18、MySQL 事务管理与内置函数使用指南

MySQL 事务管理与内置函数使用指南

1. 锁超时问题

在数据库操作中,死锁是锁定带来的最严重后果。但在很多情况下,一个会话中的程序可能无法读写特定行,因为该行被另一个会话锁定。此时,程序默认会等待一段时间,直到锁被释放,之后要么获取锁,要么超时。

可以通过设置 innodb_lock_wait_timeout 配置值来指定会话等待 InnoDB 锁释放的时间,默认值为 50 秒。当超时发生时,MySQL/InnoDB 会回滚事务并发出错误代码 1205,示例如下:

mysql> SELECT * FROM account_balance FOR UPDATE;
ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction

如果有长时间运行的事务,可增加 innodb_lock_wait_timeout 的值,或引入错误处理代码来应对偶尔出现的 1205 错误。

在某些情况下,特别是在同一事务中混合使用 MySQL/InnoDB 和非 InnoDB 表时,MySQL/InnoDB 可能无法检测到死锁,最终会出现“锁等待超时”错误。若有此情况且担心死锁,可实现类似处理死锁的锁超时错误处理逻辑。

2. 乐观与悲观锁定策略

2.1 问题引入

当事务读取的数据随后会参与 UPDATE、INSERT 或 DELETE 操作时,需确保在读取数据到更新数据期间,

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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