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MySQL数据库中FOR UPDATE的使用

在MySQL中,FOR UPDATE是一个非常重要的锁机制,主要用于在事务中锁定查询到的数据行,防止其他事务修改这些数据。 基本语法 sql 复制代码 SELECT * FROM table_name WHERE condition FOR UPDATE; 主要作用 1. 行级排他锁 对查询结果集加排他锁(X锁) 其他事务无法对这些行加任何锁,包括读锁和写锁 其他事务可以普通读取(取决于隔离级别),但不能修改 2. 防止数据竞争 在并发环境下,防止多个事务同时修改同一数据: sql 复制代码 -- 事务1 START TRANSACTION; SELECT balance FROM accounts WHERE id = 1 FOR UPDATE; -- 此时其他事务无法修改id=1的记录 UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1; COMMIT; 使用场景 1. 库存扣减 sql 复制代码 START TRANSACTION; SELECT stock FROM products WHERE id = 1001 FOR UPDATE; -- 检查库存并扣减 UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE id = 1001; COMMIT; 2. 账户余额操作 sql 复制代码 START TRANSACTION; SELECT balance FROM accounts WHERE user_id = 123 FOR UPDATE; -- 确保余额充足后进行转账 UPDATE accounts SET balance = balance - 500 WHERE user_id = 123; COMMIT; 3. 订单处理 sql 复制代码 START TRANSACTION; SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending' FOR UPDATE; -- 处理待处理订单 UPDATE orders SET status = 'processing' WHERE status = 'pending'; COMMIT; 注意事项 1. 必须在事务中使用 sql 复制代码 -- 错误用法(不在事务中) SELECT * FROM table FOR UPDATE; -- 正确用法 START TRANSACTION; SELECT * FROM table FOR UPDATE; -- ... 其他操作 COMMIT; 2. 锁的释放 锁在事务提交或回滚时自动释放 长时间持有锁会影响并发性能 3. 索引的重要性 sql 复制代码 -- 使用主键索引(高效) SELECT * FROM users WHERE id = 1 FOR UPDATE; -- 无索引字段可能导致表锁(性能差) SELECT * FROM users WHERE name = 'John' FOR UPDATE; 4. 与其他锁的区别 锁类型 说明 其他事务能否读取 其他事务能否修改 FOR UPDATE 排他锁 可以(READ COMMITTED) 不可以 LOCK IN SHARE MODE 共享锁 可以 不可以 实际示例 sql 复制代码 -- 银行转账场景 START TRANSACTION; -- 锁定转出账户 SELECT balance FROM accounts WHERE account_no = 'A001' FOR UPDATE; -- 锁定转入账户 SELECT balance FROM accounts WHERE account_no = 'B002' FOR UPDATE; -- 执行转账操作 UPDATE accounts SET balance = balance - 1000 WHERE account_no = 'A001'; UPDATE accounts SET balance = balance + 1000 WHERE account_no = 'B002'; COMMIT; 性能建议 尽量缩短锁持有时间 确保查询条件使用索引 避免在高峰期对热点数据使用 考虑使用乐观锁替代 FOR UPDATE是保证数据一致性的重要工具,但需要谨慎使用以避免死锁和性能问题。

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流批一体机器学习算法平台

发布会传送门 产品详情 针对正在兴起的机器学习广泛而多样的应用场景,阿里巴巴计算平台基础算法团队在2017年开始基于Flink研发新一代的机器学习算法平台。该项目名称定为Alink,取自相关名称(Alibaba, Algorithm, AI, Flink, Blink)的公共部分。经过三年的投入研发,Alink在算法性能、算法规模、算法易用性等方面取得了不错的成果,并实现了产品化。这使得数据分析和应用开发人员能够轻松搭建端到端的业务流程。 在后面的篇幅中,我们将从算法功能、算法性能、用户界面、可视化等方面对Alink做一个系统的介绍。 算法功能 Alink拥有丰富的批式算法和流式算法,能够帮助数据分析和应用开发人员能够从数据处理、特征工程、模型训练、预测,端到端地完成整个流程。如下图所示,Alink提供的功能算法模块中,每一个模块都包含流式和批式算法。比如线性回归,包含批式线性回归训练,流式线性回归预测和批式线性回归预测。另外,Alink算法覆盖分类、回归、聚类、评估、统计分析、特征工程、异常检测、文本、在线学习、关联分析等经典领域,是一个通用的机器学习算法平台。 目前,Alink已经被阿里巴巴集团内部多个BU使用,并取得了不错的业务提升。特别是在2019年天猫双11中,单日数据处理量达到 970PB,每秒处理峰值数据高达 25 亿条。Alink 成功经受住了超大规模实时数据训练的检验,并帮助天猫产品推荐的点击率提高了4%。 算法性能 下图给出的是一些经典算法与Spark的性能对比,通过该图可以看出,Alink在大部分算法性能优于Spark,个别算法性能比Spark弱,整体是一个相当的水平。 但是,“在功能的完备性方面,Alink更有优势”,Alink除了覆盖Spark的算法,还包含流式算法、流批混跑、在线学习、中文分词等。 用户使用界面 为了提供更好的交互式体验,我们提供两种用户使用界面:web和PyAlink。 首先我们介绍一下web界面。Web界面提供拖拽的方式创建试验,通过对每一个组件进行配置完成整个试验的参数配置。下图给出的是web界面创建的批式、流式、流批混合的试验。 并且Alink可以支持节点的级别实验运行状态显示。在各个算法节点旁,我们用闪烁的小灯泡表示“运行中”的状态,用对勾表示“运行完成”的状态。一般情况下,只有批式(batch)组件才有可能运行结束。基于各个组件的运行状态,可以十分方便地判断当前实验运行到了什么程度。并且,如果实验运行中出现了报错或者长时间不结束的情况,也能根据组件运行状态更加方便地定位潜在出问题的组件。除了简单的运行状态以外,Alink还提供了查看组件输入、输出数据量指标的功能。对于不同类型的组件,Alink提供了不同的指标展现方式:对于流式(stream)组件来说,在组件运行时,可以接近实时地看到组件的输出BPS和RPS数值。而对于批式(batch)组件,在组件运行完成后,会展示总的输出数据条数和字节数。这些指标的展示对于判断实验/业务是否正常运行可以提供很多的参考,尤其对于一些线上实时的业务,通过这些指标就能直观地看到是否正常运行。 下面我们继续介绍PyAlink。为了满足脚本用户的需求,我们提供了PyAlink on notebook,用户可以通过PyAlink的python包使用Alink。PyAlink支持单机运行,也支持集群提交。并且打通Operator(Alink算子)和DataFrame的接口,从而使得Alink整个算法流程无缝融入python。PyAlink也提供使用Python函数来调用UDF或者UDTF。PyAlink在notebook中使用如下图,展示了一个模型训练预测,并打印出预测结果的过程: 可视化 Alink中的可视化包括统计相关的可视化、模型类可视化以及评估可视化等,当前能进行大屏可视化的组件包括:统计分析类组件,直接展示的统计算法的结果;机器学习模型类组件,展示训练好的模型的信息;评估类组件,展示评估接口。下图给出的是统计可视化,通过下图可以看到我们的统计可视化支持窗口统计和累计统计,并且支持曲线、柱状图、统计表、矩阵图等多种展示方式。 同样,下面两幅图给出的是模型的可视化和评估的可视化。 总结展望 经过三年的发展,Alink已经成为一个功能完备的机器学习算法平台,而且已经在2019年FFA19将代码开源到社区,让更多的人能够使用这个平台解决业务问题。虽然Alink开源已经取得了阶段性成果,但是我们将继续积极向FlinkML贡献代码,我们希望将更多优秀的机器学习算法贡献给Flink项目,也希望和社区一起努力,共同促进Flink社区机器学习生态的发展和繁荣。

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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