mysql 核心内容-上

1、SQL语句执行流程

MySQL大体上可分为Server层和存储引擎层两部分。

Server层：

连接器：TCP握手后服务器来验证登陆用户身份，A用户创建连接后，管理员对A用户权限修改了也不会影响到已经创建的链接权限，必须重新登陆。

查询缓存：查询后的结果存储位置，MySQL80版本以后已经取消，因为查询缓存失效太频繁，得不偿失。

分析器：根据语法规则，判断你输入的这个SQL语句是否满足MySQL语法。

优化器：多种执行策略可实现目标，系统自动选择最优进行执行。

执行器：判断是否有权限，将最终任务提交到存储引擎。

存储引擎层

负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 555版本开始成为了默认存储引擎(经常用的也是这个)。

SQL执行顺序

2、BinLog、RedoLog、UndoLog

BinLog

BinLog是记录所有数据库表结构变更（例如create、alter table）以及表数据修改(insert、update、delete)的二进制日志，主从数据库同步用到的都是BinLog文件。BinLog日志文件有三种模式。

STATEMENT 模式

内容：binlog 记录可能引起数据变更的 sql 语句

优势：该模式下，因为没有记录实际的数据，所以日志量很少 IO 都消耗很低，性能是最优的

劣势：但有些 *** 作并不是确定的，比如 uuid() 函数会随机产生唯一标识，当依赖 binlog 回放时，该 *** 作生成的数据与原数据必然是不同的，此时可能造成无法预料的后果。

ROW 模式

内容：在该模式下，binlog 会记录每次 *** 作的源数据与修改后的目标数据，StreamSets就要求该模式。

优势：可以绝对精准的还原，从而保证了数据的安全与可靠，并且复制和数据恢复过程可以是并发进行的

劣势：缺点在于 binlog 体积会非常大，同时，对于修改记录多、字段长度大的 *** 作来说，记录时性能消耗会很严重。阅读的时候也需要特殊指令来进行读取数据。

MIXED 模式

内容：是对上述STATEMENT 跟 ROW 两种模式的混合使用。

细节：对于绝大部分 *** 作，都是使用 STATEMENT 来进行 binlog 没有记录，只有以下 *** 作使用 ROW 来实现：表的存储引擎为 NDB，使用了uuid() 等不确定函数，使用了 insert delay 语句，使用了临时表

主从同步流程：

1、主节点必须启用二进制日志，记录任何修改了数据库数据的事件。

2、从节点开启一个线程（I/O Thread)把自己扮演成 mysql 的客户端，通过 mysql 协议，请求主节点的二进制日志文件中的事件 。

3、主节点启动一个线程（dump Thread），检查自己二进制日志中的事件，跟对方请求的位置对比，如果不带请求位置参数，则主节点就会从第一个日志文件中的第一个事件一个一个发送给从节点。

4、从节点接收到主节点发送过来的数据把它放置到中继日志（Relay log）文件中。并记录该次请求到主节点的具体哪一个二进制日志文件内部的哪一个位置（主节点中的二进制文件会有多个）。

5、从节点启动另外一个线程（sql Thread ），把 Relay log 中的事件读取出来，并在本地再执行一次。

mysql默认的复制方式是异步的，并且复制的时候是有并行复制能力的。主库把日志发送给从库后不管了，这样会产生一个问题就是假设主库挂了，从库处理失败了，这时候从库升为主库后，日志就丢失了。由此产生两个概念。

全同步复制

主库写入binlog后强制同步日志到从库，所有的从库都执行完成后才返回给客户端，但是很显然这个方式的话性能会受到严重影响。

半同步复制

半同步复制的逻辑是这样，从库写入日志成功后返回ACK确认给主库，主库收到至少一个从库的确认就认为写 *** 作完成。

还可以延伸到由于主从配置不一样、主库大事务、从库压力过大、网络震荡等造成主备延迟，如何避免这个问题？主备切换的时候用可靠性优先原则还是可用性优先原则？如何判断主库Crash了？互为主备的情况下如何避免主备循环复制？被删库跑路了如何正确恢复？( o )… 感觉越来越扯到DBA的活儿上去了。

RedoLog

可以先通过下面demo理解：

饭点记账可以把账单写在账本上也可以写在粉板上。有人赊账或者还账的话，一般有两种做法：

1、直接把账本翻出来，把这次赊的账加上去或者扣除掉。

2、先在粉板上记下这次的账，等打烊以后再把账本翻出来核算。

生意忙时选后者，因为前者太麻烦了。得在密密麻麻的记录中找到这个人的赊账总额信息，找到之后再拿出算盘计算，最后再将结果写回到账本上。

同样在MySQL中如果每一次的更新 *** 作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程IO成本、查找成本都很高。而粉板和账本配合的整个过程就是MySQL用到的是Write-Ahead Logging 技术，它的关键点就是先写日志，再写磁盘。此时账本 = BinLog，粉板 = RedoLog。

1、 记录更新时，InnoDB引擎就会先把记录写到RedoLog（粉板）里面，并更新内存。同时，InnoDB引擎会在空闲时将这个 *** 作记录更新到磁盘里面。

2、 如果更新太多RedoLog处理不了的时候，需先将RedoLog部分数据写到磁盘，然后擦除RedoLog部分数据。RedoLog类似转盘。

RedoLog有write pos 跟checkpoint

write pos ：是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第3号文件末尾后就回到0号文件开头。

check point：是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。

write pos和check point之间的是粉板上还空着的部分，可以用来记录新的 *** 作。如果write pos追上checkpoint，表示粉板满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把checkpoint推进一下。

有了redo log，InnoDB就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为crash-safe。 redolog两阶段提交：为了让binlog跟redolog两份日志之间的逻辑一致。提交流程大致如下：

1 prepare阶段 --> 2 写binlog --> 3 commit

当在2之前崩溃时，重启恢复后发现没有commit，回滚。备份恢复：没有binlog 。一致

当在3之前崩溃时，重启恢复发现虽没有commit，但满足prepare和binlog完整，所以重启后会自动commit。备份：有binlog 一致

binlog跟redolog区别：

redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server层实现的，所有引擎都可以使用。

redo log是物理日志，记录的是在某个数据页上做了什么修改；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如给ID=2这一行的c字段加1。

redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog是可以追加写入的。追加写是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。

UndoLog

UndoLog 一般是逻辑日志，主要分为两种：

insert undo log

代表事务在insert新记录时产生的undo log, 只在事务回滚时需要，并且在事务提交后可以被立即丢弃

update undo log

事务在进行update或delete时产生的undo log; 不仅在事务回滚时需要，在快照读时也需要；所以不能随便删除，只有在快速读或事务回滚不涉及该日志时，对应的日志才会被purge线程统一清除

3、MySQL中的索引

索引的常见模型有哈希表、有序数组和搜索树。

哈希表：一种以KV存储数据的结构，只适合等值查询，不适合范围查询。

有序数组：只适用于静态存储引擎，涉及到插入的时候比较麻烦。可以参考Java中的ArrayList。

搜索树：按照数据结构中的二叉树来存储数据，不过此时是N叉树(B+树)。广泛应用在存储引擎层中。

B+树比B树优势在于：

B+ 树非叶子节点存储的只是索引，可以存储的更多。B+树比B树更加矮胖，IO次数更少。

B+ 树叶子节点前后管理，更加方便范围查询。同时结果都在叶子节点，查询效率稳定。

B+树中更有利于对数据扫描，可以避免B树的回溯扫描。

索引的优点：

1、唯一索引可以保证每一行数据的唯一性

2、提高查询速度

3、加速表与表的连接

4、显著的减少查询中分组和排序的时间

5、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

索引的缺点：

1、创建跟维护都需要耗时

2、创建索引时，需要对表加锁，在锁表的同时，可能会影响到其他的数据 *** 作

3、 索引需要磁盘的空间进行存储，磁盘占用也很快。

4、当对表中的数据进行CRUD的时，也会触发索引的维护，而维护索引需要时间，可能会降低数据 *** 作性能

索引设计的原则不应该：

1、索引不是越多越好。索引太多，维护索引需要时间跟空间。

2、 频繁更新的数据，不宜建索引。

3、数据量小的表没必要建立索引。

应该：

1、重复率小的列建议生成索引。因为重复数据少，索引树查询更有效率，等价基数越大越好。

2、数据具有唯一性，建议生成唯一性索引。在数据库的层面，保证数据正确性

3、频繁group by、order by的列建议生成索引。可以大幅提高分组和排序效率

4、经常用于查询条件的字段建议生成索引。通过索引查询，速度更快

索引失效的场景

1、模糊搜索：左模糊或全模糊都会导致索引失效，比如'%a'和'%a%'。但是右模糊是可以利用索引的，比如'a%' 。

2、隐式类型转换：比如select from t where name = xxx , name是字符串类型，但是没有加引号，所以是由MySQL隐式转换的，所以会让索引失效 3、当语句中带有or的时候：比如select from t where name=‘sw’ or age=14

4、不符合联合索引的最左前缀匹配：(A,B,C)的联合索引，你只where了C或B或只有B,C

关于索引的知识点：

主键索引：主键索引的叶子节点存的是整行数据信息。在InnoDB里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。主键自增是无法保证完全自增的哦，遇到唯一键冲突、事务回滚等都可能导致不连续。

唯一索引：以唯一列生成的索引，该列不允许有重复值，但允许有空值(NULL)

普通索引跟唯一索引查询性能：InnoDB的数据是按数据页为单位来读写的，默认每页16KB，因此这两种索引查询数据性能差别微乎其微。

change buffer：普通索引用在更新过程的加速，更新的字段如果在缓存中，如果是普通索引则直接更新即可。如果是唯一索引需要将所有数据读入内存来确保不违背唯一性，所以尽量用普通索引。

非主键索引：非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在InnoDB里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）

回表：先通过数据库索引扫描出数据所在的行，再通过行主键id取出索引中未提供的数据，即基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。

覆盖索引：如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为覆盖索引。

联合索引：相对单列索引，组合索引是用多个列组合构建的索引，一次性最多联合16个。

最左前缀原则：对多个字段同时建立的组合索引(有顺序，ABC，ACB是完全不同的两种联合索引) 以联合索引(a,b,c)为例，建立这样的索引相当于建立了索引a、ab、abc三个索引。另外组合索引实际还是一个索引，并非真的创建了多个索引，只是产生的效果等价于产生多个索引。

索引下推：MySQL 56引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录，减少回表字数。

索引维护：B+树为了维护索引有序性涉及到页分裂跟页合并。增删数据时需考虑页空间利用率。

自增主键：一般会建立与业务无关的自增主键，不会触发叶子节点分裂。

延迟关联：通过使用覆盖索引查询返回需要的主键，再根据主键关联原表获得需要的数据。

InnoDB存储: frm文件是一份定义文件，也就是定义数据库表是一张怎么样的表。ibd文件则是该表的索引，数据存储文件，既该表的所有索引树，所有行记录数据都存储在该文件中。

MyISAM存储： frm文件是一份定义文件，也就是定义数据库表是一张怎么样的表。 MYD文件是MyISAM存储引擎表的所有行数据的文件。 MYI文件存放的是MyISAM存储引擎表的索引相关数据的文件。MyISAM引擎下，表数据和表索引数据是分开存储的。

MyISAM查询：在MyISAM下，主键索引和辅助键索引都属于非聚簇索引。查询不管是走主键索引，还是非主键索引，在叶子结点得到的都是目的数据的地址，还需要通过该地址，才能在数据文件中找到目的数据。

PS：InnoDB支持聚簇索引，MyISAM不支持聚簇索引

4、SQL事务隔离级别

ACID的四个特性

原子性（Atomicity）：把多个 *** 作放到一个事务中，保证这些 *** 作要么都成功，要么都不成功

一致性（Consistency）：理解成一串对数据进行 *** 作的程序执行下来，不会对数据产生不好的影响，比如凭空产生，或消失

隔离性（Isolation，又称独立性）：隔离性的意思就是多个事务之间互相不干扰，即使是并发事务的情况下，他们只是两个并发执行没有交集，互不影响的东西；当然实现中，也不一定需要这么完整隔离性，即不一定需要这么的互不干扰，有时候还是允许有部分干扰的。所以MySQL可以支持4种事务隔离性

持久性（Durability）：当某个 *** 作 *** 作完毕了，那么结果就是这样了，并且这个 *** 作会持久化到日志记录中

PS：ACID中C与CAP定理中C的区别

ACID的C着重强调单数据库事务 *** 作时，要保证数据的完整和正确性，数据不会凭空消失跟增加。CAP 理论中的C指的是对一个数据多个备份的读写一致性

事务 *** 作可能会出现的数据问题

1、脏读(dirty read)：B事务更改数据还未提交，A事务已经看到并且用了。B事务如果回滚，则A事务做错了

2、 不可重复读(non-repeatable read)：不可重复读的重点是修改: 同样的条件, 你读取过的数据, 再次读取出来发现值不一样了，只需要锁住满足条件的记录

3、 幻读(phantom read)：事务A先修改了某个表的所有纪录的状态字段为已处理，未提交；事务B也在此时新增了一条未处理的记录，并提交了；事务A随后查询记录，却发现有一条记录是未处理的造成幻读现象，幻读仅专指新插入的行。幻读会造成语义上的问题跟数据一致性问题。

4、 在可重复读RR隔离级别下，普通查询是快照读，是不会看到别的事务插入的数据的。因此，幻读在当前读下才会出现。要用间隙锁解决此问题。

在说隔离级别之前，你首先要知道，你隔离得越严实，效率就会越低。因此很多时候，我们都要在二者之间寻找一个平衡点。SQL标准的事务隔离级别由低到高如下： 上图从上到下的模式会导致系统的并行性能依次降低，安全性依次提高。

读未提交：别人改数据的事务尚未提交，我在我的事务中也能读到。

读已提交(Oracle默认)：别人改数据的事务已经提交，我在我的事务中才能读到。

可重复读(MySQL默认)：别人改数据的事务已经提交，我在我的事务中也不去读，以此保证重复读一致性。

串行：我的事务尚未提交，别人就别想改数据。

标准跟实现：上面都是关于事务的标准，但是每一种数据库都有不同的实现，比如MySQL InnDB 默认为RR级别，但是不会出现幻读。因为当事务A更新了所有记录的某个字段，此时事务A会获得对这个表的表锁，因为事务A还没有提交，所以事务A获得的锁没有释放，此时事务B在该表插入新记录，会因为无法获得该表的锁，则导致插入 *** 作被阻塞。只有事务A提交了事务后，释放了锁，事务B才能进行接下去的 *** 作。所以可以说 MySQL的RR级别的隔离是已经实现解决了脏读，不可重复读和幻读的。

5、MySQL中的锁

无论是Java的并发编程还是数据库的并发 *** 作都会涉及到锁，研发人员引入了悲观锁跟乐观锁这样一种锁的设计思想。

悲观锁：

优点：适合在写多读少的并发环境中使用，虽然无法维持非常高的性能，但是在乐观锁无法提更好的性能前提下，可以做到数据的安全性

缺点：加锁会增加系统开销，虽然能保证数据的安全，但数据处理吞吐量低，不适合在读书写少的场合下使用

乐观锁：

优点：在读多写少的并发场景下，可以避免数据库加锁的开销，提高DAO层的响应性能，很多情况下ORM工具都有带有乐观锁的实现，所以这些方法不一定需要我们人为的去实现。

缺点：在写多读少的并发场景下，即在写 *** 作竞争激烈的情况下，会导致CAS多次重试，冲突频率过高，导致开销比悲观锁更高。

实现：数据库层面的乐观锁其实跟CAS思想类似， 通数据版本号或者时间戳也可以实现。

数据库并发场景主要有三种：

读-读：不存在任何问题，也不需要并发控制

读-写：有隔离性问题，可能遇到脏读，幻读，不可重复读

写-写：可能存更新丢失问题，比如第一类更新丢失，第二类更新丢失

两类更新丢失问题：

第一类更新丢失：事务A的事务回滚覆盖了事务B已提交的结果 第二类更新丢失：事务A的提交覆盖了事务B已提交的结果

为了合理贯彻落实锁的思想，MySQL中引入了杂七杂八的各种锁：

锁分类

MySQL支持三种层级的锁定，分别为

表级锁定

MySQL中锁定粒度最大的一种锁，最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定。

页级锁定

是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁，表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。

行级锁定

Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前 *** 作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库 *** 作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大行级锁不一定比表级锁要好：锁的粒度越细，代价越高，相比表级锁在表的头部直接加锁，行级锁还要扫描找到对应的行对其上锁，这样的代价其实是比较高的，所以表锁和行锁各有所长。

MyISAM中的锁

虽然MySQL支持表，页，行三级锁定，但MyISAM存储引擎只支持表锁。所以MyISAM的加锁相对比较开销低，但数据 *** 作的并发性能相对就不高。但如果写 *** 作都是尾插入，那还是可以支持一定程度的读写并发

从MyISAM所支持的锁中也可以看出，MyISAM是一个支持读读并发，但不支持通用读写并发，写写并发的数据库引擎，所以它更适合用于读多写少的应用场合，一般工程中也用的较少。

InnoDB中的锁

该模式下支持的锁实在是太多了，具体如下：

共享锁和排他锁 (Shared and Exclusive Locks)

意向锁（Intention Locks）

记录锁（Record Locks）

间隙锁（Gap Locks）

临键锁 （Next-Key Locks）

插入意向锁（Insert Intention Locks）

主键自增锁 (AUTO-INC Locks)

空间索引断言锁（Predicate Locks for Spatial Indexes）

举个栗子，比如行锁里的共享锁跟排它锁：lock in share modle 共享读锁：

为了确保自己查到的数据没有被其他的事务正在修改，也就是说确保查到的数据是最新的数据，并且不允许其他人来修改数据。但是自己不一定能够修改数据，因为有可能其他的事务也对这些数据使用了 in share mode 的方式上了S 锁。如果不及时的commit 或者rollback 也可能会造成大量的事务等待。

for update排它写锁:

为了让自己查到的数据确保是最新数据，并且查到后的数据只允许自己来修改的时候，需要用到for update。相当于一个 update 语句。在业务繁忙的情况下，如果事务没有及时的commit或者rollback 可能会造成其他事务长时间的等待，从而影响数据库的并发使用效率。

Gap Lock间隙锁：

1、行锁只能锁住行，如果在记录之间的间隙插入数据就无法解决了，因此MySQL引入了间隙锁(Gap Lock)。间隙锁是左右开区间。间隙锁之间不会冲突。

2、间隙锁和行锁合称NextKeyLock，每个NextKeyLock是前开后闭区间。

间隙锁加锁原则(学完忘那种)：

1、加锁的基本单位是 NextKeyLock，是前开后闭区间。

2、查找过程中访问到的对象才会加锁。

3、索引上的等值查询，给唯一索引加锁的时候，NextKeyLock退化为行锁。

4、索引上的等值查询，向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候，NextKeyLock退化为间隙锁。

5、唯一索引上的范围查询会访问到不满足条件的第一个值为止。

1查看表是否被锁：

（1）直接在mysql命令行执行:showengineinnodbstatus\G。

（2）查看造成死锁的sql语句，分析索引情况，然后优化sql。

（3）然后showprocesslist,查看造成死锁占用时间长的sql语句。

（4）showstatuslike‘%lock%。

2查看表被锁状态和结束死锁步骤：

（1）查看表被锁状态：showOPENTABLESwhereIn_use>0;这个语句记录当前锁表状态。

（2）查询进程：showprocesslist查询表被锁进程；查询到相应进程killid。

（3）分析锁表的SQL：分析相应SQL，给表加索引，常用字段加索引，表关联字段加索引。

（4）查看正在锁的事物：SELECTFROMINFORMATION_SCHEMAINNODB_LOCKS。

（5）查看等待锁的事物：SELECTFROMINFORMATION_SCHEMAINNODB_LOCK_WAITS。

扩展资料

MySQL锁定状态查看命令：

Checkingtable：正在检查数据表（这是自动的）。

Closingtables：正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的 *** 作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。

ConnectOut：复制从服务器正在连接主服务器。

Copyingtotmptableondisk：由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。

Creatingtmptable：正在创建临时表以存放部分查询结果。

deletingfrommaintable：服务器正在执行多表删除中的第一部分，刚删除第一个表。

deletingfromreferencetables：服务器正在执行多表删除中的第二部分，正在删除其他表的记录。

Flushingtables：正在执行FLUSHTABLES，等待其他线程关闭数据表。

Killed：发送了一个kill请求给某线程，那么这个线程将会检查kill标志位，同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位，不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了，那么kill请求会在锁释放时马上生效。

Locked：被其他查询锁住了。

Sendingdata：正在处理SELECT查询的记录，同时正在把结果发送给客户端。

Sortingforgroup：正在为GROUPBY做排序。

Sortingfororder：正在为ORDERBY做排序。

Openingtables：这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTERTABLE或LOCKTABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。

Removingduplicates：正在执行一个SELECTDISTINCT方式的查询，但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。

Reopentable：获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁，关闭数据表，正尝试重新打开数据表。

Repairbysorting：修复指令正在排序以创建索引。

Repairwithkeycache：修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repairbysorting慢些。

Searchingrowsforupdate：正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。

Sleeping：正在等待客户端发送新请求。

Systemlock：正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表，那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。

Upgradinglock：INSERTDELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。

Updating：正在搜索匹配的记录，并且修改它们。

UserLock：正在等待GET_LOCK()。

Waitingfortables：该线程得到通知，数据表结构已经被修改了，需要重新打开数据表以取得新的结构。然后，为了能的重新打开数据表，必须等到所有其他线程关闭这个表。

waitingforhandlerinsert：INSERTDELAYED已经处理完了所有待处理的插入 *** 作，正在等待新的请求。

Java中的锁主要包括synchronized锁和JUC包中的锁，这些锁都是针对单个JVM实例上的锁，对于分布式环境如果我们需要加锁就显得无能为力。在单个JVM实例上，锁的竞争者通常是一些不同的线程，而在分布式环境中，锁的竞争者通常是一些不同的线程或者进程。如何实现在分布式环境中对一个对象进行加锁呢？答案就是分布式锁。

目前分布式锁的实现方案主要包括三种：

基于数据库实现分布式锁主要是利用数据库的唯一索引来实现，唯一索引天然具有排他性，这刚好符合我们对锁的要求：同一时刻只能允许一个竞争者获取锁。加锁时我们在数据库中插入一条锁记录，利用业务id进行防重。当第一个竞争者加锁成功后，第二个竞争者再来加锁就会抛出唯一索引冲突，如果抛出这个异常，我们就判定当前竞争者加锁失败。防重业务id需要我们自己来定义，例如我们的锁对象是一个方法，则我们的业务防重id就是这个方法的名字，如果锁定的对象是一个类，则业务防重id就是这个类名。

基于缓存实现分布式锁：理论上来说使用缓存来实现分布式锁的效率最高，加锁速度最快，因为Redis几乎都是纯内存 *** 作，而基于数据库的方案和基于Zookeeper的方案都会涉及到磁盘文件IO，效率相对低下。一般使用Redis来实现分布式锁都是利用Redis的 SETNX key value 这个命令，只有当key不存在时才会执行成功，如果key已经存在则命令执行失败。

基于Zookeeper：Zookeeper一般用作配置中心，其实现分布式锁的原理和Redis类似，我们在Zookeeper中创建瞬时节点，利用节点不能重复创建的特性来保证排他性。

在实现分布式锁的时候我们需要考虑一些问题，例如：分布式锁是否可重入，分布式锁的释放时机，分布式锁服务端是否有单点问题等。

上面已经分析了基于数据库实现分布式锁的基本原理：通过唯一索引保持排他性，加锁时插入一条记录，解锁是删除这条记录。下面我们就简要实现一下基于数据库的分布式锁。

id字段是数据库的自增id，unique_mutex字段就是我们的防重id，也就是加锁的对象，此对象唯一。在这张表上我们加了一个唯一索引，保证unique_mutex唯一性。holder_id代表竞争到锁的持有者id。

如果当前sql执行成功代表加锁成功，如果抛出唯一索引异常(DuplicatedKeyException)则代表加锁失败，当前锁已经被其他竞争者获取。

解锁很简单，直接删除此条记录即可。

是否可重入 ：就以上的方案来说，我们实现的分布式锁是不可重入的，即是是同一个竞争者，在获取锁后未释放锁之前再来加锁，一样会加锁失败，因此是不可重入的。解决不可重入问题也很简单：加锁时判断记录中是否存在unique_mutex的记录，如果存在且holder_id和当前竞争者id相同，则加锁成功。这样就可以解决不可重入问题。

锁释放时机 ：设想如果一个竞争者获取锁时候，进程挂了，此时distributed_lock表中的这条记录就会一直存在，其他竞争者无法加锁。为了解决这个问题，每次加锁之前我们先判断已经存在的记录的创建时间和当前系统时间之间的差是否已经超过超时时间，如果已经超过则先删除这条记录，再插入新的记录。另外在解锁时，必须是锁的持有者来解锁，其他竞争者无法解锁。这点可以通过holder_id字段来判定。

数据库单点问题 ：单个数据库容易产生单点问题：如果数据库挂了，我们的锁服务就挂了。对于这个问题，可以考虑实现数据库的高可用方案，例如MySQL的MHA高可用解决方案。

使用Jedis来和Redis通信。

可以看到，我们加锁就一行代码：

jedisset(String key, String value, String nxxx, String expx, int time);

这个set()方法一共五个形参：

第一个为key,我们使用key来当锁，因为key是唯一的。

第二个为value，这里写的是锁竞争者的id，在解锁时，我们需要判断当前解锁的竞争者id是否为锁持有者。

第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set *** 作；若key已经存在，则不做任何 *** 作。

第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期时间的设置，具体时间由第五个参数决定；

第五个参数为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。

总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1当前没有锁（key不存在）,那么久进行加锁 *** 作，并对锁设置一个有效期，同时value表示加锁的客户端。2已经有锁存在，不做任何 *** 作。

上述解锁请求中， SET_IF_NOT_EXIST (不存在则执行)保证了加锁请求的排他性，缓存超时机制保证了即使一个竞争者加锁之后挂了，也不会产生死锁问题：超时之后其他竞争者依然可以获取锁。通过设置value为竞争者的id，保证了只有锁的持有者才能来解锁，否则任何竞争者都能解锁，那岂不是乱套了。

解锁的步骤：

注意到这里解锁其实是分为2个步骤，涉及到解锁 *** 作的一个原子性 *** 作问题。这也是为什么我们解锁的时候用Lua脚本来实现，因为Lua脚本可以保证 *** 作的原子性。那么这里为什么需要保证这两个步骤的 *** 作是原子 *** 作呢？

设想：假设当前锁的持有者是竞争者1，竞争者1来解锁，成功执行第1步，判断自己就是锁持有者，这是还未执行第2步。这是锁过期了，然后竞争者2对这个key进行了加锁。加锁完成后，竞争者1又来执行第2步，此时错误产生了：竞争者1解锁了不属于自己持有的锁。可能会有人问为什么竞争者1执行完第1步之后突然停止了呢？这个问题其实很好回答，例如竞争者1所在的JVM发生了GC停顿，导致竞争者1的线程停顿。这样的情况发生的概率很低，但是请记住即使只有万分之一的概率，在线上环境中完全可能发生。因此必须保证这两个步骤的 *** 作是原子 *** 作。

是否可重入 ：以上实现的锁是不可重入的，如果需要实现可重入，在 SET_IF_NOT_EXIST 之后，再判断key对应的value是否为当前竞争者id，如果是返回加锁成功，否则失败。

锁释放时机 ：加锁时我们设置了key的超时，当超时后，如果还未解锁，则自动删除key达到解锁的目的。如果一个竞争者获取锁之后挂了，我们的锁服务最多也就在超时时间的这段时间之内不可用。

Redis单点问题 ：如果需要保证锁服务的高可用，可以对Redis做高可用方案：Redis集群+主从切换。目前都有比较成熟的解决方案。

利用Zookeeper创建临时有序节点来实现分布式锁：

其基本思想类似于AQS中的等待队列，将请求排队处理。其流程图如下：

解决不可重入 ：客户端加锁时将主机和线程信息写入锁中，下一次再来加锁时直接和序列最小的节点对比，如果相同，则加锁成功，锁重入。

锁释放时机 ：由于我们创建的节点是顺序临时节点，当客户端获取锁成功之后突然session会话断开，ZK会自动删除这个临时节点。

单点问题 ：ZK是集群部署的，主要一半以上的机器存活，就可以保证服务可用性。

Zookeeper第三方客户端curator中已经实现了基于Zookeeper的分布式锁。利用curator加锁和解锁的代码如下：

Oralce数据库中出现表被上锁是很正常的，这是Oracle为了保证数据的一致性。

你不要为了防止出现表锁而在原因未明的情况下去进行人工干预，关键是你要分析表被上锁的原因和出现的频率，然后检查思考下：

是表级锁还是行级锁？

是排它锁还是共享锁？

是DML锁、DDL锁还是内存锁？

数据库中的事务是否是合适的？

反正情况还是很复杂的，需要具体问题具体分析，希望对你有帮助。

1、打开SQL Sever 2008 R2数据库

2、在打开的连接到服务器对话框中，输入相关连接信息后，点击“连接”

3、右键数据库根节点，选择“属性”

4、d出服务器属性页，选择页中包含常规、内存、处理器等选项

5、在选择页中我们点击“内存”，我们可以修改每次查询占用的最小内存值

6、在选择页中切换到“安全性”，我们可以重新设置服务器身份验证的模式

oraclecount一直出不来数量的原因和优化方法有索引问题、数据库性能问题、数据库锁问题、数据库版本问题。

1、索引问题：如果查询条件中的字段没有建立索引，或者索引失效，可能会导致oraclecount查询速度变慢，甚至无法返回结果。此时，可以通过建立索引或者优化查询语句来解决问题。

2、数据库性能问题：如果数据库的性能较差，例如内存不足、CPU占用率过高等，也可能导致oraclecount查询缓慢或者无法返回结果。此时，可以通过优化数据库配置或者增加服务器硬件资源来提升数据库性能。

3、数据库锁问题：如果在查询时出现了锁表或者锁行的情况，也会导致oraclecount无法返回结果。此时，可以通过查看数据库锁的情况，或者优化并发访问控制来解决问题。

4、数据库版本问题：如果使用的Oracle数据库版本较老，可能存在一些已知的Bug或者性能问题，需要升级到较新的版本来解决问题。

修改方法

有两种方法可以对配置了 systemd 的程序进行资源隔离：1 命令行修改：通过执行 systemctl set-property 命令实现，形式为 systemctl set-property name parameter=value；修改默认即时生效。2 手工修改文件：直接编辑程序的 systemd unit file 文件，完成之后需手工执行 systemctl daemon-reload 更新配置，并重启服务 systemctl restart nameservice。

systemd unit file 里支持的资源隔离配置项，如常见的：

CPUQuota=value

该参数表示服务可以获取的最大 CPU 时间，value 为百分数形式，高于 100% 表示可使用 1 核以上的 CPU。与 cgroup cpu 控制器 cpucfs_quota_us 配置项对应。

MemoryLimit=value

该参数表示服务可以使用的最大内存量，value 可以使用 K, M, G, T 等后缀表示值的大小。与 cgroup memory 控制器 memorylimit_in_bytes 配置项对应。

事务的4种隔离级别

READ UNCOMMITTED       未提交读，可以读取未提交的数据。

READ COMMITTED         已提交读，对于锁定读(select with for update 或者 for share)、update 和 delete 语句，InnoDB 仅锁定索引记录，而不锁定它们之间的间隙，因此允许在锁定的记录旁边自由插入新记录。                    

Gap locking 仅用于外键约束检查和重复键检查。

REPEATABLE READ        可重复读，事务中的一致性读取读取的是事务第一次读取所建立的快照。

SERIALIZABLE           序列化在了解了 4 种隔离级别的需求后，在采用锁控制隔离级别的基础上，我们需要了解加锁的对象(数据本身&间隙)，以及了解整个数据范围的全集组成。

数据范围全集组成

SQL 语句根据条件判断不需要扫描的数据范围（不加锁）；

SQL 语句根据条件扫描到的可能需要加锁的数据范围；

以单个数据范围为例，数据范围全集包含：（数据范围不一定是连续的值，也可能是间隔的值组成）

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