幂等概念来自数学,表示对数据源做N次变换和1次变换的结果是相同的。在工程中幂等性用来表示用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的,不会因为多次点击而产生了副作用。
这些原因,在 CAP 理论上有清晰的定义。由于关系型数据库选择了强一致性和高可用性,就必然在分布式特性无法满足。而互联网应用的特点,就是对于分布式特性的强需求。这种设计上的需求分歧,是导致各种问题的总原因。
原文 http://blog.csdn.net/lanxuezaipiao/article/details/41594745
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事务是由一系列SQL组成的逻辑处理单元,要么全'部'执行,要么全'不'执行。事务具有四个属性,也就是常说的ACID属性,分别代表原子性,一致性,隔离性和持久性,再重新巩固一下吧:
索引为什么能提高数据访问性能很多人只知道索引能够提高数据库的性能,但并不是特别了解其原理,其实我们可以用一个生活中的示例来理解。 我们让一位不太懂计算机的朋友去图书馆确认一本叫做《MySQL性能调优与架构设计》的书是否在藏,这样对他说:“请帮我借一本计算机类的数据库书籍,是属于 MySQL 数据库范畴的,叫做《MySQL性能调优与架构设计》”。朋友会根据所属类别,前往存放“计算机”书籍区域的书架,然后再寻找“数据库”类存放位置,再找到一堆讲述“MySQL”的书籍,最后可能发现目标在藏(也可能已经借出
PostgreSQL 在9.2 之后修改字段的大小,例如 varchar(20) ---> varchar(30) 返回修改仅仅是一瞬间的事情。
所谓幂等性设计,就是说,一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。用数学的语言来表达就是:f(x) = f(f(x))。
幂等性(idempotence)是一个数学和计算机学概念,指的是对于同一操作,无论是一次还是多次执行,产生的结果是一致的,不会因为多次执行而产生副作用。在编程中,幂等操作是指可以使用相同参数重复执行,对系统产生的影响是一样的,即对资源的作用是一样的,不会发生副作用。
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
我们知道,对slice的切分实际上是作用在slice的底层数组上的操作。对一个已存在的slice进行切分操作会创建一个新的slice,但都会指向相同的底层数组。因此,如果一个索引值对两个slice都是可见的,那么使用索引更新一个slice的时候(例如s1[1] = 10),同时该更新也会影响另外一个slice。
分布式系统由众多微服务组成,微服务之间必然存在大量的网络调用。下图是一个服务间调用异常的例子,用户提交订单之后,请求到A服务,A服务落单之后,开始调用B服务,但是在A调用B的过程中,存在很多不确定性,例如B服务执行超时了,RPC直接返回A请求超时了,然后A返回给用户一些错误提示,但实际情况是B有可能执行是成功的,只是执行时间过长而已。
1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。 这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的。因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例: // 查询缓存不开启 $r = mysql_query(“SELECT username FROM user WHE
数据库事务的ACID及隔离级别 Mysql中的存储引擎 在mysql5.5后MySQL5.5以后默认使用InnoDB存储引擎,除InnoDB和BDB提供事务安全表,其它存储引擎都是非事务安全表。 Mysql中的部分存储引擎特性 本次主要介绍数据库事务的ACID及隔离级别 一.事务(Transaction) (1)ACID 事务是一组SQL语句组成的逻辑处理单元,事物具有以下4个属性,通常称为事物的ACID属性 原子性(Atomicity):事务是一个原子操作单元,其对数据的修改,要么一次全都执行成功,要么全
缘起:受@萧田国 萧总邀请,上周五晚上在“高效运维1号群”内分享了《58同城数据库软件架构设计与实践》(这个topic今年在数据库大会上分享过),应组织方要求,发出纪要。 ---- 一、基本概念 二
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
行锁变表锁,是福还是坑?如果你不清楚MySQL加锁的原理,你会被它整的很惨!不知坑在何方?没事,我来给你们标记几个坑。遇到了可别乱踩。通过本章内容,带你学习MySQL的行锁,表锁,两种锁的优缺点,行锁变表锁的原因,以及开发中需要注意的事项。还在等啥?经验等你来拿!
将数据页从磁盘读入内存中涉及随机 IO 访问,这也是数据库里面成本最高的操作之一,而利用写缓存(Change Buffer)可以减少 IO 操作,从而提升数据库性能。
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符,因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我 们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过 多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。 这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的。因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例: 上面两条SQL语句的差别就是 CURDATE() ,MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。所以,像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存,因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以,你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数,从而开启缓存。
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的。在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说: a.有大量重复值、且经常有范围查询( > ,< ,> =,< =)和 order by、group by 发生的列,可考虑建立集群索引; b.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引, 选择度高的列建议作为索引的第一个字
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据
幂等设计在分布式系统设计中占有很重要的地位,是实现数据一致性和事务完整性的重要手段。近期在优化交易系统,系统中很多地方用到了幂等设计,遂对其进行了总结。
今天在做中间件的测试时,突然想到之前的一些思路也可以借鉴一下,这块的内容还是比较有意思,简单剧透一下,如何把drop操作转换为alter,如何把alter操作转换为DML操作,其实都是设计中的一些经验法则,而今天要聊的是另外一个,如何把一个update转换为一条insert.
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。
当我们通过effect将副函数向响应上下文注册后,副作用函数内访问响应式对象时即会自动收集依赖,并在相应的响应式属性发生变化后,自动触发副作用函数的执行。
因为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,所以进一步学习MySQL,就需要去了解它的锁机制。
最近在学习查找MySQL中"锁"的相关资料时,发现网上各种言论观点杂乱不堪且版本混乱,很容易让人深陷其中、很是蒙圈。笔者认真研读了MySQL8.0官方指导手册,并广泛搜集各家观点,整理了一份参考性较强的关于MySQL中"锁"机制的知识点合集,以供参考学习。
一般来说, MySQL 事务都是指在 InnoDB 引擎下,MyISAM 引擎是不支持事务的。
当我用Google搜索MySQL这个关键词的时候,Google只提供了13页的搜索结果,我通过修改url的分页参数试图搜索第14页数据,结果出现了以下的错误提示:
往期在文章《介绍Innodb的锁机制》中提到过关于记录锁,但是没有详细展开描述。本片文章简单聊一聊。
之前的文章把 InnoDB 中的所有的锁都介绍了一下,包括意向锁、记录锁...自增锁巴拉巴拉的。但是后面我自己回过头去看的时候发现,对自增锁的介绍居然才短短的一段。
值得一说的是:并不是被final修饰的成员变量就一定是编译期常量了。比如说我们可以写出这样的代码:private final int java3y = new Randon().nextInt(20);
Redis目前还在看,今天来分享一下我在秋招看过(遇到)的一些面试题(相对比较常见的)
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。
因为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,所以进一步学习 MySQL,就需要去了解它的锁机制。
你也许见过很多人对于Python的评价,他们说Python是“脚本语言”和“胶水语言”,在某种程度上,他们说的是对的。但是,如果你学习过Python,你会知道Python也支持面向对象的编程,更有甚者,在Python中所有东西都是对象。
今年以来,网络上时不时的就会传出“某某公司又裁员了,技术团队也被裁了”,其中不乏我们熟悉的一些大厂。
回顾以前写的项目,发现在规范的时候,还是可以做点骚操作的。 假使以后还有新的项目用到了MySQL,那么肯定是要实践一番的。 为了准备,创建测试数据表(建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4_unicode_ci,感兴趣的读者可以自行搜索这两个配置):
锁类型/引擎 行锁 表锁 页锁 MyISAM 有 InnoDB 有 有 BDB(被InnoDB取代) 有 有 锁的分类 表锁:开销小,加锁快,不会死锁,粒度大,冲突率高,并发低。 行锁:开销大,加锁慢,会死锁,粒度小,冲突率低,并发高。 页锁:处于表锁和行锁之间,会死锁。 锁的适用场景 表锁:更适用于查询为主,按少量索引条件更新。 行锁:更适用于大量按索引并发更新少量不同数据,同时又有并发查询。 MyISAM表锁 查看锁争用相关参数:show status
MyISAM写阻塞读的例子 session 1 session 2 lock table user write; select * from user; //返回查询结果 select * from user; //被阻塞,等待锁被释放 unlock tables; 获得锁,返回查询结果 注:
程序员最深恶痛绝并力求避免的异常是NullPointerException,很不幸,我们往往又会忽略这个错误。不知是谁设计了Null这样的对象。我在文章《并非Null Object这么简单》中已经阐释了这个问题。然而不仅仅是空指针异常,当程序代码中出现各种错误时,我们的处理方式该如何呢? 现在,让我们再看看Scala语法层面的Option。Option对象并没有从根本上解决程序错误的问题,但只要使用得当,就能有效地将错误往程序的外层推,这实际上是消除副作用的惯常做法。正如Paul Chiusano等人的著作
锁是计算机协调多个进程或纯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、有效性是所在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。从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。
在日常一些技术设计方案评审会上,经常会提到注意服务接口的幂等性问题,最近有个同学就跑到跟前问我,到底啥是幂等性?
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