数据库和操作系统一样,是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据 时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性。加锁是实现数据库并 发控制的一个非常重要的技术。在实际应用中经常会遇到的与锁相关的异常情况,当两个事务需要一组有冲突的锁,而不能将事务继续下去的话,就会出现死锁,严 重影响应用的正常执行。
在数据库中有两种基本的锁类型:排它锁(Exclusive Locks,即X锁)和共享锁(Share Locks,即S锁)。当数据对象被加上排它锁时,其他的事务不能对它读取和修改。加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。数据库利用这两 种基本的锁类型来对数据库的事务进行并发控制。
死锁的第一种情况
一个用户A 访问表A(锁住了表A),然后又访问表B;另一个用户B 访问表B(锁住了表B),然后企图访问表A;这时用户A由于用户B已经锁住表B,它必须等待用户B释放表B才能继续,同样用户B要等用户A释放表A才能继续,这就死锁就产生了。
解决方法:
这种死锁比较常见,是由于程序的BUG产生的,除了调整的程序的逻辑没有其它的办法。仔细分析程序的逻辑,对于数据库的多表操作时,尽量按照相同的顺序进 行处理,尽量避免同时锁定两个资源,如操作A和B两张表时,总是按先A后B的顺序处理, 必须同时锁定两个资源时,要保证在任何时刻都应该按照相同的顺序来锁定资源。
死锁的第二种情况
用户A查询一条纪录,然后修改该条纪录;这时用户B修改该条纪录,这时用户A的事务里锁的性质由查询的共享锁企图上升到独占锁,而用户B里的独占锁由于A 有共享锁存在所以必须等A释放掉共享锁,而A由于B的独占锁而无法上升的独占锁也就不可能释放共享锁,于是出现了死锁。这种死锁比较隐蔽,但在稍大点的项 目中经常发生。如在某项目中,页面上的按钮点击后,没有使按钮立刻失效,使得用户会多次快速点击同一按钮,这样同一段代码对数据库同一条记录进行多次操 作,很容易就出现这种死锁的情况。
解决方法:
1、对于按钮等控件,点击后使其立刻失效,不让用户重复点击,避免对同时对同一条记录操作。
2、使用乐观锁进行控制。乐观锁大多是基于数据版本(Version)记录机制实现。即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是 通过为数据库表增加一个“version”字段来实现。读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加一。此时,将提交数据的版本数据与数 据库表对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。乐观锁机制避免了长事务中的数据 库加锁开销(用户A和用户B操作过程中,都没有对数据库数据加锁),大大提升了大并发量下的系统整体性能表现。Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。需要注意的是,由于乐观锁机制是在我们的系统中实现,来自外部系统的用户更新操作不受我们系统的控制,因此可能会造 成脏数据被更新到数据库中。
3、使用悲观锁进行控制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现,如Oracle的Select … for update语句,以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销,特别是对长事务而言,这样的开销往往无法承受。如一个金融系统, 当某个操作员读取用户的数据,并在读出的用户数据的基础上进行修改时(如更改用户账户余额),如果采用悲观锁机制,也就意味着整个操作过程中(从操作员读 出数据、开始修改直至提交修改结果的全过程,甚至还包括操作员中途去煮咖啡的时间),数据库记录始终处于加锁状态,可以想见,如果面对成百上千个并发,这 样的情况将导致灾难性的后果。所以,采用悲观锁进行控制时一定要考虑清楚。
死锁的第三种情况
如果在事务中执行了一条不满足条件的update语句,则执行全表扫描,把行级锁上升为表级锁,多个这样的事务执行后,就很容易产生死锁和阻塞。类似的情 况还有当表中的数据量非常庞大而索引建的过少或不合适的时候,使得经常发生全表扫描,最终应用系统会越来越慢,最终发生阻塞或死锁。
解决方法:
SQL语句中不要使用太复杂的关联多表的查询;使用“执行计划”对SQL语句进行分析,对于有全表扫描的SQL语句,建立相应的索引进行优化。
5.小结
总体上来说,产生内存溢出与锁表都是由于代码写的不好造成的,因此提高代码的质量是最根本的解决办法。有的人认为先把功能实现,有BUG时再在测试阶段进 行修正,这种想法是错误的。正如一件产品的质量是在生产制造的过程中决定的,而不是质量检测时决定的,软件的质量在设计与编码阶段就已经决定了,测试只是 对软件质量的一个验证,因为测试不可能找出软件中所有的BUG。

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

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SQL은 MySQL 데이터베이스와 상호 작용하여 데이터 첨가, 삭제, 수정, 검사 및 데이터베이스 설계를 실현하는 데 사용됩니다. 1) SQL은 Select, Insert, Update, Delete 문을 통해 데이터 작업을 수행합니다. 2) 데이터베이스 설계 및 관리에 대한 생성, 변경, 삭제 문을 사용하십시오. 3) 복잡한 쿼리 및 데이터 분석은 SQL을 통해 구현되어 비즈니스 의사 결정 효율성을 향상시킵니다.

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