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  • 来自专栏dcmickey小站

    数据库

    数据库 乐观:指更新DB时,想法很乐观,认为这次操作保证不会导致冲突,并不进行任何其它处理(即不加锁),而在进行更新时,在判断是否有冲突(通过version) 给数据表加一个version字段 ,先查询那条记录 ,获取到version号,如果要进行更新操作,判断此version值是否与刚查出来的一致 一致.则没有其它程序进行操作,可直接更新, version+1,否则认为有冲突.不进行更新 悲观:在操作数据时 ,认为此操作会出现数据冲突 所以每次操作都通过获取才能进行对相同数据的操作 悲观分为排它 、 共享 都是数据库自带的 ---- 版权属于:dingzhenhua 本文链接:https://www.dcmickey.cn

    34420编辑于 2022-06-09
  • 来自专栏个人编程笔记

    数据库

    浏览量 1 分类、:从数据库的角度分为:排他,共享,更新;从程序员的角度分为:乐观,悲观。 共享(S):也叫读,用于所有只读数据的操作。性质:1.多个事务可封锁同一个共享页;2.锁住之后,任何事务不能够修改;3.读取完毕之后,立即对该页释放。 排他(X):也叫写,一个事务对数据加了排他之后,其他任何事务不能对其加任何了。 更新(U):在修改的初始阶段可对数据使用更新,避免使用共享产生的死锁现象。性质:1.用来预定要对此页施加X,它允许其他事务读,但不允许再施加U或X;2. 当被读取的页要被更新时,则升级为X;3. U一直到事务结束时才能被释放。 行的作用范围是行级别。 表的作用范围是表级别。

    31510编辑于 2023-03-03
  • 来自专栏宇宙之_一粟

    数据库

    常见问题 MyISAM与InnoDB关于方面的区别是什么 数据库事务的四大特性 事务隔离级别以及各级别下的并发访问问题 InnoDB可重复读隔离级别下如何避免幻读 RC、RR级别下的InnoDB的非阻塞读如何实现 MyISAM与InnoDB关于方面的区别是什么 MyISAM默认用的是表级,不支持行级 InnoDB默认用的是行级,也支持表级 select count(*) from person_info_large 读不释放的话,写会被阻塞。 tables; MyISAM适合的场景 频繁执行全表count语句 对数据进行增删改的频率不高,查询非常频繁 没有事务 InnoDB适合的场景 数据增删改差相当频繁 可靠性要求比较高,要求支持事务 数据库的分类 的粒度划分:可分为表级、行级、页级 级别:共享、排它 加锁方式:自动、显式 操作划分:DML、DDL 使用方式:乐观、悲观

    38431发布于 2020-10-26
  • 来自专栏blog-技术博客

    数据库

    行级 共享S(读):其他事务可以继续加锁,但是不能加排它 排它X(写):其他事务不能继续加锁 共享共享兼容,其他冲突 表级 意向 意向共享:想要获取表中的几行的共享 意向排它 :想要获取表中的几行的排它 自增长 提升并发插入性能 Sql执行完就释放 记录 索引加锁 间隙 锁定一个范围,会阻塞插入间隙,防止幻读 inset user values(1,"name' ') inset user values(6,"name'') 此时1-6中间没有记录,会给1-6 中间添加间隙 next-key 记录加间隙 插入意向 MVCC 多版本并发控制技术。 通过版本号和行,从而提高数据库系统并发性能。 悲观:就是前面的共享,排他 在对记录进行修改前,先尝试为该记录加上排他 如果加锁失败,说明该记录正在被修改,那么当前查询可能要等待或者抛出异常。

    64420编辑于 2022-05-10
  • 来自专栏程序员奇点

    数据库

    数据库 和索引是数据库两大核心概念,了解索引,可以从 B+ 树,Hash 索引,页结构,缓存池,索引原则等方面理解。理解锁,要从哪些方面入手? 的分类 可以按照粒度划分,可以按照数据库管理角度划分。 按照粒度划分 按照粒度划分,可以将划分成 行,页和表。 image 按照数据库管理角度划分 按照数据库管理角度划分,可以将分成排他和共享。 共享 共享,也叫读,或者 S ,共享锁定的资源可以被其他用户读取,但不能修改。 也就是 INSERT ,DELETE 或者 UPDATE 的时候,数据库自动使用排他,防止其他事务对改数据进行操作。 悲观 悲观(Pessimistic Locking),通过数据库自身的机制来实现,从而保证数据操作的排他性。 乐观适合读操作多的场景,相对来说写的操作⽐较少。

    57020发布于 2020-07-06
  • 来自专栏阿飞的学习记录

    数据库---MyISAM的表

    的分类: 对数据库操作的粒度分:行,表 对数据操作的类型分:读,写(共享):针对同一份数据,多个读操作可以同时进行而不会互相影响; 写(排它):当前写操作没有完成前,它会阻断其他写和读 ; 三种: 表(偏读): 偏向MyISAM引擎,开销小,加锁快;无死锁;锁定力度大,发生冲突的概率最高,并发度最低 我们测试一下MyISAM引擎的 建立一张表 指定使用myisam引擎 create 我们需要打开两个连接测试 我们命名为session1 session2 测试上锁: 查看表上的 show open tables; 现在还没有 给mylock表上读 book 上写 lock table mylock read,book write; 我们在查看表上的 show open tables; 这两个表有了 解锁操作 unlock tables; show 读测试完了 我们在测试一下写 把当前所有的释放 unlock tables; mylock表加上写 lock tables mylock write; session1连接测试修改自己 update

    83410编辑于 2022-03-23
  • 来自专栏Devops专栏

    Mysql数据库-mysql-MyISAM表-InnoDB行

    Mysql数据库-mysql-MyISAM表-InnoDB行 1 概述 “用在并发场景下 ” 机制: 数据库为了保证数据的一致性,在共享资源被并发访问时变得安全所设计的一种规则. 写(排它):当前操作没有完成之前,它会阻断其他操作的读取和写入。 3 mysql 相对其他数据库而言,MySQL的机制比较简单,其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的机制。 4 MyISAM 表 MyISAM 存储引擎只支持表,这也是MySQL开始几个版本中唯一支持的类型。 tables; 读案例 准备环境 -- 创建数据库 create database demo03 default charset=utf8; use demo03; -- 创建引擎myisam image-20200616172922536 客户端 二 : 4 执行查询操作 select * from tb_book ; ?

    7.4K31发布于 2021-03-29
  • 来自专栏全栈程序员必看

    redis 乐观_数据库乐观实现

    文章目录 Geospatial Hyperloglog Bitmaps Redis事务 悲观和乐观 Jedis 自定义RedisTemplate Redis.conf详解 Geospatial not an integer or out of range //虽然事务中有一条运行时错误的命令,但是第二条命令还是会执行 2) OK 127.0.0.1:6379> get k2 "v2" 悲观和乐观 悲观:认为什么时候都会有问题,无论做什么都会加锁 乐观:认为什么时候都不会有问题,无论做什么都不会上锁。 但是需要机制去判断一下再次期间是否有人更改了数据 乐观version版本: 使用数据版本(Version)记录机制实现,这是乐观最常用的一种实现方式。 当我们提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对,如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等,则予以更新,否则认为是过期数据 //更新商品信息

    71750编辑于 2022-09-22
  • 来自专栏c++与qt学习

    MySQL数据库

    MySQL数据库 的分类 按照对数据操作的类型(读/写)进行分类 对数据操作的粒度分类 表 表---读表 查看表上加过的 释放所有表 注意 表---写表 总结 如何分析表锁定 行演示 索引失效会导致行变成表 间隙 如何锁定某一行 行总结 优化建议 页 总结 ---- 的分类 按照对数据操作的类型(读/写)进行分类 读(共享): 针对同一份数据,多个读操作可以同时进行而不会相互影响 写(排它): 当前写操作没有完成前,它会阻断其他写和读 对数据操作的粒度分类 表—偏读 行—偏写 ---- 表 偏向MyISAM存储引擎,开销小,加锁快,无死锁,锁定粒度大,发生冲突的概率最高 没有索引或者索引失效时,InnoDB 的行变表 原因:Mysql 的行是通过索引实现的! -- 总结 Mysql数据库中的各种 ----

    1.6K10发布于 2021-11-15
  • 来自专栏吉林乌拉

    数据库机制

    数据库在并发时会出现很多问题,但有些时候会提高程序的运行效率,而有些时候则会产生非常严重的BUG。 数据库为了解决因并发而产生的问题,于是底层采用数据库的的机制来解决并发问题,也就是类似Java中的同步。虽然不同数据库机制在底层可能是不同的,但是它们的实现原理都是一样的。 下面我们看一下数据库机制的底层实现原理。 的分类 按照锁定的对象不同可以分为表锁定和行锁定。它们的区别是前者是对整个表锁定,而后者是对表中的特定行进行锁定。 应用场景 按照上面介绍的的分类如果我们要对数据库进行数据更改时也就是UPDATE,那么数据库必须在进行更改的行上添加独占锁定,只有这样才能保证数据库的数据安全。 下面我们已Oracle数据库为例子,来重点介绍一下数据库的锁定。 Oracle 行共享:可以通过SELECT FOR UPDATE语句隐式的获得行共享

    71310发布于 2019-09-12
  • 来自专栏Linyb极客之路

    聊聊数据库乐观和悲观

    在写入数据库的时候需要有,比如同时写入数据库的时候会出现丢数据,那么就需要机制。 数据分为乐观和悲观 它们使用的场景如下: 乐观适用于写少读多的情景,因为这种乐观锁相当于JAVA的CAS,所以多条数据同时过来的时候,不用等待,可以立即进行返回。 ='value' for update 这种情况where条件呢一定要涉及到数据库对应的索引字段,这样才会是行级,否则会是表,这样执行速度会变慢。 repository包:数据库repository service包: 提供服务的service controller包: 控制器写入用于编写requestMapping。 package com.hqs.dblock.aspect; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint

    71220编辑于 2022-03-10
  • 来自专栏Java研发军团

    聊聊数据库乐观和悲观

    作者:黄青石 在写入数据库的时候需要有,比如同时写入数据库的时候会出现丢数据,那么就需要机制。 数据分为乐观和悲观 它们使用的场景如下: 乐观适用于写少读多的情景,因为这种乐观锁相当于JAVA的CAS,所以多条数据同时过来的时候,不用等待,可以立即进行返回。 ='value' for update 这种情况where条件呢一定要涉及到数据库对应的索引字段,这样才会是行级,否则会是表,这样执行速度会变慢。 repository包:数据库repository service包:提供服务的service controller包: 控制器写入用于编写requestMapping。 package com.hqs.dblock.aspect; import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint

    73330发布于 2019-06-03
  • 来自专栏全栈程序员必看

    数据库机制

    看到网上大多语焉不详(尤其更新),所以这里做个简明解释,为下面描述方便,这里用T1代表一个数据库执行请求,T2代表另一个请求,也可以理解为T1为一个线程,T2 为另一个线程。T3,T4以此类推。 数据库如何自动加锁的? 1) T1执行,数据库自动加排他 2) T2执行,数据库发现事物隔离级别允许脏读,便不加共享。不加共享,则不会与已有的排他冲突,所以可以脏读。 直到T1执行完,释放了排他,T2才加上了共享,然后开始读.... 4 的粒度 的粒度就是指的生效范围,就是说是行,还是页,还是整表. 4) xlock 加排他 那它跟tablockx有何区别呢? 4000 用来设置等待时间,单位是毫秒,4000意味着等待 4秒可以用select @@LOCK_TIMEOUT查看当前session的超时设置。

    58520编辑于 2022-09-07
  • 来自专栏用户8924716的专栏

    数据库中的乐观与悲观

      悲观  当我们要对一个数据库中的一条数据进行修改的时候,为了避免同时被其他人修改,最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。   这种借助数据库机制在修改数据之前先锁定,再修改的方式被称之为悲观并发控制(又名“悲观”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)。   相对于悲观,在对数据库进行处理的时候,乐观并不会使用数据库提供的机制。一般的实现乐观的方式就是记录数据版本。   悲观实现方式  悲观的实现,往往依靠数据库提供的机制。在数据库中,悲观的流程如下:  在对记录进行修改前,先尝试为该记录加上排他(exclusive locking)。 行级都是基于索引的,如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级的,会使用表级把整张表锁住,这点需要注意。  乐观实现方式  使用乐观就不需要借助数据库机制了。  

    59440编辑于 2022-08-15
  • 来自专栏一个会写诗的程序员的博客

    mysql 数据库的悲观和乐观

    这种借助数据库机制在修改数据之前先锁定,再修改的方式被称之为悲观并发控制(又名“悲观”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)。 相对于悲观,在对数据库进行处理的时候,乐观并不会使用数据库提供的机制。 一般的实现乐观的方式就是记录数据版本。 悲观实现方式 悲观的实现,往往依靠数据库提供的机制。在数据库中,悲观的流程如下: 在对记录进行修改前,先尝试为该记录加上排他(exclusive locking)。 行级都是基于索引的,如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级的,会使用表级把整张表锁住,这点需要注意。 乐观实现方式 使用乐观就不需要借助数据库机制了。 乐观锁在数据库上的实现完全是逻辑的,数据库本身不提供支持,而是需要开发者自己来实现。 乐观实现总结 常见的做法有两种:版本号控制及时间戳控制。

    2.8K60发布于 2020-09-28
  • 来自专栏悠扬前奏的博客

    Java并发-4.基础

    四种状态的 有四种状态:无状态,偏向状态,轻量级状态,重量级状态 根据竞争情况升级 可以升级不能降级 1. 偏向 大多数情况下,不存在多线程竞争,且总是由同一线程多次获得 线程访问同步块并获取,就在对象头和栈帧中的记录里存储偏向ID,之后线程出入同步块就不需要CAS来加锁和解锁,只是测试对象头的Mark 测试成功,线程获得,失败,就测试Mark Word中标识是否是1(当前是偏向):没有设置,用CAS竞争;设置了,用CAS将对象头偏向指向当前线程。 如果成功,当前线程获得;如果失败,标识其他进程获得,当前线程尝试自旋来获取。 解锁:使用原子的CAS来讲Mark Work替换回到对象头,如果成功,标识没有竞争,如果失败,表示当前存在竞争,轻量级失效。膨胀为重量级。 3.

    28230发布于 2019-05-28
  • 来自专栏全栈程序员必看

    C++读写介绍_数据库读写

    读写比互斥适用性更高,并行性也更高。 需要注意的是,这里只是说并行效率比互斥高,并不是速度一定比互斥快,读写更复杂,系统开销更大。 二 读写特点 1 如果一个线程用读锁定了临界区,那么其他线程也可以用读来进入临界区,这样可以有多个线程并行操作。这个时候如果再用写加锁就会发生阻塞。 写请求阻塞后,后面继续有读来请求时,这些后来的读都将会被阻塞。这样避免读长期占有资源,防止写饥饿。 2 如果一个线程用写锁住了临界区,那么其他线程无论是读还是写都会发生阻塞。 三 读写使用的函数 操作 相关函数说明 初始化读写 pthread_rwlock_init 语法 读取读写中的 pthread_rwlock_rdlock 语法 读取非阻塞读写中的 pthread_rwlock_tryrdlock 语法 写入读写中的 pthread_rwlock_wrlock 语法 写入非阻塞读写中的 pthread_rwlock_trywrlock 语法 解除锁定读写 pthread_rwlock_unlock

    1.2K10编辑于 2022-09-22
  • 来自专栏PHP技术分享

    mysql:数据库的乐观和悲观

    悲观: 悲观思想就是,当前线程要进来修改数据时,别的线程都得拒之门外~ 比如,可以使用select…for update ~ select for update 含义 select查询语句是不会加锁的 ,但是select for update除了有查询的作用外,还会加锁呢,而且它是悲观哦。 至于加了是行还是表,这就要看是不是用了索引/主键啦。 没用索引/主键的话就是表,否则就是是行。 因此,没用索引/主键的话,select for update加的就是表 乐观: 乐观的“乐观情绪”体现在,它认为数据的变动不会太频繁。因此,它允许多个事务同时对数据进行变动。 实现方式:乐观一般会使用版本号机制或CAS算法实现。 这个作者写的很详细:图文并茂的带你彻底理解悲观与乐观

    2.1K30编辑于 2023-03-05
  • 来自专栏卯金刀GG

    高并发Java(4):无

    在高并发Java(1):前言中已经提到了无的概念,由于在jdk源码中有大量的无应用,所以在这里介绍下无。 1 无类的原理详解 1.1 CAS CAS算法的过程是这样:它包含3个参数CAS(V,E,N)。V表示要更新的变量,E表示预期值,N表示新值。 基于这样的原理,CAS 操作即时没有,也可以发现其他线程对当前线程的干扰,并进行恰当的处理。 我们会发现,CAS的步骤太多,有没有可能在判断V和E相同后,正要赋值时,切换了线程,更改了值。 Java当中提供了很多无类,下面来介绍下无类。 2 无所类的使用 我们已经知道,无比阻塞效率要高得多。我们来看看Java是如何实现这些无类的。 2.1. 1 shift = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale); 前导零的意思就是比如8位表示12,00001100,那么前导零就是1前面的0的个数,就是4

    70420发布于 2019-07-26
  • 来自专栏Devops专栏

    4.ConcurrentHashMap 分段机制

    4.ConcurrentHashMap 分段机制 ConcurrentHashMap - Java 5.0 在 java.util.concurrent 包中提供了多种并发容器类来改进同步容器的性能。 内部采用“分段”机制替代 Hashtable 的独占。进而提高性能。 HashMap 的 线程同步 image-20201101233749354 由于并发多线程都需要抢一个独立的同步,那样的话就无法同时读写,不然会抛出异常。并且效率低下,相当于串行操作。 示例代码 上面有了基本概念,我们先写一个 List 单个线程同步的示例代码。 1.创建实现单个同步的集合 list //线程类 class HelloThread implements Runnable{ //使用 Collections.synchronizedList

    75820编辑于 2022-03-23
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