Mysql锁机制

表级锁和行级锁

表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。
​行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁(mysql自动释放死锁);锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。

MySIAM存储引擎的锁机制

表共享读锁
表独占写锁

对MyISAM表的读操作,不会阻塞其他用户对同一表的读请求,但会阻塞对同一表的写请求;
对 MyISAM表的写操作,则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作;
MyISAM表的读操作与写操作之间,以及写操作之间是串行的

查看表级锁定争夺情况
show status like ‘table%’;
table_locks_waited和table_locks_immediate
如果table_locks_waited较高,说明有着严重的表级锁征用情况

InnoDB存储引擎的锁机制

事务
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,事务具有4属性,通常称为事务的ACID属性。
原子性(Actomicity):事务是一个原子操作单元,其对数据的修改,要么全都执行,要么全都不执行。(undo log)
一致性(Consistent):在事务开始和完成时,数据都必须保持一致状态。
隔离性(Isolation):数据库系统提供一定的隔离机制,保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。
持久性(Durable):事务完成之后,它对于数据的修改是永久性的,即使出现系统故障也能够保持。(redo log)

脏读: 一个事务正在对一条记录做修改,在这个事务并提交前,这条记录的数据就处于不一致状态;这时,另一个事务也来读取同一条记录,如果不加控制,第二个事务读取了这些“脏”的数据,并据此做进一步的处理,就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象地叫做“脏读”

不可重复读:一个事务在读取某些数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了!这种现象叫做“不可重复读”。

幻读: 一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据,却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据,这种现象就称为“幻读”

在这里插入图片描述

共享锁(s):读锁 (lock in share mode)
排他锁(x):写锁 (for update)允许获取排他锁的事务更新数据,阻止其他事务取得相同的数据集共享读锁和排他写锁。
意向共享(IS)/排他(IX)锁:要给数据行加入相应的读锁/写锁时,首先要取得该表的意向共享/排他锁
自增锁:针对自增列自增长的一个特殊的表级别锁。show variables like ‘innodb_autoinc_lock_mode’;默认值1,代表连续,事务未提交则id永久丢失

行锁实现方式
InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的。InnoDB这种行锁实现特点意味着:只有通过索引条件检索数据,InnoDB才使用行级锁,否则,InnoDB将使用表锁!

1、创建带索引的表进行条件查询,innodb使用的是行锁
2、由于mysql的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁。所以如果没有使用索引,虽然是访问不同行的记录,但是依然无法访问到具体的数据,由行锁退化为表锁

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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