之所以把问题归结为不可能的玄学问题或者偶现事件,是因为问题超出自己的认知范围,应该努力提升自己把这类问题变为可解释和可解决的方案。
Redo log是事务持久性的保证,Undo log是事务原子性的保证。在事务中更新数据的前置操作其实就是要写入Undo log。
MySQL事务特性之一就是要保证原子性,一组SQL要么全部成功、要么全部失败。当事务进行过程中,如果出现失败或者异常情况要进行回滚,回到之前最初的样子,要这样实现就要需要把之前的数据记录下来。
AT 模式是 Seata 主推的分布式事务解决方案,最早来源于阿里中间件团队发布的 TXC服务,后来成功上云改名 GTS。相较于TCC而言,Seata的AT模式业务侵入性更低,易于接入。
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124942.htm
参考:http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124942.htm
冷菠 冷菠,资深DBA,著有《Oracle高性能自动化运维》,有近10年的数据库运维、团队管理以及培训经验。擅长数据库备份恢复、数据库性能诊断优化以及数据库自动化运维等。目前致力于大数据、智能一体化、
故障是运维人员永远的痛。相信每一个运维人员的KPI中都有一项:可用性。可用性高就是不出故障,各个公司对可用性和故障评级的标准都不相同,但是避免故障的方法却是殊途同归。我们怎么避免故障,沃趣科技简单列举了以下几条,与大家共勉! 1、变更要有回滚,在同样的环境测试过 2、对破坏性的操作谨慎小心 3、设置好命令提示 4、备份并验证备份有效性 5、对生产环境存有敬畏之心 6、交接和休假最容易出故障,变更请谨慎 7、搭建报警,及时获得出错信息。搭建性能监控,了解历史,获得趋势,预测未来 8、自动切换需谨慎 9、仔细一
在前面一篇文章,我们介绍了阿里开源的分布式事务组件 Seata 的相关概念,重点介绍了 Seata 的 AT 模式。并通过一个 Spring-Cloud-JPA 的案例,演示了 AT 模式的使用入门。本文将会结合 Spring-Cloud-JPA 的案例,深入了解 Seata AT 模式的工作流程。本文基于 v0.8.1。
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案,star 高达 19200+,社区活跃度极高,致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。
好处:实现跨团队的解藕,实现更高的并发(目前单机只能实现c10k)不用在拷贝代码,基础服务可以公用,更好的支持服务治理,能够更好的兼容云计算平台。
undo表空间中undo段是自动生成的,oracle自动使用undo表空间的undo段。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
数据库的作用就是实现对数据的管理和查询。任何一个数据库系统,必然存在对数据的大量读或者写或者两种操作都大量存在。I/O 问题也往往是导致数据库性能问题的重要原因。
两阶段提交(2PC) 第一阶段:协调者询问参与者事务是否执行成功,参与者发回事务执行结果。这一阶段的协调者有超时机制,假设因为网络原因没有收到某参与者的响应或某参与者挂了,那么超时后就会判断事务失败,向所有参与者发送回滚命令。 第二阶段:如果事务在每个参与者上都执行成功,事务协调者才发送通知让参与者提交事务;否则,协调者发送通知让参与者回滚事务。这一阶段的协调者的没法超时,只能不断重试。
ORA-30036:unable to extend segment by 8 in undo tablespace 'UNDOTBS1'
一条sql,plsql的执行到底是怎样执行的呢? 一、SQL语句执行原理: 第一步:客户端把语句发给服务器端执行 当我们在客户端执行 select 语句时,客户端会把这条 SQL 语句发送给服务器端,让服务器端的 进程来处理这语句。也就是说,Oracle 客户端是不会做任何的操作,他的主要任务就是把客户端产生 的一些 SQL 语句发送给服务器端。虽然在客户端也有一个数据库进程,但是,这个进程的作用跟服务器 上的进程作用事不相同的。服务器上的数据库进程才会对SQL 语句进行相关的处理。不过,有个问题需 要说明
Seata是一款开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。为用户提供了AT、TCC、SAGA和XA事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案。
五一放假期间,某客户的数据库出现故障,据说对方找了一些工程师折腾了一天,都无法将数据库open,其中参考了网络上的很多文章,也使用了一系列隐含参数,均无法将数据库打开。这里我简单的与大家分享一下这个c
上面有说到,持久化的核心作用是为了故障恢复,既然redis可能故障,机器同样也会故障;就算是数据落到磁盘了,同样也可能因为磁盘故障,导致数据丢失;如上图!为了做好一个企业级的持久化方案,我们需要将持久化文件定期同步到云端或者远端的服务器,做好分布式存储,来防止因为机器故障带来的灾难性数据丢失。
X/Open Distributed Transaction Processing(X/Open DTP)模型是一种用于构建分布式事务处理系统的标准模型。该模型定义了如何在分布式环境中协调和管理事务的执行。
Oracle使用数据库中的回滚段来实现未提交数据或因系统故障导致实例崩溃时进行回滚操作
最近抽空继续对 libcopp 进行了更新和小幅优化。 首先的Merge了 boost.context 1.70.0 。这次boost.context的更新似乎和它写进 CHANGELOG 里的并不完全一致,匹配的只看到 macho 架构的脏数据操作。 不过另外它增加了新的平台支持 mips64,我目前还是简单导入了,但是平台检测工具还没有写,如果要使用是可以通过编译参数切过去的,不过我感觉没人会这么用吧?我自己用都得看一下之前怎么写的。
墨墨导读:从 Oracle 9i 开始,Oracle引入了一种管理前镜像的新方式。之前的版本是通过 RollBack Segment 进行的,或称为 manual undo(手动 undo)。
注:OCP-052最新题库完整详细解答版请联系小麦苗私聊。解题不易,请大家尊重原创。
多用户并发访问 事务:作用于某些数据的一个不可分割的操作 锁:写锁、互斥锁(仅能被一个进程使用) 读锁、共享锁(可被多个进程使用) 更新丢失 脏读 不可重复读 幻影读 隔离级别: 1 READ COMMITTED 每个语句得到完整的视图 2 SERIALIZABLE 事务级别实施串行化 Oracle并发特性 1 回滚段:存储“撤销”信息的数据结构 redo日志用来记录数据库的所有事务;回滚段用于提供事务回滚和读一致性 2 系统改变号 SCN:保证事务执行的顺序 3 数据块中的锁:每个锁只影响数据块
1)把一个分布式事务,看成一个【全局事务】,分布式事务中每个本地事务,都看成【全局事务】一个分支,分支都成功才提交事务,任一失败则回滚。 2)把一个分布式事务,拆分成多个【本地事务】,都成功则成功,任一失败,失败补偿(基于消息的最终一致性)。
按照prepare和commit的顺序执行是为了确保事务的原子性和一致性。 在prepare阶段,事务参与者会执行事务操作,并将操作记录到事务日志中,但是并不会真正提交事务,以避免发生不可恢复的错误。只有在所有参与者都能成功执行prepare操作后,事务协调器才会通知参与者进行commit操作,这样可以保证所有参与者都已经准备好提交事务。如果先执行commit操作而没有经过prepare阶段,可能会导致数据的不一致性,因为有些参与者还没有准备好提交事务。因此,为了保证事务的一致性,正常情况下应按照prepare和commit的顺序执行。
回滚日志,用于记录数据被修改前的信息 , 作用包含两个 : 提供回滚(保证事务的原子性) 和MVCC(多版本并发控制) 。
SQL SERVER 好久没有写了,偶然有人问SQL SERVER 的UNDO REDO 怎么实现的,因为这些人不曾听说SQL SERVER 有 autovacuum ,vacuum ,也不曾听说 SQL SERVER 有UNDO 表空间,REDO 日志,到底SQL Server是怎么实现,传统数据库中需要的,前滚翻和后滚翻,我们今天看看,到底SQL SERVER 和那个数据库有近亲关系。
任何一个数据库最主要功能之一是可扩展。如果不删除彼此,则尽可能较少锁竞争从而达到这个目的。由于read、write、update、delete是数据库中最主要且频繁进行的操作,所以并发执行这些操作时不被阻塞则显得非常重要。为了达到这种目的,大部分数据库使用多版本并发控制(Multi-Version Concurrency Control)这种并发模型。这种模型能够将竞争减少到最低限度。
如果您遇到全球少数的MySQL顾问之一,请他审核您的SQL语句和表结构设计,我相信他会告诉您一些有关好的主键设计的重要性。特别是对InnoDB,我相信他已经想您解释了索引合并和页分裂。这两个概念与性能密切相关,在设计任意索引(不仅仅是主键)时都应该考虑这方面因素。
Undo日志:undo log是mysql中两种比较重要的事务日志,另外一种是redo log,undo log顾名思义,是一种用于撤销回退的日志,用于事务没提交之前,会先记录存放到 Undo 日志文件里,当事务回滚时或者数据库崩溃时,可以利用 Undo 日志回退事务
好了,事务相关最后一个知识点,就是剩下的 Redo 和 Undo 日志相关的内容了。在学习它们之间,我们要先复习一下事务的四大特性,小伙伴们还记得是哪四大特性吗?
事务通常是以BEGIN TRANSACTION 开始,以 COMMIT 或 ROLLBACK 结束。COMMIT 表示提交,即提交事务的所有操作。具体的说就是将事务中的所有对数据库的更新写回到磁盘上的物理数据库中,事务正常结束。ROLLBACK表示回滚,即在事务中运行的过程中发生了某种故障,事务不能继续执行,系统将事务中对数据库所有已完成的操作全部撤销,回滚到事务开始时的状态,这里的操作指对数据库的更新操作。
两阶段提交就是使用XA协议的原理,我们可以从下面这个图的流程来很容易的看出中间的一些比如commit和abort的细节。
上一节讲了本地事物,我们先回顾一下,本地事物的事物是依靠底层数据库的支持实现,列如我们项目中的jdbc中统一封装的rollBack()方法以及结合AOP切面和事务的传播特性实现整个项目的事物机制。 今天我们主要聊的是全局事务。
所谓的两个阶段是指:第一阶段:准备阶段(投票阶段)和第二阶段:提交阶段(执行阶段)。
当谈到 Oracle 数据库的事务日志(redo log)时,redo record是其中最重要的组成部分之一。每个redo record都是一个逻辑单位,用于记录数据库中发生的每个修改操作,以便在需要时进行数据恢复和回滚。
为保障系统的可用性、可靠性以及性能,在分布式系统中,往往会设置数据冗余,即对数据进行复制。举例来说,当一个数据库的副本被破环以后,那么系统只需要转换到其他数据副本就能继续运行下去。另外一个例子,当访问单一服务器管理的数据的进程数不断增加时,系统就需要对服务器的数量进行扩充,此时,对服务器进行复制,随后让它们分担工作负荷,就可以提高性能。但同时,如何保障多个数据节点之间数据的一致以及如何处理分布式事务,将成为为一个复杂的话题。本文将介绍常用的事务处理机制。 CAP 定理 CAP 定理(也称为 Brewer 定
为保障系统的可用性、可靠性以及性能,在分布式系统中,往往会设置数据冗余,即对数据进行复制。举例来说,当一个数据库的副本被破环以后,那么系统只需要转换到其他数据副本就能继续运行下去。另外一个例子,当访问单一服务器管理的数据的进程数不断增加时,系统就需要对服务器的数量进行扩充,此时,对服务器进行复制,随后让它们分担工作负荷,就可以提高性能。但同时,如何保障多个数据节点之间数据的一致以及如何处理分布式事务,将成为为一个复杂的话题。本文将介绍常用的事务处理机制。
参数文件也叫初始化参数文件,用于存放数据库和数据库实例的参数。这些参数用于指定控制文件的位置、联机日志文件的位置及控制内存分配。参数文件分为普通初始化参数文件(Initialization Parameter File 即PFILE)和服务器参数文件(Server Parameter File 即SPFILE)。初始化参数文件是数据库启动过程所必需的文件,记录了数据库显式参数的设置。数据库启动的第一步就是根据初始化参数文件中的设置,创建并启动实例,即分配内存空间、启动后台进程。
还记得我们前些天盘点的Oracle 11g 的10大性能影响(上)吗? Oracle的任何一个新版本,总是会带来大量引人瞩目的新特性,但是往往在这些新特性引入之初,首先引起的是一些麻烦,因为对于心技术的不了解,因为对于旧环境的不适应,从Oracle产品到技术服务运维,总是要走过一个磨合的长期过程。 那么这次,我们将继续为大家分享那些新特性带来的新烦恼,为那些准备或者刚刚踏入这个新版本的用户,作为借鉴和参考。 6. _optimizer_use_feedback - 优化器的基数反馈 Cardinality
Mysql中的事务的原子性和持久性是由Redo Log实现的。 Redo Log也被称为重做日志。Redo通常用来记录物理日志。Redo Log包含两部分:
MySQL中一共有 7 种日志,多数人只知道其中的 3 种。最近我在面试一个 DBA 时,得知一共有 7 种日志文件,今天我们一起来看看这些日志文件都有哪些作用,以帮助大家理解 MySQL 中的事物以及事物背后的原理。!
TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者 维护全局和分支事务的状态,驱动全局事务提交或回滚。
redo log 事务的支持是数据库区分文件系统的重要特征之一,事务的四大特性: 原子性:所有的操作要么都做,要么都不做,不可分割。 一致性:数据库从一种状态变成另一种状态的的结果最终是一致的,比如A给B转账500,A最终少了500,B最终多了500,但是A+B的值始终没变。 隔离性:事务和事务之前相互隔离,互不干扰。 持久性:事务一旦提交,它对数据的变更是永久性的。 本篇文章主要说说持久性相关的知识。 当我们在事务中更新一条记录的时候,比如: update user set age=11 where u
目前云计算、大数据、互联网领域的大部分系统都采用了SOA、微服务化的架构。一个涉及端到端全链路的业务操作往往会由多个服务和数据库实例共同完成。因此,在一致性要求较高的业务场景中,如何保证多个服务之间RPC调用后的数据一致将成为关键点。
这个问题是我当初在面天猫的时候,2面的面试官问我的,我之前已经写过mvcc的文章了,但是在看到我笔记的里的这个问题的时候我准备单独理一遍,所以就有了这个文章。
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