被输入到一个简单但功能强大的线性回归模型中，以推断全局QA分数。
72520发布于 2021-10-20 - 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 - 来自专栏智能生信
【Nature Methods】四篇好文简读-专题5
The SpliZ generalizes ‘percent spliced in’ to reveal regulated splicing at single-cell resolution 论文摘要：
77020编辑于 2022-05-23 - 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
数据库大牛李海翔详解全局读一致性技术
2019年5月8日，腾讯数据库TDSQL技术专家李海翔为中国数据库技术大会DTCC带来了腾讯最新的数据库核心技术：TDSQL原创的全局读一致性技术。 ? 三 、业界是怎么解决读半已提交数据异常问题的？ 其实，业界目前没有特别好的解决方式。如图4，典型的解法如下5类： 第一种：全局事务管理器架构。 很不幸，图5有给出了新的数据异常。 图5列出两类分布式系统下的数据异常，，其中第一类本质上就是“读半已提交数据异常”，而第二种“Cross数据异常”，其发生的背景，依然可以放到金融对账的业务背景中来理解。 一是分布式读一致性，二是分布式事务一致性。我们把这两种一致性，称为“全局一致性”（注意不是全局读一致性哦）。
14.5K31发布于 2019-05-16 - 来自专栏windealli
一致性无锁读与MVCC、undo-log、Read-View
一致性无锁读什么是一致性无锁读一致性无锁读包含两层含义：一致性读无锁一致性读一致性读，即快照读。在InnoDB中，事务中的查询会基于某个时间点创建的快照返回结果集，而非查询数据库表空间中的当前数据。 一致性读（MySQL官方文档）。 一致性读与当前读相对立：一致性读： 基于快照返回结果集， 普通的select即使用一致性读。 在RR隔离级别下： 事务中的第一次一致性读（时间点）会创建一个快照，然后这个事务中后续所有的一致性读都基于这个快照返回数据。 （除非本事务自己修改了相关数据）在RC隔离级别下： 事务每一次一致性读，都会重置快照。无锁的一致性读InnoDB，普通的select读操作是不会对记录加锁的，否则就会产生比较大的性能开销。 基于MVCC、Read-View、Undo-log实现一致性无锁读有了前面的基础知识，我们来看下如何基于MVCC、Read-View、undo-log实现一致性无锁读。
1.6K180编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
matlab读.h5文件「建议收藏」
现在一个 matlab 程序要读，可以用 h5disp 查看 .h5 文件内容的结构（各个 datasets），然后用 h5read 读。 我当初存的时候应该是 n × d n\times d n×d 的，但读出来的时候变成 d × n d\times n d×n 了（不知道是 h5py[1] 在存的时候自己转了，还是 matlab 读的时候自己转的 （数组），可以 F = 'datasets/nuswide-tc10/images.nuswide.vgg19.4096d.h5'; % 打印文件内结构 h5disp(F); % 读 images , 269648) 输出 HDF5 images.nuswide.vgg19.4096d.h5 Group '/' Dataset 'images' Size: 4096x269648 HDF5 Files 利用matlab读取.h5文件内容 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
2.2K10编辑于 2022-10-02
腾讯云开发者
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