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並發訪問有什麼問題

發布時間: 2022-05-22 19:05:37

❶ 簡述資料庫並發操作通常會帶來哪些問題

資料庫事務並發帶來的問題有:更新丟失、臟讀、不可重復讀、幻象讀。假設張三辦了一張招商銀行卡,余額100元,分別說明上述情況。
1、更新丟失:一個事務的更新覆蓋了另一個事務的更新。事務A:向銀行卡存錢100元。事務B:向銀行卡存錢200元。A和B同時讀到銀行卡的余額,分別更新余額,後提交的事務B覆蓋了事務A的更新。更新丟失本質上是寫操作的沖突,解決辦法是一個一個地寫。
2、臟讀:一個事務讀取了另一個事務未提交的數據。事務A:張三妻子給張三轉賬100元。事務B:張三查詢余額。事務A轉賬後(還未提交),事務B查詢多了100元。事務A由於某種問題,比如超時,進行回滾。事務B查詢到的數據是假數據。臟讀本質上是讀寫操作的沖突,解決辦法是寫完之後再讀。
3、不可重復讀:一個事務兩次讀取同一個數據,兩次讀取的數據不一致。事務A:張三妻子給張三轉賬100元。事務B:張三兩次查詢余額。事務B第一次查詢余額,事務A還沒有轉賬,第二次查詢余額,事務A已經轉賬了,導致一個事務中,兩次讀取同一個數據,讀取的數據不一致。不可重復讀本質上是讀寫操作的沖突,解決辦法是讀完再寫。
4、幻象讀:一個事務兩次讀取一個范圍的記錄,兩次讀取的記錄數不一致。事務A:張三妻子兩次查詢張三有幾張銀行卡。事務B:張三新辦一張銀行卡。事務A第一次查詢銀行卡數的時候,張三還沒有新辦銀行卡,第二次查詢銀行卡數的時候,張三已經新辦了一張銀行卡,導致兩次讀取的銀行卡數不一樣。幻象讀本質上是讀寫操作的沖突,解決辦法是讀完再寫。

❷ 並發操作可能會產生哪些問題

編輯可能需要比較長的時間,
建議不鎖定,而在每次更新資料庫的時候,比較一下,如果和剛開始取出來的
不一樣,則提示,或者打開新的副本;讓選擇;

可能需要增加一個欄位保存最後更新時間
時間上可能受不了!系統時間要求很高
並發問題
如果沒有鎖定且多個用戶同時訪問一個資料庫,則當他們的事務同時使用相同的數據時可能會發生問題。並發問題包括:
丟失或覆蓋更新。
未確認的相關性(臟讀)。
不一致的分析(非重復讀)。
幻像讀。
丟失更新
當兩個或多個事務選擇同一行,然後基於最初選定的值更新該行時,會發生丟失更新問題。每個事務都不知道其它事務的存在。最後的更新將重寫由其它事務所做的更新,這將導致數據丟失。

例如,兩個編輯人員製作了同一文檔的電子復本。每個編輯人員獨立地更改其復本,然後保存更改後的復本,這樣就覆蓋了原始文檔。最後保存其更改復本的編輯人員覆蓋了第一個編輯人員所做的更改。如果在第一個編輯人員完成之後第二個編輯人員才能進行更改,則可以避免該問題。

未確認的相關性(臟讀)
當第二個事務選擇其它事務正在更新的行時,會發生未確認的相關性問題。第二個事務正在讀取的數據還沒有確認並且可能由更新此行的事務所更改。

例如,一個編輯人員正在更改電子文檔。在更改過程中,另一個編輯人員復制了該文檔(該復本包含到目前為止所做的全部更改)並將其分發給預期的用戶。此後,第一個編輯人員認為目前所做的更改是錯誤的,於是刪除了所做的編輯並保存了文檔。分發給用戶的文檔包含不再存在的編輯內容,並且這些編輯內容應認為從未存在過。如果在第一個編輯人員確定最終更改前任何人都不能讀取更改的文檔,則可以避免該問題。

不一致的分析(非重復讀)
當第二個事務多次訪問同一行而且每次讀取不同的數據時,會發生不一致的分析問題。不一致的分析與未確認的相關性類似,因為其它事務也是正在更改第二個事務正在讀取的數據。然而,在不一致的分析中,第二個事務讀取的數據是由已進行了更改的事務提交的。而且,不一致的分析涉及多次(兩次或更多)讀取同一行,而且每次信息都由其它事務更改;因而該行被非重復讀取。

例如,一個編輯人員兩次讀取同一文檔,但在兩次讀取之間,作者重寫了該文檔。當編輯人員第二次讀取文檔時,文檔已更改。原始讀取不可重復。如果只有在作者全部完成編寫後編輯人員才可以讀取文檔,則可以避免該問題。

幻像讀
當對某行執行插入或刪除操作,而該行屬於某個事務正在讀取的行的范圍時,會發生幻像讀問題。事務第一次讀的行范圍顯示出其中一行已不復存在於第二次讀或後續讀中,因為該行已被其它事務刪除。同樣,由於其它事務的插入操作,事務的第二次或後續讀顯示有一行已不存在於原始讀中。

例如,一個編輯人員更改作者提交的文檔,但當生產部門將其更改內容合並到該文檔的主復本時,發現作者已將未編輯的新材料添加到該文檔中。如果在編輯人員和生產部門完成對原始文檔的處理之前,任何人都不能將新材料添加到文檔中,則可以避免該問題。

從上面可以看到,解決並發主要是用到了鎖和事務。
鎖 :給記錄或表加上鎖是為了對當前操作對象加上一個狀態表示位,
讓其它用戶在獲取編輯許可權時有了判斷。
事務:是為了保證一組操作的完整性。

一般處理並發問題的做法:
1.開啟事務
2.申請寫許可權,也就是給對象(表或記錄)加鎖.
3.如果失敗,則結束事務,過一會重試。
4.如果成功,也就是給對象加鎖成功,防止其它用戶再用同樣的方式打開。
5.進行編輯操作
6.寫入所進行的編輯結果
7.如果寫入成功,則提交事務,完成操作。
8.如果寫入失敗,則回滾事務,取消提交。
9.(7.8)兩步操作已釋放了鎖定的對象,恢復到操作前的狀態。

❸ 資料庫的並發操作可能帶來哪些問題 丟失更新 死鎖 違反唯一性約束

資料庫中常見的並發操作所帶來的一致性問題包括:丟失的修改、不可重復讀、讀臟數據、幻影讀(幻影讀在一些資料中往往與不可重復讀歸為一類)。
丟失修改
下面先來看一個例子,說明並發操作帶來的數據的不一致性問題。
考慮飛機訂票系統中的一個活動序列:
甲售票點(甲事務)讀出某航班的機票余額A,設A=16.
乙售票點(乙事務)讀出同一航班的機票余額A,也為16.
甲售票點賣出一張機票,修改余額A←A-1.所以A為15,把A寫回資料庫.
乙售票點也賣出一張機票,修改余額A←A-1.所以A為15,把A寫回資料庫.
結果明明賣出兩張機票,資料庫中機票余額只減少1。
歸納起來就是:兩個事務T1和T2讀入同一數據並修改,T2提交的結果破壞了T1提交的結果,導致T1的修改被丟失。前文(2.1.4數據刪除與更新)中提到的問題及解決辦法往往是針對此類並發問題的。但仍然有幾類問題通過上面的方法解決不了,那就是:
不可重復讀
不可重復讀是指事務T1讀取數據後,事務T2執行更新操作,使T1無法再現前一次讀取結果。具體地講,不可重復讀包括三種情況:
事務T1讀取某一數據後,事務T2對其做了修改,當事務1再次讀該數據時,得到與前一次不同的值。例如,T1讀取B=100進行運算,T2讀取同一數據B,對其進行修改後將B=200寫回資料庫。T1為了對讀取值校對重讀B,B已為200,與第一次讀取值不一致。
事務T1按一定條件從資料庫中讀取了某些數據記錄後,事務T2刪除了其中部分記錄,當T1再次按相同條件讀取數據時,發現某些記錄神密地消失了。
事務T1按一定條件從資料庫中讀取某些數據記錄後,事務T2插入了一些記錄,當T1再次按相同條件讀取數據時,發現多了一些記錄。(這也叫做幻影讀)
讀"臟"數據
讀"臟"數據是指事務T1修改某一數據,並將其寫回磁碟,事務T2讀取同一數據後,T1由於某種原因被撤消,這時T1已修改過的數據恢復原值,T2讀到的數據就與資料庫中的數據不一致,則T2讀到的數據就為"臟"數據,即不正確的數據。
產生上述三類數據不一致性的主要原因是並發操作破壞了事務的隔離性。並發控制就是要用正確的方式調度並發操作,使一個用戶事務的執行不受其它事務的干擾,從而避免造成數據的不一致性。
並發一致性問題的解決辦法
封鎖(Locking)
封鎖是實現並發控制的一個非常重要的技術。所謂封鎖就是事務T在對某個數據對象例如表

❹ 資料庫並發訪問會出現哪些問題可以通過哪些方法解決么

並發訪問,這個如果是要修改,要同步,粒度自己把握好,不然常出問題,只是查詢,那無所謂了,還有並發量的問題。

❺ 資料庫並發訪問會出現哪些問題可以通過哪些方法解決呀

1.資料庫並發訪問會出現哪些問題?
---------記錄鎖死
2.可以通過哪些方法解決么?
------------減少並發數,做一個消息隊列,採用非同步方式操作資料庫

❻ 什麼是並發訪問,大量的並發訪問會造成什麼結果。

並發訪問就是同時有多個請求請求同一服務。比如我和你現在都同時在請求網路的伺服器提供搜索。

大量的並發訪問如果超出了伺服器的承受能力的話,輕則導致伺服器拋棄一部分請求,重則導致伺服器資源耗盡,當機。

有一種攻擊叫分布式拒絕服務攻擊(DDOS),就是利用這個。使得大量的垃圾請求阻塞伺服器,使得伺服器無法處理正常的請求從而耗盡資源。

❼ 為什麼HttpWebRequest多線程並發訪問總是會被阻塞

應用伺服器的性能分析是復雜的,關注點很多。比如典型場景Web伺服器+資料庫,底層網路鏈路和網路硬體性能姑且不論,單看:Web伺服器對靜態文件的讀寫與磁碟和文件系統IO性能緊密相關;對數據的處理和資料庫性能相關;而高並發訪問則關繫到操作系統的線程、網路套接字以及非同步網路模型的效率。
在數據量大的情況下,資料庫的性能成為一個至關重要的因素,隨之帶來Web伺服器等待資料庫的時間。在此基礎上如果有大量的用戶同時訪問,那麼會對Web伺服器帶來什麼樣的影響?以下主要討論這個問題。
對於並發訪問的處理,一般有兩種處理機制:非同步非阻塞機制、多線程阻塞機制(介紹略)。在測試選擇上,前者使用基於Python的Tornado伺服器,而後者使用基於Java的Tomcat伺服器。注意:本文並非討論開發語言的優劣,事實上,新版本的Java也支持非同步機制,甚至高性能的epoll等。
測試工具:變態級的http_load
測試方法:使用該工具模擬1、10、100、1000個客戶端並發訪問以下場景,每次測試時間1分鍾,得到伺服器端每秒的總響應數。注意:由於Tomcat最大線程的限制(下面有提到)以及操作系統對埠數量的限制,1000個並發已經能夠得到明顯的結論了。
測試場景:
靜態文件的讀寫。一個html文件和一大一小兩個圖片,大小分別為676k、1.6M和12k,使用http_load工具隨機讀取。靜態文件讀寫的耗時可以忽略不計的。
模擬一個耗時操作,比如資料庫操作。注意:耗時操作並不佔用Web伺服器本身的資源,它更多地體現的是Web伺服器對並發訪問處理的「合理」性。

❽ 多線程並發訪問資料庫並同時開啟事務的情況下,可能產生的問題包括

AB

C不是問題,C是可重復讀隔離級別下的一個正常現象。

❾ 資料庫並發訪問會出現哪些問題可以通過哪些方法解決

1.資料庫並發訪問會出現哪些問題?
---------記錄鎖死

2.可以通過哪些方法解決么?
------------減少並發數,做一個消息隊列,採用非同步方式操作資料庫