脏读： 当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时另外一个事务也访问了这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是“脏数据”，依据“脏数据”所做的操作可能是不正确的。简单来说就是：读取到事务还未提交的数据。不可重复读：
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2024-01-02 11:05:44
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事物特性：原子性：atomicity 最小工作单元，全部成功，全部失败。一致性：consistency 事物中的修改不会保存到数据库中。隔离性：isolation 一个事物所做的修改在提交之前是对其他事物不可见的。持久性：durability 数据修改后保存在数据库中。隔离级别：READ UNCOMMITTED 未提交读：事物的修改在没有提交之前，其他事物可以读到修改的数据，也被称为脏读，因为数据
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2023-10-08 22:59:51
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MySQL常见面试总结并发事务带来哪些问题？脏读(Dirty read)：一个事务读到另一个事务未提交的更新数据。丢失修改(Lost to modify)：一个事务访问数据并对其修改时，另外一个事务也访问了该数据并进行了修改。第二次修改覆盖了第一次的修改，导致第一次修改的数据丢失。不可重复读(Unrepeatableread)：一个事务两次读取同一行数据，两次读到的数据不一样。（重点在于修改）幻读
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2023-12-07 08:59:01
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如果不显式声明事务，那么一般有两种情况：1. 每条 SQL 语句作为独立的事务，即 AUTOCOMMIT 模式；2. 当前 Session 在一个隐式的事务中，等待手工 Commit。而 "不使用事务" 的场景是不存在的。完美的数据正确性有它的代价，不同的读写场景，对隔离性的需求不同。隔离性越高，数据越安全，但性能越低。教科书上一般会写四种隔离级别，按照不同隔离级别可能出现的 "症状" 划分：Re
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2023-12-07 15:27:02
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高并发解决方案案例 流量优化：防盗链处理 前端优化：减少HTTP请求，合并css或js，添加异步请求，启用浏览器缓存和文件压缩，CDN加速，建立独立图片服务器， 服务端优化：页面静态化，并发处理，队列处理 数据库优化：数据库缓存，分库分表，分区操作，读写分离，负载均衡 web服务器优化：负载均衡，nginx反向代理，7,4层LVS软件2. web资源防盗链 盗链：在自己的页
补充, 可以通过lock_token_time判断 如果超时的 可以去释放锁 比如超时半个小时等。【技巧】并发读取Mysql数据保证读取到的数据不重复。
原创
2024-03-08 08:50:46
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高性能MySQL第一章 MySQL架构并发控制有多个查询需要同时修改数据，就会产生并发控制问题。读写锁：处理并发 读/写 访问的通常实现一个由两种锁类型组成的锁系统，即共享锁（shared lock| 读锁 | read lock）与排他锁（exclusive lock | 写锁 |write lock）。锁的概念为：资源上的读锁是共享的，是相互不堵塞的。多个客户可以同时读取同一资源而互不干扰。写
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2024-09-17 17:05:47
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数据库事务之mysql1 数据库并发问题及概念2 存储引擎是否支持事务2.1 mysql自动提交2.2 mysql隐式提交2.3 autocommit和START TRANSACTION辨析3 事务的ACID(acid)属性4 查看及设置mysql数据库事务隔离级别4.1 数据库的4种事务隔离级别5 mysql的MVVC5.1 版本链5.2 ReadView5.3 READ_COMMITED的实
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2023-11-27 17:08:01
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并发容器概览ConcurrentHashMap : 线程安全的HashMapCopyOnWriteArrayList: 线程安全的ListBlockingQueue:这是一个接口，表示阻塞队列，非常适合用于作为数据共享的通道ConcurrentLinkedQueue : 高效的非阻塞并发队列，使用链表实现。可以看做一个线程安全的LinkedListConcurrentSkipListMap : 是
浅谈MVCC一、什么是MVCC二、能解决什么问题三、两种读方法四、MVCC实现原理1、隐藏字段2、undo日志3、read view 一、什么是MVCCmvcc是mysql的多版本控制器，主要用来处理mysql的多并发问题。二、能解决什么问题读读：本身不会有冲突，所以也不需要进行并发管理。读写：有线程安全性的问题，容易造成是事务隔离性的问题，从而出现幻读、脏读、不可重复读。写写：有线程安全性的问
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2024-05-30 01:03:59
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前言前段时间，很多人问我能不能写一些数据库的文章，正好自己在测试mysql数据库性能的时候，出现了一个问题，也就是出现了很多重复的数据，想起来自己long long ago写过一篇类似的，仅此就拿来总结了一下。如果你在使用mysql的时候也遇到了这个问题，希望能对你有所帮助。注意：这篇文章不是数据库系列的正式文章，有关mysql、MongoDB、redis、oracle等数据库系列的文章正在整理中
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2023-11-09 01:12:23
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概述数据库系统一般采用WAL(write ahead log)技术来实现原子性和持久性，MYSQL也不例外。WAL中记录事务的更新内容，通过WAL将随机的脏页写入变成顺序的日志刷盘，可极大提升数据库写入性能，因此，WAL的写入能力决定了数据库整体性能的上限，尤其是在高并发时。在MYSQL 8以前，写日志被保护在一把大锁之下，本来并行事务日志写入被人为串行化处理。虽简化了逻辑，但也极大限制了整体的性
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2023-10-16 10:23:56
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很多时候在日常的项目中，有些数据是不允许重复的，例如用户信息中的登陆名，一旦存在同一个登陆名，必然不知道到底是哪个用户执行登陆操作，导致系统异常。常常在防止数据重复的情况下，我们都采用唯一索引去解决，如下当我们执行同样的name的数据时则会报如下错误• CREATE TABLE `login` (
• `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
•
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2023-06-20 15:37:32
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mysql使用用insert往数据表中插入数据时，为了不重复插入数据，往往先查询一下该条数据是否已经存在，若不存在才进行插入操作。 而使用 insert if not exists语句，就不需重复做上述两道工序，一个sql语句防止插入重复数据。 要求demo列的值不能有相同的值(id是主键，设置为自增长）SELECT * FROM `zyt`;
INS
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2023-06-26 11:20:23
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例子：卖火车票/**
* 有N张火车票，每张火车票都有一个编号
* 同时有10个窗口对外售票
* 模拟程序
*
* 第一个程序会重复销售， 超量销售
* 第二个程序使用Vector 是个同步容器， 所有方法都是加锁的， 还是有问题， 判断size()和同步remove(0方法是分离的，中间还是有问题。
*/
public class TicketSeller2 {
//Ve
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2023-12-20 09:32:27
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1. 业务场景针对一些基础业务数据如用户表，要保证主键Primary或Unique不重复，如果在插入时做判断，效率低且代码复杂。2. 实现方案基于MySQL数据库，实现方案有如下4种replace into 使用最简单，推荐on duplicate key update 可以根据业务需要，当数据重复时，指定更新的内容。有对应使用场景时使用insert ignore into 简单粗暴，可能会丢数据
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2023-10-15 21:56:08
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文/kingkai编程珠玑上关于抽样问题的章节，提出了很多随机从N个数中抽取M个数(不重复)的方法。这里一一进行分析，并给出部分推导。抽样广泛应用于工程实践中，在样本空间非常大时，性能的因素会显得非常明显。比如，总每日的检索Query中抽样不重复的100个。对于这个命题，如果不精心设计。很可能演变成很多粗糙的实现。Loop Nvoid genKnuth(int m, int n)
{
int
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2024-07-31 13:28:03
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概述数据库系统一般采用WAL(write ahead log)技术来实现原子性和持久性，MYSQL也不例外。WAL中记录事务的更新内容，通过WAL将随机的脏页写入变成顺序的日志刷盘，可极大提升数据库写入性能，因此，WAL的写入能力决定了数据库整体性能的上限，尤其是在高并发时。在MYSQL 8以前，写日志被保护在一把大锁之下，本来并行事务日志写入被人为串行化处理。虽简化了逻辑，但也极大
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2023-10-26 14:27:38
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### 如何实现 Python 与 MySQL 的高并发读取
在现代应用程序中，处理高并发是一个重要的考虑因素，尤其是在访问数据库时。本文将分步骤讲解如何使用 Python 和 MySQL 实现高并发读取。我们将采用连接池的方式来提高并发效率。
#### 整体流程
以下是实现 Python与MySQL高并发读取的步骤：
| 步骤 | 描述 |
概述LocalDate、LocalTime、LocalDateTime 类的实例是不可变的对象，分别表示使用ISO-8601日历系统的日期、时间、日期和时间。它们提供了简单的日期或时间，并不包含当前的时间信息。也不包含与时区相关的信息。注：ISO-8601日历系统是国际标准化组织制定的现代公民的日期和时间的表示法。方法描述示例now()静态方法，根据当前时间创建对象LocalDate localD
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2024-05-13 12:57:07
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