怀素的专栏

00 – 基本概念当并发事务同时访问一个资源的时候，有可能导致数据不一致。因此需要一种致机制来将访问顺序化。锁就是其中的一种机制。我们用商场的试衣间来做一个比喻。试衣间供许多消费者使用。因此可能有多个消费者同时要试衣服。为了避免冲突，试衣间的门上装了锁。试衣服的人在里边锁住，其他人就不能从外边打开了。只有里边的人开门出来，外边的人才能进去。- 锁的基本类型数据库上的操作可以归纳为两中，读和写。多个事务同时读一个对象的时候，是不会有冲突的。同时读和写或者同时写才会产生冲突。因此为了提高并发

Java 并发编程中有介绍CAS实现锁的机制，后面再看了一些编译原理方法的书，对锁的实现有一些基本了解。减少上下午切换的方法：无锁并发编程：按Hash算法取模分段，不同的线程处理不同段数据。 CAS算法：CAS算法更新数据，无需加锁。 使用最少线程：尽量用少的线程，不要造成等待。 协程：在单线程里实现多任务的调度。Java并发机制的底层实现Volatile：将当前处理器缓存行数据回写到系统内存，并让其他缓存失效。 synchronized：同步代码块，锁定对象头。monitorente

Druid 的目标是提供一个能够在大数据集上做实时数据摄入与查询的平台，然而对于大多数系统而言，提供数据的快速摄入与提供快速查询是难以同时实现的两个指标。例如对于普通的RDBMS，如果想要获取更快的查询速度，就会因为创建索引而牺牲掉写入的速度，如果想要更快的写入速度，则索引的创建就会受到限制。Druid通常是基于时序的事实事件，事实发生后进入Druid，外部系统就可以对该事实进行查询。Drui...

背景XAXA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范。XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口。XA接口是双向的系统接口，在事务管理器（Transaction Manager）以及一个或多个资源管理器（Resource Manager）之间形成通信桥梁。XA之所以需要引入事务管理器，是因为...

事务的传播机制：@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)如果有事务，那么加入事务，没有的话新建一个(默认情况下)@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)容器不为这个方法开启事务@Transactional(propagation=Propagation.REQU...

Mysql默认隔离级别可重复读，我们会实验读提交和可重复读。set tx_isolation='read-committed';set tx_isolation='repeatable-read';纸上得来终觉浅，要理解它们必须实践一把，当前读、快照一致性读、MVVC等等这些概念必须在实践中理解。读提交测试实验一：未提交读 mysql>set tx_isolatio...

回想12年左右刚开始接触Nosql，各种Nosql数据库如雨后春笋般出现，如MongoDB、Redis、Hadoop、CouchDB等等，其中有一篇CAP理论文章非常火。到现在CAP、ACID、BASE各种概念，但分布式事务是必须面对的问题。ACID数据库管理系统中事务(transaction)的四个特性原子性（Atomicity）原子性是指事务是一个不可再分割的工作单元，事务中的操作要...

什么是MVCMVCC(Multi-Version Concurrency Control)(注：与MVCC相对的，是基于锁的并发控制，Lock-Based Concurrency Control)是一种基于多版本的并发控制协议，只有在InnoDB引擎下存在。MVCC是为了实现事务的隔离性，通过版本号，避免同一数据在不同事务间的竞争，你可以把它当成基于多版本号的一种乐观锁。当然，这种乐观锁...

Fescar 是阿里巴巴开源的分布式事务中间件，以高效并且对业务0 侵入的方式，解决微服务场景下面临的分布式事务问题。1. 什么是微服务化带来的分布式事务问题？首先，设想一个传统的单体应用（Monolithic App），通过 3 个 Module，在同一个数据源上更新数据来完成一项业务。很自然的，整个业务过程的数据一致性由本地事务来保证。随着业务需求和架构的...

在了解数据库总归要了解索引，了解索引必须理解其数据结构，B-Tree是所有数据库的基本数据结构。哈希存储引擎 是哈希表的持久化实现，支持增、删、改以及随机读取操作，但不支持顺序扫描，对应的存储系统为key-value存储系统。对于key-value的插入以及查询，哈希表的复杂度都是O(1)，明显比树的操作O(n)快。B树存储引擎是B树的持久化实现，不仅支持单条记录的增、删、读、改操作，还...

数据库事务的隔离级别有4个，由低到高依次为Read uncommitted、Read committed、Repeatable read、Serializable，这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻读这几类问题。脏读（读取未提交数据）不可重复读（前后多次读取，数据内容不一致，重点在于update，一般行锁）幻读（前后多次读取，数据总量不一致，重点在于insert和delet...

2019 年 3 月，蚂蚁金服加入分布式事务 Seata 的社区共建中，并贡献其 TCC 模式。本期是 SOFAChannel 第四期，主题：分布式事务 Seata TCC 模式深度解析，本文根据觉生的直播整理。大家晚上好，我是 Seata Committer 觉生，来自蚂蚁金服数据中间件团队。今天的内容主要分为以下四个部分：Seata TCC 模式的原理解析； 从 TCC 的业务模型与...

数据库查询类型点查：主键ID查询 多点：返回多条记录 范围：大于、小于 匹配查询：like 极值查询：max 排序：order by 分组查询：group by 连接查询：多表联合数据结构B、B-、B+树离根越远的节点越不可能被存放在RAM中，B+树NULL值不在索引中B+ Tree索引优点全值匹配：指的是和索引中所有列进行匹配 匹配最左前缀：假设以(姓...

一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。1：积累是必不可少的架构师不是一天练成的。1999年，我作了一个个人主页，在学校内的虚拟空间，参加了一次主页大赛，几个DREAMWEAVER的页面，几个TABLE作布局，一个DB连接，几行PHP的代码嵌入在

淘宝网拥有国内最具商业价值的海量数据。截至当前，每天有超过30亿的店铺、商品浏览记录，10亿在线商品数，上千万的成交、收藏和评价数据。如何从这些数据中挖掘出真正的商业价值，进而帮助淘宝、商家进行企业的数据化运营，帮助消费者进行理性的购物决策，是淘宝数据平台与产品部的使命。为此，我们进行了一系列数据产品的研发，比如为大家所熟知的量子统计、数据魔方和淘宝指数等。尽管从业务层面来讲，数据产品的研