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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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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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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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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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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1、关于高并发的几个重要概念
1.1 同步和异步首先这里说的同步和异步是指函数/方法调用方面。很明显，同步调用会等待方法的返回，异步调用会瞬间返回，但是异步调用瞬间返回并不代表你的任务就完成了，他会在后台起个线程继续进行任务。
1.2 并发和并行并发和并行在外在表象来说，是差不多的。由图所示，并行则是两个任务同时进行，而并发呢，则是一会做一个任务一会又切换做另一个任务。所以单个cpu
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2024-06-02 13:09:52
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1.后台组合使用mysql+Redis数据库mysql是持久化存储，存放在磁盘里面，检索的话，会涉及到一定的IO，为了解决这个瓶颈，于是出现了缓存，比如现在常用的 redis。首先，用户访问缓存，如果未命中，就去访问mysql，之后将mysql中的数据复制到缓存中。redis是缓存，并且是驻留在内存中运行的，这大大提升了高数据量web访问的访问速度。redis提供了大量的数据结构，比如string
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2023-08-08 17:32:19
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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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# MyBatis 与 MySQL 高并发插入重复数据问题解析
在现代的互联网应用中，高并发是一个常见的问题。特别是在使用MyBatis与MySQL进行数据操作时，如何避免高并发情况下插入重复数据，成为了开发者需要面对的挑战。本文将介绍MyBatis与MySQL在高并发环境下插入数据时可能遇到的问题，并提供相应的解决方案。
## 高并发插入重复数据的原因
在高并发环境下，多个请求可能同时到达
原创
2024-07-23 04:17:56
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beginTranse(开启事务)
try{
$result = $dbca->query('select amount from s_store where postID = 12345');
if(result->amount > 0){
//quantity为请求减掉的库存数量
$dbca->
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2024-08-28 22:50:29
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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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MySQL 并发控制 前一节已经说过了，MySQL是多线程应用，并且共享存储数据，很显然，当两个及以上线程对同一块数据进行写将会发生数据不一致等各种问题，比如，同时对一个表增加一条记录，后一个增加的记录可能会覆盖前一条，造成数据丢失。若仅仅是读不会发生错误，但是当读写一同，就有可能发生读错误，所以，对读也是需要必要的控制。 关于数据读写错误的会有哪几种情况，可以参考：事务隔离级别。
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2023-08-28 13:26:58
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# 解决 Java 高并发下 MySQL 主键重复问题
在高并发环境中使用 MySQL 数据库时，经常会遇到主键重复的问题。这种情况通常是由于多个线程同时尝试插入相同的主键导致的。在这篇文章中，我们将探讨为什么会出现这种情况，并提供解决方案以及代码示例。
## 什么是主键重复？
主键是数据库表中确保数据唯一性的一个重要特性。一个表只能有一个主键，而主键的值不能重复。在高并发访问数据库的情况下
原创
2024-08-02 09:07:51
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在高并发的MySQL场景中，避免重复插入数据是设计数据库时必须考虑的重要问题。为了确保数据的一致性和完整性，我将记录解决“mysql高并发避免重复插入”问题的详细过程。
## 环境预检
在我们正式开始之前，确保我们的环境满足以下要求：
| 系统要求 | 版本 |
|------------------|-----------|
| MySQL
高并发高负载类网站关注点之数据库、高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化、高并发高负载类网站关注点之缓存、负载均衡、存储、高并发高负载网站的系统架构之图片服务器分离、高并发高负载网站的系统架构之数据库集群和库表散列、高并发高负载网站的系统架构之缓存
一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是We
# Java高并发防止数据重复实现流程
## 1. 理解并发和数据重复
在开始学习如何实现Java高并发防止数据重复之前，我们首先需要理解两个概念：并发和数据重复。
**并发**是指多个任务同时进行，共享同一资源。在并发编程中，多个线程可以同时执行，但是由于资源共享的特性，很容易出现数据竞争的情况。
**数据重复**是指在并发场景下，多个线程对同一数据进行操作，导致最终结果与预期不一致的情
原创
2023-10-08 03:23:32
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文章目录1. 需求背景2. 解决方案2.1 分布式锁2.2 数据库实现2.2.1 唯一索引2.2.2 insert ignore写入2.2.3 insert on duplicate key update写入2.2.4 增加一张防重表（业务）3. 总结 1. 需求背景在实际的业务开发过程中，很多时候都需要保证数据的唯一性。比如我们在做的SAAS系统，租户有对应的配置数据，一个租户只能有一条数据。
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2023-07-04 14:40:37
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mysql大数据高并发处理
发布于2013-5-14
一、数据库结构的设计
如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶
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2023-07-01 08:55:35
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笔者这段时间在做第三方用户接入的时候碰到了一个问题：由于自身的系统是在第三方发送请求的时候直接将第三方的账号数据存入数据库的，所以当页面出现多个请求并发执行的时候，会出现用户数据重复插入的问题，之后笔者尝试了几种方式最终解决了这个问题，在此记录一下。 目录一、单台服务器的处理方案二、多台服务器环境下的处理方案 一、单台服务器的处理方案这种情况是最简单的一种情况，笔者的处理方法是给插入数据的代码块加
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2023-08-16 21:51:11
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mysql教程 sql 防止重复插入相同的记录实例 首页我们来看看防止页面重复刷新插入防止方法 方法： 表单页setcookie("pass","ok");
处理页
if($_COOKIE["pass"]=="ok"){
mysql_query("insert inot .....");
}
else{
echo "页面已经过期，请不要
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2023-11-24 11:33:34
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