拼团功能，当 A 客户开团之后（两人团），如果 B 和 C 同时支付，如何规避两人同时将拼团人数增加。
在前一篇文章我讲了下 MySQL 的全局锁、表记锁和行级别锁，其中行级锁只提了概念，并没有具体说。
我们希望根据 timestamp 的日期进行分区, id 作为主键. 由于分区键必须是主键, 所以我们将 timestamp 加入主键中.
近期有一个业务需求，多台机器需要同时从Mysql一个表里查询数据并做后续业务逻辑，为了防止多台机器同时拿到一样的数据，每台机器需要在获取时锁住获取数据的数据段，保证多台机器不拿到相同的数据。
死锁是并发系统中常见的问题，同样也会出现在数据库MySQL的并发读写请求场景中。当两个及以上的事务，双方都在等待对方释放已经持有的锁或因为加锁顺序不一致造成循环等待锁资源，就会出现“死锁”。常见的报错信息为 Deadlock found when trying to get lock...。
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。
众所周知，在 SQL 方面处于顶级的有两个公司，一个是 Oracle，他们已经积累了大量的经验，另一个是谷歌，谷歌 F1 在2012年发布了一篇论文，个人认为它是全球最优秀的 SQL OLTP 数据库。
文章摘要 在线上环境遇到数据库死锁问题该如何分析并解决问题呢？ 虽然很多童鞋在学数据库课程时都了解数据库隔离级别、死锁和事务等概念，但在测试/线上环境遇到死锁却不一定能够及时分析并解决这类问题。本文主要以作者在测试环境中遇到的一个死锁Case说起，首先还原出现死锁的现场和条件，并结合排查业务应用工程日志、MySQL数据库状态信息等方式，同时给出MySQL锁的基本概念，再通过阅读日志深入定位并分析出现死锁的原因，最后讲下MySQL InnoDB的加锁原理以及如降低死锁发生的机率。 一、 出现死
很早之前我写过几篇关于MySQL死锁的分析，比如 换个角度看待MySQL死锁的一点简单认识 MySQL死锁的两个小案例 MySQL在RR隔离级别下的unique失效和死锁模拟 两个死锁的实例 (r5笔记第90天) 这样分析一个死锁问题 但是感觉不过瘾，而且分析的都是一些特定的场景，好像还缺少一些举一反三的感觉，所以今天就补上这一波。 MySQL里的锁兼容列表大体是这样的关系，如果第一次看会有些晕，感觉抓不住重点，其实有一点小技巧。 首先InnoDB实现了两种类似的行锁，即S(共享锁）和X(排他锁），而Inn
其中DML锁是因为SQL执行异常，导致更新事务无法提交，如更新语句中的查询语句无索引，造成全表扫描而阻塞。
经常有读者问如何通过 IDE 调试 MySQL 的源码分析锁相关的知识，我整理了一下之前在掘金上的几篇文章，简单介绍一下如何在 Mac 下调试和几个简单的案例。
来源：https://www.aneasystone.com/archives/2018/06/insert-locks-via-mysql-source-code.html
当操作积分用户表时，如果accountId在表中没有数据，那么我们新增一条数据，设置用户积分。如果accountId在表中有数据，我们需要更新用户积分。
本文讲述了一个基于Discuz的MySQL云数据库搬迁实例，分析了在搬迁过程中出现的死锁问题和性能瓶颈，并给出了相应的优化方案。通过优化表结构和采用分块传输，可以有效提高数据库的搬迁效率，降低死锁风险。
MySQL之前有一个查询缓存Query Cache,从8.0开始，不再使用这个查询缓存，那么放弃它的原因是什么呢？在这一篇里将为您介绍。
AUTO_INCREMENT=2，表示下一次插入数据时，若需要自动生成自增值，会生成id=2。
虽然很多童鞋在学数据库课程时都了解数据库隔离级别、死锁和事务等概念，但在测试/线上环境遇到死锁却不一定能够及时分析并解决这类问题。本文主要以作者在测试环境中遇到的一个死锁Case说起，首先还原出现死锁的现场和条件，并结合排查业务应用工程日志、MySQL数据库状态信息等方式，同时给出MySQL锁的基本概念，再通过阅读日志深入定位并分析出现死锁的原因，最后讲下MySQL InnoDB的加锁原理以及如降低死锁发生的机率。
如果你的业务设计依赖于自增主键的连续性，这个设计假设自增主键是连续的。但实际上，这样的假设是错的，因为自增主键不能保证连续递增。
大概就是，在线上执行一条 update 语句修改数据库数据的时候，where 条件没有带上索引，导致业务直接崩了，被老板教训了一波
1、CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (
要在高并发的场景下，保证基于InnoDB的应用程序的可靠性、性能，理解InnoDB的锁机制是必不可少的。
在如今的关系型数据库中，有两个开源产品是你必须知道的。其中一个是MySQL，相信关注我的小伙伴们一定都不陌生，因为之前的Spring Boot关于关系型数据库的所有例子都是对MySQL来介绍的。而今天我们将介绍另外一个开源关系型数据库：PostgreSQL，以及在Spring Boot中如何使用。
开始之前，我先来讲一下我对性能调优的看法。在我看来Java的性能调优并不是像学习编程语言一样可以通过学习掌握，它是没有办法用直线的思维学会并掌握使用的，并且它对于程序员来说，对技术深度和广度有这十分高的门槛。
项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 关于并发 并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时，产生了事务，因此产生写锁，当一个获取了事务的线程
之前在深入了解数据库理论的时候，了解到事物的不同隔离级别可能存在的问题。为了更好的理解所以在MySQL数据库中测试复现这些问题。关于脏读和不可重复读在相应的隔离级别下都很容易的复现了。但是对于幻读，我发现在可重复读的隔离级别下没有出现，当时想到难道是MySQL对幻读做了什么处理？
在数据库中，除传统的计算资源(CPU、RAM、IO)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，锁对教据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
首先环境是：Spring Boot 2.1.0 + data-jpa + mysql + lombok
最近公司的下单接口有些慢，老板担心无法支撑双11，想让我优化一把，但是前提是不允许大改，因为下单接口太复杂了，如果改动太大，怕有风险。另外开发成本和测试成本也非常大。对于这种有挑战性的任务，我向来是非常喜欢的，因为在解决问题的过程中，可以学习到很多东西。
MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。 比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你即需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务！
《叶问》是知数堂新设计的互动栏目，不定期给大家提供技术知识小贴士，形式不限，或提问、或讨论均可，并在当天发布答案，让大家轻轻松松利用碎片时间就可以学到最实用的知识点。
裸奔秒杀 不加思考，上来直接按照 SpringBoot + MyBatis 模式进行秒杀系统的设计，流程如下：
关于性能调优，我先来说说我的感受。Java 性能调优不像是学一门编程语言,无法通过直线式的思维来掌握和应用，它对于工程师的技术广度和深度都有着较高的要求。
这几年O2O火爆，10个创业公司里就有9个是O2O的电商，相信支付抢购什么的以前听起来高大上的东西现在很多码农都会需要自己去实现。
一面 2018/9/11 来自于牛客网 1、手写ArrayList 2、手写进制转换算法，求出一个数的二进制数 1 的个数 3、JAVA 基础，equals 和== 4、多线程方式、threadlocal，各种锁，synchronized 和 lock 5、设计模式、spring 类加载方式、实例保存在哪、aop ioc、反射机制6、类加载器，双亲委派模型，热部署 7、jvm 内存模型，内存结构、堆的分代算法、堆的分区、gc 算法、gc 过程 8、tcp ip，七层模型，rest 接口规范，get 和 post 区别，长度，安全9、tcp ip 的 arp 协议，两个同一网络的主机如何获得对方的 mac 地址10、负载均衡、高并发、高可用的架构 11、mysql 的引擎区别 12、redis 缓存，redis 的集群部署，热备份，主从备份，主从数据库，hash 映射找到知道指定节点 13、了解云计算么，了解云容器 docker 么，容器和虚拟机的区别 14、百度 java 程序员 二面 2018/9/20 来自于牛客网 1、自我介绍，项目中负责哪些，做了哪些 2、项目中的数据库备份，主从数据库、集群 3、数据库的索引原理，b+树原理，trie 树引申，二叉查找树的原理 4、海量数据中查找一个单词，分布式计算 map reduce，或者用 hsah 映射筛选部分结果5、java 的抽象类和接口区别、java 的 hashmap，java 的内存模型，分区，分代垃圾回收算法。实例、常量放在哪里 6、int 4 个字节，double 8 个字节 7、多线程中的wait 和sleep 区别，notify 的作用 8、设计模式了解哪些，写一个观察者模式。实现两个接口，一个是主题一个是观察者，并写出对应方法 9、写一个生产者消费者队列的方法，分别写两个类代表生产者和消费者，并且用队列模拟其生产消费
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。
咱们使用 MySQL 大概率上都会遇到死锁问题，这实在是个令人非常头痛的问题。本文将会对死锁进行相应介绍，对常见的死锁案例进行相关分析与探讨，以及如何去尽可能避免死锁给出一些建议。
【数据库】MySql性能监控 如何定位并优化慢查询Sql？ 具体场景具体分析，只提出大致思路。
不要小看一条 update 语句，在生产机上使用不当可能会导致业务停滞，甚至崩溃。
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数据库是一个允许多用户、多会话、多线程访问的系统。为了在并发访问中能保证数据的一致性和完整性，一般会使用事务来做控制，外加锁来作为辅助手段。所以今天整理了一下锁的相关知识，看看它在事务里是怎么配合使用的。
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。
两个group by 语句都用了order by null，为什么使用内存临时表得到的语句结果里，0这个值在最后一行；而使用磁盘临时表得到的结果里，0这个值在第一行？
前几天有粉丝和我聊到他找工作面试大厂时被问的问题，因为现在疫情期间，找工作也特别难找。他说面试的题目也比较难，都偏向于一两年的工作经验的面试题。
drop(丢弃数据): drop table 表名 ，直接将表（表结构和数据）都删除掉，在删除表的时候使用。 truncate (清空数据) : truncate table 表名 ，只删除表中的数据，再插入数据的时候自增长 id 又从 1 开始，在清空表中数据的时候使用。 delete（删除数据） : delete from 表名 where 列名=值，删除某一列的数据，如果不加 where 子句和truncate table 表名作用类似。但是再进行插入的话自增id并不是从1开始，而是接着之前的自增开始。 truncate 和不带 where 子句的 delete、以及 drop 都会删除表内的数据，但是 truncate 和 delete 只删除数据不删除表的结构(定义)，执行 drop 语句，此表的结构也会删除，也就是执行 drop 之后对应的表不复存在。
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-locking.html
存储引擎是 MySQL 中具体与文件打交道的子系统，它是根据 MySQL AB 公司提供的文件访问层抽象接口定制的一种文件访问机制，这种机制就叫作存储引擎 。
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