当前位置: 首页 > news >正文

MVCC是什么?MVCC的作用是什么?MVCC实现方式有哪些?

MVCC(多版本并发控制)详解

一、MVCC是什么?

MVCC(Multi-Version Concurrency Control,多版本并发控制)是数据库管理系统中的一种并发控制机制,它通过维护数据的多个版本来实现非阻塞读高并发

核心思想

• 为每条记录维护多个历史版本
• 读操作访问特定时间点的数据快照
• 写操作创建新版本而不阻塞读操作

二、MVCC的作用

1. 提高并发性能

• 读操作不会阻塞写操作
• 写操作不会阻塞读操作
• 实现读写并发,提高系统吞吐量

2. 解决读一致性问题

• 提供一致性非锁定读(Consistent Nonlocking Reads)
• 确保事务看到一致的数据视图

3. 支持事务隔离级别

• 特别适用于READ COMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别
• 帮助实现部分SERIALIZABLE隔离级别的效果

三、MVCC的实现方式

1. 版本链(核心数据结构)

每条记录包含:
• DB_TRX_ID:最近修改该记录的事务ID
• DB_ROLL_PTR:回滚指针,指向undo log中的旧版本
• DB_ROW_ID:行ID(隐藏主键)

当前记录 → undo log记录1 → undo log记录2 → ...↑             ↑
(DB_TRX_ID)  (DB_ROLL_PTR)

2. ReadView(读视图)

决定事务能看到哪些版本的数据,包含:
• m_ids:活跃事务ID列表
• min_trx_id:最小活跃事务ID
• max_trx_id:预分配的下一个事务ID
• creator_trx_id:创建该ReadView的事务ID

3. 可见性判断规则

对于每个版本记录,判断是否可见:

  1. 如果DB_TRX_ID < min_trx_id → 可见(已提交)
  2. 如果DB_TRX_ID > max_trx_id → 不可见(未来事务)
  3. 如果min_trx_id ≤ DB_TRX_ID ≤ max_trx_id:
    • 如果DB_TRX_ID在m_ids中 → 不可见(未提交)
    • 否则 → 可见(已提交)
  4. 如果DB_TRX_ID = creator_trx_id → 可见(当前事务修改)

四、不同数据库的MVCC实现

1. MySQL InnoDB实现

版本存储:undo log中存储旧版本
清理机制:purge线程清理不再需要的旧版本
隔离级别支持
• READ COMMITTED:每次读创建新ReadView
• REPEATABLE READ:第一次读创建ReadView并复用

2. PostgreSQL实现

• 使用事务ID和元组可见性规则
• 通过VACUUM进程清理旧版本
• 支持更复杂的快照隔离

3. Oracle实现

• 基于SCN(System Change Number)的版本控制
• 使用回滚段存储旧数据
• 提供闪回查询功能

五、MVCC的优缺点

优点

• 读操作不加锁,提高并发性能
• 避免脏读、不可重复读问题
• 减少死锁发生概率

缺点

• 需要额外存储空间保存多版本数据
• 需要定期清理旧版本(如InnoDB的purge操作)
• 可能导致"版本膨胀"问题
• 写操作仍然需要加锁

六、MVCC与锁的关系

MVCC不是完全替代锁,而是与锁机制协同工作:
• 读操作:使用MVCC实现无锁读取
• 写操作:仍然需要适当的锁(如行锁)保证一致性
• 特殊情况:SELECT FOR UPDATE等操作会加锁

七、MVCC实战示例

1. 事务隔离级别演示(MySQL)

-- 事务1
START TRANSACTION;
UPDATE users SET name = 'Alice' WHERE id = 1; -- 创建新版本-- 事务2(另一个连接)
START TRANSACTION;
SELECT name FROM users WHERE id = 1; -- 看到旧版本
COMMIT;-- 事务1
COMMIT; -- 提交后新版本对其他事务可见

2. 版本链查看(需特殊工具)

-- 查看undo信息(需要特殊权限)
SHOW ENGINE INNODB STATUS\G
-- 查看事务状态
SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX;

MVCC是现代数据库实现高并发的核心技术之一,理解其原理对于数据库性能优化和问题排查至关重要。不同数据库的具体实现各有特点,但核心思想都是通过维护数据多版本来减少读写冲突。

相关文章:

MVCC是什么?MVCC的作用是什么?MVCC实现方式有哪些?

MVCC&#xff08;多版本并发控制&#xff09;详解 一、MVCC是什么&#xff1f; MVCC&#xff08;Multi-Version Concurrency Control&#xff0c;多版本并发控制&#xff09;是数据库管理系统中的一种并发控制机制&#xff0c;它通过维护数据的多个版本来实现非阻塞读和高并发…...

007.Gitlab CICD缓存与附件

文章目录 缓存与产物缓存与产物概述 同分支不同job数据共享默认数据共享不同 Job 数据共享 不同分支相同job数据共享跨分支同job数据共享 不同分支不同job数据共享跨分支跨job数据共享 将文件/夹保存为附件产物介绍创建产物跨job共享产物 缓存与产物 缓存与产物概述 缓存是一…...

A006-基于Selenium和JMeter的吉屋web端的自动化测试设计与实现

产出&#xff1a;自动测试脚本测试用例开题报告自动化测试报告论文jmeter性能测试 --------------------**论文主要内容***----- 第1章 吉屋web端需求分析 1.1 吉屋web端功能需求分析 由于社会对知识获取的需求不断增长&#xff0c;海量繁多的房屋信息已难以依靠传统人工高效…...

图像预处理-边缘填充,透视变换和色彩空间基础

一.边缘填充 一般来图片操作之后会有空区域&#xff0c;就是对空出来的区域进行了像素值的填充&#xff0c;(0&#xff0c;0&#xff0c;0)也就是黑色像素值的填充。 # 默认黑色填充 import cv2 as cvimg cv.imread(../images/lena.png) # 先让原图旋转45度 M cv.getRotatio…...

数字化赋能,众趣科技助力智慧园区深化管理运营能力

数字化、网络化和智能化&#xff0c;被公认为是未来社会发展的大趋势。随着全球物联网、云计算等新一代信息技术不断成熟&#xff0c;传统的招商管理运营模式难以满足园区当下所需&#xff0c;以“园区互联网”为理念的“智慧园区”应运而生&#xff0c;同时融入社交、移动、物…...

《AI大模型应知应会100篇》 第16篇:AI安全与对齐:大模型的灵魂工程

第16篇&#xff1a;AI安全与对齐&#xff1a;大模型的灵魂工程 摘要 在人工智能技术飞速发展的今天&#xff0c;大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;已经成为推动社会进步的重要工具。然而&#xff0c;随着这些模型能力的增强&#xff0c;如何确保它们的行为符合人类的期…...

MCP的另一面

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗&#xff1f;订阅我们的简报&#xff0c;深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同&#xff0c;从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会&#xff0c;成为AI领…...

Golang|锁相关

文章目录 并发安全性与原子操作读写锁分布式锁 并发安全性与原子操作 普通数据类型在并发读写中是会出现问题的&#xff0c;有时候操作会被吞&#xff0c;导致脏写&#xff0c;比如上面n加了两次应该为2&#xff0c;但是由于并发&#xff0c;n最后还是只加了一次 读写锁 sync.…...

大模型面经 | 介绍一下大模型微调方法Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning和P-Tuning v2

大家好,我是皮先生!! 今天给大家分享一些关于大模型面试常见的面试题,希望对大家的面试有所帮助。 往期回顾: 大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案(RAG专题一) 大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案(RAG专题二) 大模型面经 | 春招、秋招算法…...

JMeter的高并发和高频率和分布式

性能测试 模拟各种正常的、峰值的测试环境&#xff0c;检测程序的各项性能指标是否能够达标 高并发 JMeter中内置了定时器&#xff0c;可以实现时间模式相关的性能测试 需求1:同一时刻100个同学去访问学生管理系统的查询所有学院信息功能&#xff0c;统计高并发情况下平均响…...

设计模式-模板模式

设计模式-模板模式&#xff0c;不用重复写大的逻辑&#xff0c;父类定义好不变的模板方法&#xff0c;子类使用&#xff0c;当框架是父类的框架时可以继承...

手机端可部署的开源大模型; 通义千问2.5训练和推理需要的内存和外存

手机端可部署的开源大模型 目录 手机端可部署的开源大模型Qwen2.5 0.5B 7b 推理采用手机内存需要多少Qwen2.5 0.5B不同量化精度下的内存需求Qwen2.5 7B不同量化精度下的内存需求通义千问2.5训练和推理需要的内存和外存推理阶段1. Qwen2.5 - 7B2. Qwen2.5 - 14B3. Qwen2.5 - 72B…...

记录学习的第二十五天

今天终于又开始更新了。实在是星期六的蓝桥杯给了我一个大大的打击&#xff0c;今天终于好不容易缓过来了&#xff0c;可以好好学算法了。 还是老规划&#xff0c;力扣的每日一题。不过今天的每日一题我之前做过了&#xff0c;就又提交了一次来签到。 之后三道哈希表题目。 我一…...

leetcode03 -- 武汉旅游查询系统

武汉旅游查询系统 1 界面展示 1.首页地图界面 2.查找功能 在查找框内输入查找的景点名称 查找到的景点在地图上进行定位,右侧展示景点的详细信息。 3.添加景点功能 在地图上点击某个位置,系统弹出一个输入框供用户填写景点的名称和描述。 在弹出的输入框中输入景点名…...

R 语言科研绘图第 39 期 --- 饼状图-旭日

在发表科研论文的过程中&#xff0c;科研绘图是必不可少的&#xff0c;一张好看的图形会是文章很大的加分项。 为了便于使用&#xff0c;本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中&#xff0c;获取方式&#xff1a; R 语言科研绘图模板 --- sciRplothttps://mp.…...

R语言操作练习2

加载tidyr包&#xff0c;探索table1,table2,table3,table4a, table4b维度和结构 将table4a进行宽转长操作&#xff0c;列名为country,year,population 基于题2&#xff0c;以country为横坐标&#xff0c;population为纵坐标&#xff0c;fillyear&#xff0c;采用dodge形式作柱…...

【秣厉科技】LabVIEW工具包——OpenCV 教程(19):拾遗 - imgproc 基础操作(上)

文章目录 前言imgproc 基础操作&#xff08;上&#xff09;1. 颜色空间2. 直方图3. 二值化4. 腐蚀、膨胀、开闭运算5. 梯度与轮廓6. 简易绘图7. 重映射 总结 前言 需要下载安装OpenCV工具包的朋友&#xff0c;请前往 此处 &#xff1b;系统要求&#xff1a;Windows系统&#x…...

python中,sort(reverse=True)与列表.reverse的区别

python中&#xff0c;sort(reverseTrue)与列表.reverse的区别 在 Python 中&#xff0c;sort(reverseTrue) 和 列表.reverse() 是两种不同的操作&#xff0c;主要区别如下&#xff1a; 1. sort(reverseTrue) 作用&#xff1a; 对列表进行降序排序&#xff08;即从大到小排列…...

Java【多线程】(8)CAS与JUC组件

目录 1.前言 2.正文 2.1CAS概念 2.2CAS两种用途 2.2.1实现原子类 2.2.2实现自旋锁 2.3缺陷&#xff1a;ABA问题 2.4JUC组件 2.4.1Callable接口 2.4.2ReentrantLock&#xff08;与synchronized对比&#xff09; 2.4.3Semaphore信号量 2.4.4CountDownLatch 3.小结 1…...

MATLAB仿真多相滤波抽取与插值的频谱变化(可视化混叠和镜像)

MATLAB画图仿真多相滤波抽取与插值的频谱变化 可视化多速率信号处理抽取与插值的频谱变化 实信号/复信号 可视化混叠和镜像 目录 前言 一、抽取的基本原理 二、MATLAB仿真抽取运算 三、内插的基本原理 四、MATLAB仿真内插运算 总结 前言 在多速率系统中增加信号采样率的运…...

Docker 与 Podman常用知识汇总

一、常用命令的对比汇总 1、基础说明 Docker&#xff1a;传统的容器引擎&#xff0c;使用 dockerd 守护进程。 Podman&#xff1a;无守护进程、无root容器引擎&#xff0c;兼容 Docker CLI。 Podman 命令几乎完全兼容 Docker 命令&#xff0c;只需将 docker 替换为 podman。…...

Spark-SQL简介

Spark-SQL: Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。 Hive and SparkSQL: Drill,Impala.Shark Shark 是伯克利实验室 Spark 生态环境的组件之一. Shark 的出现&#xff0c;使得 SQL-on-Hadoop 的性能比 Hive 有了 10-100 倍的提高。 Spark-S…...

第十八讲 | 支持向量机(SVM):在地类识别与遥感影像分类中的应用

在遥感影像分类与地类识别中,我们经常面临高维特征、多样地表类型以及样本噪声等挑战。**支持向量机(Support Vector Machine,SVM)**作为一种强大的监督分类方法,因其在小样本、高维特征下依然保持良好泛化能力,被广泛用于遥感影像分析、地类判别及环境监测等领域。 📌…...

5.6 GitHub PR分析爆款方案:分层提示工程+LangChain实战,准确率飙升22%

GitHub Sentinel 分析报告核心模块:Pull Request 提示工程设计与实现 关键词:Pull Request 分析、大模型提示工程、分层结构设计、动态参数注入、LangChain 集成 1. PR 分析需求与技术挑战 在 GitHub 开源项目管理中,Pull Request 分析需满足三个核心需求: #mermaid-svg-…...

centos yum install environment-modules

在 CentOS 系统中&#xff0c;environment-modules 是一个非常有用的包&#xff0c;它允许用户管理和动态地加载环境变量&#xff0c;这对于使用特定模块&#xff08;例如软件库或编译器工具链的路径&#xff09;非常方便。如果你想通过 yum 安装 environment-modules&#xff…...

Spring Boot + ShardingSphere 分库分表实战:电商订单场景案例

摘要&#xff1a;本文通过电商系统中订单表分库分表的实际案例&#xff0c;结合Spring Boot和ShardingSphere框架&#xff0c;详细讲解如何实现水平分库分表&#xff0c;解决海量数据存储与查询性能问题。 一、场景分析 在电商系统中&#xff0c;订单表随着业务增长可能面临以…...

C++ 指针从入门到精通实战:全面掌握指针的概念与应用

C 指针从入门到精通实战&#xff1a;全面掌握指针的概念与应用 指针&#xff08;Pointer&#xff09;是C中一个极其重要且强大的概念&#xff0c;它赋予了程序员直接操作内存的能力&#xff0c;从而实现高效的代码和复杂的数据结构。然而&#xff0c;指针的使用也伴随着诸多挑…...

C++ 智能指针底层逻辑揭秘:优化内存管理的核心技术解读

目录 0.为什么需要智能指针&#xff1f; 1.智能指针的使用及原理 RAII&#xff1a; 智能指针的原理&#xff1a; 2.智能指针有哪些&#xff1f; std::auto_ptr std::unique_ptr std::shared_ptr std::weak_ptr 0.为什么需要智能指针&#xff1f; 想要回答这个问题&…...

Android基础入门、Android常见界面布局基础练习

第1章 Android基础入门、第2章Android常见界面布局 一. 填空题 1. (填空题)如果希望在XML布局文件中调用颜色资源&#xff0c;可以使用_____调用。 正确答案&#xff1a; (1) color 2. (填空题)Android程序入口的Activity是在_____文件中注册的。 正确答案&#xff1a; (1…...

Spring Cloud主要组件介绍

一、Spring Cloud 1、Spring Cloud技术概览 分为:服务治理,链路追踪,消息组件,配置中心,安全控制,分布式任务管理、调度,Cluster工具,Spring Cloud CLI,测试 2、注册中心:常用注册中心(Euerka[AP]、Zookeeper[CP]) 1)Euerka Client(服务提供者)=》注册=》Eue…...

【7】深入学习Buffer缓冲区-Nodejs开发入门

深入学习Buffer缓冲区 前言ASCII码GBK/GB2312UnicodeJavascript转换 BufferBuffer的作用Buffer的创建Buffer.allocBuffer.allocUnsafe(size)Buffer.allocUnsafeSlow(size)Buffer.from(array)Buffer.from(arrayBuffer[, byteOffset[, length]])Buffer.from(buffer)Buffer.from(s…...

酶动力学参数预测,瓶颈识别……中科院深圳先进技术研究院罗小舟分享AI在酶领域的创新应用

蛋白质&#xff0c;作为生命的基石&#xff0c;在生命活动中发挥着关键作用&#xff0c;其结构和功能的研究&#xff0c;对创新药物研发、合成生物学、酶制剂生产等领域&#xff0c;有着极其重要的意义。但传统蛋白质设计面临诸多难题&#xff0c;蛋白质结构复杂&#xff0c;序…...

Dockerfile

Dockerfile Dockerfile 是一个文本文件&#xff0c;其内包含了一条条指令&#xff0c;每一条指令构建镜像的一层&#xff0c;因此每一条指令的内容&#xff0c;就是描述该层应当如何构建。 定制镜像&#xff0c;可以将镜像制作的每一层的修改、安装、构建、操作的命令&#xf…...

Redis高频面试题(含答案)

当然可以&#xff0c;Redis 是面试中非常常见的高频考点&#xff0c;尤其在后台开发、分布式系统、缓存设计等方向&#xff0c;面试官常常通过 Redis 来考察你的高并发处理能力、系统设计能力和对缓存一致性理解。 以下是一些典型 Redis 的面试场景题目类型和你可以如何回答的…...

#3 物联网 的标准

商业化的技术都有标准&#xff0c; 标准的本质就是 可以重复多次实现的方法。而这些方法都是设定物联网的那些人布局的&#xff0c;当然在保证按方法操作的结果是属于物联网这个基本的操作里面&#xff0c;藏着的是对某些利益团队的维护&#xff0c;这里大家知道就可以了。 除 …...

Moviepy 视频编辑的Python库,可调整视频分辨率、格式

MoviePy简介 MoviePy 是一个用于视频编辑的Python库&#xff0c;支持视频剪辑、和合成、转码等多种操作&#xff0c;主要有点&#xff1a; 基于 FFmpeg&#xff1a;能够处理几乎所有常见的视频格式。 修改视频分辨率 方法一:指定新的宽度和高度 from moviepy.editor import V…...

【LeetCode 热题 100】哈希 系列

&#x1f4c1;1. 两数之和 本题就是将通过两层遍历优化而成的&#xff0c;为什么需要两层遍历&#xff0c;因为遍历 i 位置时&#xff0c;不知道i-1之前的元素是多少&#xff0c;如果我们知道了&#xff0c;就可以通过两数相加和target比较即可。 因为本题要求返回下标&#xf…...

蓝光三维扫描:汽车冲压模具与钣金件全尺寸检测的精准解决方案

随着汽车市场竞争日趋激烈&#xff0c;新车型开发周期缩短&#xff0c;安全性能要求提高&#xff0c;车身结构愈加复杂。白车身由多达上百个具有复杂空间型面的钣金件&#xff0c;通过一系列工装装配、焊接而成。 钣金件尺寸精度是白车身装配精度的基础。采用新拓三维XTOM蓝光…...

鲲鹏+昇腾部署集群管理软件GPUStack,两台服务器搭建双节点集群【实战详细踩坑篇】

前期说明 配置&#xff1a;2台鲲鹏32C2 2Atlas300I duo&#xff0c;之前看网上文档&#xff0c;目前GPUstack只支持910B芯片&#xff0c;想尝试一下能不能310P也部署试试&#xff0c;毕竟华为的集群软件要收费。 系统&#xff1a;openEuler22.03-LTS 驱动&#xff1a;24.1.rc…...

面试篇 - GPT-1(Generative Pre-Training 1)

GPT-1&#xff08;Generative Pre-Training 1&#xff09; ⭐模型结构 Transformer only-decoder&#xff1a;GPT-1模型使用了一个12层的Transformer解码器。具体细节与标准的Transformer相同&#xff0c;但位置编码是可训练的。 注意力机制&#xff1a; 原始Transformer的解…...

探索机器人创新技术基座,傅利叶开源人形机器人 Fourier N1

一&#xff0e;傅利叶为什么要开源&#xff1f; 2025年3月17日&#xff0c;傅利叶正式开源全尺寸人形机器人数据集Fourier ActionNet。 2025年4月11日&#xff0c;傅利叶正式发布首款开源人形机器人 Fourier N1。 傅利叶为什么要做这些开源工作呢&#xff1f;4月11日&#x…...

正则表达式和excel文件保存(python)

正则表达式 import re data """ <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head> <meta charset"UTF-8" /> <title>测试页面</title> </head> <body> <h1>《人工智能的发展趋势分析报…...

无人船 | 图解基于视线引导(LOS)的无人艇制导算法

目录 1 视线引导法介绍2 LOS制导原理推导3 Lyapunov稳定性分析4 LOS制导效果 1 视线引导法介绍 视线引导法&#xff08;Line of Sight, LOS&#xff09;作为无人水面艇&#xff08;USV&#xff09;自主导航领域的核心技术&#xff0c;通过几何制导与动态控制深度融合的机制&am…...

大腾智能获邀出席华为云2025生态大会,携全栈工业软件助力产业智能升级

4月10日-4月11日&#xff0c;以“聚力共创&#xff0c;加速行业智能跃迁”为主题的华为云生态大会2025在安徽芜湖召开。大腾智能受邀出席此次盛会&#xff0c;与众多行业精英、生态伙伴齐聚一堂&#xff0c;深度参与前沿技术演示、生态伙伴签约及商业场景共创&#xff0c;与行业…...

Java基础关键_037_Java 常见新特性

目 录 一、新语法 1.JShell 2.try-with-resources &#xff08;1&#xff09;jdk 7 之前 &#xff08;2&#xff09;jdk 7 之后 &#xff08;3&#xff09;jdk 9 之后 3.局部变量类型判断&#xff08;不推荐&#xff09; 4.instanceof 的模式匹配 &#xff08;1&a…...

鸿蒙公共通用组件封装实战指南:从基础到进阶

一、鸿蒙组件封装核心原则 1.1 高内聚低耦合设计 在鸿蒙应用开发中&#xff0c;高内聚低耦合是组件封装的关键准则&#xff0c;它能极大提升代码的可维护性与复用性。 从原子化拆分的角度来看&#xff0c;我们要把复杂的 UI 界面拆分为基础组件和复合组件。像按钮、输入框这…...

IntelliJ 配置(二)配置相关类库(2)LineMarkerProvider

一、介绍 LineMarkerProvider 是 IntelliJ 平台插件开发中的一个接口&#xff0c;它的作用是在编辑器左侧的“行标记区域”&#xff08;就是代码行号左边那一栏&#xff09;添加各种图标、标记或导航链接。比如Java 类中看到的&#xff1a; 小绿色三角形&#xff08;可以点击运…...

红宝书第四十二讲:Angular核心特性精讲:依赖注入 RxJS整合

红宝书第四十二讲&#xff1a;Angular核心特性精讲&#xff1a;依赖注入 & RxJS整合 资料取自《JavaScript高级程序设计&#xff08;第5版&#xff09;》。 查看总目录&#xff1a;红宝书学习大纲 一、依赖注入&#xff08;Dependency Injection&#xff09;&#xff1a;快…...

AD917X系列JESD204B MODE7使用

MODE7特殊在F8&#xff0c;M4使用2个复数通道 CH0_NCO10MHz CH1_NCO30MHZ DP_NCO50MHz DDS1偏移20MHz DDS2偏移40MHz...

软考高级系统架构设计师-第11章 系统架构设计

【本章学习建议】 根据考试大纲&#xff0c;本章不仅考查系统架构设计师单选题&#xff0c;预计考12分左右&#xff0c;而且案例分析和论文写作也是必考&#xff0c;对应第二版教材第7章&#xff0c;属于重点学习的章节。 软考高级系统架构设计师VIP课程https://edu.csdn.net/…...