《能力陷阱》读感

《能力陷阱》提醒我们,过于依赖擅长的事可能导致发展受限。书中的观点主张在达到一定阶段后,应勇于探索新领域,避免陷入日常琐事。作者提出先行动,后思考的策略,认为应通过实际行动、反思和调整来适应新的角色和挑战,以实现个人能力的全面发展。

读因

为什么读这本书呢?

广义上来说,是看了榜单前列的书籍推荐,没错,就是那种 “2019最畅销的书” 那种榜单。

然后,看到简介:

  • 我们很乐于去做那些我们擅长的事,于是就会一直去做,最终就使得我们会一直擅长那些事。做得越多,就越擅长,越擅长就越愿意去做。这样的一个循环能让我们在这方面获得更多的经验,但却容易陷入能力陷阱,在其他方面无法突破。每个人都要特别警惕这种能力陷阱,避免把大量时间花在日常琐事上。如果你想要的获得更多更好的发展,就要从日常琐事中解脱出来,转变到进行更多策略性思考、在日常工作外建立人际关系网络、提升影响力等能够给你持续带来价值的工作上,这样你才能在各领域获得更好的发展。 (《能力陷阱》——埃米尼亚·伊贝拉)

以前得到的都是那种:做自己擅长的事,扬长避短的观念。

这本书是提倡,在某方面达到一定阶段后,就可以换个方向继续探索,而不是继续在此钻研,去寻求能带来价值的工作上。

对于对传统秉承的观念看法提出异议的内容,我向来还是比较关注的,时代在变化,很多东西会随着时代变迁而过时,有些会留下来;但并不代表那些是真理,不会过时,除非是那种模棱两可的话术。

我关注这些异议的内容,关注它的针对的观点,关注它反对的内容,关注它适用的场景;就如同看一场辩论会,不可这可不是辩论,是一个新兴观点对传统观点的驳击。

但是也能通过这种特殊的辩论,更清晰的理清双方的观点,适用性,从而去吸收两者的优质内容。




读感

这本书,我整体感悟,分为两部分。

避免能力陷阱

为什么会出现能力陷阱呢?

因为大家都喜欢做自己所擅长的事,去做擅长的事,在做的时候有把握,做完后有更大概率获得成功,继而得到成就感。这是一个非常圆满的闭环鼓励机制,像一个永动机一样推动着去做擅长的事情。

老话说,扬长避短,不就应该就发扬自己长处,避开自己的短处吗?这个观点,是要我们避短克长?

我的

<think>嗯,用户专门询问MVCC如何解决幻问题,看来对数据库并发控制机制很兴趣。之前提供的详细文档中第四节正好有隔离级别的实现差异,但用户似乎更关注幻这个具体场景。 从用户引用的资料来看,ta可能被不同资料的说法搞糊涂了——引用[1]和[4]说MVCC能解决幻,引用[2]却说只能部分解决。需要帮ta理清这个矛盾点。用户应该是个开发者,可能正在调优数据库事务,需要明确技术边界。 幻的本质是范围查询中出现"幽灵数据",MVCC的解决方案确实很巧妙。核心在于三点:首先是快照的版本控制,让事务始终看到同一数据视图;其次是undo log构建的版本链,能回溯历史数据;最后是Read View的可见性判断,直接过滤新插入的高版本数据。 不过要特别提醒用户注意InnoDB的实现细节:在REPEATABLE READ级别下,快照确实能避免幻,但当前(如select for update)仍可能遇到。这个关键区别在引用[3]提到过,需要重点强调。用户如果没意识到这个陷阱,可能在线上环境踩坑。 用户引用的资料质量不错,尤其是[4]举的版本号例子很直观,可以借鉴到解释中。但要注意纠正一个细节:InnoDB实际是用DB_TRX_ID事务ID而非简单的版本号,不过原理相通。回复时应该保持这种具象化风格,用事务100/200这样的例子说明。 最后要提醒局限性——就像引用[2]说的,彻底解决幻还需要next-key lock。这点必须说明白,否则用户可能过度依赖MVCC。可以补充个场景对比:当执行update全表时,MVCC无法防止新插入数据被修改,此时就需要间隙锁介入了。</think>MVCC 通过 **快照隔离** 和 **版本可见性控制** 解决幻问题,其核心机制如下(以 InnoDB 的 REPEATABLE READ 隔离级别为例): --- ### 一、解决幻的核心原理 1. **快照(Snapshot Read)机制** - 事务首次查询时生成 **Read View**(包含活跃事务ID列表、版本范围等) - 后续所有普通 `SELECT` 操作都基于此快照取数据 - *示例场景*: ```sql -- 事务A(事务ID=100) START TRANSACTION; SELECT * FROM books; -- 生成Read View(假设此时活跃事务ID:[]) -- 事务B(事务ID=200)插入新数据并提交 INSERT INTO books VALUES (...); COMMIT; -- 事务A再次查询 SELECT * FROM books; -- 仍取原始快照,无视新数据 ``` 2. **版本可见性规则** 通过数据行的 `DB_TRX_ID` 与 Read View 比对: - 若 `DB_TRX_ID < min_trx_id` → 可见(已提交事务) - 若 `DB_TRX_ID > max_trx_id` → 不可见(后续事务插入的数据) - 若 `DB_TRX_ID` 在活跃事务列表中 → 不可见(未提交事务) *新插入数据的版本号(如事务B的200)高于事务A的 Read View 最大版本号,因此被过滤*[^1][^4] 3. **Undo Log 版本链回溯** ```mermaid graph LR 当前记录[当前记录 trx_id=200] -->|DB_ROLL_PTR| 旧版本[旧版本 trx_id=150] 旧版本 --> 更旧版本[...] ``` - 当检测到高版本数据时,通过 `DB_ROLL_PTR` 指针回溯历史版本 - 最终返回符合 Read View 可见条件的版本[^3][^4] --- ### 二、MVCC 解决幻的边界 | 操作类型 | 是否解决幻 | 原因说明 | |----------------|--------------|----------------------------| | **普通 SELECT** | ✅ 完全解决 | 基于快照,无视新插入数据 | | **当前** | ❌ 无法解决 | 需显式加锁访问最新数据 | | *示例当前* | | | | `SELECT ... FOR UPDATE` | ❌ | 强制取最新数据,可能看到新插入行 | | `UPDATE/DELETE` | ❌ | 操作时可能修改新插入的数据 | > ⚠️ **关键限制**: > MVCC 仅能解决 **快照的幻**。若需彻底避免幻,InnoDB 需配合 **Next-Key Lock**(间隙锁+记录锁)锁定查询范围[^2]。 --- ### 三、完整示例分析 ```sql -- 初始数据:books表有5条记录(版本号=1) 事务A(trx_id=100): SELECT * FROM books; -- 返回5条 → 生成Read View[min=100, max=101, active=[]] 事务B(trx_id=200): INSERT INTO books ... -- 新增数据版本号=200 COMMIT; -- 提交 事务A: SELECT * FROM books; -- 检查规则: -- 新数据trx_id=200 > Read View的max_trx_id(101) → 不可见 -- 仍返回5条数据(幻未发生) ``` --- ### 四、不同隔离级别的差异 | 隔离级别 | MVCC行为 | 幻防护能力 | |------------------|------------------------------|------------------| | **READ COMMITTED** | 每次查询新建Read View | ❌ 无法解决幻 | | **REPEATABLE READ**| 事务内复用首次Read View | ✅ 解决快照 | | **SERIALIZABLE** | 退化为锁机制+当前 | ✅ 完全解决 | > 📌 **结论**: > MVCC 在 **REPEATABLE READ** 级别下通过 **固化Read View** 和 **版本过滤** 解决快照的幻问题。但写操作(如`UPDATE`)仍需配合 **Next-Key Lock** 实现完整防护[^1][^2][^4]。 ---
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