背景 将测试环境的表同步到另外一个数据库服务器中，但有些表里面数据巨大，（其实不同步该表的数据就行，当时没想太多），几千万的数据！！ 步骤 1. 既然已经把数据同步过来的话，那就直接delete掉就行
如果还不行。 那么应该是数据库在执行数据操作失败 or 事务未提交 之后,将需要执行的sql语句锁死了。
在迁移服务器时，频繁的操作数据库，导致了mysql锁死的情况 图一 图一删除表的时候，发现删不掉 于是查看了下mysql，很多进程锁死了。 解决办法： 重启服务器。
问题是这样的，回答一个关于vacuum操作的问题的时候，由于学艺不精，知识不扎实，选择了错误的答案，有幸于马上有人指出错误。才不至于将错误的理解延续，所以的写一篇来将错误的理解纠正，并加深印象。
这篇博文源于公司一个批处理的项目异常而起的。先简单描述下发生背景。一个基于spring batch开发的批处理应用，线上运行了9个多月后，某一天突然跑批任务失败了，检查日志得知，是因为一个mysql异常导致的：Lock wait timeout exceeded。msyql事务锁等待超时这个异常虽然不常见，但随便一搜就会看到大量的相关的信息。导致这个异常的原因就是mysql数据库事务锁等待超时，默认超时时间是50S。但我们的批处理业务从逻辑上讲不会出现这种事务排他锁等待的情况，不得其解。故通过以下这些实例来捋一捋mysql事务内隔离级别和锁等知识点，看看是否如我们了解的这样，同时加深下印象。
mysql-uroot-e”show processlist”|grep-i”Locked”>>locked_log.txt
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说华为mate8电池价格_华为mate8换电池后充电巨慢,希望能够帮助大家进步!!!
云原生数据库 TDSQL-C 使用计算存储分离的架构，计算资源和存储资源解耦，可以提供PB级的存储容量供用户按需使用。而 Serverless 架构是将计算资源做到极致弹性，和购买的实例规格解耦，根据用户数据库实际的负载，自动启停和自动扩缩容，按使用计费。其中计算资源主要是 CCU（CPU+内存），CPU 可以由 cgroup 或者 docker 等技术限制，内存分配给数据库进程，大部分由 Buffer Pool 模块使用，目的是缓存用户数据，Buffer Pool 内存的分配与释放过程涉及用户数据的分布，搬迁，还有内核中全局资源的互斥等等。本文将详细介绍 TDSQL-C Serverless 在内核做的一系列优化，让数据库弹得更稳。
大家好，我是老田，今天给大家分享的是一位网友，去美团点评面试遇到的技术问题（一面），希望你先用这些题目进行默答，看看自己知道多少。
sql脱敏: select * from table_name limit 10;
MySQL数据库与 Oracle、 SQL Server 等数据库相比，有其内核上的优势与劣势。我们在使用MySQL数据库的时候需要遵循一定规范，扬长避短。本规范旨在帮助或指导RD、QA、OP等技术人员做出适合线上业务的数据库设计。在数据库变更和处理流程、数据库表设计、SQL编写等方面予以规范，从而为公司业务系统稳定、健康地运行提供保障。
刚刚我妹妹问我一个问题，说在用jdbc 执行oracle的 删除操作的时候程序卡死不动了。
云原生数据库 TDSQL-C 使用计算存储分离的架构，计算资源和存储资源解耦，可以提供PB级的存储容量供用户按需使用。而 Serverless 架构是将计算资源做到极致弹性，和购买的实例规格解耦，根据用户数据库实际的负载，自动启停，自动扩缩容，用户按使用计费。其中计算资源主要是 CCU（CPU+内存），CPU 可以由 cgroup 或者 docker 等技术限制，内存分配给数据库进程，大部分由 Buffer Pool 模块使用，目的是缓存用户数据，Buffer Pool 内存的分配与释放过程涉及用户数据的分布，搬迁，还有内核中全局资源的互斥等等。本文将详细介绍 TDSQL-C Serverless 在内核做的一系列优化，让数据库弹的更稳。
假设有如下一个系统，高峰期请求为5000次/秒，4000次走了缓存，只有1000次落到了数据库上，数据库每秒1000的并发是一个正常的指标，完全可以正常工作，但如果缓存宕机了，或者缓存设置了相同的过期时间，导致缓存在同一时刻同时失效，每秒5000次的请求会全部落到数据库上，数据库立马就死掉了，因为数据库一秒最多抗2000个请求，如果DBA重启数据库，立马又会被新的请求打死了，这就是缓存雪崩。
强调互联网，这是因为本文所讨论的前提是互联网应用。与“传统”应用不同，互联网中的应用每天面临的是海量的数据、大量的请求以及对系统可靠性和响应速度有着更高的要求。“传统”应用，我姑且浅显地认为是，数据量不大，面对的用户群范围相对较小，自然大量的高并发请求场景几乎不存在。
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！
关于互联网常见层次架构，由于小编还没整理完毕(预计周四推送)，先来一篇数据库的干货，来满足下大家的胃口，关于mysql的行级锁、表级锁、页级锁的分析，这个在行业应用中设计数据库非常常见的场景。 1常见锁有哪些 在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 在 DBMS 中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB 引擎)、表级锁(MYISAM 引擎)和页级锁(BDB 引擎 )。 行级锁 行级锁是 Mysql 中锁定粒度最细的一种锁，表
作者简介：肖泽凡，腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚，负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护，热爱技术，喜欢分享，文章首次发表于SegmentFault，博客名“X先生”，欢迎与我交流~ 锁是为了解决并发环境下资源竞争的手段，其中乐观并发控制，悲观并发控制和多版本并发控制是数据库并发控制主要采用的技术手段，而MySQL中的锁就是其中的悲观并发控制。 MySQL中的锁有很多种类，我们可以按照下面方式来进行分类。 一、按读写 从数据库的读写的角度来分，数据库的锁可以分为分为以下几种：
疫情期间在家工作时，同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重，但是在测试过程中发生了死锁现象:
在多用户并发访问数据库时，为了保证数据的一致性和完整性，必须使用锁机制来控制对共享资源的访问。MySQL数据库也不例外，它提供了多种锁机制来保证数据的正确性和可靠性。本文将详细介绍MySQL的锁机制，包括锁分类、锁级别、锁粒度、锁冲突等方面。
锁是计算机协调多个进程或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（如CPU、RAM、I/O等）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。本章我们着重讨论MySQL锁机制的特点，常见的锁问题，以及解决MySQL锁问题的一些方法或建议。
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。
MyISAM表的读和写是串行的，但这是就总体而言的。在一定条件下，MyISAM表也支持查询和插入操作的并发进行。
上篇文章我们简单的了解了一大堆锁相关的概念，然后只是简单的演示了一下 InnoDB 和 MyISAM 之间 表锁 与 行锁 的差别。相信大家还是意犹未尽的，今天我们就来用代码说话，实际地操作一下，看看如何进行手动的加 表锁 与 行锁 ，并进行一些相关的实验测试。
疫情期间在家工作时，同事使用了 insert into on duplicate key update 语句进行插入去重，但是在测试过程中发现了死锁现象:
MyISAM 存储引擎只支持表锁，这也是MySQL 开始几个版本中唯一支持的锁类型。
数据库锁就是一种保证数据一致性而使各种共享资源在被并发访问，并发访问人有序所设计的一种规则。
全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL提供了一个加全局读锁的方法，命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。
今天我们一起来聊聊MyISAM存储引擎中的锁，MySQL中的表锁主要使用对象就是MyISAM存储引擎，大家可能会疑问，Innodb不用表锁吗？
在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 目录： 1、行级锁、表级锁、页级锁 2、共享锁和排它锁 3、演示 在DBMS中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。 行级锁、表级锁、页级锁 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。 特点
本文是微信公众号【Java技术江湖】的《重新学习MySQL数据库》其中一篇，本文部分内容来源于网络，为了把本文主题讲得清晰透彻，也整合了很多我认为不错的技术博客内容，引用其中了一些比较好的博客文章，如有侵权，请联系作者。
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。
MySQL的并发控制是在数据安全性和并发处理能力之间的权衡，通过不同的锁策略来决定对系统开销和性能的影响。
为了防止在事务中出现表结构操作,导致事务无法保证前后一致性问题,mysql增加了 （meta data lock，MDL) 锁.
数据库是现代应用程序的核心组成部分之一，而MySQL作为一个开源关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用中。在高并发的环境下，数据库的性能往往成为瓶颈，因此数据库锁机制成为了至关重要的技术。本文将深入探讨MySQL中的行锁和表锁，以及如何使用它们来提高数据库的并发性能。
当一个事务想对这条记录进行改动时，首先会看看内存中有没有与这条记录关联的锁结构，如果没有，就会在内存中生成一个锁结构与之关联。比如，事务T1要对这条记录进行改动，就需要生成一个锁结构与之关联
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。
MySQL 的锁按照范围可以分为全局锁、表锁、行锁，其中行锁是由数据库引擎实现的，并不是所有的引擎都提供行锁，MyISAM 就不支持行锁，所以文章介绍行锁会以InnoDB引擎为例来介绍行锁。
MySQL/InnoDB的加锁，一直是一个常见的话题。例如，数据库如果有高并发请求，如何保证数据完整性？产生死锁问题如何排查并解决？下面是不同锁等级的区别
在计算机系统中，锁（Lock）是一种同步机制，用于控制对共享资源的访问。它确保在任何给定时间内只有一个线程能够访问受保护的共享资源，从而避免了由并发访问导致的数据竞争和不一致问题。
数据库锁定机制简单来说，就是数据库为了保证数据的一致性，而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制，所以MySQL自然也不能例外。MySQL数据库由于其自身架构的特点，存在多种数据存储引擎，每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样，为了满足各自特定应用场景的需求，每种存储引擎的锁定机制都是为各自所面对的特定场景而优化设计，所以各存储引擎的锁定机制也有较大区别。MySQL各存储引擎使用了三种类型（级别）的锁定机制：表级锁定，行级锁定和页级锁定。 1.表级锁定（table-level）
MyISAM采⽤表级锁(table-level locking)。 InnoDB⽀持⾏级锁(row-level locking)和表级锁,默认为⾏级锁
作为程序员的你，数据库作为一门必修课，而MySQL数据库毫无疑问已经是最常用的数据库了。系统的稳定、高效、高并发等指标，很大程度上取决于数据库性能是否够优，可见性能优化的重要性，这也就不难理解各位在任何一场面试中都会被问及到数据库调优相关的问题。
为了解决多个进程访问内存或磁盘中的同一份数据造成的冲突，通常有两种解决方案，一种是多版本；另一种就是锁。MySQL作为一种关系型数据库，其实也是通过这两种方式来解决数据访问冲突的。MySQL数据多版本叫MVCC，同时MySQL使用了各种类型的锁来保证数据一致性。
三分钟了解Mysql的表级锁 一分钟深入Mysql的意向锁 mysql锁相关讲解及其应用——《深究mysql锁》
在数据库中，除传统的 计算资源（如CPU、RAM、I/O等）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。本章我们着重讨论MySQL锁机制 的特点，常见的锁问题，以及解决MySQL锁问题的一些方法或建议。
为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化，有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。 一、概述 MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下： 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁，是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺： mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高，说明存在着较严重的表级锁争用情况。
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