--1 MongoDB 使用的锁 MongoDB 使用的是“readers-writer”锁, 可以支持并发但有很大的局限性,当一个读锁存在,许多读操作可以使用这把锁,然而, 当一个写锁的存在,一个单一的写操作会 exclusively 持有该锁,同时其它读,写操作不能使用共享这个锁:举个例子,假设一个集合里有 10 个文档,多个 update 操作不能并发在这个集合上,即使是更新不同的文档. --2 锁的粒度    在 2.2 版本以前,mongod 只有全局锁:在 2.2 版本开始,大部分读

与关系数据库一样,MongoDB也是通过锁机制来保证数据的完整性和一致性,MongoDB利用读写锁来支持并发操作,读锁可以共享写锁具有排他性.当一个读锁存在时,其他读操作也可以用这个读锁:但当一个写锁存在时,其他任何读写操作都不能共享这把锁,当一个读和写都等待一个锁时,MongoDB将优先分配锁给写操作. 从版本2.2开始,MongoDB在每一个数据库上实现锁的粒度,当然对于某些极少数的操作,在实例上面的全局锁依然存在,锁粒度的降低能够提高系统的并发性.成熟的关系数据库锁的粒度更低,它可以在表中

一.锁概述和分类 二.表锁 偏向MyISAM存储引擎,开销小,加锁快:无死锁:锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低. [手动增加表锁] lock table 表名字1 read(write),表名字2 read(write),其它; [查看表上加过的锁] show open tables; [释放表锁] unlock tables; 演示: mysql> select * from mylock; +----+------+ | id | name | +----+------+ | 1

锁机制:是数据库为了保证数据的一致性<一个事务的各种操作不相互影响>而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则,用来保证在当前用户进行操作数据的时候其他的用户不能对同一数据进行任何操作. Hibernate是一个持久层框架,他的操作就是用来存取数据库中的数据,为了保证数据的一致性,hibernate提供了自己的锁机制. Hibernate的锁机制: 乐观锁:<pessimistic locking>他认为一般不会出现多个用户同时操作同一条数据的情况,因此不做资料库层次

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-rcu/ 一. 引言 众所周知,为了保护共享数据,需要一些同步机制,如自旋锁(spinlock),读写锁(rwlock),它们使用起来非常简单,而且是一种很有效的同步机制,在UNIX系统和Linux系统中得到了广泛的使用.但是随着计算机硬件的快速发展,获得这种锁的开销相对于CPU的速度在成倍地增加,原因很简单,CPU的速度与访问内存的速度差距越来越大,而这种锁使用了原子操作指令,它需要原子地访问内存,

1.数据库锁就是为了保证数据库数据的一致性在一个共享资源被并发访问时使得数据访问顺序化的机制.MySQL数据库的锁机制比较独特,支持不同的存储引擎使用不同的锁机制. 2.MySQL使用了三种类型的锁机制,分别为:表级锁,行级锁,页级锁,它们的特性如下所示. 表级锁:实现逻辑较为简单,加锁速度快,开销小,不会发生死锁:但粒度最大,发生锁冲突的几率最大,并发度最小,适用于以查询为主,极少量更新的系统. 行级锁:加锁慢,开销大,会发生死锁:但粒度最小,锁冲突率小,并发度最高,使用于并发查询大,有大量按

1. 什么叫做事务? 2.默认情况下每一条sql语句都是一个事务,然后自动提交事务  ps:如果想多条语句占一个事务,则可以手动设置SetAutoCommit为false 3.关键字 start transaction:rollback;commit 3.1 练习 创建account表(id,name,money),插入两条数据(a,b);start transaction;set a+100,set b-100;commit rollback create table account( id

锁机制学习笔记 目录: CAS的意义 锁的一些基本原理 ReentrantLock的相关代码结构 两个重要的状态 I.AQS的state(int类型,32位) II.Node的waitStatus 获取锁(AQS)的流程 I.获取锁总操作 II.tryAcquire(尝试获取锁) III.添加到等待队列 IIII.自旋请求锁 IIIII.释放锁 JUC的并发包功能强大,但也不容易理解,大神果然是用来膜拜的.经过一段时间的研究和理解,我把自己所了解的关于JUC中锁的相关知识整理下来,一方面给自己做

Atitit.软件与编程语言中的锁机制原理attilax总结 1. 用途 (Db,业务数据加锁,并发操作加锁.1 2. 锁得类型 排它锁 "互斥锁 共享锁 乐观锁与悲观锁1 2.1. 自旋锁还是信号量1 2.2. -自动释放还是手动释放1 3. 实现方式,语言方式与库方式1 4. Java的锁机制 Synchronized ReentrantLock AtomicInteger2 5. C# 锁原理(Monitor类和lock关键词 ReaderWriterLock2 6. Ref参考资料3 1

前言: Mysql是一个支持插件式存储引擎的数据库系统,本文讨论的锁机制也主要包含两部分SERVER层的锁和存储引擎的锁,存储引擎是指innodb,其它存储引暂不讨论. 1. 数据库中锁相关的基本概念 1)  乐观锁,悲观锁 乐观锁和悲观锁都是一种并发控制策略.悲观锁假定多个事务会同时访问同一个资源,采用的策略是“先上锁,后访问”,这种策略会有死锁的风险.乐观锁相对于悲观锁而言,假定多个事务在运行过程中不会相互影响,写入在读取和写入记录时,不上锁,取而代之是产生一个时间戳或版本号,事务提交阶段,

.什么是事务 事务是一条或多条数据库操作语句的组合,具备ACID,4个特点. 原子性:要不全部成功,要不全部撤销 隔离性:事务之间相互独立,互不干扰 一致性:数据库正确地改变状态后,数据库的一致性约束没有被破坏 持久性:事务的提交结果,将持久保存在数据库中 .事务并发会产生什么问题 )第一类丢失更新:在没有事务隔离的情况下,两个事务都同时更新一行数据,但是第二个事务却中途失败退出, 导致对数据的两个修改都失效了. 例如: 张三的工资为5000,事务A中获取工资为5000,事务B获取工资为5000

InnoDB锁机制常常困扰大家,不同的条件下往往表现出不同的锁竞争,在实际工作中经常要分析各种锁超时.死锁的问题.本文通过不同条件下的实验,利用InnoDB系统给出的各种信息,分析了锁的工作机制.通过本文可以帮助大家了解InnoDB锁的基本原理,常见的冲突.死锁,以及对InnoDB事务日志信息的解读. 1. 索引基本原理 InnoDB主要使用行级锁(row lock),其行锁是通过在索引项上加锁而实现的,如果MySQL的执行计划没有用到索引,那么行锁也就无意义了,所以了解锁之前需要了解一点索引原

MySQL通过BINLOG记录执行成功的INSERT,UPDATE,DELETE等DML语句.并由此实现数据库的恢复(point-in-time)和复制(其原理与恢复类似,通过复制和执行二进制日志使一台远程的MySQLl数据库,多称为slave,进行实时同步).MySQL 5.5.x以后的版本支持3种日志格式.通过binlog_format参数设置.该参数影响了记录二进制日志的格式,十分重要. 1.STATEMENT格式和之前的MySQL版本一样,二进制日志文件记录的是日志的逻辑SQL语句. 2

锁是网络数据库中的一个非常重要的概念,它主要用于多用户环境下保证数据库完整性和一致性.各种大型数据库所采用的锁的基本理论是一致的,但在具体实现上各有差别.目前,大多数数据库管理系统都或多或少具有自我调节.自我管理的功能,因此很多用户实际上不清楚锁的理论和所用数据库中锁的具体实现.          Microsoft SQL Server(以下简称SQL Server)作为一种中小型数据库管理系统,已经得到了广泛的应用,该系统更强调由系统来管理锁.在用户有SQL请求时,系统分析请求,自动在满足锁

SAP锁机制一.SAP为什么要设置锁:   1,保持数据的一致性     如果几个用户要访问同样的资源,需要找到一种同步访问的方法去保持数据的一致性.比如说,在航班预订系 统中,需要检查还有没有空座位,当检查的时候,你不想别人修改重要的数据(空座位的数量).   2,仅仅用Database锁是不够的     数据库管理系统物理锁定了要修改的行记录,其他用户要等到数据库锁释放才能访问这个记录.     在SAP系统中,当一个新屏幕显示的时候会释放掉Database锁,因为屏幕的改变会触发一个隐式的

在开发Java多线程应用程序中,各个线程之间由于要共享资源,必须用到锁机制.Java提供了多种多线程锁机制的实现方式,常见的有synchronized.ReentrantLock.Semaphore.AtomicInteger等.每种机制都有优缺点与各自的适用场景,必须熟练掌握他们的特点才能在Java多线程应用开发时得心应手. 更多Java锁机制的详细介绍参见文档<Java锁机制详解>. 一.synchronized 几乎每一个Java开发人员都认识synchronized,使用它来实现多线程

作者:倪煜 InnoDB锁机制常常困扰大家,不同的条件下往往表现出不同的锁竞争,在实际工作中经常要分析各种锁超时.死锁的问题.本文通过不同条件下的实验,利用InnoDB系统给出的各种信息,分析了锁的工作机制.通过本文可以帮助大家了解InnoDB锁的基本原理,常见的冲突.死锁,以及对InnoDB事务日志信息的解读. 1. 索引基本原理 InnoDB主要使用行级锁(row lock),其行锁是通过在索引项上加锁而实现的,如果MySQL的执行计划没有用到索引,那么行锁也就无意义了,所以了解锁之前需要了

1 前言 数据库大并发操作要考虑死锁和锁的性能问题.看到网上大多语焉不详(尤其更新锁),所以这里做个简明解释,为下面描述方便,这里用T1代表一个数据 库执行请求,T2代表另一个请求,也可以理解为T1为一个线程,T2 为另一个线程.T3,T4以此类推.下面以SQL Server(2005)为例. 2 锁的种类 共享锁(Shared lock). 例1: ---------------------------------------- T1: select * from table (请想象它需要执

前文(深入JVM锁机制-synchronized)分析了JVM中的synchronized实现,本文继续分析JVM中的另一种锁Lock的实现.与synchronized不同的是,Lock完全用Java写成,在java这个层面是无关JVM实现的. 在 java.util.concurrent.locks包中有很多Lock的实现类,常用的有ReentrantLock. ReadWriteLock(实现类ReentrantReadWriteLock),其实现都依赖 java.util.concurre

首先,所谓的缓存过期引起的“惊群”现象是指,在大并发情况下,我们通常会用缓存来给数据库分压,但是会有这么一种情况发生,那就是在一定时间 内生成大量的缓存,然后当缓存到期之后又有大量的缓存失效,导致后端数据库的压力突然增大,这种现象就可以称为“缓存过期产生的惊群现象”! 以下代码的思路,就是利用“锁机制”来防止惊群现象.先看代码: class KomaRedis{ private $redis; //redis对象 private static $_instance = null; private

一.事务 一组连续的数据库操作,每一次操作都成功,整个事务就成功,只要有一步出错,整个事务就失败: MySQL事务与存储引擎相关 1.MyISAM:不支持事务,用于只读程序提高性能 2.InnoDB:支持ACID事务.行级锁.并发 3.Berkeley DB:支持事务 mysql事务相关操作: 首先设置是否自动提交: SET AUTOCOMMIT = 1  自动提交,每一条sql都是一个单独的事务: SET AUTOCOMMIT = 0  非自动提交,则此后的sql组成一个事务直到出现COMMI