事务管理

一、ITL描述： ITL(Interested Transaction List)是Oracle数据块内部的一个组成部分，位于数据块头（block header），itl由xid，uba，flag，lck和scn/fsc组成，用来记录该块所有发生的事务，一个itl可以看作是一条事务记录。当然，如果这个事务已经提交，那么这个itl的位置就可以被反复使用了，因为itl类似记录，所以，有的时候也叫itl槽位。如果一个事务一直没有提交，那么，这个事务将一直占用一个itl槽位，itl里面记录了事务信息，回滚段的入口，事务类型等等。如果这个事务已经提交，那么，itl槽位中还保存的有这个事务提交时候的SCN号。 ITL个数其最小值为1，由参数initrans控制（由于兼容性的原因，oracle会在对象的存储块分配两个itl，所以initrans的最小值实际上为2），最大值为255，由参数maxtrans控制，最大值参数在10g以后不能被修改，itl是block级的概念，一个itl占用块46B的空间，参数initrans意味着块中除去block header外一部分存储空间无法被记录使用（46B*initrans），当块中还有一定的free space时，oracle可以使用free space构建itl供事务使用，如果没有了free space，那么，这个块因为不能分配新的itl

Mysql 的存储引擎,myisam和innodb的区别。 答： 1.MyISAM 是非事务的存储引擎，适合用于频繁查询的应用。表锁，不会出现死锁，适合小数据，小并发。 2.innodb是支持事务的存储引擎，合于插入和更新操作比较多的应用，设计合理的话是行锁（最大区别就在锁的级别上），适合大数据，大并发。 数据表类型有哪些 答：MyISAM、InnoDB、HEAP、BOB,ARCHIVE,CSV等。 MyISAM：成熟、稳定、易于管理，快速读取。一些功能不支持（事务等），表级锁。 InnoDB：支持事务、外键等特性、数据行锁定。空间占用大，不支持全文索引等。 MySQL数据库作发布系统的存储，一天五万条以上的增量，预计运维三年,怎么优化？ a. 设计良好的数据库结构，允许部分数据冗余，尽量避免join查询，提高效率。 b. 选择合适的表字段数据类型和存储引擎，适当的添加索引。 c. mysql库主从读写分离。 d. 找规律分表，减少单表中的数据量提高查询速度。 e。添加缓存机制，比如memcached，apc等。 f. 不经常改动的页面，生成静态页面。 g. 书写高效率的SQL。比如 SELECT * FROM TABEL 改为 SELECT field_1, field_2, field_3 FROM TABLE. 对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决各页面访问量统计问题？

“ 不知道你是否遇到过这样的情况，去小卖铺买东西，付了钱，但是店主因为处理了一些其他事，居然忘记你付了钱，又叫你重新付。 又或者在网上购物明明已经扣款，但是却告诉我没有发生交易。这一系列情况都是因为没有事务导致的。这说明了事务在生活中的一些重要性。 有了事务，你去小卖铺买东西，那就是一手交钱一手交货。有了事务，你去网上购物，扣款即产生订单交易。 事务的具体定义 事务提供一种机制将一个活动涉及的所有操作纳入到一个不可分割的执行单元，组成事务的所有操作只有在所有操作均能正常执行的情况下方能提交，只要其中任一操作执行失败，都将导致整个事务的回滚。 简单地说，事务提供一种“要么什么都不做，要么做全套（All or Nothing）”机制。 数据库本地事务 ACID 说到数据库事务就不得不说，数据库事务中的四大特性 ACID： A：原子性(Atomicity)， 一个事务(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，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（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。 就像你买东西要么交钱收货一起都执行，要么发不出货，就退钱。 C：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

1. 简介 在Web应用程序体系架构中，数据持久层（通常是一个关系数据库）是关键的核心部分，它对系统的性能有非常重要的影响。MySQL是目前使用最多的开源数据库，但是MySQL数据库的默认设置性能非常的差，仅仅是一个玩具数据库。因此在产品中使用MySQL数据库必须进行必要的优化。 优化是一个复杂的任务，本文描述MySQL相关的数据库设计和查询优化，服务器端优化，存储引擎优化。 2. 数据库设计和查询优化 在MySQL Server性能调优中，首先要考虑的就是Database Schema设计，这一点是非常重要的。一个糟糕的Schema设计即使在性能调优的MySQL Server上运行，也会表现出很差的性能；和Schema相似，查询语句的设计也会影响MySQL的性能，应该避免写出低效的SQL查询。这一节将详细讨论这两方面的优化。 2.1 Schema Design Schema的优化取决于将要运行什么样的query，不同的query会有不同的Schema优化方案。2.2节将介绍Query Design的优化。Schema设计同样受到预期数据集大小的影响。Schema设计时主要考虑：标准化，数据类型，索引。 2.1.1 标准化 标准化是在数据库中组织数据的过程。其中包括，根据设计规则创建表并在这些表间建立关系；通过取消冗余度与不一致相关性，该设计规则可以同时保护数据并提高数据的灵活性

这篇文章将介绍什么是分布式事务，分布式事务解决什么问题，对分布式事务实现的难点，解决思路，不同场景下方案的选择，通过图解的方式进行梳理、总结和比较。 相信耐心看完这篇文章，谈到分布式事务，不再只是有“2PC”、“3PC”、“MQ的消息事务”、“最终一致性”、“TCC”等这些知识碎片，而是能够将知识连成一片，形成知识体系。 什么是事务 介绍分布式事务之前，先介绍什么是事务。 事务的具体定义 事务提供一种机制将一个活动涉及的所有操作纳入到一个不可分割的执行单元，组成事务的所有操作只有在所有操作均能正常执行的情况下方能提交，只要其中任一操作执行失败，都将导致整个事务的回滚。 简单地说，事务提供一种“ 要么什么都不做，要么做全套（All or Nothing）”机制。 数据库事务的 ACID 属性 事务是基于数据进行操作，需要保证事务的数据通常存储在数据库中，所以介绍到事务，就不得不介绍数据库事务的 ACID 特性。 ACID 指数据库事务正确执行的四个基本特性的缩写，包含： 原子性（Atomicity） 整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。 事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。 例如：银行转账，从 A 账户转 100 元至 B 账户，分为两个步骤： 从 A 账户取 100 元。

HTML5 的一个重要特性是本地数据持久性，它使用户能够在线和离线访问 Web 应用程序。此外，本地数据持久性使移动应用程序更灵敏，使用的带宽更少，而且能够在低带宽场景中更高效地工作。HTML5 提供了一些本地数据持久性选项。第一个选项是 localstorage，它支持您使用一个简单的键值对来存储数据。IndexedDB（一个更加强大的选项）支持您本地存储大量对象，并使用健壮的数据访问机制检索数据。 IndexedDB API 取代了 Web Storage API，后者在 HTML5 规范中已不推荐使用。（但一些领先的浏览器仍然支持 Web Storage，其中包括苹果公司的 Safari 和 Opera Web 浏览器）与 Web Storage 相比，IndexedDB 具有多个优势，其中包括索引、事务处理和健壮的查询功能。本文将通过一系列的示例来展示如何管理 IndexedDB 数据库。（参见 下载 一节，获取示例的完整源代码。） 重要概念 一个网站可能有一个或多个 IndexedDB 数据库，每个数据库必须具有惟一的名称。 一个数据库可包含一个或多个对象存储。一个对象存储（由一个名称惟一标识）是一个记录集合。每个记录有一个键 和一个值。该值是一个对象，可拥有一个或多个属性。键可能基于某个键生成器，从一个键路径衍生出来，或者是显式设置。一个键生成器自动生成惟一的连续正整数

from:https://blog.csdn.net/alex_xfboy/article/details/77335982 领域驱动设计（DDD）是一种奇妙的技术，试图使我们的设计更接近于业务领域 。我们采用了领域驱动的开发方式，使用了充血模型，享受了他的好处，但是也不得不面对他带来的弊端。这个弊端在分布式的微服务架构下面又被放大。 事务一致性 事务一致性的问题在Monolithic下面不是大问题，在微服务下面却是很致命，我们回顾一下所谓的ACID原则 Atomicity - 原子性，改变数据状态要么是一起完成，要么一起失败 Consistency - 一致性，数据的状态是完整一致的 Isolation - 隔离线，即使有并发事务，互相之间也不影响 Durability - 持久性， 一旦事务提交，不可撤销 在单体服务和关系型数据库的时候，我们很容易通过数据库的特性去完成ACID。但是一旦你按照DDD拆分聚合根-微服务架构，他们的数据库就已经分离开了，你就要独立面对分布式事务，要在自己的代码里面满足ACID。 对于分布式事务，大家一般会想到以前的JTA标准，2PC两段式提交。我记得当年在Dubbo群里面，基本每周都会有人询问Dubbo啥时候支撑分布式事务。实际上根据分布式系统中CAP原则，当P(分区容忍)发生的时候，强行追求C（一致性），会导致（A）可用性、吞吐量下降

由于数据存储期间，可能发生错误、故障的点特别多，比如网络中断、磁盘写满等，面对这些复杂的情况，应用层应付起来非常困难。所以就有了事务的概念，说道事务，我们最先能想到的就是：可以一次事务中将很多读写入操作打包成一个逻辑操作单元，整个事务不成功（Committed）便成仁（Rollback）。如果失败，应用层可根据情况安全地重试，不用担心部分写入的问题。 总的来说，事务就是一层抽象，为简化应用层编程模型而生！当然，并非所有的数据库都支持事务，但是对关系型数据库而言，这个基本是标配；某些 NoSQL 数据库可能因为性能、可用性以及扩展性考虑，而放弃了对事务的支持。另外，分布式数据库下，事务的实现会更加困难，并且执行开销也很大，但并不代表它不能实现。典型的 分布式关系数据库如 TiDB 以及 Google Spanner 就提供了事务支持。 深入理解 ACID Atomicity（原子性） ：将多个写操作纳入一个原子事务中，并在故障（进程崩溃、网络中断、磁盘故障）发生时能够及时中止事务，并将部分完成的写入全部丢弃。 Consistency（一致性） ： 对数据有特定的状态预期，任何数据变更必须满足这些状态约束（或者恒等条件） 应用进程应该负责保证这种一致性，数据库只是存储 这个更多的是应用层属性 ，所以 C 原本不属于 ACID，只是作者 Joe Hellerstein

下面是一些关于 大数据 挖掘的知识点，今天和大家一起来学习一下。 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7. 决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。 8. 从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型： 基于距离的分类方法 决策树分类方法 贝叶斯分类方法 规则归纳方法 9. 关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题： 发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport ，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 生成关联规则:通过用户给定Minconfidence ，在频繁项目集中，寻找关联规则。 10.

王院的课常常会提到的专业名词全称。 英文缩写 API 应用程序接口（英语：Application Programming Interface，简称：API），又称为应用编程接口，就是软件系统不同组成部分衔接的约定。由于近年来软件的规模日益庞大，常常需要把复杂的系统划分成小的组成部分，编程接口的设计十分重要。程序设计的实践中，编程接口的设计首先要使软件系统的职责得到合理划分。良好的接口设计可以降低系统各部分的相互依赖，提高组成单元的内聚性，降低组成单元间的耦合程度，从而提高系统的维护性和扩展性。 ACID ACID，是指数据库管理系统（DBMS）在写入或更新资料的过程中，为保证事务（transaction）是正确可靠的，所必须具备的四个特性：原子性（atomicity，或称不可分割性）、一致性（consistency）、隔离性（isolation，又称独立性）、持久性（durability）。 AJAX AJAX即“Asynchronous JavaScript and XML”（异步的 JavaScript 与 XML 技术），指的是一套综合了多项技术的浏览器端网页开发技术。 CAS 比较并交换(compare and swap, CAS)，是原子操作的一种，可用于在多线程编程中实现不被打断的数据交换操作