数据库内核的并发控制
大部分程序员最先接触并发编程, 一般是从编程语言里的多线程和锁开始. 但是, 并发控制是一种广义的技术思想, 千万不可将眼光局限于编程语言所提供的锁. 将编程语言里的并发控制技术推广, 就能得到任何层面的并发控制技术.
以操作一个文件为例, 如果不做并发控制, 就会遇到数据完整性问题. 例如, 我们写入的一项数据, 对应着现实对象, 如果不做并发控制, 那么可能读到的时两项数据的混合体, 或者只读到一项数据的部分.
大部分程序员最先接触并发编程, 一般是从编程语言里的多线程和锁开始. 但是, 并发控制是一种广义的技术思想, 千万不可将眼光局限于编程语言所提供的锁. 将编程语言里的并发控制技术推广, 就能得到任何层面的并发控制技术.
以操作一个文件为例, 如果不做并发控制, 就会遇到数据完整性问题. 例如, 我们写入的一项数据, 对应着现实对象, 如果不做并发控制, 那么可能读到的时两项数据的混合体, 或者只读到一项数据的部分.
这篇文章系统讲解了数据库分片的概念、优缺点以及常见的分片方法,包括基于键的分片、基于范围的分片和基于目录的分片。通过图文并茂的方式,作者详细阐述了每种分片策略的实现原理和适用场景。内容适合数据库管理员、系统架构师以及对数据库扩展性设计感兴趣的开发者,提供了深入理解数据库分片的宝贵参考。
本文介绍了使用 Docker 构建开发环境的步骤,涵盖 MySQL 数据库配置、Nacos 服务发现与配置管理、Prometheus 监控及 Grafana 可视化。通过 Docker Compose 结构化配置,实现了多组件集成。文章提供了详细的 `docker-compose.yml` 文件示例,并探讨了自动接入监控、应用打包等优化方向,适用于需要集中管理多项开发工具的场景。
本文介绍了 Blink-Tree,这是一种 B+Tree 的并发优化结构。通过引入 high key 和 link 指针,解决了并发访问时的性能问题,特别适用于高并发环境的存储引擎优化。如果你对数据库存储引擎感兴趣,这篇文章不容错过!
本文介绍时序数据库的存储模型,只有理解了时序数据的存储模型,才能更好的了解时序数据库的优缺点以及其适用场景。
双缓冲(double buffering)是高效处理I/O操作的一种并发技术,它使用两个buffer,一个goroutine使用其中一个buffer进行写,而另一个goroutine使用另一个buffer进行读,然后进行交换。这样两个goroutine可能并发的执行,减少它们之间的等待和阻塞。
本文还提供了一个类似Java的java.util.concurrent.Exchanger的Go并发原语,它可以用来在两个goroutine之间交换数据,快速实现双缓冲的模式。 这个并发原语可以在github.com/smallnest/exp/sync/Exchanger找到。
这篇文章我们来了解一下隐藏在Go运行时中的一些并发原语, 因为运行时是底座和包循环依赖等原因,运行时中很少使用标准库中的并发原语,它有自己的并发原语。
一个Go大佬群中严肃的讨论了一个问题:Go程序单线程多goroutine访问一个map会遇到并发读写panic么?
答案是肯定的,因为出现了这个问题所以大家才在群中讨论。
为什么呢?因为单线程意味着并行单元只有一个(多线程也可能并行单元只有一个),但是多goroutine意味着并发单元有多个,如果并发单元同时执行,即使是单线程,可能就会产生数据竞争的问题,除非这些goroutine是顺序执行的。
前一阵有一个测试用的 MySQL 数据库被黑了,删库勒索的那种,这里记录一下事情经过,给自己也敲个警钟。
Mutex是最常用的一种同步原语,它提供了互斥锁的功能,多线程可以互斥访问共享数据以及通过锁保护临界区。Rust标准库提供了Mutex的实现,接下来我们看看它是怎么实现的。