我们平时编写程序的时候，有很多情况下需要考虑线程安全问题，一个全局的变量如果有可能会被多个同时执行的线程去修改，那么对于这个变量的修改就需要有一种机制去保证值的正确性和一致性，这种机制普遍的做法就是加锁。其实也很好理解，和现实中一样，多个人同时修改一个东西，必须有一种机制来把多个人进行排队。计算机的世界中也是如此，多个线程乃至多个进程同时修改一个变量，必须要对这些线程或者进程进行排队。数据库的世界亦是如此，多个请求同时修改同一条数据记录，数据库必须需要一种机制去把多个请求来顺序化，或者理解为同一条数据记录同一时间只能被一个请求修改。
面试官让我说一下乐观锁和悲观锁，我没回答上来，回来之后我查了，数据库没有这两种锁呀
锁是数据库中最为重要的机制之一，无论平时写的select语句，还是update语句其实在数据库层面都和锁息息相关。如果没有锁机制，操作数据的时候可能会发生以下情况：
1. Read Uncommitted 未授权读取，实质上该级别允许读取未提交的数据，就是允许脏读。如果一个事务A读取了一条记录 r，并修改了该记录，事务A尚未提交时，事务B读取了r，如果事务A最后回滚了(因某种原因)，那么事务B读了一条无效的记录。[1]给的例子，如果事务A对某一个值进行了 加1 操作 10 次，事务B能读取其中的中间值 2,3,4... ，这一系列中间值的读取就是未授权读取。
通过如下指令，获取当前DB的Session，然后将对应的SPID Kill掉，之后再执行ALTER DATABASE 语句。
乐观锁和悲观锁是一种程序设计思想，而不是具体的代码。乐观锁和悲观锁应用的场景有很多，在数据库和多线程等等都会用到。
在编程中，幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数指的是那些使用相同参数重复执行也能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。比如说getIdCard()函数和setTrue()函数就是幂等函数。
在我们开发的项目中，大量的请求，或者同时的操作，很容易导致系统在业务上发生并发的问题。通常讲到并发，解决方案无非就是前端限制重复提交，后台进行悲观锁或者乐观锁限制。
在数据库中经常会遇到这样的情况：一个主表A，一个子表B，B表中包含有A表的主键作为外键。当要插入数据的时候，我们会先插入A表，然后获得A表的Identity，再插入B表。如果要进行删除操作，那么就先删除子表B，然后再删除主表A。在程序设计中，对两个表的操作是在一个事务之中完成的。
多用户对数据库的并发访问带来几个问题，如脏读（dirty read）、幻读（phantom read）、更新丢失（lost update）和不可重复读（nonrepeatable read）。
MySQL的数据量到达一定的限度之后，它的查询性能会下降，这不是调整几个参数就可以解决的，如果我们想要自己的数据库继续保证一个比较高的性能，那么分库分表在所难免。
1、CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (
MySQL是一个更好的NoSQL数据库。当考虑到NoSQL的使用案例，比如对Key/Value键值存储来讲，MySQL在性能、易用性和稳定性方面更有意义。MySQL毕竟是一款成熟稳定的产品，在互联网上有大量的在线教程，范围从操作到失败案例，从主从复制到其它不同模式的应用，不一而足。基于这个原因，MySQL相比其他新兴并没有经过多年洗礼的NoSQL来讲，确实有一定的优势。
前几天有人问了我一个问题，说如果数据库某些操作不用事务，那么又需要保持数据的一致性，那么该用什么方法替代事务。我就想到了悲观锁和乐观锁的思想，下面我解释一下在数据库中的悲观锁和乐观锁
说一下mysql比较宏观的面试，具体咋写sql的这里就不过多举例了。后面我还会给出一个关于mysql面试优化的试题，这里主要说的索引和B+Tree结构，很少提到我们的集群配置优化方案。
前几天一个人问到了关于流水号重复的问题，我想了下，虽然说这个问题比较简单，但是具有广泛性，所以写了这篇博客来介绍下，希望对大家有所帮助。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
缓存通常使用 Redis / Memcached 等高性能内存缓存来实现, 本文以 Redis 为例讨论缓存应用中面临的一些问题。
数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。并发（Concurrency）的意思是在数据库中有超过两个以上用户对同样的数据做修改，而并行（parallel）的意思就是将一个任务分成很多小的任务，让每一个小任务同时执行，最后将结果汇总到一起。所以说，锁产生的原因就是并发，并发产生的原因是因为系统和客户的需要。
悲观锁与乐观锁是两种常见的资源并发锁设计思路，也是并发编程中一个非常基础的概念。之前有写过一篇文章关于并发的处理思路和解决方案，这里我单独将对这两种常见的锁机制在数据库数据上的实现进行比较系统的介绍一次吧。
ConcurrentHashMap 是 HashMap 的多线程版本，HashMap 在并发操作时会有各种问题，比如死循环问题、数据覆盖等问题。而这些问题，只要使用 ConcurrentHashMap 就可以完美解决了，那问题来了，ConcurrentHashMap 是如何保证线程安全的？它的底层又是如何实现的？接下来我们一起来看。
数据库在并发时会出现很多问题，但有些时候会提高程序的运行效率，而有些时候则会产生非常严重的BUG。数据库为了解决因并发而产生的问题，于是底层采用数据库锁的的机制来解决并发问题，也就是类似Java中的同步锁。虽然不同数据库的锁机制在底层可能是不同的，但是它们的实现原理都是一样的。下面我们看一下数据库锁机制的底层实现原理。
任何关系型数据库里都会有锁的机制，锁是基于事务的一种机制，锁主要是用来保护数据的安全，不被破坏，因为在数据量大并且高并发的情况下，就容易出现多个用户同时对同一个数据操作的情况，在这种情况下没有锁来保护数据的话，就会导致数据的混乱，数据就会遭到破坏。
在操作系统领域当中，死锁指的是两个或者两个以上的进程在运行的过程中，因为争夺共同的访问资源而相互等待阻塞，最终导致进程继无法续执行的一种阻塞现象。那么在数据库领域当中死锁又是怎样的表现形式呢？数据库死锁又会带来怎样的问题呢？
我们很高兴为大家带来 TiDB 最新版 6.0 的介绍。虽然是一个开源数据库，但 TiDB 的定位一直都是面向企业级和云的数据库，而 TiDB 6.0 也是围绕这个主题而研发的。在最新版本中，我们大幅度加强了作为企业级产品的可管理性，与此同时也加入了诸多云原生数据库所需的基础设施。
https://keithlan.github.io/2017/06/05/innodb_locks_1/
原文链接：https://url.cn/5vUhnKI
电商网站都会遇到秒杀、特价之类的活动，大促活动有一个共同特点就是访问量激增，在高并发下会出现成千上万人抢购一个商品的场景。虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化，但整体的并发还是平时的数倍以上，参加活动的商品一般都是限量库存，如何防止库存超卖，避免并发问题呢？分布式锁就是一个解决方案。
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个
当我们使用 index API 更新文档 ，可以一次性读取原始文档，做我们的修改，然后重新检索整个文档。最近的检索请求将获胜：无论最后哪一个文档被检索，都将被唯一存储在 Elasticsearch 中。如果其他人同时更改这个文档，他们的更改将丢失。
作者简介：肖泽凡，腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚，负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护，热爱技术，喜欢分享，文章首次发表于SegmentFault，博客名“X先生”，欢迎与我交流~ 锁是为了解决并发环境下资源竞争的手段，其中乐观并发控制，悲观并发控制和多版本并发控制是数据库并发控制主要采用的技术手段，而MySQL中的锁就是其中的悲观并发控制。 MySQL中的锁有很多种类，我们可以按照下面方式来进行分类。 一、按读写 从数据库的读写的角度来分，数据库的锁可以分为分为以下几种：
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MySQL存储引擎介绍 文件系统 操作系统组织和存取数据的一种机制。 文件系统是一种软件。 文件系统类型 ext2 ext3 ext4 xfs 数据 不管使用什么文件系统，数据内容不会变化 不同的是，存储空间、大小、速度 MySQL引擎 可以将MySQL引擎理解为：MySQL的“文件系统”，只不过功能更加强大。 MySQL引擎的功能 除了可以提供基本的存取功能，还有更多功能事务功能、锁定、备份和恢复、优化以及特殊功能。 MySQL 提供以下存储引擎： – InnoDB – MyISAM – MEMOR
Redis 作为缓存服务器是众多企业中的选择之一，虽然该技术很成熟但也是存在一定的问题。就是缓存带来的缓存穿透，缓存击穿，缓存失效问题，继而引用分布式锁。
悲观锁的特点是先获取锁，再进行业务操作，即“悲观”的认为获取锁是非常有可能失败的，因此要先确保获取锁成功再进行业务操作。通常所说的“一锁二查三更新”即指的是使用悲观锁。通常来讲在数据库上的悲观锁需要数据库本身提供支持，即通过常用的select … for update操作来实现悲观锁。当数据库执行select for update时会获取被select中的数据行的行锁，因此其他并发执行的select for update如果试图选中同一行则会发生排斥（需要等待行锁被释放），因此达到锁的效果。select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。
缓存雪崩就是Redis的大量热点数据同时过期（失效)，因为设置了相同的过期时间，刚好这个时候Redis请求的并发量又很大，就会导致所有的请求落到数据库。
mysql 事务特性、隔离级别，事务控制等等，我都在拉勾训练营学到啦，面试的时候再也不怕啦。
在分布式系统中，分布式锁是为了解决多实例之间的同步问题。例如master选举，能够获取分布式锁的就是master，获取失败的就是slave。又或者能够获取锁的实例能够完成特定的操作。
用户的数据一般都是存储于数据库，数据库的数据是落在磁盘上的，磁盘的读写速度可以说是计算机里最慢的硬件了。
java面试(2)关于并发、超卖处理的思路
并发控制是数据库管理系统（DBMS）中的一个重要概念，用于管理多个事务并发执行时可能出现的数据访问冲突。封锁协议是实现并发控制的一种机制，它规定了事务在访问数据时需要遵循的锁定规则和释放规则。
在日常的软件开发中除了需要考虑软件性能指标外，还需要特别考虑的地方就是软件的安全性了，提到安全性，那我们就不得不考虑事务管理。也就是在同一个事务下，对数据库的操作要么全成功提交，只要有一个失败，那么已经更新的数据也必须回滚。在spring中使用事务比较简单，因为spring中不但提供了和底层事务无关的事务对象，还提供了声明性事务的功能，目的是让程序从事务代码中解耦，方便我们随时随地的添加事务。
作者介绍：bluesea，腾讯金融云专家工程师，从事分布式数据库TDSQL研发工作。出版著作：《数据库查询优化器的艺术 原理解析与SQL性能优化》、《数据库事务处理的艺术 事务管理与并发控制》，广受好评。同时，bluesea还是中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。 TDSQL是一个稳定运行了十年之久的分布式数据库，不仅支撑了腾讯公司的计费业务，而且还在微众银行等金融单位的核心业务系统稳定、高效地运行了四年之久。这几年，TDSQL在技术层面不断进步，研发了很多新特性，诸如多级分区、热点更新、隐含主键、分布
今天王总又给我们上了一课，其实MySQL处理高并发，防止库存超卖的问题，在去年的时候，王总已经提过；但是很可惜，即使当时大家都听懂了，但是在现实开发中，还是没这方面的意识。今天就我的一些理解，整理一下这个问题，并希望以后这样的课程能多点。
天长，地久。天地之所以能长且久者，以其不自生也，故能长生。是以圣人后其身而身先，外其身而身存，非以其无私邪？故能成其私。——老子
在分布式系统中,由于多个服务实例对共享资源的访问存在竞争关系,需要使用分布式锁来实现对共享资源的互斥访问。本文将深入解析分布式锁的实现原理。
深度技术文章，第一时间送达！ 作者介绍： bluesea，腾讯金融云专家工程师，从事分布式数据库TDSQL研发工作。出版著作：《数据库查询优化器的艺术 原理解析与SQL性能优化》、《数据库事务处理的艺术 事务管理与并发控制》，广受好评。同时，bluesea还是中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。 本文为SDCC系列数据库技术实战线上峰会议题内容整理分享。 TDSQL是一个稳定运行了十年之久的分布式数据库，不仅支撑了腾讯公司的计费业务，而且还在微众银行等金融单位的核心业务系统稳定、高效地运行了四年之久。这几
间隙锁（Gap Lock）：锁加在不存在的空闲空间，可以是两个索引记录之间，也可能是第一个索引记录之前或最后一个索引之后的空间。
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