在现代数据库管理系统中,高效的并发控制机制是维护数据一致性、确保数据库性能的关键。一致性无锁读在这一背景下显得尤为重要。它通过避免在读取操作中使用锁机制,来提高数据库的并发访问性能,减少等待和死锁的可能性。
互联网时代,业务系统的主要特点是用户多、请求量大。尤其在中国这样拥有庞大用户基数的环境下,不用说阿里巴巴、京东这类需要满足双十一大促时每秒几万甚至几十万订单的系统,即使是一些垂直领域的业务系统(如三甲医院的挂号系统)每天也有不小的访问量。
非阻塞无锁(Lock-Free)算法用底层的机器指令(例如比较交换-CAS指令)代替锁来确保数据在并发访问中的一致性。
4月14日,腾讯云数据库备份服务DBS(Database Backup Service)正式发布,旨在助力企业实现一站式备份混合云数据库。 DBS是一款高可用、低成本的数据备份产品,支持实时增量备份以及快速数据恢复,为多种部署形态的数据库提供强有力的保护,可以应用于异地容灾备份、跨云厂商备份、IDC自建数据库备份、混合云架构数据库备份等场景。 当前国内企业在数据库部署上越来越倾向于选择混合云部署,在保证私有云敏捷安全的同时兼顾公有云的弹性自治。但混合云的部署形态复杂,如何对公有云和私有云部署形态的数据库进行
随着计算机硬件和软件的发展,个人计算机里动辄几千几万线程已经成为家常便饭。而在程序中大量使用并发也成为了一个主流,因为这样的程序有更小的延迟,并且对多核CPU也有更充分的利用。
一致性读,即快照读。在InnoDB中,事务中的查询会基于某个时间点创建的快照返回结果集,而非查询数据库表空间中的当前数据。一致性读(MySQL官方文档)。
在处理并发问题时,使用锁技术可能会导致性能问题,所以无锁并发在高并发环境中会普遍采用。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中,5月23日杨杰的分享已经结束,没来得及参与的小伙伴不用担心,以下就是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号,回复“0523杨杰 ”,即可下载直播分享PPT。 我是来自CDB/CynosDB的架构师杨杰,主要负责CDB/CynosDB研发相关的工作。 今天分享的主题是CDB备份系统九鼎是如何支撑数十万节点的备份。主要分为几个部分。第一个部分是在海量场景下面,数据备份遇到的一个新的挑战。面对这个挑战,我们九鼎是怎么设计和应对的。第二部分是提升备
这是java高并发系列第2篇文章,一个月,咱们一起啃下java高并发,欢迎留言打卡,一起坚持一个月,拿下java高并发。
void SetDriverInfo(long driver_id, DriverInfo info);
摘要:本文整理自大健云仓基础架构负责人、Flink CDC Maintainer 龚中强在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
一般是在数据表中加上版本号字段 version,表示数据被修改的次数。当数据被修改时,这个字段值会加1。
数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予以多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。 数据库行业发展 1978年-1990年,数据库在国内登场,国防和军工核心领域开始应用数据库。2000年左右互联网兴起,由于Oracle成本过高,MySQL技术开始在互联网公司一统江湖。2013年至今,开源数据库已经呈现百花齐放的格局。 随着国际形势的变化,在新基建的大浪潮下,国产
摘要:本文由社区志愿者陈政羽整理,内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性,包括:全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
在数据库的实际使用过程中,我们常常会遇到不希望数据被同时写或者读的情景,例如秒杀场景下,两个请求同时读到系统还有库存1个,然后又先后把库存更新为0,这时候就会出现超卖的情况,这时候货物的实际库存和我们的记录就会对应不上了。
数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予以多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。
翻译自 Real-time Analytic Databases — Thing or Not a Thing?
如果你受够了微服务系统中无休无止的痛苦,哪些数据库事务,分布式锁,永无止境的系统优化,莫名其妙的卡死,诡异的性能波动。来尝试一下最新的无锁编程技术吧。这个技术最酷的地方就是不需要数据库事务和分布式锁就能实现分布式系统的开发。众所周知分布式锁和数据库事务的滥用导致了分布式系统耦合的问题。
导语 TDSQL-C 原(CynosDB)是腾讯云数据库团队自研的新一代云原生数据库,融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势,采用计算和存储分离的架构,100%兼容 PostgreSQL,提供具备极致弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。 本文旨在从数据库内核的角度揭秘TDSQL-C PostgreSQL的核心架构与关键技术。本文适合读者:腾讯云售后服务、TDSQL-C用户、TDSQL-C开发者,需要有基本的数据库与存储知识。 TDSQL-C 概述 TDSQL-C采用计算和存储分离的架构
TDSQL-C采用计算和存储分离的架构,所有计算节点共享一份数据,存储容量高达128TB,单库最高可扩展至16节点,提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复和数据备份容灾服务。TDSQL-C既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征,又具有开源云数据库简单开放、自我迭代的优势。TDSQL-C不仅在性能、扩展性和高可用方面有大幅提升,计算存储的解耦使得计算层和存储层都获得了很大的独立优化空间,本文下面将介绍TDSQL-C架构的实现,以及在新架构上的关键技术优势。
在IaaS(Infrastructure as a Service,即基础设施即服务)软件里许多任务要顺序的执行;例如,当一个起动虚拟机的任务正在运行时,一个结束些虚拟机的任务则必有等待之前的开始任务结束才行。另一方面,一些任务以需要并发的同时运行;例如,在同一主机上20个创建虚拟机的任务能同时运行。同步和并行在一个分布式系统中是不好控的并且常常需要一个同步软件。针对这个挑战,ZStack提供了一个基于队列的无锁架构,允许任务很容易的来控制它们的并行级别,从一个同步到N个并行都行。
这篇文章,我们循序渐进,从内存、磁盘I/O、网络I/O、CPU、缓存、架构、算法等多层次递进,串联起高性能开发十大必须掌握的核心技术。
老板告诉你,开发一个静态web服务器,把磁盘文件(网页、图片)通过网络发出去,怎么做?
我自己总结的Java学习的系统知识点以及面试问题,目前已经开源,会一直完善下去,欢迎建议和指导欢迎Star: https://github.com/Snailclimb/Java-Guide
乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展,悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点,不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。
内存引擎作为在openGauss中与传统基于磁盘的行存储、列存储并存的一种高性能存储引擎,基于全内存态数据存储,为openGauss提供了高吞吐的实时数据处理分析能力以及极低的事务处理时延,在不同业务负载场景下可以达到其他引擎事务处理能力的3~10倍不等。
并发编程的目的是为了让程序运行得更快。启动更多的线程并不一定就能让程序最大限度地并发执行。 希望通过多线程执行任务让程序运行得更快,会面临非常多的挑战。比如
我们循序渐进,从内存、磁盘I/O、网络I/O、CPU、缓存、架构、算法等多层次递进,串联起高性能开发十大必须掌握的核心技术。
高性能和高并发,听着就有点类似,并且他们还经常一起提及,比如提高我们的并发性能,显然,高性能可以提高我们的并发,但是细化来看,他们是有区别的,他们的考量点的维度不同。高性能需要我们从单机维度到整体维度去考虑,更多的是先从编码角度、架构使用角度去让我们的单机(单实例)有更好的性能,然后再从整个系统层面来拥有更好的性能;高并发则直接是全局角度来让我们的系统在全链路下都能够抗住更多的并发请求。
上面的工作线程,从磁盘读文件、再通过网络发送数据,数据从磁盘到网络,兜兜转转需要拷贝四次,其中CPU亲自搬运都需要两次。
数据库在同时处理多个事务时需要决定事务之间能否看到对方的修改,能看到多少等等。根据隔离的严格程度,从严到松可以分为 Serializable, Repeatable reads, Read committed, Read uncommitted。我们用下面这个 KV 存储的例子来解释这四个隔离级别。KV 存储的初始状态如下:
曾经有一份丰厚的报酬摆在我面前,我没有珍惜。直到失去之后我才意识到,我可以会写线程上下文切换。 如果客户能给我一次重新组织语言的机会,我要跟他说三个字:“我会写!!!”
每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。
当查询结果过多时,将结果分为多个页面进行显示,可以有效地提高系统的响应速度。这样,系统可以逐步向客户端返回结果,使得用户能够更快地查看和处理数据。
近日,腾讯云原生数据库TDSQL-C 发布新版本,在云原生架构、基础硬件能力、自研内核等方面进行了全面升级。本次升级涵盖了基于英特尔 傲腾持久内存的二级缓存、全链路RDMA网络、7*24持续无锁备份等核心功能。性能测试结果显示,在全缓存场景、大数据集场景中,新版TDSQL-C 性能全面超越业内其他云原生数据库产品,对比传统云数据库达到200%性能提升。此外,TDSQL-C价格仅为商业数据库的1/10,是企业上云的最佳选择。
一、需求缘起 【业务场景】 有一类写多读少的业务场景:大部分请求是对数据进行修改,少部分请求对数据进行读取。 例子1:滴滴打车,某个司机地理位置信息的变化(可能每几秒钟有一个修改),以及司机地理位置的读取(用户打车的时候查看某个司机的地理位置)。 void SetDriverInfo(long driver_id, DriverInfoi); // 大量请求调用修改司机信息,可能主要是GPS位置的修改 DriverInfo GetDriverInfo(long driver_id); // 少量请求查询司
问题的提出 为了保证并发操作数据的正确性及一致性,SQL规范于1992年提出了数据库事务隔离级别。 事务隔离级别分类 事务隔离级别由低往高可分为以下几类 READ UNCOMMITTED,读取未提交的数据。 这是最不安全的一种级别,查询语句在无锁的情况下运行,并能读取到别的未提交的数据,造成脏读,如果未提交的那个事务数据全部回滚了,而之前读取了这个事务的数据即是脏数据,这种数据不一致性读造成的危害是可想而知的。 READ COMMITTED,读取已提交的数据。 一个事务只能读取数据库中
本文牵扯的面积可能会比较泛,或者说比较大,在这个层面很多人也有自己的见解,所以我这也仅仅是抛砖引玉,结合前面讲述的一些基础技术,从思想中阐述更为深入的架构思想基础,因为最好的架构思想是架构师结合实际情况思考出来最适合的架构,这里仅仅说明下一些常用的原理和思想,主要包含的内容有(内容很泛,所以都是简单阐述入门知识,具体后续深入探讨): 1、app切分集群组扩展 2、app集群组负载均衡 3、Memcached原理 4、db cache应用 5、db存储类型以及存储cache说明 6、存储条带思想 7、数据库集
上一篇文章介绍了数据库中锁的起源,今天将介绍数据库中常用的锁。还是以MySQL为例,MySQL中有表锁、行锁、共享锁、互斥锁、意向锁、间隙锁、记录锁、Next-Key锁、插入意向锁、AUTO-INC锁、隐式锁。看完本篇文章,再多的锁都难不倒你。
我们再面试中,总是各种的会提到关于 Java 的八股文,看各类博主总是提及 Java 的八股文,今天我们也来说说关于八股文中的面试题中的 MVCC 到底是个什么意思?
作者:booleanwang,腾讯 PCG 后台开发工程师 “N 高 N 可”,高性能、高并发、高可用、高可靠、可扩展、可维护、可用性等是后台开发耳熟能详的词了,它们中有些词在大部分情况下表达相近意思。本序列文章旨在探讨和总结后台架构设计中常用的技术和方法,并归纳成一套方法论。 前言 本文主要探讨和总结服务架构设计中高性能的技术和方法,如下图的思维导图所示,左边部分主要偏向于编程应用,右边部分偏向于组件应用,文章将按图中的内容展开。 高性能思维导图 1 无锁化 大多数情况下,多线程处理可以提高并发性能,但
https://blog.csdn.net/lkp1603645756/article/details/81744558
本文部分是我曾经的手稿,今天在草稿箱里面发现,居然没发出去。。。。。 部分是别的大佬的(下面那些实践方案)。
在jdk中提供了一些java.util.concurrent.atomic原子操作类。对于原子类变量的操作是不会存在并发性问题的,不需要使用synchronized关键字进行并发控制。它底层自身的实现即可保证变量的可见性以及操作的原子性,一般我们可以使用AtomicInteger,AtomicLong等实现计数器等功能,利用AtomicBoolean实现标志位等功能。
|作者 陈松威,18年硕士毕业于华中科技大学,目前在CDB/CynosDB数据库内核团队担任TXSQL云数据库内核研发,开发过的功能包括企业级列加密函数、数据恢复工具、异步审计等。 ---- 第一部分 引言 一、什么是数据库审计 对于一个仓库,如果要防盗,常见做法是出入口全装上监控,一旦有问题了,调监控查找异常情况。对数据库来说也类似,数据库也有出入口,对所有连接出入口监控,可以记录下所有的动作,一旦有问题了,通过查询历史动作并进行分析,可以找到关键信息。故数据库审计可以理解为是记录用户访问数据库行为,定
Java并发编程是高级开发必须掌握的知识哦,也是拉开程序员距离的重要标准。废话不多说,先上大纲:
MVCC也是一道非常高频的面试题,今天我花两分钟时间给大家梳理一下。另外,我花了1个多星期把往期的面试题解析配套文档准备好了,想获取的小伙伴可以在我的煮叶简介中找到。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 前言 redo_log的作用设计初衷为了提高写入性能同时解决ACID中Duration。MySQL 8.0对redo_log进行了无锁化设计,去除了redo_log性能的瓶颈,从而在数据库整体性能上有了较大提升。本文将结合已有资料和最新MySQL release代码,介绍MySQL redo log优化,主要设计模块包括redo_log、mtr和一部分buffer/flush lists。 1 MySQL redo_log简要回顾 在MySQL 5.7中写性能
MVCC,即多版本并发控制,是一种用于处理数据库中并发操作的机制。在传统的并发控制方式中,常见的做法是通过锁定资源来确保在某一时刻只有一个事务可以修改或读取数据,以防止数据不一致或冲突。然而,传统的锁定机制可能会导致性能瓶颈和并发性下降,尤其在高并发访问的情况下。
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