数据库锁机制
数据库锁机制
数据库锁主要分为三大类
1.全局锁
2.表级锁
3.行级锁
全局锁
-
定义:全局锁是对整个数据库实例加锁,禁止所有对数据库的写操作。
-
用途:主要用于备份和维护操作。
-
示例
MySQL
FLUSH TABLES WITH READ LOCK;
这条命令会锁定所有表,只允许读操作,禁止写操作。
解锁
UNLOCK TABLES;
表级锁
-
定义:表级锁是对整个表加锁,限制对表的并发访问。
-
用途:适用于低并发场景,管理开销较小。
表级锁分为:读锁和写锁
读锁(共享锁,S 锁)
- 定义:允许多个事务同时读取同一张表,但不允许任何事务对该表进行写操作。
- 用途:适用于读多写少的场景,确保数据的一致性。
- 特点:多个读锁可以共存。读锁与写锁互斥,即一个表上有读锁时,不能加写锁。
LOCK TABLES table_name READ;
这条命令会对指定表加共享锁,允许多个事务读取,但禁止写操作。
写锁(排他锁,X 锁)
- 定义:只允许一个事务对表进行读取和写操作,排除其他事务的任何访问。
- 用途:适用于写多读少的场景,确保数据的独占性。
- 特点:排他锁与其他任何类型的锁互斥,即一个表上有写锁时,不能加任何其他锁。
LOCK TABLES table_name WRITE;
这条命令会对指定表加排他锁,只允许一个事务读写,禁止其他事务访问。
元数据锁(Metadata Lock,MDL)
- 定义:元数据锁用于保护表的元数据(如表结构、索引等),防止在事务执行过程中表结构被修改。
- 用途:确保在事务执行期间表的结构不会发生变化,防止数据不一致。
- 特点:元数据锁分为读锁和写锁。读锁允许多个事务同时读取元数据,但不允许修改。写锁只允许一个事务修改元数据,排除其他事务的任何访问。
读元数据锁
SELECT * FROM table_name;
写元数据锁
ALTER TABLE table_name ADD COLUMN new_column INT;
自增锁(Auto-Increment Lock)
- 定义:自增锁用于管理自增列(AUTO_INCREMENT)的值分配,确保在并发插入时自增值的唯一性和连续性。
- 用途:防止多个事务同时插入自增列时产生冲突。
- 特点:自增锁在插入新记录时自动加锁,确保自增值的分配。InnoDB 存储引擎提供了多种自增锁模式,可以通过配置参数调整。
插入新记录时自动加锁:
INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2');
InnoDB 存储引擎提供了以下几种自增锁模式,可以通过配置参数
innodb_autoinc_lock_mode
调整:传统模式(Traditional Mode,0):
-
插入每一条记录时都会加表级锁,确保自增值的连续性。
-
适用于需要严格连续自增值的场景。
-
示例
SET GLOBAL innodb_autoinc_lock_mode = 0;
连续模式(Consecutive Mode,1):
-
插入一批记录时加一次表级锁,确保自增值的连续性。
-
适用于大多数场景,平衡了性能和连续性。
-
示例
SET GLOBAL innodb_autoinc_lock_mode = 1;
交错模式(Interleaved Mode,2):
-
插入每一条记录时不加表级锁,自增值可能不连续。
-
适用于高性能场景,牺牲了自增值的连续性。
-
示例
SET GLOBAL innodb_autoinc_lock_mode = 2;
解锁
UNLOCK TABLES;
行级锁
-
定义:行级锁是对表中的单个行加锁,限制对特定行的并发访问。
-
用途:适用于高并发场景,管理开销较大,但并发性能更高。
行级锁的类型更为多样,主要包括记录锁、间隙锁、临键锁等。
记录锁(Record Lock)
- 定义:锁定索引记录本身。
- 用途:确保对特定行的独占访问。
- 特点:只锁定索引记录,不影响其他行。适用于高并发场景,减少锁的竞争。
SELECT * FROM table_name WHERE id = 1 FOR UPDATE;
这条命令会对查询结果中的行加排他锁,确保在事务提交前其他事务不能修改这些行。
间隙锁(Gap Lock)
- 定义:锁定索引记录之间的间隙。
- 用途:防止其他事务在该间隙内插入新记录。
- 特点:间隙锁不锁定具体的记录,而是锁定记录之间的空隙。适用于防止幻读(Phantom Read)。
SELECT * FROM table_name WHERE id > 10 AND id < 20 FOR UPDATE;
这条命令会对
id
在 10 和 20 之间的间隙加锁,防止其他事务插入新的记录。临键锁(Next-Key Lock)
- 定义:记录锁和间隙锁的组合,锁定索引记录及其之前的间隙。
- 用途:确保对特定行及其之前间隙的独占访问。
- 特点:临键锁不仅锁定记录本身,还锁定记录之前的间隙。适用于防止幻读和不可重复读(Non-Repeatable Read)。
SELECT * FROM table_name WHERE id = 10 FOR UPDATE;
这条命令会对
id
为 10 的记录及其之前的间隙加锁,确保在事务提交前其他事务不能修改这些行或插入新的记录。总结
-
表级锁:
读锁(共享锁,S 锁):允许多个事务同时读取同一张表,但不允许写操作。
写锁(排他锁,X 锁):只允许一个事务对表进行读取和写操作,排除其他事务的任何访问。
元数据锁(Metadata Lock,MDL):保护表的元数据,防止在事务执行过程中表结构被修改。
自增锁(Auto-Increment Lock):管理自增列的值分配,确保在并发插入时自增值的唯一性和连续性。
-
行级锁:
记录锁(Record Lock):锁定索引记录本身,确保对特定行的独占访问。
间隙锁(Gap Lock):锁定索引记录之间的间隙,防止其他事务在该间隙内插入新记录。
临键锁(Next-Key Lock):记录锁和间隙锁的组合,锁定索引记录及其之前的间隙,确保对特定行及其之前间隙的独占访问。
InnoDB 存储引擎
InnoDB 默认使用行级锁
InnoDB 与 MyISAM 的区别
- 锁机制
-
InnoDB:
支持行级锁,适用于高并发场景。
支持事务和外键约束,确保数据的一致性和完整性。
使用多版本并发控制(MVCC),提高并发性能。
-
MyISAM:
支持表级锁,适用于低并发场景。
不支持事务和外键约束,适合简单的读写操作。
不支持 MVCC,性能较低。
- 事务支持
-
InnoDB:
支持事务,可以回滚和提交事务。
支持 ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)特性。
-
MyISAM:
不支持事务,没有回滚和提交操作。
不支持 ACID 特性。
- 外键约束
-
InnoDB:
支持外键约束,确保数据的引用完整性。
-
MyISAM:
不支持外键约束。
- 存储方式
-
InnoDB:
使用聚集索引,主键索引和数据存储在一起。
支持全文索引。
-
MyISAM:
使用非聚集索引,索引和数据分开存储。
支持全文索引。
- 性能
-
InnoDB:
适用于高并发读写操作,性能较好。
支持并发插入和更新操作。
-
MyISAM:
适用于低并发读操作,性能较低。
插入和更新操作可能会导致表锁竞争。
相关文章:
数据库锁机制
数据库锁机制 数据库锁主要分为三大类 1.全局锁 2.表级锁 3.行级锁 全局锁 定义:全局锁是对整个数据库实例加锁,禁止所有对数据库的写操作。 用途:主要用于备份和维护操作。 示例 MySQL FLUSH TABLES WITH READ LOCK;这条命令会锁定所…...
呼叫中心系统如何选型?
呼叫中心系统如何选型? 作者:开源呼叫中心系统 FreeIPCC 采购一套呼叫中心系统是企业提升客户服务质量、优化运营流程、增强市场竞争力的关键步骤。一个合适的呼叫中心系统不仅能提升客户满意度,还能提高内部团队的工作效率,降低…...

Ubuntu 22.04安装部署
一、部署环境 表 1‑1 环境服务版本号系统Ubuntu22.04 server lts运行环境1JDK1.8前端WEBNginx1.8数据库postgresqlpostgresql13postgis3.1pgrouting3.1消息队列rabbitmq3.X(3.0以上)运行环境2erlang23.3.3.1 二、安装系统 2.1安装 1.安装方式,选第一条。 2.选择…...

KINGBASE部署
环境:x86_64 系统:centos7.9 数据库–版本:KingbaseES_V008R006C008B0014_Lin64_install 授权文件–版本:V008R006-license-企业版-90天 一 前置要求 1.1. 硬件环境要求 KingbaseES支持通用X86_64、龙芯、飞腾、鲲鹏等国产C…...

探索 ONLYOFFICE:开源办公套件的魅力
文章目录 引言一、ONLYOFFICE 产品介绍与历史1.1 ONLUOFFICE 介绍1.2 ONLYOFFICE发展历史 二、ONLYOFFICE 的核心功能2.1 文档处理2.2 演示文稿 三、ONLYOFFICE 部署与安装四、ONLYOFFICE 产品优势和挑战五、ONLYOFFICE 案例分析六、ONLYOFFICE 的未来发展七、全文总结 引言 在…...

如何保护网站安全
1. 使用 Web 应用防火墙(WAF) 功能:WAF 可以实时检测和阻止 SQL 注入、跨站脚本(XSS)、文件包含等常见攻击。它通过分析 HTTP 流量来过滤恶意请求。 推荐:可以使用像 雷池社区版这样的 WAF,它提…...

抖音矩阵系统开发的技术框架解析,支持OEM
一、引言 随着短视频平台的兴起,抖音已成为全球范围内极具影响力的社交娱乐应用。对于企业和创作者而言,构建抖音矩阵系统可以实现多账号管理、内容分发与优化、数据分析等功能,从而提升品牌影响力和内容传播效果。本文将详细探讨抖音矩阵系统…...

python偏相关分析
偏相关分析含义 偏相关分析是一种用于测量两个变量之间关系的统计方法,它可以控制(排除)其他变量的影响。与简单的相关分析不同,偏相关分析可以帮助我们了解在控制某些干扰因素后,两个变量之间的“净”关系。比如&…...

低代码用户中心:简化开发,提升效率的新时代
随着数字化转型的加速,企业对于快速交付高质量应用的需求日益增长。在这个背景下,低代码开发平台应运而生,成为越来越多企业和开发者的首选工具。今天,我们将聚焦于低代码用户中心,探讨其如何帮助开发者简化流程、提升…...

ThingsBoard规则链节点:Math Function节点详解
引言 1. Math Function 节点简介 2. 节点配置 2.1 基本配置示例 3. 使用场景 3.1 数据预处理 3.2 阈值判断 3.3 复杂计算 3.4 动态阈值 4. 实际项目中的应用 4.1 项目背景 4.2 项目需求 4.3 实现步骤 5. 总结 引言 ThingsBoard 是一个开源的物联网平台,…...

echarts地图,柱状图,折线图实战
1.地图 <template><div style"height: 100%;" class"cantainerBox"><div class"top"><div class"leftTop"><span class"firstSpan">推广进度</span><div>省份选择:&l…...

客服宝快捷回复软件:客服工作的得力助手
在从事客服工作的这段漫长时间里,响应率和满意度一直是我最为头疼的绩效指标。这两个指标就如同两座大山,压得我时常喘不过气来。 然而,幸运的是,最近我安装了客服宝这个快捷回复软件,这一举措如同为我打开了一扇新的…...

laravel: Breeze 和 Blade, 登录 注册等
composer require laravel/breeze --dev php artisan breeze:install php artisan migrate npm install npm run build php artisan route:clear http://laravel-dev.cn/ http://laravel-dev.cn/register http://laravel-dev.cn/login...

RocketMQ 消息消费失败的处理机制
在分布式消息系统中,处理消费失败的消息是非常关键的一环。 RocketMQ 提供了一套完整的消息消费失败处理机制,下面我将简要介绍一下其处理逻辑。 截图代码版本:4.9.8 步骤1 当消息消费失败时,RocketMQ会发送一个code为36的请求到…...

三、Java并发 Java 线程池 ( Thread Pool )
一、前言 本文我们将讲解 Java 中的线程池 ( Thread Pool ),从 Java 标准库中的线程池的不同实现开始,到 Google 开发的 Guava 库的前世今生 注:本章节涉及到很多前几个章节中阐述的知识点。我们希望你是按照顺序阅读下来的,不然…...

zabbix安装配置与使用
zabbix Zabbix的工作原理如下: 监控部分: Zabbix Agent安装在各个需要监控的主机上,它以主配置的时间间隔(默认60s)收集主机各项指标数据,如CPU占用率、内存使用情况等。 通讯部分: Agent会把收集的数据通过安全通道(默认10051端口)发送到Zabbix Server。Server会存储这些数…...
第3关:命题逻辑推理
任务描述 相关知识 实验用例 实验原理和方法 编程要求 测试说明 任务描述 本关任务:用命题逻辑推理的方法解决逻辑推理问题。加深对命题逻辑推理方法的理解。 相关知识 为了完成本关任务,你需要掌握:1.命题符号化,2.命题推理。 …...
第三份代码:VoxelNet的pytorch实现
VoxelNet是点云体素化处理的最开始的网络结构设计,通过完全弄明白整个VoxelNet的pytorch实现是非常有必要的。 参考的代码是这一份:GitHub - RPFey/voxelnet_pytorch: modification of voxelnet 参考文章:VoxelNet论文解读和代码解析_voxel…...

Backtrader-Broker05
本系列是使用Backtrader在量化领域的学习与实践,着重介绍Backtrader的使用。Backtrader 中几个核心组件: Cerebro:BackTrader的基石,所有的操作都是基于Cerebro的。Feed:将运行策略所需的基础数据加载到Cerebro中&…...
分布式和微服务系统区别
一、分布式是更广泛的概念,指将计算分布在多个物理节点上的系统。 适用于需要高可用性、高性能、可扩展性的系统。 应用场景:分布式数据库—数据高可用存储、分布式缓存—提升数据访问速度 分布式计算框架—大规模数据计算、分布式文件系统—海量数据的…...

XML Group端口详解
在XML数据映射过程中,经常需要对数据进行分组聚合操作。例如,当处理包含多个物料明细的XML文件时,可能需要将相同物料号的明细归为一组,或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码,增加了开…...
线程同步:确保多线程程序的安全与高效!
全文目录: 开篇语前序前言第一部分:线程同步的概念与问题1.1 线程同步的概念1.2 线程同步的问题1.3 线程同步的解决方案 第二部分:synchronized关键字的使用2.1 使用 synchronized修饰方法2.2 使用 synchronized修饰代码块 第三部分ÿ…...

Linux相关概念和易错知识点(42)(TCP的连接管理、可靠性、面临复杂网络的处理)
目录 1.TCP的连接管理机制(1)三次握手①握手过程②对握手过程的理解 (2)四次挥手(3)握手和挥手的触发(4)状态切换①挥手过程中状态的切换②握手过程中状态的切换 2.TCP的可靠性&…...

【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)
服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...

《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》
在注意力分散、内容高度同质化的时代,情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现,消费者对内容的“有感”程度,正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中࿰…...

Java面试专项一-准备篇
一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程:首先由HR先筛选一部分简历后,在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如:Boss直聘(招聘方平台) 直接按照条件进行筛选 例如:…...

Spring Cloud Gateway 中自定义验证码接口返回 404 的排查与解决
Spring Cloud Gateway 中自定义验证码接口返回 404 的排查与解决 问题背景 在一个基于 Spring Cloud Gateway WebFlux 构建的微服务项目中,新增了一个本地验证码接口 /code,使用函数式路由(RouterFunction)和 Hutool 的 Circle…...
JAVA后端开发——多租户
数据隔离是多租户系统中的核心概念,确保一个租户(在这个系统中可能是一个公司或一个独立的客户)的数据对其他租户是不可见的。在 RuoYi 框架(您当前项目所使用的基础框架)中,这通常是通过在数据表中增加一个…...

无人机侦测与反制技术的进展与应用
国家电网无人机侦测与反制技术的进展与应用 引言 随着无人机(无人驾驶飞行器,UAV)技术的快速发展,其在商业、娱乐和军事领域的广泛应用带来了新的安全挑战。特别是对于关键基础设施如电力系统,无人机的“黑飞”&…...

Linux 中如何提取压缩文件 ?
Linux 是一种流行的开源操作系统,它提供了许多工具来管理、压缩和解压缩文件。压缩文件有助于节省存储空间,使数据传输更快。本指南将向您展示如何在 Linux 中提取不同类型的压缩文件。 1. Unpacking ZIP Files ZIP 文件是非常常见的,要在 …...