前言开发中遇到多线程并发情况对数据批量插入主键id非雪花id，函数自增id原理分析两个事务都持有该行的 S 锁，期望获取 X 锁时被对方阻塞了。通俗讲就是并发插入出现相同的主键id导致阻塞在insert操作的时候就需要去拿 X 锁共享锁（Shared Lock）共享锁（Shared Lock），又称S锁、读锁。针对行锁。
当有事务对数据加读锁后，其他事务只能对锁定的数据加读锁，不能加写锁（排他锁）
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2024-09-07 19:29:48
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1. Mysql中Innodb的锁MySQL 中的 InnoDB 存储引擎默认是开启了行级锁的，这种锁机制称为“MVCC（Multi-Version Concurrency Control）”，即多版本并发控制。InnoDB 存储引擎的每行数据都包含一个隐藏的列，用来存储每行数据的创建、删除版本号，以及该数据行最近一次被修改的版本号。当进行并发访问时，InnoDB 会根据数据行的版本号来判断该数据
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2023-08-20 20:00:39
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# 如何实现“mysql查询并发SQL情况”
## 一、流程图
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(连接数据库)
B --> C(查询并发SQL情况)
C --> D(分析结果)
D --> E(结束)
```
## 二、具体步骤及代码示例
### 1. 连接数据库
首先，我们需要连接到MySQL数据库，可以使用以下代码：
```markdown
// 引入My
原创
2024-05-19 06:08:49
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apache有几种工作模式？怎么查看和修改apache的工作模式？ apache的工作模式有：beos，event，worker，prefork，mpmt_os2。 在linux（centos）下使用#http –l 命令可以查看当前使用的工作模式。也可以使用#apachectl -l命令。 #http –l #apachectl –l 看到的prefork.c，说明使用的prefork工作模式。
测试工具：sysbench测试服务器：DL380G7 2台master-slave模式内存大小：主机内存32G ,INNODB POOL SIZE 20G硬盘：2块普通的HDD盘CPU：12物理coreraid卡写cache开启mysql版本：5.6.19测试结论：1)MYSQL半同步复制可以一定程度解决多机数据一致性问题，性能要比异步复制低很多。同样的测试脚本，异步复制在TPS 10000的情况
mysql 并发处理 并发处理 当多个连接对记录进行修改时保证数据的一致性和完整性
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2024-04-02 17:54:09
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数据库并发控制及SQL Server的并发控制机制在多用户和网络环境下，数据库是一个共享资源，多个用户或应用程序同时对数据库的同一数据对象进行读写操作，这种现象称为对数据库的并发操作。显然并发操作可以充分利用系统资源，提高系统效率。虽然如此，但是如果对并发操作不进行控制会造成一些错误。对并发操作进行的控制称为并发控制。并发控制机制是衡量一个DBMS的重要性能指标之一。10.1 事务及并发控制的基本
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2023-12-18 10:56:25
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1 前言数据库大并发操作要考虑死锁和锁的性能问题。看到网上大多语焉不详(尤其更新锁），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。下面以SQL Server(2005)为例。2 锁的种类1.共享锁(Shared lock)。例1：
---------------------
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2024-03-27 09:42:48
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并发冲突并发冲突一般发生于多个操作同时对应于数据库表中的一行相同的记录。比方说，小明正在操作Id为1的person表中的一行记录，将这条记录的name属性更改为了“shit”，但这个时候他还没用savechanges，同时，小刘也在操作这个Id为1的行（他们操纵了相同的记录），将某一个属性做了修改。这种情况下，sqlserver的默认处理不会爆出异常，按照操作的先后顺序对这条记录进行了commit
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2024-04-03 20:55:36
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文章目录1. 应用优化1.1 使用连接池1.2 减少对MySQL的访问1.2.1 避免对数据进行重复检索1.2.2 增加cache层1.3 负载均衡1.3.1 利用MySQL复制分流查询1.3.2 采用分布式数据库架构2. Mysql中查询缓存优化2.1 概述2.2 操作流程2.3 查询缓存配置2.4 开启查询缓存2.5 查询缓存SELECT选项2.6 查询缓存失效的情况3. Mysql内存管理
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2024-04-28 13:57:14
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# 实现MySQL多线程并发读取数据SQL
## 1. 流程概述
在实现MySQL多线程并发读取数据SQL的过程中，我们需要完成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建数据库连接 | 使用MySQL连接器创建与数据库的连接。 |
| 2. 创建线程池 | 创建一个线程池，用于并发执行读取数据的SQL。 |
| 3. 提交任务 | 将读取数据的SQ
原创
2024-01-20 06:13:06
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1.SQL协调器线程读取到一个新的事物，取出last_commit和sequence_number的值2.SQL协调器线程判断取出的新的事物的当前last_commit值是否大于当前已执行完成的sequence_number的最小值（low water mark 简称LWM）3.如果SQL协调器线程读取到的当前事物的last_commit值大于当前已经执行sequence_number，则说明上一
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2023-11-02 10:30:59
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并发和事务 并发可以理解为多个进程同时访问和修改同一数据(或共享数据)的能力和行为。 数据库系统一般采用两种方式来管理并发：悲观并发控制和乐观并发控制。SqlServer2005之前的版本只支持悲观并发控制。 两者的区别在于是在并发冲突发生之前进行预防还是在并发冲突发生后进行处理
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2024-04-20 18:34:49
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最近在项目上线使用过程中使用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…首先看到代码中使用的查询的方法Select&
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2023-09-28 10:04:10
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1.1 事务19.1.1 事务的概念事务是一个用户定义的完整的工作单元，一个事务内的所有语句被作为整体执行，要么全部执行，要么全部不执行。遇到错误时，可以回滚事务，取消事务内所做的所有改变，从而保证数据库中数据的一致性和可恢复性。 举一个简单的例子，ATM机。你通过ATM系统转账。你有1000元，对方有1000元。你将把500元从你的账户划到对方账户，最终的结果是你有500
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2023-10-19 17:25:55
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一网友在我的一个博文里留言的，我单独拿出来整理了一下问题如下：我们的数据库在用户不断增长的过程中产生了瓶颈，数据库并发操作频率很高，有几个表数据量很大，到十几万条记录了，而且这几个表操作频率很高，所以在线人数到两千左右就会产生死锁现象。数据库成了瓶颈！我们用的也是ms sql server2000，我看了下数据库群集方面的内容，但是网上都说SQL SERVER群集不支持负载均衡，只支持故障转移。但
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2023-11-26 11:14:55
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本文档为PostgreSQL 9.6.0文档1. 并行查询如何工作当优化器判断对于某一个特定的查询，并行查询是最快的执行策略时，优化器将创建一个查询计划。该计划包括一个 Gather 节点。下面是一个简单的例子：EXPLAIN SELECT * FROM pgbench_accounts WHERE filler LIKE '%x%';
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2023-11-15 13:45:25
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一般我们的java应用系统都是部署在4核8g的服务器上，每秒大概能抗住几百个请求左右。而我们通常都是java程序读取mysql数据，经过逻辑处理后响应到页面。所以很大程度上，mysql的性能直接影响了我们的系统能承载多大的并发量。一般数据库都是选择8核16g起步，每秒1~2000并发没问题；甚至是16核32G的机器更加合适一些，每秒2~3000、3~4000也是可以的。因为数据库对CPU、磁盘
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2023-08-02 14:09:05
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本文档为PostgreSQL 9.6.0文档，本转载已得到原译者彭煜玮授权。1. 介绍PostgreSQL为开发者提供了一组丰富的工具来管理对数据的并发访问。在内部，数据一致性通过使用一种多版本模型（多版本并发控制，MVCC）来维护。这就意味着每个 SQL 语句看到的都只是一小段时间之前的数据快照（一个数据库版本），而不管底层数据的当前状态。这样可以保护语句不会看到可能由其他在相同数据行上执行更新
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2023-12-19 21:44:49
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场景：订票系统，多用户同时抢购某一趟列车的车票，同时操作数据库。 并发操作带来的数据不一致性包括1）丢失修改（lost update）
2）不可重复读（non-repeatable read）
3）脏读（dirty read）并发控制类型：**1. 悲观并发控制：**用到锁来保护数据。用于锁消耗低于回滚事务的成本环境中；**2. 乐观并发控制：**并发过程中不产生锁，读取数据后
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2023-11-27 13:48:56
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