数据库事务

假设现在有这么一个场景，两个账户之间进行转账，如果转账成功就更新余额，如果转账失败就回滚，要求使用PreparedStatement 来完成这个操作 代码如下： public class JDBCTransaction { public static void main ( String [ ] args ) { Connection conn = null ; PreparedStatement ps = null ; ResultSet res = null ; try { ResourceBundle rb = ResourceBundle . getBundle ( "resource/db" ) ; // 1、注册驱动 String driver = rb . getString ( "driver" ) ; Class . forName ( driver ) ; // 2、获取连接 String url = rb . getString ( "url" ) ; String user = rb . getString ( "user" ) ; String password = rb . getString ( "password" ) ; conn = DriverManager . getConnection ( url , user , password ) ;

参考： https://www.cnblogs.com/gered/p/9882367.html 关键词：解析事务日志 新建数据库test3，然后查看日志文件，382行记录 SELECT min([Begin Time]),max([Begin Time]),min([Current LSN]),max([Current LSN]) FROM [sys].[fn_dblog](NULL,NULL) 　　查看其最大最小 　　 建表删除测试 create table test1_1(id int,num int); insert into test1_1 values(1,1),(2,2),(3,3) delete test1_1 查看，多了80条，共462条 SELECT * FROM [sys].[fn_dblog](NULL,NULL) where [Current LSN]>='00000020:000000d5:000a' 　　　　 进行全备 backup database test3 to disk = 'C:\backup\test3.bak' 全备之后，只有10行了！，证明什么，证明第一次全备会截断事务日志嘛？截断多少呢？我们看看全备里有多少！ 　　 我们看看备份文件中的日志记录 　　 SELECT * --INTO ##temptable FROM fn_dump

核心API 编辑 Hibernate的API一共有6个，分别为: Session 、 SessionFactory 、 Transaction 、 Query 、 Criteria 和Configuration。通过这些 接口 ，可以对持久化对象进行存取、事务控制。 Session Session 接口负责执行被持久化对象的 CRUD 操作(CRUD的任务是完成与数据库的交流，包含了很多常见的SQL语句)。但需要注意的是 Session对象 是非 线程安全 的。同时，Hibernate的 session 不同于JSP应用中的HttpSession。这里当使用session这个术语时，其实指的是Hibernate中的session，而以后会将HttpSession对象称为用户session。 SessionFactory SessionFactory接口负责初始化Hibernate。它充当数据存储源的代理，并负责创建Session对象。这里用到了 工厂模式 。需要注意的是SessionFactory并不是轻量级的，因为一般情况下，一个项目通常只需要一个SessionFactory就够，当需要操作多个数据库时，可以为每个数据库指定一个SessionFactory。 Transaction Transaction 接口是一个可选的API，可以选择不使用这个接口

Fescar是阿里18年开源的分布式事务的框架。Fescar的开源对分布式事务框架领域影响很大。作为开源大户，Fescar来自阿里的GTS，经历了好几次双十一的考验，一经开源便颇受关注。今天就来看了Fescar的代码，看看到底是怎么一回事。 Fescar与XA两阶段提交 在XA协议中分为两阶段: 第一阶段：事务管理器要求每个涉及到事务的数据库预提交(precommit)此操作，并反映是否可以提交. 第二阶段：事务协调器要求每个数据库提交数据，或者回滚数据。 优点： 尽量保证了数据的强一致，实现成本较低，在各大主流数据库都有自己实现，对于MySQL是从5.5开始支持。 缺点 1、同步阻塞问题。执行过程中，所有参与节点都是事务阻塞型的。当参与者占有公共资源时，其他第三方节点访问公共资源不得不处于阻塞状态。 2、单点故障。由于协调者的重要性，一旦协调者发生故障。参与者会一直阻塞下去。尤其在第二阶段，协调者发生故障，那么所有的参与者还都处于锁定事务资源的状态中，而无法继续完成事务操作。（如果是协调者挂掉，可以重新选举一个协调者，但是无法解决因为协调者宕机导致的参与者处于阻塞状态的问题） 3、数据不一致。在二阶段提交的阶段二中，当协调者向参与者发送commit请求之后，发生了局部网络异常或者在发送commit请求过程中协调者发生了故障，这回导致只有一部分参与者接受到了commit请求

在很多异常情况下，比如高并发、网络糟糕的时候，数据库里偶尔会出现重复的记录。 假如现在有一张书籍表，结构类似这样 +----+--------------+ | id | name | +----+--------------+ | 1 | 世界简史 | +----+--------------+ 在异常情况下，可能会出现下面这样的记录 +----+--------------+ | id | name | +----+--------------+ | 1 | 世界简史 | | 2 | 人类简史 | | 3 | 人类简史 | +----+--------------+ 但是，想了想，自己在处理相关数据的时候也加了判重的相关逻辑，比如，新增时当图书 name 相同时，会提示图书重复而返回。 初次遇到这个情况的时候，感觉有点摸不着头脑，后面想了想，还是理清了，其实这和数据库的事务隔离级别有一定关系。 先简单说下数据库事务的 4 个隔离级别，然后重现下上述问题，最后说说解决办法。 1 数据库事务的 4 个隔离级别 1.1 未提交读 顾名思义，当事务隔离级别处于这个设置的时候，不同事务能读取其它事务中未提交的数据。 便于说明，我开了两个客户端（A 以及 B），并设置各自的隔离级别为未提交读。（并没有全局设置） 设置隔离级别命令 SET [SESSION | GLOBAL]

@Transactional注解 一.事物传播行为介绍: @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.SUPPORTS) ：如果其他bean调用这个方法,在其他bean中声明事务,那就用事务.如果其他bean没有声明事务,那就不用事务. 二.事物超时设置: @Transactional(timeout=30) /

在存储过程中使用事务时非常重要，使用数据库可以保持数据的关联完整性，在SQL Server存储过程中使用事务也很简单，举个例子： Create Procedure MyProcedure ( @Param1 nvarchar(10), @Param2 nvarchar(10) ) AS Begin Set NOCUNT ON; Set XACT_ABORT on; Begin Tran Delete from table1 where name='abc'; insert into table2 values(value1,value2,value3); Commit Tran End 说明：1、使用存储过程执行事务，需要开启XACT_ABORT参数（默认值Off）,将该参数设置On,表示当执行事务时，如果出错，会将transcation设置为uncommittable状态，那么在语句块批处理结束后；如果该参数设置为Off,表示当执行事务时，如果出错，出错的语句将不会执行，其他正确的操作继续执行。 2、当Set Nocunt为ON时，不返回计数（计数表示受Transact-SQL语句影响的行数，例如在SQL Server查询分析器中执行一个Delete操作后，下方窗口提示（3） Rows Affeted）。当Set NOCOUNT 为OFF时，返回计数

背景 在INNODB 1.0之前查看数据库线程的方式是通过命令行： show full processlist 查看inodb的所有进程 列表信息 字段名 说明 id 一个标识 user 显示当前用户，如果不是root，这 个命令就只显示你权限范围内的sql语句。 host 显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的 db 显示 这个进程目前连接的数据库。 command 显示当前连接的执行的命令，一般就是休眠（sleep），查询（query），连接 （connect）。 time 此这个状态持续的时间，单位是秒。 state 显示使用当前连接的sql语句的状态，只是语句执行中的某一个状态，一个sql语句，已查询为例，可能需要经过copying to tmp table，Sorting result，Sending data等状态才可以完成 info 显示这个sql语句，因为长度有限，所以长的sql语句就显示不全，但是一个判断问题语句的重要依据。 show engine innodb status 查看最近一次死锁的情况 具体详情字段信息点击 show engine innodb status详细说明 在1.0之后MySQLinnoDB 在information_schema库里面添加三张表分别是 innodb_trx,innodb_locks, innodb_lock_waits

一、前言 　　 在大数据系统中，分布式系统已经成为一个无法避免的组件，如zookeeper已经成为了工业届的标准。所以对于大数据的研究，也必须要研究分布式系统的特点。 二、集中式系统 　　由一台或多台计算机组成的中心节点，数据集中存储在这个中心节点中，并且整个系统的所有业务单元都集中部署在这个中心节点上，系统的所有功能均由其集中处理。其部署简单，不用考虑多个节点间的分布式协作问题。 三、分布式系统 　　分布式系统是一个由硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。其拥有如下特点 　　 3.1 分布性 　　分布式系统中的多台计算机都会在空间中随意分布，同时，机器的分布情况也会随时变动。 　 　3.2 对等性 　　分布式系统中的计算机没有主/从之分，既没有控制整个系统的主机，也没有被控制的从机，组成分布式系统的所有计算机节点都是对等的， 副本 指的是分布式系统对数据和服务提供的一种冗余方式，为了对外提供高可用的服务，我们往往会对数据和服务进行副本处理。 数据副本 是指在不同的节点上持久化同一份数据，当某一个节点上存储的数据丢失时，可以从副本上读取到该数据，这是解决分布式系统数据丢失问题最为有效的手段。 服务副本 是只多个节点提供同样的服务，每个节点都有能力接受来自外部的请求并进行相应的处理。 　 　3.3 并发性 　　同一分布式系统中的多个节点

1、 MySQL 的复制原理以及流程 基本原理流程，3个线程以及之间的关联； 2、 mysql 中myisam与innodb的区别，至少5点 (1)、问5点不同； (2)、innodb引擎的4大特性 (3)、2者selectcount(*)哪个更快，为什么 3、MySQL中varchar与char的区别以及varchar(50)中的50代表的涵义 (1)、varchar与char的区别 (2)、varchar(50)中50的涵义 (3)、int（20）中20的涵义 (4)、mysql为什么这么设计 4、问了innodb的事务与日志的实现方式 (1)、有多少种日志； (2)、事物的4种隔离级别 (3)、事务是如何通过日志来实现的，说得越深入越好。 5、问了MySQL binlog的几种日志录入格式以及区别 (1)、binlog的日志格式的种类和分别 (2)、适用场景； (3)、结合第一个问题，每一种日志格式在复制中的优劣。 6、问了下MySQL 数据库 cpu飙升到500%的话他怎么处理？ (1)、没有经验的，可以不问； (2)、有经验的，问他们的处理思路。 7、sql优化 (1)、explain出来的各种item的意义； (2)、profile的意义以及使用场景； 8、备份计划，mysqldump以及xtranbackup的实现原理 (1)、备份计划； (2)、备份恢复时间； (3