在第3篇文章和你讲事务隔离级别的时候提到过,如果是可重复读隔离级别,事务T启动的时候会创建一个视图read-view,之后事务T执行期间,即使有其他事务修改了数据,事务T看到的仍然跟在启动时看到的一样。这样,事务A的视图数组就是[99,100], 事务B的视图数组是[99,100,101], 事务C的视图数组是[99,100,101,102]。InnoDB的行数据有多个版本,每个数据版本有自己的row trx_id,每个事务或者语句有自己的一致性视图。
不一致备份、崩溃一致备份、应用一致备份,这些术语是什么意思?它们之间有什么区别?什么样的备份会产生数据不一致?什么样的备份能确保数据一致? 本文会用相对通俗语言来解答大家困惑的专业问题。
事务隔离级别1. 已提交读隔离级别存在的问题:不可重复读、读取被阻塞。2. 已提交读快照隔离级别解决读取阻塞的意思就是说,在其他的拥有排它锁的事务没有提交的情况下,我们依然可以执行读取数据的事务,这是因为已提交读快照隔离级别中,事务的读取操作不为数据项添加共享锁。现在我们来解决不可重复读的问题——快照隔离级别、可重复读隔离级别。
一文读懂数据库事务。隔离性,指的是多个事务并发执行时,一个事务的执行不应影响其他事务的执行。我们以2个事务同时进行为例,因为事务A可以读到事务B的未提交的修改数据,假如说事务B在事务A结束之前因为发生异常而回滚了,那么A读到的事务B的未提交的数据就是“过期”的,如果事务A在这个“过期”数据上进行操作,那势必会造成数据不一致的情况。“幻象读”指的是事务A读取到了事务B新增的数据,因此出现了“幻行”。
事务,大家所熟悉的事务(Transcation),基本上会就往Spring事务靠。数据库事务的基础,是掌握Spring事务管理的基础。事务与事务之间无法干扰,即每个事务独立,不会交叉。但是聪明的小伙伴知道,如果事务完全隔离,每次只允许一个事务能访问数据库,那其他都是阻塞。脏读:A事务读取了B事务未提交的更改数据。关于事务,还有大家熟悉的Spring事务管理、具体数据库事务的实现,推荐一本书《MySQL技术内幕InnoDB存储引擎 》。
数据库事务的特性的理解。事务的一致性是指事务的执行不能破坏数据库数据的完整性和一致性,一个事务在执行之前和执行之后,数据库都必须处以一致性状态。事务的隔离性是指在并发环境中,并发的事务是互相隔离的,一个事务的执行不能被其它事务干扰。1.脏读:事务A修改了数据,但未提交,事务B读到了事务A未提交的更新结果,如果事务A提交失败,那么事务B读到的就是脏数据。确保单个事务的一致性是编写事务的应用程序员的职责;
Mysql的事务特性和隔离级别1.事务的特性:事务有四大特性,分别是原子性,一致性,隔离性,持久性原理性是说:事务是数据库的工作单位,事务中的工作要么都做要么都不做一致性是说:每个事务的执行就是将数据库从一个一致性改变到另一个一致性(这里是死机硬背的,没有理解)隔离性:一个事务的执行不会收到其他事务的影响。读为提交:(Read Uncommitted):一个事务的更新在其他所有事务中都能看的到。
4种事务的隔离级别,InnoDB如何巧妙实现?隔离性是指,多个用户的并发事务访问同一个数据库时,一个用户的事务不应该被其他用户的事务干扰,多个并发事务之间要相互隔离。如果事务B能够读取到(4, wangwu)这条记录,事务A就对事务B产生了影响,这个影响叫做“读脏”,读到了未提交事务操作的记录。InnoDB实现了哪几种事务的隔离级别?这种事务隔离级别下,select语句不加锁。InnoDB默认的隔离级别是RR,用得最多的隔离级别是RC.
Redis,Memcache,mongoDB的区别。从以下几个维度,对redis、memcache、mongoDB 做了对比,欢迎拍砖。总体来讲,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb.redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数。mongoDB不支持事务。redis:数据量较小的更性能操作和运算上。memcache:用于在动态系统中减少数据库负载,提升性能;做缓存,提高性能(适合读多写少,对于数据量比较大,可以采用sharding)
剖析Windows系统中的VSS存储技术。二、 VSS技术原理。例如,备份应用处理VSS的备份功能,管理应用处理映射拷贝的创建及使用(像WS2003和Vista本身提供的VSS管理软件就是此类),同时可以设计其他功能应用,来处理专门的业务。安装完毕后,在客户端访问\VSS-SERVER服务器,就可以看到设置了VSS的共享G盘,然后选择“G盘”->“属性”,选择“Previous Versions”TAB页,就可以查看和管理映射拷贝了,其显示效果如下图所示:
Oracle ORAOracle ORA-01555快照过旧的错误。关于Oracle ORA-01555快照过旧的错误首先了解Oracle在什么情况下会产生ORA-01555错误:当一个查询触发延迟块清除时,Oracle需要去查询回滚段获得该事务的提交SCN,如果事务的前镜像信息已经被覆盖,并且查询SCN也小于回滚段中记录的最小提交SCN,那么Oracle将无从判断查询SCN和事务提交SCN的大小,此时出现延迟块清除导致的ORA-01555错误。在Oracle 9i的文档中这样描述ORA-01555错误:
步骤1:选中恢复所需的备份映像(对一个LUN或LUN一致性组进行一次备份产生的数据集合成为备份映像,一个LUN或LUN一致性组会有多个不同时间点的备份映像),注意该备份映像可以是远端公有云中的备份映像,也可以是本地NAS备份存储中的备份映像;恢复的过程中,CloudBackup会从本地NAS备份存储或远端公有云存储中,将指定备份映像数据读出,并写到LUN或LUN一致性组的成员LUN中。
VSS让提供者在磁盘上创建当前状态的映射拷贝(创建映射拷贝的速度,和创建的方法以及提供者的实现相关)。备份Agent需要和Provider的CommitSnapshots方法进行配合保证快照数据是应用一致性的,并等待VSS Server调用阵列操作(远程复制、快照等)实现数据备份。当VSS Server执行保护组时,VSS Server先调用备份Agent的Freeze接口保证快照数据是应用一致性,然后Agent的Thaw接口执行阵列操作(远程复制、快照等),通知备份完成。
VMware虚拟机已经广泛用于各行各业,如何快速备份虚拟机,并确保虚拟机中应用的一致性,如何快速恢复,如何进行灾难备份,如何方便进行恢复演练,这样些问题常常困扰大家。 本文将全面介绍VMware虚拟机备份恢复的最佳实践。
Venti可被用于构建各种存储类应用程序,例如文件系统的逻辑备份、物理备份和快照等。系统使用了磁盘作为存储技术,使得对归档数据的访问时间比得上非归档数据。这个特性把Venti同大多数存储系统区分开来,大多数存储系统的数据块地址和内容毫不相关。例如,备份系统包括了某种形式的任务调度器,以实现对磁带设备的访问的序列化,同时仅仅支持少量的预先确定的数据格式,这样目录系统就会提取相对应的元数据。
快照备份首先要介绍的热备份是快照备份,快照备份是指通过文件系统支持的快照功能对数据库进行备份。对于MySQL而言,为了使用快照备份,需要将数据文件,日志文件都放在一个逻辑卷中,然后对该卷快照备份即可。逻辑备份冷备份和快照备份由于其弊端在生产环境中很少使用,使用更多是MySQL自带的逻辑备份和物理备份工具,这节主要讲逻辑备份,MySQL官方提供了Mysqldump逻辑备份工具,虽然已经足够好,但存在单线程备份慢的问题。
简单来说 Redis 就是一个数据库,不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的,所以存写速度非常快,因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。Redis 设置过期时间。Redis 配置文件 redis.conf 中有相关注释,我这里就不贴了,大家可以自行查阅或者通过这个网址查看:http://download.redis.io/redis-stable/redis.conf.开启 AOF 持久化后每执行一条会更改 Redis 中的数据的命令,Redis 就会将该命令写入硬盘中的 AOF 文件。
从数据流向的角度来说,主数据(商品数据、商家数据、用户数据等)的流向从主中心通过数据总线实时同步到分中心,分中心只读;交易数据(订单数据)的流向从分中心实时同步到主中心;故障时,分中心转移到主中心。京东多中心交易系统的出现,一方面提升全国京东用户的访问速度,实现就近访问,另一方面也增强了京东的扩容能力、容灾备份能力,为京东11.11电商节带来更高的运营保障与更好用户体验。
三、数据多版本。可以看到,数据多版本,通过“读取旧版本数据”能够极大提高任务的并发度。数据库事务未提交时,会将事务修改数据的镜像(即修改前的旧版本)存放到undo日志里,当事务回滚时,或者数据库奔溃时,可以利用undo日志,即旧版本数据,撤销未提交事务对数据库产生的影响。这里的一致性是指,事务读取到的数据,要么是事务开始前就已经存在的数据(当然,是其他已提交事务产生的),要么是事务自身插入或者修改的数据。
· 业务活动管理器:业务活动管理器管理控制整个业务活动,包括记录维护 TCC 全局事务的事务状态和每个从业务服务的子事务状态,并在业务活动提交时调用所有从业务服务的 Confirm 操作,在业务活动取消时调用所有从业务服务的 Cancel 操作。分布式事务产品框架可以认为是被集成在数据访问代理里,当进行一个事务时,上层业务方对于底下的分布式事务和本地事务是一视同仁的,通过数据代理看一个事务,并执行 SQL。
面对上层业务系统的复杂、业务种类的丰富等等业务需求,对分布式事务解决方案提出了全新的要求,所以我们在 TCC 模型基础上又加入了框架托管(FMT)模型,其简单易用,对业务无侵入的特点,可以较好的解决金融云场景下接入便捷性问题。分布式事务产品框架可以认为是被集成在数据访问代理里,当进行一个事务时,上层业务方对于底下的分布式事务和本地事务是一视同仁的,通过数据代理看一个事务,并执行SQL。
三、集群架构 zk集群由多个节点组成,其中有且仅有一个leader,处理所有事务请求;如果当前节点处于非LOOKING状态,收到了处于LOOKING状态的节点投票数据(外部节点重启或网络抖动情况下),说明发起投票的节点数据跟集群不一致,这时,当前节点需要向集群广播出最新的内存Vote(id,zxid),落后节点收到该Vote后,会及时注册到leader上,并完成数据同步,跟上集群节奏,提供正常服务。
物理增量备份包含数据库系列文件的文件系统的增量备份有效的创建了一个数据库的物理增量备份。数据库备份会由于以下各种原因而变得无效:? 元数据(例如一个Oracle控制文件或SQL Server控制数据库)缺失? 在物理备份的过程中数据库处于非静止的状态? 一个或多个必需的数据库文件从备份中丢失? 数据库被破坏后才进行备份从某种意义而言,无效的数据库备份比根本不做备份的情况更糟,因为无效的数据库备份会造成一种安全的假象。
SQLServer事务的隔离级别事务的隔离级别 SQL Server通过在锁资源上使用不同类型的锁来隔离事务。事务隔离级别的定义如下:SalesOrderDetail WHERE SalesOrderID = 43659 执行以下代码关闭AdventureWorks数据库的快照隔离级别: ALTER DATABASE AdventureWorks SET ALLOW_SNAPSHOT_ISOLATION OFF; 避免同时发生的数据更新 如前所述,快照隔离级别并不在读操作的时候锁定数据,但能够在整个事务中提供一致性的视图。
READ_COMMITTED_SNAPSHOT 数据库选项为ON时, READ_COMMITTED事务通过使用行版本控制提供语句级读取一致性.同时在执行DML语句的时候,会把snapshot数据自动存储在tempdb里面,哪怕当前session的隔离级别不是READ_COMMITTED.因为每个session的隔离级别是可以随时变的,所以只要数据库的这个选项设置为on的时候,就必须存储行版本数据,以提供行版本数据控制。
时间点 事务A 事务B 1 begin; 2 select * from user where id = 1; begin; 3 update user set namm = ''''''''test'''''''' where id = 1; 4 select * from user where id = 1; 5 commit; commit; 在事务A,B中,事务A在时间点2,4分别对user表中id=1的数据进行了查询了,但是事务B在时间点3进行了修改,导致了事务A在4中的查询出的结果其实是事务B修改后的。时间点4:事务管理器选择回滚事务A,事务B插入操作执行成功。
在读提交(RC),可重复读(RR)两个不同的事务的隔离级别下,快照读有什么不同呢?提问1:假设事务的隔离级别是可重复读RR,事务A中的三次查询,A2, A3, A4分别读到什么结果集?提问3:假设事务的隔离级别是可重复读RR,事务A中的三次查询,A2, A3, A4分别读到什么结果集?提问5:假设事务的隔离级别是可重复读RR,事务A中的A2查询,结果集是什么?提问7:假设事务的隔离级别是可重复读RR,事务A中的A2查询,结果集是什么?
mysql.ANSI/ISO SQL标准定义了4中事务隔离级别:未提交读(read uncommitted),提交读(read committed),重复读(repeatable read),串行读(serializable)。不同的隔离级别有不同的现象,并有不同的锁定/并发机制,隔离级别越高,数据库的并发性就越差,4种事务隔离级别分别表现的现象如下表:如果你运行在默认的REPEATABLE READ隔离级别,则在同一事务内的所有持续读读取由该事务中第一个这样的读所确立的快照。
(如在可重复读(REPEATABLE READS)隔离级别上执行授权读(READ COMMITTED)的事务是没有问题的)默认隔离级别。但因为事务1在事务2之前开始,事务1必须在其开始执行时间点的数据库的快照上面操作。在可序列化(SERIALIZABLE)隔离级别,查询语句1在age从10到30的记录上加锁,事务2只能阻塞直至事务1提交。隔离级别、读现象和锁(Isolation Levels, Read Phenomena and Locks)隔离级别vs读现象(Isolation Levels vs Read Phenomena)