mysql事务

PyMySQL介绍 PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2中则使用mysqldb。 Django中也可以使用PyMySQL连接MySQL数据库。 PyMySQL安装 pip install pymysql 连接数据库 注意事项 在进行本文以下内容之前需要注意： 你有一个MySQL数据库，并且已经启动。 你有可以连接该数据库的用户名和密码 你有一个有权限操作的database 基本使用 # 导入pymysql模块 import pymysql # 连接database conn = pymysql.connect(host=“你的数据库地址”, user=“用户名”,password=“密码”,database=“数据库名”,charset=“utf8”) # 得到一个可以执行SQL语句的光标对象 cursor = conn.cursor() # 定义要执行的SQL语句 sql = """ CREATE TABLE USER1 ( id INT auto_increment PRIMARY KEY , name CHAR(10) NOT NULL UNIQUE, age TINYINT NOT NULL )ENGINE=innodb DEFAULT CHARSET=utf8; """ # 执行SQL语句 cursor

课题：查看MySQL最近的事务执行信息 * 虽然我们可以通过查询慢查询日志查询到一条语句的执行总时长，但是如果数据库中存在一些大事务在执行过程中回滚了，，或者在执行过程中异常终止了，这个时候慢查询日志中是不会记录的，这时需要借助 performance_schema的 events transactions— 的表来查看与事务相关的记录，在这些表中详细记录了是否有事务被回滚，活跃（长时间未提交的事务也属于活跃事务）活已提交等信息。** 下面模拟几种事务情况，并查看事务事件记录表： 事务事件，默认是没启用的，首先需要进行配置启用 root@localhost [performance_schema]>select * from setup_instruments where name like 'transaction'; +-------------+---------+-------+ | NAME | ENABLED | TIMED | +-------------+---------+-------+ | transaction | NO | NO | +-------------+---------+-------+ 1 row in set (0.00 sec) root@localhost [performance_schema]>select * from setup

文章纲要 此次分享的缘由 目前分布式事务问题是怎么解决的 行业中有什么解决方案 这些解决方案分别有什么优缺点 别人是怎么做的 我们可以怎么来做 此次分享的缘由 支付重构 考虑支付重构的时候，自然想到原本属于一个本地事务中的处理，现在要跨应用了要怎么处理。拿充值订单举个栗子吧，假设：原本订单模块和账户模块是放在一起的，现在需要做服务拆分，拆分成订单服务，账户服务。原本收到充值回调后，可以将修改订单状态和增加金币放在一个mysql事务中完成的，但是呢，因为服务拆分了，就面临着需要协调2个服务才能完成这个事务 所以就带出来，我们今天要分享和讨论的话题是： 怎么解决分布式场景下数据一致性问题，暂且用分布式事务来定义吧。 同样的问题还存在于其他的场景： 送礼： 调用支付服务：先扣送礼用户的金币，然后给主播加相应的荔枝，确认第一步成功后，播放特效，发聊天室送礼评论等复制代码 充值成功消息： 完成充值订单，发送订单完成的kafka消息，在涉及支付交易等付费接口的时候，数据一致性的问题就显得尤为重要，因为都是钱啊 目前分布式事务是怎么解决的呢？ 问题肯定不是新问题，也就是目前已经有相应的解决方案了，那就看一下现在是怎么来解决这类问题的吧。 以购买基础商品成功后发送支付订单完成消息为例：假设支付下单购买基础商品，此刻已经收到支付回调，订单已经处理成功了，这个时候kafka服务故障，消息发送失败

用表锁定代替事务 在MySQL 的MyISAM类型数据表中，并不支持COMMIT（提交）和ROLLBACK（回滚）命令。当用户对数据库执行插入、删除、更新等操作时，这些变化的数据都被立刻保存在磁盘中。这样，在多用户环境中，会导致诸多问题，为了避免同一时间有多个用户对数据库中指定表进行操作。可以应用表锁定来避免在用户操作数据表过程中受到干扰。当且仅当该用户释放表的操作锁定后，其他用户才可以访问这些修改后的数据表。 应用表锁实现伪事务 实现伪事务的一般步骤如下： 对数据库中的数据表进行锁定操作，可以对多个表做不同的方式锁定 执行数据库操作，向锁定的数据表中执行添加、删除、修改操等操作 释放锁定的数据表，以便让正在队列中等待查看或操作的其他用户可以浏览数据表中的数据或对操作表执行各种数据的操作。 事务和性能 应用不同孤立级的事务可能会对系统造成一系列影响，采用不同孤立级处理事务，可能会对系统稳定性和安全性等诸多因素造成影响。另外，有些数据库操作中，不需要应用事务处理，则用户在选择数据表类型时，需要选择合适的数据表类型。所以，在选择表类型时，应该考虑数据表具有完善的功能，且高效的执行前提下，也不会对系统增加额外的负担。 应用小事务 应用小事务的意义在于：保证每个事务不会在执行前等待很长时间，从而避免各个事务因为互相等待而导致系统的性能大幅度下降。 选择合适的孤立级

关注公众号：CoderBuff，回复“redis”获取《Redis5.x入门教程》完整版PDF。 《Redis5.x入门教程》目录 第一章 · 准备工作 第二章 · 数据类型 第三章 · ​命令 第四章 ​· 配置 第五章 · Java客户端（上） 第六章 · 事务 第七章 · 分布式锁 第八章 · Java客户端（下） 第六章 · 事务 我们在学习MySQL的存储殷勤时知道，MySQL中innodb支持事务而myisam不支持事务。而事务具有四个特性： 一致性 原子性 隔离性 持久性 在redis尽管提供了事务相关的命令，但实际上它是一个“假事务”，因为它并不支持回滚，也就是说在redis中一个事务有多个命令执行，并不能保证原子性。所以要使用redis的事务，一定要 慎重 。 Redis中的“假事务”（不保证原子性） 在redis中事务相关的命令一共有以下几个： watch [key1] [key2] ：监视一个或多个key，在事务开始之前如果被监视的key有改动，则事务被打断。 multi ：标记一个事务的开始。 exec ：执行事务。 discard ：取消事务的执行。 unwatch ：取消监视的key。 正常执行事务 127.0.0.1:6379> multi OK 127.0.0.1:6379> set name kevin QUEUED 127.0.0.1:6379>

在SpringBoot则非常简单，只需在业务层添加事务注解(@Transactional )即可快速开启事务。虽然事务很简单，但对于数据方面是需要谨慎对待的。 @Transactional注解用于两种场景： 标于类上：表示所有方法都进行事务处理 标于方法上：仅对该方法有效 一、事务传播行为 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED) ：如果有事务, 那么加入事务, 没有的话新建一个(默认情况下) @Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED) ：容器不为这个方法开启事务 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRES_NEW) ：不管是否存在事务,都创建一个新的事务,原来的挂起,新的执行完毕,继续执行老的事务 @Transactional(propagation=Propagation.MANDATORY) ：必须在一个已有的事务中执行,否则抛出异常 @Transactional(propagation=Propagation.NEVER) ：必须在一个没有的事务中执行,否则抛出异常(与Propagation.MANDATORY相反) @Transactional(propagation=Propagation

今天我们来看看事务隔离的实现原理 事务隔离 隔离性与隔离级别 当数据库上有多个事务同时执行的时候，就可能出现脏读(dirty read)、不可重复读 (non-repeatable read)、幻读(phantom read)的问题，为了解决这些问题，就有 了“隔离级别”的概念 在谈隔离级别之前，你首先要知道，你隔离得越严实，效率就会越低。因此很多时候，我们都要在二者之间寻找一个平衡点 读未提交是指，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。 读提交是指，一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到。 可重复读是指，一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据一致的。当然在可重复读隔离级别下，未提交变更对其他事务也是不可见的。 串行化，顾名思义是对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。当 出现读写锁冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行 在实现上，数据库里面会创建一个视图，访问的时候以视图的逻辑结果为准。 在“可重复读”隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图。 在“读提交”隔离级别下，这个视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的。这里需要注意的是， “读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值，没有视图概念; 而“串行化”隔离级别下直接用加锁的方式来避免并行访问 事务隔离的实现

开发老大要求通过binlog查询一条被修改的数据，数据被查出后问我，有没有可能binlog中不会记录，回答不会，因为数据被修改，若失败直接回滚，不会在binlog中记录，此刻一个朋友用了洪荒之力告诉我，失败的话也会记录，坐地无语，因为他sqlserver dba，用sqlserver的思维考虑mysql，哈哈哈哈哈，用实验让他闭嘴！ 简单测试步骤如下： root(yoon)> flush logs; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) root((none))> show binlog events in 'mysql-bin.000041'; +------------------+-----+-------------+-----------+-------------+---------------------------------------+ | Log_name | Pos | Event_type | Server_id | End_log_pos | Info | +------------------+-----+-------------+-----------+-------------+---------------------------------------+ | mysql-bin.000041 | 4 |

mysql是一种关系型数据库，关系型数据库一个重要的特性就是支持事务，这是区别于no-sql产品的一个核心特性。当然了，no-sql产品支持键值查询，不能支持sql语句，这也是一个区别。今天主要讨论下事务的提交流程，由于mysql插件式存储架构，导致开启binlog后，事务提交实质是二阶段提交，通过两阶段提交，来保证存储引擎和二进制日志的一致。本文仅讨论binlog未打卡状态下的提交流程，后续会讨论打开binlog选项后的提交逻辑。源码调试环境如下： 测试环境： OS：windows DB：mysql 5.6.12 engine：innodb 测试前置条件： set autocommit=0; create table tt(col1 int, col2 varchar(100)); 测试语句： insert into tt values(1, 'abcdef'); commit; 无论对于dml语句【insert，update，delete等】还是dcl语句【commit，rollback】，mysql提供了公共接口mysql_execute_command，我们先分析mysql_execute_command接口的基本流程： mysql_execute_command { switch (command) { case SQLCOM_INSERT: mysql_insert()

转自 一：事务认识 大家所了解的事务Transaction，它是一些列严密操作动作，要么都操作完成，要么都回滚撤销。Spring事务管理基于底层数据库本身的事务处理机制。数据库事务的基础，是掌握Spring事务管理的基础。这篇总结下Spring事务。 事务具备ACID四种特性，ACID是Atomic（原子性）、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）和Durability（持久性）的英文缩写。 （1）原子性（Atomicity） 　　　　事务最基本的操作单元，要么全部成功，要么全部失败，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。 　　（2）一致性（Consistency） 　　　　事务的一致性指的是在一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态。如果事务成功地完成，那么系统中所有变化将正确地应用，系统处于有效状态。如果在事务中出现错误，那么系统中的所有变化将自动地回滚，系统返回到原始状态。 　　（3）隔离性（Isolation） 　　　　指的是在并发环境中，当不同的事务同时操纵相同的数据时，每个事务都有各自的完整数据空间。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。事务查看数据更新时，数据所处的状态要么是另一事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态