数据库高并发情况下重复值写入的避免 字段组合约束

10线程同时操作，频繁出现插入同样数据的问题。虽然在插入数据的时候使用了：
insert inti tablename(fields....) select @t1,@t2,@t3 from tablename where not exists (select id from tablename where t1=@t1,t2=@t2,t3=@t3)
当时还是在高并发的情况下无效。此语句也包含在存储过程中。(之前也尝试线判断有无记录再看是否写入,无效）。

因此，对于此类情况还是需要从数据库的根本来解决，就是约束。否则数据库的原子操作细不到我所需要的层面。
添加约束的命令行用得人不多，网上每次找SQL语句都累死，还是写下来好了。
需要的关键就叫做 字段组合约束唯一性
alter table tablename add CONSTRAINT NewUniqueName Unique(t1,t2,t3)
这样可以保证三个字段组合不重复
在生产系统数据库的调整真是锱铢必较。。。。。。
对于数据库读操作的重复暂时没有好的解决方法，就是读数据库某些条目同时将这些条目某个字段修改为1，然后其他进程读的时候就不会重复读取。但是在多线程情况下即使我使用了SQL SERVER 2005最新的特性，就是类似update...output into到临时表的方法:

update tablename set OnCheck=1,LastLockTime=getdate(),LastChecktime=getdate()
output deleted.ID into @newtb
where ID in
(select id from tablename where Oncheck=0)
还是会造成重复读。难道没有更好的办法了吗？

如果大家有更好的方法，可以发出来。

赞 (0)

相关推荐

  • 高并发系统数据幂等的解决方案

    前言 在系统开发过程中,经常遇到数据重复插入.重复更新.消息重发发送等等问题,因为应用系统的复杂逻辑以及网络交互存在的不确定性,会导致这一重复现象,但是有些逻辑是需要有幂等特性的,否则造成的后果会比较严重,例如订单重复创建,这时候带来的问题可是非同一般啊. 什么是系统的幂等性 幂等是数据中得一个概念,表示N次变换和1次变换的结果相同. 高并发的系统如何保证幂等性? 1.查询 查询的API,可以说是天然的幂等性,因为你查询一次和查询两次,对于系统来讲,没有任何数据的变更,所以,查询一次和查询多次一

  • python高并发异步服务器核心库forkcore使用方法

    1 拷贝下面的代码到一个文件,并命名为forkcore.py 复制代码 代码如下: import osimport threadingimport selectimport socket class ds_forkcore(object): #async IO(epoll)    def ds_epoll(self):        epoll=select.epoll()        epoll.register(self.s.fileno(),select.EPOLLIN|select.E

  • 使用google-perftools优化nginx在高并发时的性能的教程(完整版)

    注意:本教程仅适用于Linux. 下面为大家介绍google-perftools的安装,并配置Nginx和MySQL支持google-perftools. 首先,介绍如何优化Nginx: 1,首先下载并安装google-perftools: 注意,如果是64位系统: 那么你需要做:1)先安装libunwind或者2)在configure时添加--enable-frame-pointers. 那么首先说说如何安装libunwind: 复制代码 代码如下: wget http://download.

  • Nginx+Lua+Redis构建高并发Web应用

    本文介绍如何用Nginx+Lua+Redis来构建高并发Web应用,Curl请求Nginx,Nginx通过Lua查询Redis,返回json数据. 一.安装1.安装lua-redis-parser 复制代码 代码如下: #git clone https://github.com/agentzh/lua-redis-parser.git #export LUA_INCLUDE_DIR=/usr/include/lua5.1 #make CC=gcc #make install CC=gcc 2.安

  • c#编写的高并发数据库控制访问代码

    代码的作用在于保证在上端缓存服务失效(一般来说概率比较低)时,形成倒瓶颈,从而能够保护数据库,数据库宕了,才是大问题(比如影响其他应用). 假设(非完全正确数据,仅做示例): 每秒支持10,000,000次查询(千万); 一次读库需要耗时:1ms; 修改内存变量需要耗时:0.001ms; 那么: 每秒最终访问的数据库的请求数量 < 1000 其他的9,900,000个请求会返回到其他页面.这就是为啥很多抢单网站有人可以访问,而有人得到繁忙中页面的原因. 微观到1ms来看,在currentVali

  • PHP如何解决网站大流量与高并发的问题

    首先,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量. 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP,如果访问量比这个还要大, 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ,否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题. 其次,优化数据库访问. 前台实现完全的静态化当然最好,可以完全不用访问数据库,不过对于频繁更新的网站, 静态化往往不能满足某些功能. 缓存技术就是另一个解决方案,就是将动态数据存储到缓存文件中,动态网页直接调用 这些文件,而不必再访问数据库,WordPress和Z-Blog都大量使

  • 使用JAVA实现高并发无锁数据库操作步骤分享

    1. 并发中如何无锁.一个很简单的思路,把并发转化成为单线程.Java的Disruptor就是一个很好的例子.如果用java的concurrentCollection类去做,原理就是启动一个线程,跑一个Queue,并发的时候,任务压入Queue,线程轮训读取这个Queue,然后一个个顺序执行. 在这个设计模式下,任何并发都会变成了单线程操作,而且速度非常快.现在的node.js, 或者比较普通的ARPG服务端都是这个设计,"大循环"架构.这样,我们原来的系统就有了2个环境:并发环境 +

  • IIS Web服务器支持高并发设置方法详解

    适用的IIS版本:IIS 7.0, IIS 7.5, IIS 8.0 适用的Windows版本:Windows Server 2008, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012 1.应用程序池(Application Pool)的设置: General->Queue Length设置为65535(队列长度所支持的最大值)Process Model->Idle Time-out设置为0(不让应用程序池因为没有请求而回收)Recycling->

  • php 根据url自动生成缩略图并处理高并发问题

    服务器生成缩略图的时机一般分为两种: 1.上传文件时生成 优点:上传时就已经生成需要的缩略图,读取时不需要再判断,减少cpu运算. 缺点:当缩略图尺寸变化时或新增尺寸时,需要重新生成所有的缩略图. 2.访问时生成 优点:1.当有用户访问时才需要生成,没有访问的不用生成,节省空间. 2.当修改缩略图尺寸时,只需要修改设置,无需重新生成所有缩略图. 缺点:当缩略图不存在需要生成时,高并发访问会非常耗服务器资源. 虽然访问时生成会有高并发问题,但其他优点都比第一种方法好,因此只要解决高并发问题就可以.

  • MySQL中实现高性能高并发计数器方案（例如文章点击数）

    现在有很多的项目,对计数器的实现甚是随意,比如在实现网站文章点击数的时候,是这么设计数据表的,如:"article_id, article_name, article_content, article_author, article_view--在article_view中记录该文章的浏览量.诈一看似乎没有问题.对于小站,比如本博客,就是这么做的,因为小菜的博客难道会涉及并发问题吗?答案显而易见,一天没多少IP,而且以后不会很大. 言归正传,对文章资讯类为主的项目,在浏览一个页面的时候不但要进行

随机推荐