昨晚我正在床上睡得着着的，突然来了一条短信。 什么？线上的订单无法取消！我赶紧登录线上系统，查看业务日志。 发现有MySQL锁超时的错误日志。不用想，肯定有另一个事务正在修改这条订单，持有这条订单的锁。导致当前事务获取不到锁，一直等待，直到超过锁超时时间，然后报错。既然问题已经清楚了，接下来就轮到怎么排查一下到底是哪个事务正在持有这条订单的锁。好在MySQL提供了丰富的工具，帮
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2023-09-07 21:15:48
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问题发现场景： 项目中用了@Scheduled(fixedDelay = 10000)注解每10s循环更细数据库，每次更新差不多两万条数据吧。多个方法分别操作数一个表中不同clusterName字段标识的行，开启事务@Transactional(rollbackFor = Exception.class)后，开启线程池@Async("asyncPostFix")做异步更新数据表操作。今天看了日志发
文章目录一、mysql死锁及超时的原因二、mysql死锁排查思路1、show full processlist 查询当前数据库全部线程2、information_schema 一、mysql死锁及超时的原因当在业务逻辑中看到这个错误，或者mysql中使用update语句更新数据报错： Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction。也
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2023-08-07 22:54:03
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问题描述表dt包含了一个主键，一个复合唯一索引和一个普通索引，存在9条记录。表结构和记录如下： CREATE TABLE `dt` (
`ID` int(10) NOT NULL,
`COUPON_ID` varchar(60) NOT NULL,
`OPERATION_TYPE` decimal(2,0) NOT NULL,
`REMAIN_AMOUNT` decimal(8,
1. 定义阻塞：多个线程之间的相互影响，等待临界资源；死锁：多个线程之间互相等待，形成等待环；对于死锁，达梦数据库会自动检测，并选择牺牲掉其中的一个事务，保证其它事务正常运行。死锁一般是由于应用程序bug导致的，当有修改多表的事务时，应尽量保证每个事务以相同的顺序锁定表。可以通过V$DEADLOCK_HISTORY查询死锁历史，其中记录了产生死锁后被牺牲掉的事务的事务ID、会话ID、执行的SQL语
回顾一下生产中的一次MySQL5.7异常，Cause: java.sql.SQLException: Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction解决与处理。【1】抛个异常
异常如下：Cause: java.sql.SQLException: Lock wait timeout exceeded;
try restarting tr
问题最近遇到了一个线上问题，本质就是 mysql 在获取锁时超时了。[40001][1205] Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction定位问题首先肯定得看下这个报错是什么意思，又是怎么导致这个问题的。先讲下背景知识（问题涉及的mysql 使用的存储引擎是 InnoDB）： 在 mysql 事务中有时需要获取排他锁，既然是排他锁那
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2023-08-27 20:02:06
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# Java锁超时实现方法
## 引言
在Java开发过程中，使用锁（synchronized关键字或Lock接口）是一种常见的同步机制，用于保护临界区资源的访问。然而，由于某些原因，如果线程在等待锁的时候无法获取到锁资源，就会出现线程阻塞的情况，这可能导致程序的性能下降或者死锁的发生。为了避免这种情况，我们可以实现锁的超时机制，即在一定时间内无法获取到锁资源时，线程主动放弃等待。本文将介绍如何
原创
2023-08-27 09:39:33
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# Java超时锁的实现
## 1. 引言
本文将教授如何在Java中实现超时锁。超时锁是一种多线程编程技术，它允许线程在一定时间内等待获取锁，如果超过设定时间仍未获取到锁，则放弃尝试并继续执行其他逻辑。这种技术在处理并发任务时非常有用，可以避免线程长时间等待锁导致的性能问题。
## 2. 流程概述
下面是实现Java超时锁的整个流程图：
```mermaid
flowchart TD
缓存击穿 和缓存穿透不同的是，缓存击穿是指：缓存中没有，但是数据库中存在的热点数据。 （查询数据库后会缓存一份到redis）但并发仍然瞬时访问数据库。例如：首页的热点新闻，并发访问量非常大的热点数据，如果缓存过期失效，服务器会去查询DB，这时候如果大量的并发去查询DB，可能会瞬间压垮DB。画了个简图，如下所示： 解决方案：DB查询加分布式锁。未加锁的情况 解决问题之前，先看一下不做处理的代码和运行
背景版本 mysql 5.6 测试环境中反馈订单审核保存时一直在转圈圈，几十秒之后都不成功。在重现时发现数据库提示如下错误[Err] 1205 - Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction原因Mysql的 InnoDB存储引擎是支持事务的，事务开启后没有Commit，导致该资源被长期占用，其他事务在抢占该资源时，因上一个事务的锁而
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2023-08-02 13:00:36
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1. innodb_lock_wait_timeout mysql 可以自动监测行锁导致的死锁并进行相应的处理，但是对于表锁导致的死锁不能自动监测，所以该参数主要用于，出现类似情况的时候等待指定的时间后回滚。系统默认值是50秒。用户可以根据业务自行设置。生产环境不推荐使用过大的 innodb_lock_wait_timeout 参数值。 -- 查看事务超时时间
SHOW VARIAB
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2023-08-07 22:53:54
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最近学习了一下数据库的悲观锁和乐观锁，根据自己的理解和网上参考资料总结如下： 悲观锁介绍（百科）：悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，
记录一次mysql锁超时问题问题问题解决根因解决 问题最近在做压力测试，测试人员发现一个问题，高并发下生成订单和更新订单的操作很多失败了，抛出如下异常;org.springframework.dao.CannotAcquireLockException: / ### Error updating database. Cause: java.sql.SQLException: Lock wait
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2023-08-21 11:15:52
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redis事务redis事务简介： redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。 事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。 redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。事务命令： Multi、Exec、discard 输入 Multi 命令后，输入的命令会依次进入命令队列中（这个阶段是组队阶段）；直到输入 Exec，所有输入的命
redis集群状态下的问题： 1. 客户端A从master获取到锁 2. 在master将锁同步到slave之前，master宕掉了。 3. slave节点被晋级为master节点 4. 客户端B取得了同一个资源被客户端A已经获取到的另外一个锁。 安全失效！ 解决集群下锁失效，参照redis官方网站针对redlock文档：https://redis.io/topics/distlock 在算法的分
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2023-08-14 16:43:47
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目录1 基于Redis中setnx方法的分布式锁的问题2 Redisson2.1 什么是Redisson2.2 Redisson实现分布式锁快速入门2.3 Redisson 可重入锁原理什么是可重入锁？ Redisson中又是如何实现的呢？2.4 Redisson分布式锁的可重试性2.5 Redisson
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2023-07-27 21:49:58
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1.什么是全局解释器锁GILPython代码的执行由Python 虚拟机(也叫解释器主循环，CPython版本)来控制，Python 在设计之初就考虑到要在解释器的主循环中，同时只有一个线程在执行，即在任意时刻，只有一个线程在解释器中运行。对Python 虚拟机的访问由全局解释器锁（GIL）来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。 2.在多线程环境中，Python 虚拟机按以
独占式超时获取同步状态doAcquireNanosspinForTimeoutThresholdparkNanoscancalAcquire 前面已经看过了整个独占式锁的获取锁与解锁过程，但其实在AQS里面，对于独占式锁是可以设置超时获取锁的，也就是一旦在队列中等待了指定时间后都没有拿到锁，就放弃去获取锁独占式超时获取同步状态对应的方法为tryAcquireNanos，尝试获取有超时时间的锁，注
# MySQL锁超时与锁监控
在数据库操作中，锁是保证数据一致性的重要机制。MySQL作为广泛使用的数据库系统，提供了多种锁机制来处理并发访问。然而，当数据库中的锁发生冲突时，可能会导致锁超时，影响数据库的性能和稳定性。本文将介绍MySQL中的锁超时问题以及如何进行锁监控。
## 锁超时的原因
在MySQL中，锁超时通常由以下原因引起：
1. **高并发访问**：当多个用户同时访问同一数据
