下订单时,使用事务行锁,数据库同一时刻只能进行一个事务的处理?
我看了这几篇文章:
http://www.blogjava.net/loocky/archive/2006/11/15/81138.html
http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20313977
http://betakoli.iteye.com/blog/2257095
http://www.cnblogs.com/chenwenbiao/archive/2012/06/06/2537508.html
这上面几篇文章讲了 mysql
InnoDB
的一些事务锁的使用,感觉里面都说到了下单时的减库存所定一行(FOR UPDATE
)的这种情况,也就是说同一时刻,只能有一个下单的事务在执行,也就是说这是串行的?
这就跟去超市买东西结账时一张,收银员只能一个一个的结账,而我们只能提着篮子排队等着。
这是数据库的同一时刻是什么时间概念呢,同一秒,同一毫秒?还是根本就没有时间的概念,只是空间的概念,就是同一时空只有一个事务在执行,其它的排队等着吧?
计算机不就是为了解放人类的吗?那现在它这样和超市结账时要我们排队等着有什么分别呢?这样不显得Low吗?
那淘宝一秒钟上亿的成交,也是这样一个一个的“提交”订单的吗?如果是这样怎么可能一秒能有这么大的交易量呢?
另外再帮我看看这个问题:http://segmentfault.com/q/1010000004062810
谢谢了!
回复内容:
我看了这几篇文章:
http://www.blogjava.net/loocky/archive/2006/11/15/81138.html
http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20313977
http://betakoli.iteye.com/blog/2257095
http://www.cnblogs.com/chenwenbiao/archive/2012/06/06/2537508.html
这上面几篇文章讲了 mysql
InnoDB
的一些事务锁的使用,感觉里面都说到了下单时的减库存所定一行(FOR UPDATE
)的这种情况,也就是说同一时刻,只能有一个下单的事务在执行,也就是说这是串行的?
这就跟去超市买东西结账时一张,收银员只能一个一个的结账,而我们只能提着篮子排队等着。
这是数据库的同一时刻是什么时间概念呢,同一秒,同一毫秒?还是根本就没有时间的概念,只是空间的概念,就是同一时空只有一个事务在执行,其它的排队等着吧?
计算机不就是为了解放人类的吗?那现在它这样和超市结账时要我们排队等着有什么分别呢?这样不显得Low吗?
那淘宝一秒钟上亿的成交,也是这样一个一个的“提交”订单的吗?如果是这样怎么可能一秒能有这么大的交易量呢?
另外再帮我看看这个问题:http://segmentfault.com/q/1010000004062810
谢谢了!
异步就可以解决你说的问题。
通过分布式和集群来开多条收费口。就可以解决你的问题了。
行锁,又不是表锁。另外都是微秒级的锁,为了保证acid就要加锁,不然就NoSQL
第一:行锁是只锁一行,并不是以时间为单位来锁定的,而是操作完成就释放,根据数据库的负载,数据量的情况这个操作时间不等的!这个时候有事物去操作其他行是不受影响的,所以一秒钟下很多单,只要不是操作同一条记录,只要服务器撑得住,是没任何问题的。
第二:像淘宝这样下这么多单,看过相关的技术介绍,大致分为两块,一是分库分表,像他们的订单表就分成1000多个库,每个库后面可以再做集群,这就是为什么每秒可以支撑那么多交易的强大支撑,二是有可能很多操作,操作成功不一定就立即持久化到数据库,有可能是中间缓存之类的,后端任务去持久化到数据库去。
这只是个人的一些理解,希望知道的大神斧正。

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Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.

MySQL kann mehrere gleichzeitige Verbindungen verarbeiten und Multi-Threading-/Multi-Processings verwenden, um jeder Client-Anfrage unabhängige Ausführungsumgebungen zuzuweisen, um sicherzustellen, dass sie nicht gestört werden. Die Anzahl der gleichzeitigen Verbindungen wird jedoch von Systemressourcen, MySQL -Konfiguration, Abfrageleistung, Speicher -Engine und Netzwerkumgebung beeinflusst. Die Optimierung erfordert die Berücksichtigung vieler Faktoren wie Codeebene (Schreiben effizienter SQL), Konfigurationsstufe (Anpassung von max_connections), Hardwareebene (Verbesserung der Serverkonfiguration).

Wenn MySQL -Modifys -Tabellenstruktur verwendet werden, werden normalerweise Metadatenverriegelungen verwendet, wodurch die Tabelle gesperrt wird. Um die Auswirkungen von Schlösser zu verringern, können die folgenden Maßnahmen ergriffen werden: 1. Halten Sie Tabellen mit Online -DDL verfügbar; 2. Führen Sie komplexe Modifikationen in Chargen durch; 3.. Arbeiten während kleiner oder absendlicher Perioden; 4. Verwenden Sie PT-OSC-Tools, um eine feinere Kontrolle zu erreichen.

1. Verwenden Sie den richtigen Index, um das Abrufen von Daten zu beschleunigen, indem die Menge der skanierten Datenmenge ausgewählt wird. Wenn Sie mehrmals eine Spalte einer Tabelle nachschlagen, erstellen Sie einen Index für diese Spalte. Wenn Sie oder Ihre App Daten aus mehreren Spalten gemäß den Kriterien benötigen, erstellen Sie einen zusammengesetzten Index 2. Vermeiden Sie aus. Auswählen * Nur die erforderlichen Spalten. Wenn Sie alle unerwünschten Spalten auswählen, konsumiert dies nur mehr Serverspeicher und veranlasst den Server bei hoher Last oder Frequenzzeiten, beispielsweise die Auswahl Ihrer Tabelle, wie beispielsweise die Spalten wie innovata und updated_at und Zeitsteuer und dann zu entfernen.

Der MySQL -Primärschlüssel kann nicht leer sein, da der Primärschlüssel ein Schlüsselattribut ist, das jede Zeile in der Datenbank eindeutig identifiziert. Wenn der Primärschlüssel leer sein kann, kann der Datensatz nicht eindeutig identifiziert werden, was zu Datenverwirrung führt. Wenn Sie selbstsinkrementelle Ganzzahlsspalten oder UUIDs als Primärschlüssel verwenden, sollten Sie Faktoren wie Effizienz und Raumbelegung berücksichtigen und eine geeignete Lösung auswählen.

Die Hauptgründe, warum Sie sich bei MySQL nicht als Root anmelden können, sind Berechtigungsprobleme, Konfigurationsdateifehler, Kennwort inkonsistent, Socket -Dateiprobleme oder Firewall -Interception. Die Lösung umfasst: Überprüfen Sie, ob der Parameter Bind-Address in der Konfigurationsdatei korrekt konfiguriert ist. Überprüfen Sie, ob die Root -Benutzerberechtigungen geändert oder gelöscht und zurückgesetzt wurden. Stellen Sie sicher, dass das Passwort korrekt ist, einschließlich Fall- und Sonderzeichen. Überprüfen Sie die Einstellungen und Pfade der Socket -Dateiberechtigte. Überprüfen Sie, ob die Firewall Verbindungen zum MySQL -Server blockiert.

MySQL kann nicht direkt auf Android ausgeführt werden, kann jedoch indirekt mit den folgenden Methoden implementiert werden: Die Verwendung der Leichtgewichtsdatenbank SQLite, die auf dem Android -System basiert, benötigt keinen separaten Server und verfügt über eine kleine Ressourcennutzung, die für Anwendungen für Mobilgeräte sehr geeignet ist. Stellen Sie sich remote eine Verbindung zum MySQL -Server her und stellen Sie über das Netzwerk zum Lesen und Schreiben von Daten über das Netzwerk eine Verbindung zur MySQL -Datenbank auf dem Remote -Server her. Es gibt jedoch Nachteile wie starke Netzwerkabhängigkeiten, Sicherheitsprobleme und Serverkosten.

MySQL kann JSON -Daten zurückgeben. Die JSON_EXTRACT -Funktion extrahiert Feldwerte. Über komplexe Abfragen sollten Sie die Where -Klausel verwenden, um JSON -Daten zu filtern, aber auf die Leistungsauswirkungen achten. Die Unterstützung von MySQL für JSON nimmt ständig zu, und es wird empfohlen, auf die neuesten Versionen und Funktionen zu achten.
