我能想到的MySQL各种锁机制都在这了,你知道几种?

MySQL中的锁机制,按力度分为行级锁,页级锁,表级锁,其中按用法还分为共享锁和排他锁.

我能想到的MySQL各种锁机制都在这了,你知道几种?

 

行级锁

行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁,表示只针对当前操作的行进行加锁。

行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小,但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁和排他锁.

特点

开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。

用法

共享锁(s 锁 读锁)

用法:

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排他锁(x 锁 写锁 )

用法:

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表级锁

表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁,表示对当前操作的整张表加锁,它实现简单,资源消耗较少,被大部分MySQL引擎支持。

最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定。表级锁定分为共享锁和排他锁.

特点

开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发出锁冲突的概率最高,并发度最低。

用法

共享锁(s 锁 读锁)

用法:

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排他锁(x 锁 写锁 )

用法:

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页级锁

页级锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。

表级锁速度快,但冲突多,行级冲突少,但速度慢。所以取了折衷的页级,一次锁定相邻的一组记录。BDB支持页级锁

特点

开销和加锁时间介于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度介于表锁和行锁之间,并发度一般。

乐观锁和悲观锁的思想

在数据库的锁机制中介绍过,数据库管理系统(DBMS)中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。

乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制(悲观锁)是并发控制主要采用的技术手段。

无论是悲观锁还是乐观锁,都是人们定义出来的概念,可以认为是一种思想。

其实不仅仅是关系型数据库系统中有乐观锁和悲观锁的概念,像memcache、hibernate、tair等都有类似的概念。

针对于不同的业务场景,应该选用不同的并发控制方式。所以,不要把乐观并发控制和悲观并发控制狭义的理解为DBMS中的概念,更不要把他们和数据中提供的锁机制(行锁、表锁、排他锁、共享锁)混为一谈。其实,在DBMS中,悲观锁正是利用数据库本身提供的锁机制来实现的。

悲观锁

在关系数据库管理系统里,悲观并发控制(又名“悲观锁”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。

如果一个事务执行的操作都进行数据应用了锁,那只有当这个事务把锁释放,其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。

悲观并发控制主要用于数据争用激烈的环境,以及发生并发冲突时使用所保护数据的成本要低于回滚事务的成本的环境中。

悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度(悲观)

因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。

悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制 (也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)

在数据库中,悲观锁的流程如下:

在对任意记录进行修改前,先尝试为该记录加上排他锁(exclusive locking)

如果加锁失败,说明该记录正在被修改,那么当前查询可能要等待或者抛出异常。具体响应方式由开发者根据实际需要决定。

如果成功加锁,那么就可以对记录做修改,事务完成后就会解锁了。

其间如果有其他对该记录做修改或加排他锁的操作,都会等待我们解锁或直接抛出异常。

MySQL InnoDB中使用悲观锁

要使用悲观锁,我们必须关闭mysql数据库的自动提交属性,因为MySQL默认使用autocommit模式

也就是说,当你执行一个更新操作后,MySQL会立刻将结果进行提交。set autocommit=0;

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优点与不足

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略,为数据处理的安全提供了保证。

但是在效率方面,处理加锁的机制会让数据库产生额外的开销,还有增加产生死锁的机会;

另外,在只读型事务处理中由于不会产生冲突,也没必要使用锁,这样做只能增加系统负载;

还有会降低了并行性,一个事务如果锁定了某行数据,其他事务就必须等待该事务处理完才可以处理那行数

乐观

在关系数据库管理系统里,乐观并发控制(又名“乐观锁”,Optimistic Concurrency Control,缩写“OCC”)是一种并发控制的方法。

它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响,各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据。

在提交数据更新之前,每个事务会先检查在该事务读取数据后,有没有其他事务又修改了该数据。如果其他事务有更新的话,正在提交的事务会进行回滚。

乐观事务控制最早是由孔祥重(H.T.Kung)教授提出。

乐观说( Optimistic Locking ) 相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突

所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测

如果发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如何去做。

相对于悲观锁,在对数据库进行处理的时候,乐观锁并不会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的方式就是记录数据版本。

数据版本,为数据增加的一个版本标识。当读取数据时,将版本标识的值一同读出,数据每更新一次,同时对版本标识进行更新。

当我们提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的版本标识进行比对,如果数据库表当前版本号与第一次取出来的版本标识值相等,则予以更新,否则认为是过期数据。

实现数据版本有两种方式,第一种是使用版本号,第二种是使用时间戳。

乐观锁使用CAS(Compare And Swep)操作保证数据一致性

使用版本号实现乐观锁

使用版本号时,可以在数据初始化时指定一个版本号,每次对数据的更新操作都对版本号执行+1操作。并判断当前版本号是不是该数据的最新的版本号。

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乐观并发控制相信事务之间的数据竞争(data race)的概率是比较小的,因此尽可能直接做下去,直到提交的时候才去锁定,所以不会产生任何锁和死锁。

但如果直接简单这么做,还是有可能会遇到不可预期的结果,例如两个事务都读取了数据库的某一行,经过修改以后写回数据库,这时就遇到了问题。

MySQL常用存储引擎的锁机制

MyISAM和MEMORY采用表级锁(table-level locking)

BDB采用页面锁(page-level locking)或表级锁,默认为页面锁

InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁

Innodb中的行锁与表锁

InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的,这一点MySQL与Oracle不同,后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的。

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!

在实际应用中,要特别注意InnoDB行锁的这一特性,不然的话,可能导致大量的锁冲突,从而影响并发性能。

  • 在不通过索引条件查询的时候,InnoDB 确实使用的是表锁,而不是行锁。
  • 由于 MySQL 的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁,所以虽然是访问不同行的记录,但是如果是使用相同的索引键,是会出现锁冲突的。应用设计的时候要注意这一点。
  • 当表有多个索引的时候,不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行,另外,不论 是使用主键索引、唯一索引或普通索引,InnoDB 都会使用行锁来对数据加锁。
  • 即便在条件中使用了索引字段,但是否使用索引来检索数据是由 MySQL 通过判断不同 执行计划的代价来决定的,如果 MySQL 认为全表扫效率更高,比如对一些很小的表,它就不会使用索引,这种情况下 InnoDB 将使用表锁,而不是行锁。因此,在分析锁冲突时, 别忘了检查 SQL 的执行计划,以确认是否真正使用了索引。

行级锁与死锁

MyISAM中是不会产生死锁的,因为MyISAM总是一次性获得所需的全部锁,要么全部满足,要么全部等待。

而在InnoDB中,锁是逐步获得的,就造成了死锁的可能。

在MySQL中,行级锁并不是直接锁记录,而是锁索引。

索引分为主键索引和非主键索引两种,如果一条sql语句操作了主键索引,MySQL就会锁定这条主键索引;如果一条语句操作了非主键索引,MySQL会先锁定该非主键索引,再锁定相关的主键索引。

在UPDATE、DELETE操作时,MySQL不仅锁定WHERE条件扫描过的所有索引记录,而且会锁定相邻的键值,即所谓的next-key locking。

当两个事务同时执行,一个锁住了主键索引,在等待其他相关索引。另一个锁定了非主键索引,在等待主键索引。这样就会发生死锁。

发生死锁后,InnoDB一般都可以检测到,并使一个事务释放锁回退,另一个获取锁完成事务。

避免死锁,这里只介绍常见的三种:

  1. 如果不同程序会并发存取多个表,尽量约定以相同的顺序访问表,可以大大降低死锁机会
  2. 在同一个事务中,尽可能做到一次锁定所需要的所有资源,减少死锁产生概率
  3. 对于非常容易产生死锁的业务部分,可以尝试使用升级锁定颗粒度,通过升级锁定来减少死锁产生的概率
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在运行Caffe训练模型时遇到的命令行参数或配置文件错误的问题。首先,我得回想一下Caffe的基本使用方法和常见问题。用户提到的是solver prototxt文件的错误或配置问题,这可能涉及到路径设置、参数配置、依赖库是否正确安装等。 首先,用户可能是在执行训练命令时遇到了错误,比如找不到solver文件,或者参数格式不正确。常见的命令是`caffe train --solver=path/to/solver.prototxt`,用户需要确认路径是否正确,以及文件是否存在。如果路径中有空格或特殊字符,可能需要使用引号包裹路径。 接下来是solver文件的配置问题。solver.prototxt中的参数是否正确,比如网络模型路径net是否正确指向train_val.prototxt或者其他的网络定义文件。还有基础学习率base_lr是否合理,动量momentum是否在0到1之间,迭代次数max_iter是否设置过高等。此外,solver_mode是否正确,比如是使用GPU还是CPU,这需要用户确认自己的环境是否支持对应的模式,比如CUDA和cuDNN是否正确安装。 然后要考虑GPU相关的问题。用户可能没有正确安装CUDA或cuDNN,或者没有在Makefile.config中启用GPU支持。如果用户试图使用GPU但编译时未开启,会导致运行错误。此外,GPU内存不足也可能导致问题,这时候需要减少batch_size或者更换更大显存的GPU。 数据路径是否正确也是一个常见问题。在train_val.prototxt中,数据层的source字段应该指向正确的训练和测试数据集路径,比如LMDB或HDF5文件。如果路径错误,Caffe会报错找不到数据。同时,数据预处理参数如scale、mean_file或mirror设置是否正确,这些参数需要与数据集相匹配。 依赖库的问题也不能忽视。Caffe依赖ProtoBuffer和GLog等库,如果这些库未正确安装或版本不兼容,会导致运行时错误。用户需要检查安装步骤,确保所有依赖库都正确安装,并且版本符合Caffe的要求。 调试方法方面,建议用户使用GLOG_minloglevel=0来开启详细日志输出,这样可以查看更详细的错误信息。此外,逐步简化网络结构,比如先去掉复杂层,只保留基本结构,测试是否能运行,有助于定位问题所在。如果怀疑是GPU问题,可以尝试切换到CPU模式,通过设置solver_mode为CPU来排除GPU相关的问题。 最后,常见错误示例中,比如文件路径错误、GPU内存不足、参数类型错误等,用户可以根据这些示例逐一检查自己的配置。例如,solver.prototxt中的net路径是否正确,或者是否使用了错误的参数类型如将字符串赋值给需要整数的参数。 总结下来,解决步骤应该是先检查命令是否正确,路径是否存在;然后检查solver和网络配置文件中的参数是否合理;接着确认GPU环境和依赖库是否正确;最后通过日志和简化网络来定位问题。同时,引用中提到Ubuntu14.04下CUDA 8.0和cuDNN的安装问题,可能用户的环境配置有问题,需要确保这些依赖项正确安装。</think>### Caffe训练命令与配置文件错误排查指南 当使用Caffe训练模型时,若遇到`solver.prototxt`文件相关错误或配置问题,可按照以下步骤排查: --- #### 一、命令行格式验证 1. **基础命令格式** 标准训练命令应包含`solver`参数: ```bash caffe train --solver=path/to/solver.prototxt ``` - **路径检查**:确认`solver.prototxt`路径正确(建议使用绝对路径) - **引号包裹**:若路径含空格或特殊字符,需添加引号: ```bash caffe train --solver="/path/with space/solver.prototxt" ``` --- #### 二、Solver配置文件分析 `solver.prototxt`中需验证以下关键参数: 1. **网络路径** 参数`net`应指向有效的网络定义文件(如`train_val.prototxt`): ```protobuf net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" ``` - 检查文件是否存在及读权限 2. **学习率与优化器** - `base_lr`(基础学习率):典型值范围$10^{-4}$到$10^{-2}$ - `momentum`(动量):需满足$0 < momentum < 1$(默认0.9) - `solver_type`:可选`SGD`/`Nesterov`/`Adam` 3. **设备模式** 检查`solver_mode`是否与硬件匹配: ```protobuf solver_mode: GPU # 需已安装CUDA且编译启用GPU支持 ``` --- #### 三、GPU相关配置检查 1. **CUDA/cuDNN安装验证** 运行`nvidia-smi`查看GPU状态,执行`nvcc --version`检查CUDA版本[^1] 2. **编译配置** 确认`Makefile.config`中已启用GPU: ```makefile USE_CUDNN := 1 CUDA_DIR := /usr/local/cuda-8.0 ``` 3. **内存不足处理** 若出现`Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory`: - 减小`batch_size` - 使用`caffe time`命令测算显存需求 --- #### 四、数据路径与预处理 在`train_val.prototxt`中检查数据层: ```protobuf layer { name: "data" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mirror: true mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto" } data_param { source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb" batch_size: 64 backend: LMDB } } ``` - 验证`source`路径是否正确 - 确认`mean_file`与数据匹配 - 检查`batch_size`是否超出显存容量 --- #### 五、依赖库问题排查 1. **ProtoBuffer版本** 运行`protoc --version`验证版本兼容性(Caffe需protobuf >= 2.6.1) 2. **GLog错误日志** 通过环境变量获取详细日志: ```bash GLOG_minloglevel=0 caffe train --solver=... 2>&1 | tee log.txt ``` --- #### 六、调试技巧 1. **最小化测试** 创建仅含输入层和全连接层的简化网络,逐步添加复杂模块 2. **CPU模式测试** 临时修改`solver.prototxt`: ```protobuf solver_mode: CPU ``` --- #### 常见错误示例 | 错误类型 | 典型表现 | 解决方案 | |---------|---------|---------| | 文件路径错误 | `Could not open file [...]` | 使用`ls -l`验证路径权限 | | GPU内存不足 | `out of memory` | 减小`batch_size`或简化网络 | | 参数类型错误 | `Expected bool, got 0.5` | 检查参数类型匹配性 | ---
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