1 /* 2 * 关于线程下共享相同的内存单元（包括代码与数据） 3 * ,并利用这些共享单元来实现数据交换，实时通信与必要的同步操作。...4 * 对于Thread(Runnable target)构造方法创建的线程，轮到它来享用CPU资源时。...* 使用Thread类创建两个模拟猫和狗的线程，猫和狗共享房屋中的一桶水，即房屋是线程的目标对象 12 * ，房屋中的一桶水被猫和狗共享。...猫和狗在轮流喝水的过程中，主动休息片刻（让THread类调用Sleep(int n)） 14 * 进入中断状态)，而不是等到被强制中断喝水。.../* 需要注意的是： 一个线程的run方法的执行过程中可能随时被强制中断（特别是对于双核系统的计算机） */
Multi-threaded：在这种模式下，SQLite 会使用线程安全机制来允许多个线程同时访问同一个数据库连接。然而，每个数据库连接仍然只能被一个线程在同一时间使用。...Serialized：在这种模式下，SQLite 会使用更严格的线程安全机制来允许多个线程同时使用同一个数据库连接。...这意味着我们可以在多个线程中使用 SQLite，但是我们需要确保每个数据库连接在同一时间只被一个线程使用。 注意，这个调用应该在所有的 SQLite 操作之前进行，通常在程序启动时。...在 Serialized 模式下，SQLite 会使用严格的线程安全机制，允许多个线程同时使用同一个数据库连接。这意味着你可以在多个线程中同时进行读取和写入操作，而不需要担心线程安全问题。...缺点：每次都open db增加开销 4.3 以线程ID和DB路径作为key，从连接池中存取连接。
并且同一用户在不同机器上状态不一致带俩很大的困扰。 用户新增了一条数据，持久化到了mysql1上，那么下次查询的时候在mysql2上发现没有之前的数据，不同数据库节点之间的同步问题如果解决？...tomcat层访问DB层如何路由切换来营地并发问题？ 当然上述问题都有解决方案： 对应问题1，至少有两种解决方案；①使用DNS轮询，同一个域名配置多个IP。...我们先回顾一下，如果没有做所有上述的架构和业务数据库的拆分，那所有操作都由同一个jvm进程中的同一个事务管理器控制，那么事物提交和回滚是比较容易控制的，但是在分布式环境下，所有的操作都是以服务为业务单元...不放分析一下上述操作的不同结果（支付为A，派发为B）： A失败自己回滚，B不执行=>数据一致 A成功事务提交，B失败自己回滚=>数据不一致 A成功事务提交，B成功事务提交=>数据一致 很明显...如果按照上述做法，我们从最初的大项目拆成了多个业务单元，最后又全部合并了，变成了名义上分布式，实质上是代码上高内聚松耦合业务上低内聚紧耦合的系统，这一番周折意义何在？
不同的是，在读写分离中，主库和从库的数据库是一致的(不考虑主从延迟)。数据更新操作(insert、update、delete)都是在主库上进行，主库将数据变更信息同步给从库。...如果项目的目录结构划分的比较好，操作不同的库的Mapper接口，位于不同的package下，如： ?...上图中，db1包下都是操作db1的映射器接口db2包下都是操作db2的映射器接口。...而在Spring开启事务后，底层的ORM框架在访问数据库时，会从spring线程上下文中获取开启事务Connection，也就是说，事务中所有数据库操作，使用的都是同一个Connection。...DataSourceUtils.getConnection方法内部会先尝试从spring提供的线程上下文中获得Connection，如果spring开启了事务，这个Connection必然存在。
同步调用受限于线程数量，而线程资源宝贵，在API网关这类高并发应用场景下，一定比例的API超时就会让所有调用的RT升高，异步化的引入彻底的隔离API之间的影响。...在ISV开发的系统中通常存在这样的逻辑单元，需要调用多个API才能完成某项业务，在这种串行调用模式下RT较长同时多次调用发送较多重复的报文导致网络消耗过多，在弱网环境下表现更加明显。...ISV发起的批量请求会在TOP SDK进行合并，并发送到指定的网关；网关接收到请求后在单线程模式下进行公共逻辑计算，计算通过后将调用安装API维度拆分，并分别发起异步化远程调用，至此该线程结束并被回收；...API网关提供一系列通用的流量控制规则，如API每秒流控、API单日调用量控制、APPKEY单日调用量控制等。...为了保证不丢任何一条消息，针对每条推送的消息，都会开启一个事务，从推送开始，到确认结束，如果超时未确认就会重发这条消息，这就是消息确认。
最直接影响的就是从库消费relaylog的时间，可能造成延迟，主要原因如下： 从库性能比主库差：如果把多个从库放在一台机器上，在高并发读场景下，导致从库机器上多个从库争抢资源，造成耗时延迟，大部分不会这样部署...coordinator作为重要的一环，那么其进行分发是具有一定的要求： 不能造成更新覆盖，要求更新同一行的两个事务须分配到同一个work 如：更新同一行的两个事务被分配给了两个work，由于各个work...同一个事务不能被拆分，须分配到同一个work 如：同一个事务更新表1和表2的各一行，分配到两个work，最终执行结果一致，但如果在表1执行完成的瞬间，来一个查询请求，则就会看到事务执行到一半的结果，破坏了事务的隔离性...但这个策略的效果，只有在主库上存在多个DB，且各个DB的压力均衡的情况下，这个策略效果好。因此，对于主库上的表都放在同一个DB或者不同DB的热点不同，则起不到多大效果。...具体是如何实现： 在同一组里面一起提交的事务，会有一个相同的commit_id，下一组为commit_id+1，该commit_id会直接写道binlog中； 在从库使用时，相同commit_id的事务会被分发到多个
一、死锁产生的原因 并发控制不当： 在并发环境中，多个事务可能同时对同一资源进行操作。当这些事务修改的数据行之间存在相互依赖关系时，就可能导致死锁。...例如，事务A获取到表1的锁，事务B获取到表2的锁，然后事务A需要获取表2的锁，而事务B需要获取表1的锁，这时就会产生死锁。 资源竞争： 当多个事务同时请求同一资源时，可能会引发资源竞争。...例如，多个事务同时对同一行数据进行更新操作，或者同时对同一索引进行增删操作，都可能导致死锁。...事务隔离级别设置不当： MySQL数据库支持多种事务隔离级别，不同的隔离级别可能导致不同的死锁问题。...二、死锁的处理方法 合理设计事务： 在设计数据库操作时，应尽量避免多个事务同时对同一资源进行操作。如果无法避免，应确保事务之间存在先后顺序，避免相互等待的情况。
所有数据库的大多数基本功能相同，因此从理论上来说，对于使用其中一种数据库的程序，很容易对其进行修改以使用另一种数据库。问题是即便不同模块提供的功能大致相同，它们的接口（API）也是不同的。...如果你不使用线程（在大多数情况下可能不会是这样的），就根本不用关心这个变量。 参数风格（paramstyle）表示当你执行多个类似的数据库查询时，如何在SQL查询中加入参数。'...这个函数接收多个参数，具体是哪些取决于要使用的数据库。作为指南，DB API定义了下表所示的参数。推荐将这些参数定义为关键字参数，并按下表所示的顺序排列。这些参数都应该是字符串。...只要提交了所有的事务，就无需操心关闭连接的事情，因为作为垃圾被收集时，连接会自动关闭。然而，为了安全起见，还是调用close吧，因为这样做不需要长时间敲击键盘。...当你运行这个程序时（文件ABBREV.txt和它位于同一个目录），它将在food数据库中新建一个food的表，表中包含几乎所有数据。 建议你多多尝试这个程序：使用不同的输入，添加print语句等。
如何处理高并发场景中对热点商品进行库存扣减操作，是库存预占业务要面临的主要技术挑战。 2.1 性能挑战 多个线程并发对同一个数据库商品数据做库存扣减时，数据库中会加锁来保障数据被正确操作。...从整个调用链路的角度去优化问题，而不是只优化瓶颈点 缺点：与下单方的交互机制需要支持异步机制，可能涉及流程改造。 2、商品库存横向拆分，提升数据库处理能力，降低并发请求时数据库锁的影响。...橙色部分为优化后的结果： 2.2 线程同步问题 问题定义：多个线程操作查询、操作同一个商品的库存，使库存数据混乱 DB预占模式 解决方案：利用mysql事务、行锁机制来避免线程之间互相影响，在sql语句中操作变化量...该步骤mysql会在id上加互斥锁，避免不同线程之间的互相影响。...在多个事务请求资源的情况下，要保持锁的请求顺序一致，从而保障线程顺序执行。
mysql复制中最常见的问题就是主从复制延迟问题，mysql从一开始不支持并行复制，到一步一步的优化改进多线程复制，下面介绍一下mysql复制单线程到多线程复制的历程 1.单线程复制： mysql...：根据顺序调用存储引擎层事务的提交，innodb存储引擎本身就支持group commit 这样就是实现了数据库中事务的并行提交。...当主库有多个databases时，从库就可以根据多个databases之间相互独立没有冲突来实现多线程复制。...基于databases多线程复制，允许并行回放的粒度为数据库级别，只有在同一时间修改的数据为不同databases才允许并回放，在现实的业务场景中不常用 3.logical_clock多线程复制： mysql...多线程复制对二进制日志的last_committed值得计算上做了优化，优化了主库在不同时间点提交不存在冲突事务生成相同的last_committed的值 开启writeset多线程复制 # maste
在读写分离时会不会造成事务主从切换错误 一个线程在Serivcie时Select时选择的是从库，DynamicDataSourceHolder中ThreadLocal对应线程存储的是slave，然后调用...事务隔离级别和传播特性会不会影响数据连接池死锁 一个线程在Service层Select数据会从数据库获取一个Connection，通常来讲，后续DB的操作在同一线线程会复用这个DB Connection...时选择的是从库，DynamicDataSourceHolder中ThreadLocal对应线程存储的是slave，然后调用Manager时进入事务，事务使用默认的transacatinManager关联的...如果Selelct DB从库完成之后不清空ThreadLocal，那么ThreadLocal跟线程绑定就会传播到Transaction，造成事务操作从库异常。...Q2 事务隔离级别和传播特性会不会影响数据连接池死锁 一个线程在Service层Select数据会从数据库获取一个Connection，通常来讲，后续DB的操作在同一线线程会复用这个DB Connection
3.使用底层模型不同 它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样。 Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。...redis 提供 6种数据淘汰策略： 1.volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰 2.volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集...：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰 5.allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰 6.no-enviction...假设我们通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys，倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化，EXEC命令执行的事务都将被放弃，同时返回Null multi-bulk应答以通知调用者事务执行失败...其伪码如下： val = GET mykey val = val + 1 SET mykey $val 以上代码只有在单连接的情况下才可以保证执行结果是正确的，因为如果在同一时刻有多个客户端在同时执行该段代码
接下来，请你再设想一下另外一个问题：同一个事务的多个更新语句，能不能分给不同的 worker 来执行呢？ 答案是，也不行。...如果在主库上有多个 DB，并且各个 DB 的压力均衡，使用这个策略的效果会很好。 相比于按表和按行分发，这个策略有两个优势： 1. ...但是，如果你的主库上的表都放在同一个 DB 里面，这个策略就没有效果了；或者如果不同 DB 的热点不同，比如一个是业务逻辑库，一个是系统配置库，那也起不到并行的效果。...由于主库是单线程压力模式，所以每个事务的 commit_id 都不同，那么设置为 COMMIT_ORDER 模式的话，从库也只能单线程执行。...同样地，由于 WRITESET_SESSION 模式要求在备库应用日志的时候，同一个线程的日志必须与主库上执行的先后顺序相同，也会导致主库单线程压力模式下退化成单线程复制。
在事务操作期间，如果持续时间过长，只有等事务结束之后，DB连接才会释放，此类长时间占用DB连接的事务操作，称为长事务。...jstack此时的输出结果，欺骗了我们。真正造成阻塞的，是那额外的20多个线程。 有哪些改善? 保证事务的短小是一个基本要求，包括但不限于： 应控制慢查询的调用频率，尽量减少慢查询。...很多情况下，这条规则是自欺欺人的，需要业务做一些妥协。 事务内不应包含任何RPC调用，减少事务的粒度。通常，一些RPC调用，包括其他非事务资源的调用，耗时非常不可控。...如果把它们也纳入事务的范围之内，势必会加剧资源的占用。事务内不应包含其他容易超时或者长时间阻塞的服务，如HTTP调用、IO操作。...但即使是这样，也尽量不要把它们纳入到事务操作之内。 跨库、跨类型（如Redis），不应该放在同一事务中，可避免交叉影响。 你可以看到上面的这些描述，有些和我们所追求的数据一致性是相悖的。
1.3.5 底层数据库引擎不支持事务 MyISAM存储引擎不支持事务，InnoDb就支持事务 1.3.6 spring事务和业务逻辑代码必须在一个线程中 业务代码要和spring事务的源码在同一个线程中...这是因为spring事务实现中使用了ThreadLocal，实现同一个线程中数据共享。...@Transactional public void mothed() { new Thread() { 事务操作 }.start(); } 1.4 死锁 死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用...问题，因为它使用的是无界阻塞队列 建议使用自定义的线程池，最好给线程池一个清晰的命名，方便排查问题 不同的业务，最好做线程池隔离，避免所有的业务公用一个线程池。...缓存失效时，不是立即去加载db数据，而是先使用某些带成功返回的原子操作命令，如(Redis的setnx）去操作，成功的时候，再去加载db数据库数据和设置缓存。否则就去重试获取缓存。
上图详细显示了InnoDB存储引擎的体系架构，从图中可见，InnoDB存储引擎由内存池，后台线程和磁盘文件三大部分组成。接下来我们就来简单了解一下磁盘文件相关的概念和原理。 ...用户可以通过多个文件组成一个表空间，同时制定文件的属性： innodb_data_file_path = /db/ibdata1:1000M;/dr2/db/ibdata2:1000M:autoextend...为了得到更高的可靠性，用户可以设置多个镜像日志组，将不同的文件组放在不同的磁盘上，以此来提高重做日志的高可用性。 在日志组中每个重做日志文件的大小一致，并以循环写入的方式运行。...当属性值为0时，事务提交时，不会对重做日志进行写入操作，而是等待主线程按时写入；当属性值为1时，事务提交时，会将重做日志写入文件系统缓存，并且调用文件系统的fsync，将文件系统缓冲中的数据真正写入磁盘存储...，确保不会出现数据丢失；当属性值为2时，事务提交时，也会将日志文件写入文件系统缓存，但是不会调用fsync，而是让文件系统自己去判断何时将缓存写入磁盘。
InnoDB整体架构 上图详细显示了InnoDB存储引擎的体系架构，从图中可见，InnoDB存储引擎由内存池，后台线程和磁盘文件三大部分组成。...用户可以通过多个文件组成一个表空间，同时制定文件的属性： innodb_data_file_path = /db/ibdata1:1000M;/dr2/db/ibdata2:1000M:autoextend...为了得到更高的可靠性，用户可以设置多个镜像日志组，将不同的文件组放在不同的磁盘上，以此来提高重做日志的高可用性。 在日志组中每个重做日志文件的大小一致，并以循环写入的方式运行。...当属性值为0时，事务提交时，不会对重做日志进行写入操作，而是等待主线程按时写入；当属性值为1时，事务提交时，会将重做日志写入文件系统缓存，并且调用文件系统的fsync，将文件系统缓冲中的数据真正写入磁盘存储...，确保不会出现数据丢失；当属性值为2时，事务提交时，也会将日志文件写入文件系统缓存，但是不会调用fsync，而是让文件系统自己去判断何时将缓存写入磁盘。
slave上依然还是有一条IO线程负责从master拉取binlog并写入relay log，之前负责重放relay log的SQL线程现在作为coordinator线程，根据读取到的relay log...对于多个事务的组提交，一个关键是保证事务在redo log和binlog中的顺序一致。...::ordered_commit; flush阶段将binlog从thd的cache中写到binlog文件，sync阶段调用fsync，commit阶段做引擎层的按序提交； 每个阶段有一个队列，第一个进入队列的事务...这样做的好处是可以批量fsync多个事务的prepare日志，即redo log组提交。...(在slave上称为一个group)会被下发到同一个worker执行，多个事务可能在多条worker线程上并行执行。
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