关于mysql事件处理的方法

本文介绍了一种通过使用数据库事务来确保数据一致性的方法。具体地,文章演示了如何在Java中通过设置连接的自动提交属性为false,并在两个插入操作之后手动提交事务来避免部分操作失败导致的数据不一致问题。

我的原代码:

我定义两个方法,两个方法中我都是用插入的语句:

public void insertUser(){

Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

Connection conn=null;

prepareStatement pst=null;

try{

conn=DriverManeger.getConnection("jdbc:mysql://localhost:8080/test","root","root");//这里不建议这样写,但是为了我的代码的完整性,我这里还是先这样写了,应该建立一个//utils包,里面有我们需要调用的getconnection方法,这样我们的代码就不会有那么多的重复了;

pst=conn.prepareStatement()

int count=pst.executeUpdate("insert into user(id,name,password,age,email) values(001,huang,22,xxx)");

system.out.println("插入用户表的数据量为"+count);

}catch(Exception ex){

 ex.PrintStackTrace();

}

}

public void insertAddress(){

Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

Connection conn=null;

prepareStatement pst=null;

try{

conn=DriverManeger.getConnection("jdbc:mysql://localhost:8080/test","root","root");//这里不建议这样写,但是为了我的代码的完整性,我这里还是先这样写了,应该建立一个//utils包,里面有我们需要调用的getconnection方法,这样我们的代码就不会有那么多的重复了;

pst=conn.prepareStatement()

int count=pst.executeUpdate("insert into address(id,city,country,user_id) values(001,shanghai,china,10)");

system.out.println("插入地址表的用户量为"+count);

}catch(Exception ex){

 ex.PrintStackTrace();

}

}

main方法中调用两个方法:

public static void main(String[] args){

insertUser();

insertAddress();

}

这里进行处理时输出的结果是:

插入用户表的数据量为:5

然后是报错了;;;

问题的解决办法是我们使用事物处理的方法

同样是使用两个方法,但是我们将其使用连接的setAutoCommit方法,且设置其属性为false;

所以我们这样修改:

将两个方法设置参数(connection conn)且抛出sqlException异常;

然后在main方法中修改为:

connection con=null

try{

con=getConnection()//好累,这里偷懒了,直接调用,懂了就行;

con.setAutoCommit(false);//将其设置为不自动提交

insertUser(con);

insertAddress(con);

con.commit();//提交所有执行;

}catch(Exception ex){

system.out.println("捕获到异常");

ex.PrintStackTrace();

try{

con.rollback();//事务有一件没有完成就进行回滚;

system.out.println("事务回滚");

}

catch(Exception ex){

ex.PrintStackTrace();

}

添加一句,我的close()都没写的,自行添加;


MySQL 本身并不是一个专门设计用于流处理的技术平台,其核心功能更偏向于传统的关系型数据库管理系统(RDBMS),主要用于处理静态数据的存储、查询与事务管理。然而,随着实时数据处理需求的增长,MySQL 逐渐被集成到流处理架构中,作为数据源或数据目的地,参与实时数据流的处理流程。 在 MySQL 中实现流处理技术,通常不是直接在 MySQL 内部实现流式逻辑,而是通过与其他流处理框架或平台的集成来完成。以下是几种常见的实现方法: ### 1. 使用 MySQL 作为数据源接入流处理引擎 MySQL 的二进制日志(binlog)可以作为流数据的来源。通过解析 binlog 文件,可以捕获数据库中发生的每一次数据变更(INSERT、UPDATE、DELETE),并将其转换为数据流发送到流处理平台。例如: - **Canal**:阿里巴巴开源的 MySQL 数据库增量日志解析工具,模拟 MySQL 的 slave 协议,实时读取 binlog 并解析为结构化数据。 - **Debezium**:基于 Kafka Connect 的开源连接器,支持 MySQL 的 CDC(Change Data Capture),可将数据库变更实时发布到 Kafka 中。 这些工具通过监听 MySQL 的 binlog,将数据库的变更事件流式地发送到 Kafka、Flink 或 Spark Streaming 等流处理平台,从而实现对数据变更的实时响应和处理。 ### 2. MySQL 与流处理平台的集成 一旦数据变更被提取为流,就可以通过流处理引擎进行实时计算、转换、聚合等操作。例如: - **Apache Kafka Streams**:可以在 Kafka 中直接处理流数据,结合 MySQL 提供的变更流,实现低延迟的数据处理逻辑。 - **Apache Flink**:支持与 Kafka 集成,接收来自 MySQL 的数据流,并进行状态管理、窗口操作等复杂流处理任务。 - **Apache Spark Streaming**:通过接收 Kafka 中的 MySQL 变更流,执行微批处理任务,实现近实时的数据分析。 ### 3. 基于 MySQL 的 SQL 限流功能 在某些场景下,MySQL 还可以通过内核级别的修改来实现对 SQL 流的控制,例如 SQL 限流功能。这种功能基于原生 MySQL 的执行原理与字符串匹配规则实现,可以对高频率的 SQL 请求进行识别和限制,从而防止系统过载。该功能对原生 MySQL 的嵌入修改较少,除了对是否进行限流的判断以外,其他功能以独立模块呈现,安全可控 [^2]。 ### 4. 实时监控与告警 结合流处理平台,MySQL 的变更流还可以用于实时监控和告警。每当检测到异常数据变更或访问模式时,系统可以立即触发通知机制,提醒相关人员采取行动。这对于金融交易、网络安全等领域尤为重要,因为它能够在第一时间发现潜在风险,避免造成更大损失 [^4]。 ### 示例代码:使用 Python 模拟从 Kafka 读取 MySQL 变更流并打印 假设 Kafka 中已经通过 Debezium 接入了 MySQL 的变更流,以下是一个使用 Python 从 Kafka 消费消息并打印的示例: ```python from kafka import KafkaConsumer import json # 初始化 Kafka 消费者 consumer = KafkaConsumer( 'mysql_server.database.table', # 替换为实际的 Kafka 主题 bootstrap_servers='localhost:9092', auto_offset_reset='earliest', enable_auto_commit=False, value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('utf-8')) ) # 消费消息并打印 for message in consumer: change_event = message.value print(f"Received change event: {change_event}") ``` ###
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