上述这个错误,接触 MySQL 的同学或多或少应该都遇到过,专业一点来说,这个报错我们称之为锁等待超时。
出现这个问题感觉还是挺疑惑的,因为测试环境已经稳定运行了几个月的时间,一直没有出现过mysql事务锁的问题,于是开始着手查问题。
主要是解决读数据从Redis缓存,一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
latch称为闩锁(shuang suo),其要求锁定的时间必须非常短。若持续的时间长,则应用的性能会非常差。在InnoDB存储引擎中,latch又分为mutex互斥锁 和 rwLock读写锁。其目的是为了保证并发线程操作临界资源的正确性。通常没有死锁的检测机制。
爱可生 MySQL DBA 团队成员,Oracle 10g OCM,MySQL 5.7 OCP,擅长数据库性能问题诊断、事务与锁问题的分析等,负责处理客户 MySQL 及我司自研 DMP 平台日常运维中的问题,对开源数据库相关技术非常感兴趣。
MySQL支持用户自定义在commit时如何将log buffer中的日志刷log file中。这种控制通过变量 innodb_flush_log_at_trx_commit 的值来决定。该变量有3种值:0、1、2,默认为1。但注意,这个变量只是控制commit动作是否刷新log buffer到磁盘。
MySQL的优化指的是一个很大的系统,面试的时候我之前是从sql的语句优化方面去说的,这种优化也有作用,不过是从逻辑方面去优化。但是当所有的逻辑层面已经无可优化,所有的索引都已经加好,表结构也设计的合理,但是遇到高并发的时候,为什么MySQL还是扛不住呢。当然可以通过其他的方面去缓解MySQL的压力,这里我们暂且不谈。对于MySQL而言,我们要尽最大的可能去压榨机器的性能,让所有的计算资源都不浪费,都可以为我们服务。MySQL运行在服务器上,这里特指Linux服务器。那么服务器的硬盘、CPU,内存,网络都有影响到MySQL的性能。MySQl是非常耗费内存的,线上服务器的MySQL内存要吃到80%左右,内存过小,其他的优化空间其实很小。
今天继续来讲面试,已经出了将近十个美团java一面真题系列文章了,今天来讲一讲mysql死锁发生的原因和解决,相信大多数小伙伴对mysql不陌生甚至经常在使用。但是可能对mysql锁这方面还不太熟悉,但是经常面试的时候却经常会被问到,我们根据面经来进行补短板,查漏补缺。下面开始今天的干货内容吧,走起
之前在 [如何有效排查解决 MySQL 行锁等待超时问题] 文章中介绍了如何监控解决行锁超时报错,当时介绍的监控方案主要是以 shell 脚本 + general_log 来捕获行锁等待信息,后来感觉比较麻烦,因此优化后改成用 Event + Procedure 的方法定时在 MySQl 内执行,将行锁等待信息记录到日志表中,并且加入了 pfs 表中的事务上下文信息,这样可以省去登陆服务器执行脚本与分析 general_log 的过程,更加便捷。
什么是大事务 运行时间比较长,长时间未提交的事务就可以称为大事务 大事务产生的原因 操作的数据比较多 大量的锁竞争 事务中有其他非DB的耗时操作 。。。 大事务造成的影响 并发情况下,数据库连接池容易被撑爆 锁定太多的数据,造成大量的阻塞和锁超时 执行时间长,容易造成主从延迟 回滚所需要的时间比较长 undo log膨胀 。。。 如何查询大事务 **注**:本文的sql的操作都是基于mysql5.7版本 以查询执行时间超过10秒的事务为例: select \* from information\_s
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mysql 建立联合索引后,是按最左匹配原则来筛选记录的,即检索数据是从联合索引的第一个字段来筛选的。如果 where 里的条件只有第二个字段,那么将无法应用到索引。
MySQL 主从复制功能可以搭建从库来为 MySQL 创建一套在线的备份系统,但是自身不能独立实现切换;需要借助第三方高可用工具。然而当自身有大事务在运行时会阻塞一些 show 语句;例如“show master status”,造成误判。
在 第25 和 第27 篇文章中,和你介绍了主备切换流程。通过这些内容的讲解,你应该已经很清楚了:在一主一备的双 M 架构里,主备切换只需要把客户端流量切到备库;而在一主多从架构里,主备切换除了要把客户端流量切到备库外,还需要把从库接到新主库上。
爱可生 DBA 团队成员,负责客户的数据库故障处理以及调优。擅长故障排查及性能优化。对数据库相关技术有浓厚的兴趣,喜欢分析各种逻辑。
“傲是对付敌人的武器,特别是对弱小对手的一种气势压制,这种武器也有使用场景,不应常用。尽量看清自己,尽量看清大势,并不是你本人有多牛,只不过你有这个机会站在那个荣耀的位置,这也理应是你更加努力的位置。当然,你内心可以荣耀,但请不要高傲,因为无论你处于什么位置,你都太渺小了。”
最近线上 MySQL 接连发生了几起数据异常,都是在凌晨爆发,由于业务场景属于典型的数据仓库型应用,白天压力较小无法复现。甚至有些异常还比较诡异,最后 root cause 分析颇费周折。那实际业务当中咱们如何能快速的定位线上 MySQL 问题,修复异常呢?下文我会根据两个实际 case,分享下相关的经验与方法。 1、Case1:部分数据更新失败 某天渠道同学反馈某报表极个别渠道数据为 0,大部分渠道数据正常。这个数据是由一个统计程序每天凌晨例行更新的,按理来说,要么全部正常,要么全部失败,那会是什么原因导
如果 把一台服务器比作一个房子,那么 线程就好比里面的住户,当他们想要共同访问一个共享资源,例如厕所的时候,如果厕所门上没有锁...更甚者厕所没装门...这是会出原则性的问题的..
一、概述 之前在社区发了一篇【有效解决 MySQL 行锁等待超时问题】文档,主要介绍了下行锁超时的监控方法,下方评论中有人提到了 pt-stalk 工具也可以监控行锁超时,因为个人没怎么用过这个工具,所以下意识的就去 google 了一下。因为没找到有介绍具体监控输出的文档,就以为这个工具没法监控行锁等待,最后果断被打脸了~~~
如果A、B两个线程同时执行到t1,他们俩看到的R1的数据一样,然后都对R1进行编辑,然后去执行t3,最终2个线程都会更新成功,后面一个线程会把前面一个线程update的结果给覆盖掉,这就是并发修改数据存在的问题。
今天上班的时候接收到了一个业务方的反馈,说是一个数据库在删除表的时候报错了,我让他截给我日志看看,日志中的内容如下:
前面讲解到实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决?,如果出现网络延迟的情况下,多个请求阻塞,那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功,而针对这种做法,我们使用setnx来解决,确保只有一个请求可以进入接口请求。
设置: transaction-isolation 的值设置成 READ-COMMITTED
引用来自官网的图,MySQL Server架构从上到下依次为网络连接层(Connectors)、服务层(MySQL Server)、存储引擎层(Plugable Storage Engines)、系统文件层(File System)
前面 【实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决? 讲解到,如果出现网络延迟的情况下,多个请求阻塞,那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功,而针对这种做法,我们使用setnx来解决,确保只有一个请求可以进入接口请求。
隔离性的实现原理就是锁,因而隔离性也可以称为并发控制、锁等。事务的隔离性要求每个读写事务的对象对其他事务的操作对象能互相分离。
2NF:每一个非主属性完全依赖于候选码(属性组的值能唯一的标识一个元组,但是其子集不可以)。
想进大厂,mysql不会那可不行,来接受mysql面试挑战吧,看看你能坚持到哪里?
在进行alter table操作时,有时会出现Waiting for table metadata lock的等待场景。而且,一旦alter table TableA的操作停滞在Waiting for table metadata lock的状态,后续对TableA的任何操作(包括读)都无法进行,也会在Opening tables的阶段进入Waiting for table metadata lock的队列。如果是产品环境的核心表出现了这样的锁等待队列,就会造成灾难性的后果。
本文介绍了TXSQL项目,主要关注于解决金融、运营商等行业的核心系统对分布式数据库的依赖问题,以及满足业务对数据库的高可用、高弹性、高安全等需求。TXSQL在数据一致性、高可用、高性能等方面具有优势,能够有效地支持分布式数据库的部署要求。同时,TXSQL还提供了丰富的数据复制和数据迁移工具,以及数据恢复和故障转移功能,以满足高安全业务场景的需求。此外,TXSQL还提供了基于云平台的运维管控和运维工具,以实现对分布式数据库的高效运维。
锁对于传统数据库来说是非常重要的, 里面也掺杂各种权衡, 概念类较多, 本文只针对部分内容做了讲解.
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
经常关注慢查询日志的读者,和 Lock_time 应该算是老相识了,大家对这位老相识了解有多少呢?
之前遇到一个DBA,在生产库上加字段,导致数据库连接数打满。原因就是MDL锁引起。下面让我来介绍一下MDL锁及其排查和处理方式。
锁是数据库系统区别于文件系统的一个关键特性。数据库系统使用锁是为了支持对共享资源进行并发访问,提供数据的完整性和一致性。例如:操作缓冲池中的 LRU 列表,删除、添加、移动 LUR 列表中的元素。
本文介绍了TXSQL项目,旨在解决分布式系统中数据一致性和数据可用性的问题,通过自研的基于Paxos协议的一致性算法,配合多种数据复制方式,确保数据的一致性、可靠性、容错性,同时提供了丰富的数据复制方式,并支持跨园区、跨可用区、跨数据中心的部署,并支持多种隔离级别和审计日志,以满足不同业务的需求,同时提供了一些基础监控和运维工具,以确保服务的稳定和可靠,可以作为企业数据库服务的一个基础组件,支持企业的业务运行和发展。
redo log:存储已提交的事务,顺序写入,不需要读取操作 undo log:存储未提交事务,帮助回滚,随机读写操作
解决脏读 修改时加排他锁(写锁),直到事务提交后才释放,读取时加共享锁(读锁),其他事务只能读取,不能再有更新操作 ,防止脏读
使用begin或者start transaction来显式开启一个事务,显式开启的事务必须使用commit或者rollback显式提交或回滚。几种特殊的情况除外:行版本隔离级别下的更新冲突和死锁会自动回滚。
我们码农平时大多数时间都在撸码或者撸码的路上,很少关注mysql的一些底层原理,当出现问题时没能力第一时间解决问题,出现问题后不去层层剖析问题产生的原因,后续也就可能无法避免或者绕开同类的问题。因此不要单纯做Ctrl+c和Ctrl+V,而是一边仰望星空(目标规划),一边脚踏实地去分析每个问题。 在mysql系列专栏里面,我深入浅出的总结了mysql相关知识,感兴趣的话可以去阅读,有问题就可以随时相互交流学习。
朋友小明的线上数据库突发严重告警,业务方反馈写入数据一直堵住,很多锁超时回滚了,不知道怎么回事,就找到我了。
本节描述了如何安装或卸载ddl_rewriter插件。有关安装插件的一般信息,请参见 Section 7.6.1,“安装和卸载插件”。
1、尽量不要主动使用Lock table之类的语句,使用事务去代替此来操作。之前有过开发同学想向DBA申请lock table权限,这个行为本身是不妥当的。
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1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈,使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式,以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次,讲解了 explain 命令的使用方式,包括查看索引情况、查看查询计划等。最后,介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志,并给出了一些优化建议。
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