mysql同时并发多个修改同一数据请求的问题?【mysql锁的机制 mysql段锁协议】当然这个是在运维层面来做的，我们也可以在开发层面结合 MYSQL HINT 来单独给这个语句赋予RG 。
对于同一数据，mysql在修改前会对数据加锁，如果是myisam引擎，会对整个表加锁，在修改期间，另外的线程会保持等待状态 。所以不会出现同事并发修改的问题 。你开发程序的时候，不用考虑这个问题 。
需要处理的文件保存在对账单详情表中 ， 当某文件的状态变化时，同时修改对账单详情表中的统计数据（加1或减1） 。在多线程处理的过程中，当两个线程同时修改同一个对账单记录时，会发生死锁 。
理论上是不会出现问题，不过首先一个用户在写表时需要将表锁定，此时其它用户调用此表时就处于等待状态 ， 这些操作都是有数据库管理系统来完成 。
数据库的并发操作通常会带来丢失更新问题，不一致分析问题和“脏数据”的读出问题 。相关知识点介绍：事务是并发控制的基本单位 。
MySQL(InnoDB)是如何处理死锁的1、解决方案 ：创建联合索引，使执行计划只会用到一个索引 。测试表结构 ：场景复现操作 ：解决办法：尽量避免这种插入又回滚的场景 。
2、mysql数据库死锁解决方法如下：对于按钮等控件，点击后使其立刻失效，不让用户重复点击，避免对同时对同一条记录操作 。使用乐观锁进行控制 。乐观锁大多是基于数据版本（Version）记录机制实现 。
3、避免死锁可以这样做到：在任何查询之前先请求锁，并且按照请求的顺序锁表 。MySQL中用于 WRITE（写） 的表锁的实现机制如下：如果表没有加锁，那么就加一个写锁 。否则的话，将请求放到写锁队列中 。
4、直接在mysql命令行执行：showengineinnodbstatus\G 。（2）查看造成死锁的sql语句 ， 分析索引情况，然后优化sql 。（3）然后showprocesslist，查看造成死锁占用时间长的sql语句 。（4）showstatuslike‘%lock% 。
5、gap lock 导致了并发处理的死锁 在mysql默认的事务隔离级别（repeatable read）下，无法避免这种情况 。只能把并发处理改成同步处理 。或者从业务层面做处理 。
Python后端工程师面试题目有哪些Pymalloc机制 。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制 ， 用于管理对小块内存的申请和释放 。2）Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的 malloc 。
如何在Python中管理内存？Python中的内存管理由Python私有堆空间管理 。所有Python对象和数据结构都位于私有堆中 。程序员无权访问此私有堆 。Python解释器负责处理这个问题 。Python对象的堆空间分配由Python的内存管理器完成 。
Python编程面试题目二：lambada函数 lambda 函数是一个可以接收任意多个参数（包括可选参数）并且返回单个表达式值的函数 。lambda 函数不能包含命令，它们所包含的表达式不能超过一个 。
什么是MySQL加锁协议1、两阶段锁协议（2PL）官方定义：两阶段锁协议是指所有事务必须分两个阶段对数据加锁和解锁，在对任何数据进行读、写操作之前 ， 事务首先要获得对该数据的封锁；在释放一个封锁之后，事务不再申请和获得任何其他封锁 。
2、MySQL中的锁，按照锁的粒度分为：全局锁，就锁定数据库中的所有表 。表级锁，每次操作锁住整张表 。行级锁，每次操作锁住对应的行数据 。
3、锁的分类根据加锁范围，MySQL里面的锁可以分成全局锁、表级锁、行锁三类 。
4、mysql锁机制是在并发操作的时候，避免多人同时操作而发生错误 。先说一下表级锁吧 表级锁 一般引擎都支持，资源消耗小 。申请锁的时候 整表锁定（分读写锁），其它线程或操作不能进行操作 行级锁 INNODB引擎支持 。
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