Apa yang menyebabkan hasil pertanyaan mybatis-plus tidak konsisten?
Analisis masalah hasil pertanyaan yang tidak konsisten yang disebabkan oleh cache mybatis-plus
Artikel ini menganalisis masalah ketidakkonsistenan dalam hasil carian sebelumnya dan seterusnya Mybatis-Plus. Fenomena Masalah: Selepas nilai last
medan pangkalan data dikemas kini, pertanyaan pertama membaca nilai baru, tetapi pertanyaan kedua membaca nilai lama, dan kemudian nilai terkini dibaca lagi.
Log memaparkan maklumat utama:
- Pertanyaan Pertama (17: 49: 09.423): Nilai
last
adalah 22, kemudian dikemas kini hingga 23, dan baca segera hinggalast = 23
. - Pertanyaan Kedua (17: 50: 00.010): Nilai
last
jatuh ke 22 tidak normal. - Pertanyaan Ketiga (17: 50: 00.012): Nilai
last
dengan betul membaca nilai terkini 1048.
Fenomena ini mungkin disebabkan oleh mekanisme caching Mybatis-Plus. Mybatis-Plus menggunakan cache tahap 1 (tahap SQLSession) dan tahap 2 cache (tahap mapper) secara lalai.
Jika cache sekunder digunakan dan strategi pembatalan cache tidak sesuai, pertanyaan kedua boleh membaca data lama dari cache dan bukannya data terkini dalam pangkalan data selepas mengemas kini data. Ini menjelaskan mengapa hasil pertanyaan kedua adalah last = 22
walaupun nilai last
telah dikemas kini beberapa kali dan mencapai 1048. Selepas itu, cache tidak sah atau dibersihkan, dan data terkini dibaca hanya selepas pertanyaan ketiga.
Tahap pengasingan urus niaga pangkalan data juga boleh menyebabkan masalah, tetapi log menunjukkan bahawa dua selang pertanyaan menunjukkan bahawa transaksi pertama telah dilakukan, jadi kebarangkalian faktor ini kurang.
Penyelesaian:
Adalah disyorkan untuk menyemak konfigurasi cache Mybatis-Plus dan pertimbangkan senario berikut:
- Matikan Cache Level 2: Ini adalah penyelesaian yang paling langsung, yang secara berkesan dapat mengelakkan ketidakkonsistenan data yang disebabkan oleh cache.
- Laraskan strategi kegagalan cache: Jika anda perlu mengekalkan cache sekunder, anda perlu menyesuaikan strategi kegagalan cache, seperti memendekkan masa kesahihan cache atau menggunakan strategi kegagalan yang lebih sesuai.
- Semak isu -isu keserasian: Selesaikan sama ada terdapat akses serentak ke pangkalan data dalam kod, seperti pelbagai benang mengemas kini data yang sama pada masa yang sama.
Sekiranya kaedah di atas masih gagal menyelesaikan masalah ini, anda perlu menyemak lagi tetapan tahap pengasingan urus niaga pangkalan data dan isu -isu berpotensi lain dalam kod.
Atas ialah kandungan terperinci Apa yang menyebabkan hasil pertanyaan mybatis-plus tidak konsisten?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Penjelasan terperinci mengenai atribut asid asid pangkalan data adalah satu set peraturan untuk memastikan kebolehpercayaan dan konsistensi urus niaga pangkalan data. Mereka menentukan bagaimana sistem pangkalan data mengendalikan urus niaga, dan memastikan integriti dan ketepatan data walaupun dalam hal kemalangan sistem, gangguan kuasa, atau pelbagai pengguna akses serentak. Gambaran keseluruhan atribut asid Atomicity: Transaksi dianggap sebagai unit yang tidak dapat dipisahkan. Mana -mana bahagian gagal, keseluruhan transaksi dilancarkan kembali, dan pangkalan data tidak mengekalkan sebarang perubahan. Sebagai contoh, jika pemindahan bank ditolak dari satu akaun tetapi tidak meningkat kepada yang lain, keseluruhan operasi dibatalkan. Begintransaction; UpdateAcCountSsetBalance = Balance-100Wh

Tiada jalan pintas untuk mempelajari pangkalan data Oracle. Anda perlu memahami konsep pangkalan data, kemahiran SQL Master, dan terus memperbaiki amalan. Pertama sekali, kita perlu memahami mekanisme penyimpanan dan pengurusan pangkalan data, menguasai konsep asas seperti jadual, baris, dan lajur, dan kekangan seperti kunci utama dan kunci asing. Kemudian, melalui amalan, pasangkan pangkalan data Oracle, mula berlatih dengan pernyataan pilih yang mudah, dan secara beransur -ansur menguasai pelbagai penyata SQL dan sintaks. Selepas itu, anda boleh mempelajari ciri -ciri canggih seperti PL/SQL, mengoptimumkan pernyataan SQL, dan merancang seni bina pangkalan data yang cekap untuk meningkatkan kecekapan dan keselamatan pangkalan data.

Langkah -langkah berikut boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah yang tidak dapat disambungkan oleh Navicat ke pangkalan data: periksa sambungan pelayan, pastikan pelayan berjalan, alamat dan port dengan betul, dan firewall membolehkan sambungan. Sahkan maklumat log masuk dan sahkan bahawa nama pengguna, kata laluan dan kebenaran adalah betul. Semak sambungan rangkaian dan menyelesaikan masalah rangkaian seperti kegagalan penghala atau firewall. Lumpuhkan sambungan SSL, yang mungkin tidak disokong oleh beberapa pelayan. Semak versi pangkalan data untuk memastikan versi Navicat serasi dengan pangkalan data sasaran. Laraskan tamat masa sambungan, dan untuk sambungan jauh atau lebih perlahan, tingkatkan waktu tamat masa sambungan. Penyelesaian lain, jika langkah -langkah di atas tidak berfungsi, anda boleh cuba memulakan semula perisian, menggunakan pemacu sambungan yang berbeza, atau merujuk kepada pentadbir pangkalan data atau sokongan navicat rasmi.

Penyelesaian masalah dan penyelesaian kepada perisian keselamatan syarikat yang menyebabkan beberapa aplikasi tidak berfungsi dengan baik. Banyak syarikat akan menggunakan perisian keselamatan untuk memastikan keselamatan rangkaian dalaman. …

Masalah dan penyelesaian biasa untuk konfigurasi sistem fail diedarkan Hadoop (HDFS) di bawah CentOS Apabila membina kluster HadoophDFS di CentOS, beberapa kesilapan biasa boleh menyebabkan kemerosotan prestasi, kehilangan data dan juga kelompok tidak dapat dimulakan. Artikel ini meringkaskan masalah umum dan penyelesaian mereka untuk membantu anda mengelakkan perangkap ini dan memastikan kestabilan dan operasi yang cekap dari kelompok HDFS anda. Ralat Konfigurasi Rack-Aware: Masalah: Maklumat yang menyedari rak tidak dikonfigurasi dengan betul, mengakibatkan pengagihan replika blok data yang tidak sekata dan peningkatan beban rangkaian. Penyelesaian: Semak semula konfigurasi rak-aware dalam fail hdfs-site.xml dan gunakan hdfsdfsadmin-printtopo

Kod VS boleh dijalankan pada Windows 8, tetapi pengalaman mungkin tidak hebat. Mula -mula pastikan sistem telah dikemas kini ke patch terkini, kemudian muat turun pakej pemasangan kod VS yang sepadan dengan seni bina sistem dan pasangnya seperti yang diminta. Selepas pemasangan, sedar bahawa beberapa sambungan mungkin tidak sesuai dengan Windows 8 dan perlu mencari sambungan alternatif atau menggunakan sistem Windows yang lebih baru dalam mesin maya. Pasang sambungan yang diperlukan untuk memeriksa sama ada ia berfungsi dengan betul. Walaupun kod VS boleh dilaksanakan pada Windows 8, disyorkan untuk menaik taraf ke sistem Windows yang lebih baru untuk pengalaman dan keselamatan pembangunan yang lebih baik.

Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.

Memori Redis melonjak termasuk: jumlah data yang terlalu besar, pemilihan struktur data yang tidak betul, masalah konfigurasi (seperti tetapan MaxMemory terlalu kecil), dan kebocoran memori. Penyelesaian termasuk: penghapusan data yang telah tamat tempoh, menggunakan teknologi mampatan, memilih struktur yang sesuai, menyesuaikan parameter konfigurasi, memeriksa kebocoran memori dalam kod, dan kerap memantau penggunaan memori.
