1B 2C 3B 4C 5D 6C 7C 8D 9C 10A
11A 12A 13A --不太确定 14B 15C 16A 17B 18A 19D 20C
1试述事务的概念及事务的四个特性。
答:
事务是用户定义的一个数据库 *** 作序列,这些 *** 作要么全做要么全不做,是一个不可分割的工作单位。
事务具有四个特性:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持续性(Durability)。这个四个特性也简称为ACID特性。
原子性:事务是数据库的逻辑工作单位,事务中包括的诸 *** 作要么都做,要么都不做。
一致性:事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。
隔离性:一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的 *** 作及使用的数据对其他并发事务是隔离的,并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
持续性:持续性也称永久性(Permanence),指一个事务一旦提交,它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他 *** 作或故障不应该对其执行结果有任何影响。
2为什么事务非正常结束时会影响数据库数据的正确性,请列举一例说明之。
答:
事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。如果数据库系统运行中发生故障,有些事务尚未完成就被迫中断,这些未完成事务对数据库所做的修改有一部分已写入物理数据库,这时数据库就处于一种不正确的状态,或者说是不一致的状态。
例如某工厂的库存管理系统中,要把数量为Q的某种零件从仓库1移到仓库2存放。
则可以定义一个事务T,T包括两个 *** 作;Q1=Q1-Q,Q2=Q2+Q。如果T非正常终止时只做了第一个 *** 作,则数据库就处于不一致性状态,库存量无缘无故少了Q。
3数据库中为什么要有恢复子系统?它的功能是什么?
答:
因为计算机系统中硬件的故障、软件的错误、 *** 作员的失误以及恶意的破坏是不可避免的,这些故障轻则造成运行事务非正常中断,影响数据库中数据的正确性,重则破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失,因此必须要有恢复子系统。
恢复子系统的功能是:把数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态(亦称为一致状态或完整状态)。
4.数据库运行中可能产生的故障有哪几类?哪些故障影响事务的正常执行?哪些故障破坏数据库数据?
答:数据库系统中可能发生各种各样的故障,大致可以分以下几类:
(1)事务内部的故障;
(2)系统故障;
(3)介质故障;
(4)计算机病毒。
事务故障、系统故障和介质故障影响事务的正常执行;介质故障和计算机病毒破坏数据
库数据。
5.据库恢复的基本技术有哪些?
答:
数据转储和登录日志文件是数据库恢复的基本技术。
当系统运行过程中发生故障,利用转储的数据库后备副本和日志文件就可以将数据库恢复到故障前的某个一致性状态。
6 数据库转储的意义是什么? 试比较各种数据转储方法。
答:
数据转储是数据库恢复中采用的基本技术。所谓转储即DBA定期地将数据库复制到磁带或另一个磁盘上保存起来的过程。当数据库遭到破坏后可以将后备副本重新装入,将数据库恢复到转储时的状态。
静态转储:在系统中无运行事务时进行的转储 *** 作。静态转储简单,但必须等待正运行的用户事务结束才能进行。同样,新的事务必须等待转储结束才能执行。显然,这会降低数据库的可用性。
动态转储:指转储期间允许对数据库进行存取或修改。动态转储可克服静态转储的缺点,它不用等待正在运行的用户事务结束,也不会影响新事务的运行。但是,转储结束时后援副本上的数据并不能保证正确有效。因为转储期间运行的事务可能修改了某些数据,使得后援副本上的数据不是数据库的一致版本。
为此,必须把转储期间各事务对数据库的修改活动登记下来,建立日志文件(log file)。这样,后援副本加上日志文件就能得到数据库某一时刻的正确状态。
转储还可以分为海量转储和增量转储两种方式。
海量转储是指每次转储全部数据库。增量转储则指每次只转储上一次转储后更新过的数据。从恢复角度看,使用海量转储得到的后备副本进行恢复一般说来更简单些。但如果数据库很大,事务处理又十分频繁,则增量转储方式更实用更有效。
7 什么是日志文件?为什么要设立日志文件?
答:
(1)日志文件是用来记录事务对数据库的更新 *** 作的文件。
(2)设立日志文件的目的是: 进行事务故障恢复;进行系统故障恢复;协助后备副本进行介质故障恢复。
8 登记日志文件时为什么必须先写日志文件,后写数据库?
答:
把对数据的修改写到数据库中和把表示这个修改的日志记录写到日志文件中是两个不同的 *** 作。有可能在这两个 *** 作之间发生故障,即这两个写 *** 作只完成了一个。
如果先写了数据库修改,而在运行记录中没有登记这个修改,则以后就无法恢复这个修改了。如果先写日志,但没有修改数据库,在恢复时只不过是多执行一次UNDO *** 作,并不会影响数据库的正确性。所以一定要先写日志文件,即首先把日志记录写到日志文件中,然后写数据库的修改。
9 针对不同的故障,试给出恢复的策略和方法。(即如何进行事务故障的恢复?系统故障的恢复?介质故障恢复?)
答:
事务故障的恢复:
事务故障的恢复是由DBMS自动完成的,对用户是透明的。
DBMS执行恢复步骤是:
(1)反向扫描文件日志(即从最后向前扫描日志文件),查找该事务的更新 *** 作。
(2)对该事务的更新 *** 作执行逆 *** 作。即将日志记录中“更新前的值”写入数据库。
(3)继续反向扫描日志文件,做同样处理。
(4)如此处理下去,直至读到此事务的开始标记,该事务故障的恢复就完成了。
答:
系统故障的恢复:
系统故障可能会造成数据库处于不一致状态:
一是未完成事务对数据库的更新可能已写入数据库;
二是已提交事务对数据库的更新可能还留在缓冲区,没来得及写入数据库。
因此恢复 *** 作就是要撤销(UNDO)故障发生时未完成的事务,重做(REDO)已完成的事务。
系统的恢复步骤是:
(1)正向扫描日志文件,找出在故障发生前已经提交的事务队列(REDO队列)和未完成的事务队列(UNDO队列)。
(2)对撤销队列中的各个事务进行UNDO处理。
进行UNDO处理的方法是,反向扫描日志文件,对每个UNDO事务的更新 *** 作执行逆 *** 作,即将日志记录中“更新前的值”(Before Image)写入数据库。
(3)对重做队列中的各个事务进行REDO处理。
进行REDO处理的方法是:正向扫描日志文件,对每个REDO事务重新执行日志文件登记的 *** 作。即将日志记录中“更新后的值”(After Image)写入数据库。
解析:
在第(1)步中如何找出REDO队列和UNDO队列?请大家思考一下。
下面给出一个算法:
1) 建立两个事务队列:
· UNDO-LIST: 需要执行undo *** 作的事务集合;
· REDO-LIST: 需要执行redo *** 作的事务集合;
两个事务队列初始均为空。
2) 从日志文件头开始,正向扫描日志文件
· 如有新开始(遇到Begin Transaction)的事务Ti,把Ti暂时放入UNDO-LIST队列;
· 如有提交的事务(遇到End Transaction)Tj,把Tj从UNDO-LIST队列移到REDO-LIST队列;
直到日志文件结束
答:
介质故障的恢复:
介质故障是最严重的一种故障。
恢复方法是重装数据库,然后重做已完成的事务。具体过程是:
(1)DBA装入最新的数据库后备副本(离故障发生时刻最近的转储副本),使数据库恢复到转储时的一致性状态。
(2)DBA装入转储结束时刻的日志文件副本
(3)DBA启动系统恢复命令,由DBMS完成恢复功能,即重做已完成的事务。
解析
1)我们假定采用的是静态转储,因此第(1)步装入数据库后备副本便可以了。
2)如果采用的是静动态转储,第(1)步装入数据库后备副本还不够,还需同时装入转储开始时刻的日志文件副本,经过处理后才能得到正确的数据库后备副本。
3)第(2)步重做已完成的事务的算法是:
a 正向扫描日志文件,找出故障发生前已提交的事务的标识,将其记入重做队列
b 再一次正向扫描日志文件,对重做队列中的所有事务进行重做处理。即将日志记录中“更新后的值”写入数据库。
10 具有检查点的恢复技术有什么优点?
答:
利用日志技术进行数据库恢复时,恢复子系统必须搜索日志,确定哪些事务需要REDO,哪些事务需要UNDO。一般来说,需要检查所有日志记录。这样做有两个问题:
一是搜索整个日志将耗费大量的时间。
二是很多需要REDO处理的事务实际上已经将它们的更新 *** 作结果写到数据库中了,恢复子系统又重新执行了这些 *** 作,浪费了大量时间。
检查点技术就是为了解决这些问题。
11 试述使用检查点方法进行恢复的步骤。
答:
① 从重新开始文件中找到最后一个检查点记录在日志文件中的地址,由该地址在日志文件中找到最后一个检查点记录。
② 由该检查点记录得到检查点建立时刻所有正在执行的事务清单ACTIVE-LIST。
这里建立两个事务队列:
· UNDO-LIST: 需要执行undo *** 作的事务集合;
· REDO-LIST: 需要执行redo *** 作的事务集合;
把ACTIVE-LIST暂时放入UNDO-LIST队列,REDO队列暂为空。
③ 从检查点开始正向扫描日志文件
· 如有新开始的事务Ti,把Ti暂时放入UNDO-LIST队列;
· 如有提交的事务Tj,把Tj从UNDO-LIST队列移到REDO-LIST队列,直到日志文件结束;
④ 对UNDO-LIST中的每个事务执行UNDO *** 作, 对REDO-LIST中的每个事务执行REDO *** 作。
12 什么是数据库镜像?它有什么用途?
答:
数据库镜像即根据DBA的要求,自动把整个数据库或者其中的部分关键数据复制到另一个磁盘上。每当主数据库更新时,DBMS自动把更新后的数据复制过去,即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。
数据库镜像的用途有:
一是用于数据库恢复。当出现介质故障时,可由镜像磁盘继续提供使用,同时DBMS自动利用镜像磁盘数据进行数据库的恢复,不需要关闭系统和重装数据库副本。
二是提高数据库的可用性。在没有出现故障时,当一个用户对某个数据加排它锁进行修改时,其他用户可以读镜像数据库上的数据,而不必等待该用户释放锁。
问题一:java程序员面试时被问到:如何在j2ee项目中处理高并发量访问? 该怎么回答? 请仔细看题干再回答 blogcsdn/y_h_t/article/details/6322823
你是一名java程序员,这些应该知道些吧
问题二:如何处理高并发带来的系统性能问题 那必须了解linux中的基本使用,比如如何找到某个路径,如何打开一个文件,如何编辑修改一个文件等等,那就是linux中命令的使用;还有就是必须知道linux服务器中所用的什么服务器(有weblogic、websphere等等);精通相关服务器的重要属性配置等等。
问题三:JAVA中高访问量高并发的问题怎么解决 你指的高并发量大概有多少?
几点需要注意:
尽量使用缓存,包括用户缓存,信息缓存等,多花点内存来做缓存,可以大量减少与数据库的交互,提高性能。
用jprofiler等工具找出性能瓶颈,减少额外的开销。
优化数据库查询语句,减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句(仅耗时较长的查询做优化)。
优化数据库结构,多做索引,提高查询效率。
统计的功能尽量做缓存,或按每天一统计或定时统计相关报表,避免需要时进行统计的功能。
能使用静态页面的地方尽量使用,减少容器的解析(尽量将动态内容生成静态html来显示)。
解决以上问题后,使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。
基本上以上述问题解决后,达到系统最优。
至于楼上有人提到别用JAVA来做,除非是低层的连接数过大(如大量的端口占用需求),这种情况下考虑直接C来写,其他的可以用JAVA来做。
问题四:项目中怎么控制多线程高并发访问 synchronized关键字主要解决多线程共享数据同步问题。
ThreadLocal使用场合主要解决多线程中数据因并发产生不一致问题。
ThreadLocal和Synchonized都用于解决多线程并发访问。但是ThreadLocal与synchronized有本质的区别:
synchronized是利用锁的机制,使变量或代码块在某一时该只能被一个线程访问。而ThreadLocal为每一个线程都提供了变量的副本,使 得每个线程在某一时间访问到的并不是同一个对象,这样就隔离了多个线程对数据的数据共享。而Synchronized却正好相反,它用于在多个线程间通信 时能够获得数据共享。
Synchronized用于线程间的数据共享,而ThreadLocal则用于线程间的数据隔离。当然ThreadLocal并不能替代synchronized,它们处理不同的问题域。Synchronized用于实现同步机制,比ThreadLocal更加复杂。
1、Java中synchronized用法
使用了synchronized关键字可以轻松地解决多线程共享数据同步问题。
synchronized关键字可以作为函数的修饰符,也可作为函数内的语句,也就是平时说的同步方法和同步语句块。如果再细的分 类,synchronized可作用于instance变量、object reference(对象引用)、static函数和class literals(类名称字面常量)身上。
synchronized取得的锁都是对象;每个对象只有一个锁(lock)与之相关联;实现同步是要很大的系统开销作为代价的,甚至可能造成死锁,所以尽量避免无谓的同步控制。
问题五:如何处理高并发或列举处理高并发的业务逻辑 1、提高系统的并发能力2、减轻数据库的负担这两种用途其实非常容易理解。由于memcached高性能,所以可以同时服务于更多的连接,大大提高了系统的并发处理的能力。另外,memcached 通常部署在业务逻辑层(前台应用)和存储层(主指数据库)之间,作为数据库和前台应用的数据缓冲,因此可以快速的响应前端的请求,减少对数据库的访问。
问题六:数据库怎样处理高并发 1用一个标识,在选择那张票的时候先用(Update 表 set 票flag=‘占用了!’ where 票flag=‘未占用’ and )这样是保险的,不可能存在并发问题,这就牵扯到sql锁机制问题了,你可以测试一下,其实sql中update是先查询出然后删除再添加,但由于使用了update,过程中就自动加锁了,很方便吧2加锁。Microsoft® SQL Server™ 2000 使用锁定确保事务完整性和数据库一致性。锁定可以防止用户读取正在由其他用户更改的数据,并可以防止多个用户同时更改相同数据。如果不使用锁定,则数据库中的数据可能在逻辑上不正确,并且对数据的查询可能会产生意想不到的结果。虽然 SQL Server 自动强制锁定,但可以通过了解锁定并在应用程序中自定义锁定来设计更有效的应用程序。
问题七:数据库怎样处理高并发 理论上不限制并发连接数的就是服务器受硬件的限制过高的并发是会使服务器无法完成并发任务,而造成服务器死机或者假死机不过数据库软件可以优化并发连接,使并发持续的时间更短,以减起服务器的负担,但是一台服务器不能完成几十万的并发
问题八:如何处理大量数据并发 *** 作 如何处理大量数据并发 *** 作
文件缓存,数据库缓存,优化sql,数据分流,数据库表的横向和纵向划分,优化代码结构!
锁述的概
一 为什么要引入锁
多个用户同时对数据库的并发 *** 作时会带来以下数据不一致的问题:
丢失更新
A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果,比如订票系统
脏读
A用户修改了数据,随后B用户又读出该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致
不可重复读
A用户读取数据,随后B用户读出该数据并修改,此时A用户再读取数据时发现前后两次的值不一致
并发控制的主要方法是封锁,锁就是在一段时间内禁止用户做某些 *** 作以避免产生数据不一致
二 锁的分类
锁的类别有两种分法:
1 从数据库系统的角度来看:分为独占锁(即排它锁),共享锁和更新锁
MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。
锁模式 描述
共享 (S) 用于不更改或不更新数据的 *** 作(只读 *** 作),如 SELECT 语句。
更新 (U) 用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。
排它 (X) 用于数据修改 *** 作,例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。
意向锁 用于建立锁的层次结构。意向锁的类型为:意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。
架构锁 在执行依赖于表架构的 *** 作时使用。架构锁的类型为:架构修改 (Sch-M) 和架构稳定性 (Sch-S)。
大容量更新 (BU) 向表中大容量复制数据并指定了 TABLOCK 提示时使用。
共享锁
共享 (S) 锁允许并发事务读取 (SELECT) 一个资源。资源上存在共享 (S) 锁时,任何其它事务都不能修改数据。一旦已经读取数据,便立即释放资源上的共享 (S) 锁,除非将事务隔离级别设置为可重复读或更高级别,或者在事务生存周期内用锁定提示保留共享 (S) 锁。
更新锁
更新 (U) 锁可以防止通常形式的死锁。一般更新模式由一个事务组成,此事务读取记录,获取资源(页或行)的共享 (S) 锁,然后修改行,此 *** 作要求锁转换为排它 (X) 锁。如果两个事务获得了资源上的共享模式锁,然后试图同时更新数据,则一个事务尝试将锁转换为排它 (X) 锁。共享模式到排它锁的转换必须等待一段时间,因为一个事务的排它锁与其它事务的共享模式锁不兼容;发生锁等待。第二个事务试图获取排它 (X) 锁以进行更新。由于两个事务都要转换为排它 (X) 锁,并且每个事务都等待另一个事务释放共享模式锁,因此发生死锁。
若要避免这种潜在的死锁问题,请使用更新 (U) 锁。一次只有一个事务可以获得资源的更新 (U) 锁。如果事务修改资源,则更新 (U) 锁转换为排它 (X) 锁。否则,锁转换为共享锁。
排它锁
排它 (X) 锁可以防止并发事务对资源进行访问。其它事务不能读取或修改排它 (X) 锁锁定的数据。
意向锁
意向锁表示 SQL Server 需要在层次结构中的某些底层资源上获取共享 (S) 锁或排它 (X) 锁。例如,放置在表级的共享意向锁表示事务打算在表中的页或行上放置共享 (S) 锁。在表级设置意向锁可防止另一个事务随后在包含那一页的表上获取排它 (X) 锁。意向锁可以提高性能,因为 SQL Server 仅在表级检查意向锁来确定事务是否可以安全地获取该表上的锁。而无须检查表中的每行或每页上的锁>>
问题九:高并发是什么和如何解决 数据库建立多表关联,关键业务数据字段和查询字段建立索引,对唯一性建立好,同时多任务并发时程序设计时注意数据的合理性检验和用户处理数据有问题时的友好提示见面,建立好的结构文档说明,同时对关键字段的关系型作好记录,有效地设计多表的结构安排,尽量减少数据的冗余,同时又要避免对历史数据的影响,保持良好的数据管理
问题十:如何处理高并发量的>
只要不指定主键,并发的增,是没有问题的 并发访问的话,数据库是有默认的并发访问处理级别的 另外可以使用悲观锁,乐观锁来实现数据并发访问的问题 几十万条的数据并发访问会在国家级,门户级别的服务器上出现其他的并发数据则不多见,除非出现数据攻击 不过考虑现在的服务器硬件级别和数据处理能力,这种情况,很少会使用这种数据攻击
麻烦采纳,谢谢!
1总的老说,优化方案中只有两种,一种是给查询的字段加组合索引。另一种是给在用户和数据库中增加缓存
2添加索引方案:面对1~2千的并发是没有压力的,在往上则限制的瓶颈就是数据库最大连接数了,在上面中我用show global status like 'Max_used_connections’查看数据库可以知道数据库最大响应连接数是5700多,超过这个数tomcat直接报错连接被拒绝或者连接已经失效
3缓存方案:在上面的测试可以知道,要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中,瓶颈就是我们的设备硬件性能了,假如我们的主机有几百个核心CPU,就算是千万级的并发下也可以完全无压力,带个用户很好的。
4索引+缓存方案:缓存事先没有要查询的数据,在一万的并发下测试数据库毫无压力,程序先通过查缓存再查数据库大大减轻了数据库的压力,即使缓存不命中在一万的并发下也能正常访问,在10万并发下数据库依然没压力,但是redis服务器设置最大连接数300去处理10万的线程,4核CPU处理不过来,很多redis连接不了。我用show global status like 'Max_used_connections'查看数据库发现最大响应连接数是388,这么低所以数据库是不会挂掉的。雷达下载更专业。
5使用场景:a几百或者2000以下并发直接加上组合索引就可以了。b不想加索引又高并发的情况下可以先事先把数据放到缓存中,硬件设备支持下可解决百万级并发。c加索引且缓存事先没有数据,在硬件设备支持下可解决百万级并发问题。d不加索引且缓存事先没有数据,不可取,要80多秒才能得到结果,用户体验极差。
6原理:其实使用了redis的话为什么数据库不会崩溃是因为redis最大连接数为300,这样数据库最大同时连接数也是300多,所以不会挂掉,至于redis为什么设置为300是因为设置的太高就会报错(连接被拒绝)或者等待超时(就算设置等待超时的时间很长也会报这个错)。
sqlserver
本身通过不同等级的锁处理并发控制。
有记录锁、页锁、表锁。
如果多个用户同时 *** 作一个记录,只有第一个能修改,后面的修改时处理等等状态。
但是在一般程序界面上,多个人同时打开了同一个记录要进行修改,数据库往往是保存最后一个修改的数据。可以在保存前做验证,如果发现打开的数据已改变(界面和数据库一不致了),则提示数据已改变,重新获取新数据,然后才能修改和保存。
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