隔离级别决定事务间的可见程度，理解隔离级别是做什么的，你就能明白它们是如何阻止并发性副作用的。下面介绍各种事务隔离级别。SerializableSerializable隔离级别在SQL Server中是最悲观的隔离级别，它表明没有并发性问题。它简单地锁定一切，直到确保没有副作用发生，它通过范围锁实现这一点，这些锁要确保避免幻读的问题。范围锁如下图所示：Repeatable Read它没有seria
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精选
2016-08-16 10:52:37
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在数据库开发过程中，不得不考虑并发性的问题，因为很有可能当别人正在更新表中记录时，你又从该表中读数据，那你读出来的数据有可能就不是你希望得到的数据。可以说有些数据同时只能有一个事物去更新，否则最终显示给用户的数据不是数据库中现存的数据。锁表就限制不同的事物在同一时间内不允许同时操作一张表，实例很简单，可以用select来锁定整张表，那别人就不可能更新或是读取表的记录。select * from d
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2014-05-27 23:37:00
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MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般 算法： next KeyLocks锁，同时锁住记录(数据
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2024-01-10 11:21:20
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在高负载多线程应用中性能是非常重要的。为了达到更好的性能，开发者必须意识到并发的重要性。当我们需要使用并发时， 常常有一个资源必须被两个或
原创
2023-09-25 09:08:30
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前言B+树是1970年Rudolf Bayer教授在《Organization and Maintenance of Large Ordered Indices》一文中提出的[1]。它采用多叉树结构，降低了索引结构的深度，避免传统二叉树结构中绝大部分的随机访问操作，从而有效减少了磁盘磁头的寻道次数，降低了外存访问延迟对性能的影响。它保证树节点中键值对的有序性，从而控制search/insert/d
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2024-09-03 19:18:10
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1、事务的四个特性， 简称ACID属性原子性（Atomicity）：由DBMS的事务管理子系统来实现事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。 一致性（Consistent）：由DBMS的完整性子系统执行测试任务 在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性；事务结束
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2023-09-05 17:12:41
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一般而言，slave相对master延迟较大，其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说，在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的，而在slave上，复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply，所以难怪slave在高并发时会远落后master。ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制，配置选项 slave_paral
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2023-11-01 15:16:58
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一、最大并发数 并发数是指同一时刻数据库能处理多少个请求，由max_connections和max_user_connections决定。max_connections是指MySQL实例的最大连接数，上限值是16384，max_user_connections是指每个数据库用户的最大连接数。 M
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2023-06-01 19:59:08
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一、Mysqlslap介绍mysqlslap是MySQL5.1之后自带的benchmark基准测试工具，类似Apache Bench负载产生工具，生成schema，装载数据，执行benckmark和查询数据，语法简单，灵活，容易使用。该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新，给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。mysqlslap为mysql性能优化前后提供了直观的验证依据
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2023-11-28 02:03:57
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原标题：mysql如何处理高并发mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下：(1)代码中sql语句优化(2)数据库字段优化，索引优化(3)加缓存，redis/memcache等(4)主从，读写分离(5)分区表(6)垂直拆分，解耦模块(7)水平切分方案分析：1、
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2023-08-15 18:48:31
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先来看查询的sql 语句： select id, t1,t2 from t_table where id in(232922924); 以上查询语句造成数据库的运行线程高，导致页面响应比较缓慢。那么需要从哪些方面来优化查询sql呢？ 一般优化s
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2023-06-25 14:37:50
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# MySQL 查询并发性能优化指南
在软件开发的实践中，数据库查询的性能直接影响到应用程序的效率及用户体验。本篇文章将带领你了解如何实现 MySQL 查询并发性能的优化，通过步骤图、代码示例以及详解，让你在实践中掌握相关知识。
## 流程概述
在优化 MySQL 查询并发性能的过程中，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
mysql insert 并发性能优化
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何实现“mysql insert 并发性能”。首先，让我们了解整个流程，并给出每一步需要做什么。
流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 连接数据库
连接数据库 --> 开启事务
开启事务 --> 插入数据
插入数据 --
原创
2023-09-25 00:00:06
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synchronized的作用示例public static void main(String[] args) throws Exception {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(()->{
incrment();
}).start();
}
Threa
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2024-02-11 22:02:17
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为什么需要基准测试？
观察系统在不同压力下的行为，评估系统的容量，观察系统如何处理不同数据。
基准测试的策略
集成式策略：针对整个系统的整体测试；单组件式策略：单独测试MySQL。通常使用集成式测试
测试指标： 吞吐量：单位时间内的事务处理数。
响应时间/延迟：用于测试任务的总体时间，通常使用百分百响应时间，或者利用折线图来直观地观察分布情况。
并发性：MySQ
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2023-12-07 00:11:27
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本文深入比较了 Java 中普通互斥锁与读写锁的核心机制、性能差异及适用场景，提供详细代码示例与 JMH 测试结果，帮助开发者根据读写比例合理选择锁类型，并讲解了锁降级、锁升级、饥饿问题及性能优化策略。
# MongoDB vs MySQL：高并发性能对比
在当前互联网时代，随着用户数量的增加和访问量的上升，系统的高并发性能成为一个重要的考量因素。数据库作为系统的核心组成部分之一，其性能和稳定性直接影响整个系统的运行效率。在数据库选择上，有两个常见的选择：MongoDB和MySQL。本文将从高并发性能的角度对比MongoDB和MySQL，并结合代码示例进行说明。
## MongoDB
Mon
原创
2024-05-16 03:41:44
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# MySQL读写并发性能报告
在现代应用程序中，数据库的性能至关重要，尤其是在高并发的环境下。MySQL作为一个广泛使用的关系型数据库，提供了多种方式来提升读写操作的并发性能。在这篇科普文章中，我们将对MySQL的读写并发性能进行探讨，并通过代码示例和关系图表示进行更深入的讲解。
## MySQL的并发控制
MySQL采用了多种机制来处理并发操作，包括**锁机制**和**事务隔离级别**。
目录一、安装mysql主从复制二、安装redis集群(大厂面试题第4季-分布式存储案例真题)--cluster(集群)模式-docker版 哈希槽分区进行亿级数据存储一、安装mysql主从复制步骤： 1. 新建主服务器容器实例3307docker run -p 3307:3306 --name mysql-mast
并发性是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。
同时性是指两个或多个事件在同一时刻发生。二者的概念：幷发的实质是一个物理CPU（也可以多个物理CPU）在若干道程序之间多路复用，并发性是对有限物理资源强制行驶多用户共享以提高效率。并发性是关于软件过程分解成进程、线程并处理相关的效率、原子性、同步和调度问题。实现幷发技术的关键之一是如何对系统内的多个活动（进程）进行切换。
并行性指的是两个或两个以上的
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2023-07-10 17:17:54
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