臟數據是如何產生的

① java 臟讀臟寫 怎麼產生的

產生臟數爛唯據，是弊歷棚因為多線程的原因，當某一個正租則在寫數據時，另一個線程讀取的數據是不準確的，需要進行同步處理。

② ThreadLocal本質及臟數據、內存泄漏問題

ThreadLocal作為WeakReference的referent，只要ThreadLocal對象引用被置為null，Entry的key（referent）就會在下一次YGC時被回收。在使用ThreadLocal的get()和set()時，會卜猛將失效的Entry（key == null）的value置為null，使value能夠被GC回收，避免內存泄漏。

ThreadLocal對象常作為私有靜態變數使用，其生命周期不會隨著線程結束而結束。

ThreadLocal本質屬性：線程間共享。

調用該init的有8個Thread構造器：

這8個構造器的inheritThreadLocals為true。

只有下面的構造器inheritThreadLocals為false：

在init中：

InheritableThreadLocal用來給子線程從父線程繼承thread-local值。

InheritableThreadLocal自動與線程的inheritableThreadLocals域關聯起來。
childValue()是個protected方法，其用在子線程創建時，用來從父線程 thread-local值時，可以設置初始值。

使用ThreadLocal和InheritableThreadLocal透傳上下文時，需要注意線程間切換、異常傳輸時的處理，避免在傳輸過程中因處理不當而導致的上下文丟失。

ThreadLocal對象本身由多線程共享。
而T類型的值各線程各不相同。

例如SimpleDateFormat是線程不安全的，可以放到ThreadLocal<DateFormat>中，然每個線程單獨有一份SimpleDateFormat對象。

主要問題是會產生臟數據和內存泄漏型漏橋。通常是在線程池的線程中使用ThreadLocal引發的，因為線程池有線程復用和內存常駐兩個特點。

run()中沒有顯式地調用remove()清理與線程相關的ThreadLocal信息，下一個線程也沒有set()設置初始值，則會產生臟數據。

ThreadLocal一般是static對象。因此寄希望於ThreadLocal對象失去引用後，觸發弱引用回收機制來回收Value是不現實的。
為了防止內存泄漏，每次用完ThreadLocal，必須要及時調用remove()方法搜鉛清理。

③ 簡述臟數據的產生原因及解決辦法

資料庫鎖的產生原因及解決辦法
資料庫和操作系統一樣，是一個多用戶使用的共享資源。當多個用戶並發地存取數據 時，在資料庫中悔歷就會產生多個事務同時存取同一數據的情況。若對並發操作不加控制就可能會讀取和存儲不正確的數據，破壞資料庫的一致性。加鎖是實現資料庫並 發控制的一個非常重要的技術。在實際應用中經常會遇到的與鎖相關的異常情況，當兩個事務需要一組有沖突的鎖，而不能將事務繼續下去的話，就會出現死鎖，嚴 重影響應用的正常執行。
在資料庫中有兩種基本的鎖類型：排它鎖碧晌搜（Exclusive Locks，即X鎖）和共享鎖（Share Locks，即S鎖）。當數據對象被加上排它鎖時，其他的事務不能對它讀取和修改。加了共享鎖的數據對象可以被其他事務讀取，但不能修改。資料庫利用這兩 種基本的鎖類型來對資料庫的事務進行並發控制。
死鎖的第一種情況
一個用戶A 訪問表A(鎖住了表A),然後又訪問表B；另一個用戶B 訪問表B(鎖住了表B)，然後企圖訪問表A；這時用戶A由於用戶B已經鎖住表B，它必須等待用戶B釋放表B才能繼續，同樣用戶B要等用戶A釋放表A才能繼續，這就死鎖就產生了。
解決方法：
這種死鎖比較常見，是由於程序的BUG產生的，除了調整的程序的邏輯沒有其它的辦法。仔細分析程序的邏輯，對於資料庫的多表操作時，盡量按照相同的順序進 行處理，盡量避免同時鎖定兩個資源，如操作A和B兩張表時，總是按先A後B的順序處理， 必須同時鎖定兩個資源時，要保證在任何時刻都應該按照相同的順序來鎖定資源。
死鎖的第二種情況
用戶A查詢一條紀錄，然後修改該條紀錄；這時用戶B修改該條紀錄，這時用戶A的事務里鎖的性質由查詢的共享鎖企圖上升到獨占鎖，而用戶B里的獨占鎖由於A 有共享鎖存在所以必須等A釋放掉共享鎖，而A由於B的獨占鎖而無法上升的獨占鎖也就不可能釋放共享鎖，於是出現了死鎖。這種死鎖比較隱蔽，但在稍大點的項 目中經常發生。如在某項目中，頁面上的按鈕點擊後，沒有使按鈕立刻失效，使得用戶會多次快速點擊同一按鈕，這樣同一段代碼對資料庫同一條記錄進行多次操 作，很容易就出現這種死鎖的情況。
解決方法：
1、對於按鈕等控制項，點擊後使其立刻失效，不讓用戶重復點擊，避免對同時對同一條記錄操作。
2、使用樂觀鎖進行控制。樂觀鎖大多是基於數據版本（Version）記錄機制實現。即為數據增加一個版本標識，在基於資料庫表的版本解決方案中，一般是 通過為資料庫表增加一個「version」欄位來實現。讀取出數據時，將此版本號一同讀出，之後更新時，對此版本號加一。此時，將提交數據的版本數據與數 據庫表對應記錄的當前版本信息進行比對，如果提交的數據版本號大於資料庫表當前版本號，則予以更新，否則認為是過期數據。樂觀鎖機制避免了長事務中的數據 庫加鎖開銷（用戶A和用戶B操作過程中，都沒有對資料庫數據加鎖），大大提升了大並發量下的系統整體性能表現。Hibernate 在其數據訪問引擎中內置了樂觀鎖實現。需要注意的是，由於樂觀鎖機制是在我們的系統中實現，來自外部系統的用戶更新操作不受我們系統的控制，因此可能會造 成臟數據被更新到資料庫中。
3、使用悲觀鎖進行控制。悲觀鎖大多數情況下依靠資料庫的鎖機制實現，如Oracle的Select … for update語句，以保證操作最大程度的獨占性。但隨之而來的就是資料庫性能的大量開銷，特別是對長事務而言，這樣的開銷往往無法承受。如一個金融系統， 當某個操作員讀取用戶的數據，並在讀出的用戶數據的基礎上進行修改時（如更改用戶賬戶余額），如果採用悲觀鎖機制，也就意味著整個操作過程中（從操作員讀 出數據、開始修改直至提交修改結果的全過程，甚至還包括操作員中途去煮咖啡的時間），資料庫記錄始終處於加鎖狀態，可以想見，如果面對成百上千個並發，這 樣的情況將導致災難性的後果。所以，採用悲觀鎖進行控制時一定要考慮清楚。
死鎖的第三種情況
如果在事務中執行了一條不滿足條件的update語句，則執行全表掃描，把行級鎖上升為表級鎖，多個這樣的事務執行後，就很容易產生死鎖和阻塞。類似的情 況還有當表中的數據量非常龐大而索引建的過少或不合適的時候，使得經常發生全表掃描，最終應用系統會越來越慢，最終發生阻塞或死鎖。
解決方法：
SQL語句中不要使用太復雜的關謹核聯多表的查詢；使用「執行計劃」對SQL語句進行分析，對於有全表掃描的SQL語句，建立相應的索引進行優化。
5．小結
總體上來說，產生內存溢出與鎖表都是由於代碼寫的不好造成的，因此提高代碼的質量是最根本的解決辦法。有的人認為先把功能實現，有BUG時再在測試階段進 行修正，這種想法是錯誤的。正如一件產品的質量是在生產製造的過程中決定的，而不是質量檢測時決定的，軟體的質量在設計與編碼階段就已經決定了，測試只是 對軟體質量的一個驗證，因為測試不可能找出軟體中所有的BUG。

④ oracle中臟數據是什麼意思怎麼產生的

臟數據就是已經寫入到內存里，但是還沒有寫入到硬碟上的數據。一般當事物沒有提交的時候會產生，當事物提交以後，臟數據就會被寫進硬碟的數據塊，這時他就不叫臟數據了。

⑤ SQL中臟數據是啥意思

臟讀：一個用戶對一個資源做了修改，此時另外一個用戶正好讀取了這條被修改的記錄，然後，第一個用攜鄭戶春隱拍放棄修改，數據回到修改之前，這兩個不同的結果扒羨就是臟讀。

⑥ innodb 資料庫中的臟頁數據是怎麼產生的

由於等待和 Buffer Pool 的各種 latch 相關，而且 delete 操作本身會產生大量臟數據，那會不會跟刷臟頁操作相關呢？我們看下 SQL 被 kill 的量和刷臟頁的量之間的關系。
發現每秒刷臟頁的量和 SQL 被 kill 的量的曲線有點相近，看著刷臟頁的量挺大的，但是每秒 delete 的 TPS 又不是很高，為啥這么低的 TPS 會讓刷臟頁頻率抖動以及 SQL 執行變慢呢？曾經換過不同批次的機器，段漏和發現問題依舊，並沒有改善，說明並不是機器本身的問題。繼續瀏覽 buffer pool 相關的監控指標，像是發現新大陸一樣的發現了一個異常指標臟頁比例達到了快 90% ！！！太嚇人了！！！為啥臟頁比例會達到 90% 呢，無非就是刷臟頁的速度跟不上產生的速度，要麼就是 IO 能力不行，要麼就是產生臟頁的速度過快，要麼就是內存池太小，導致 Buffer Pool 被臟頁占滿。那麼這個臟頁比例達到快 90% 會有什麼問題呢？
innodb_max_dirty_pages_pct_lwm 表示的是當臟頁比例達到該參數表示的低水位時候，刷臟線程就開始預刷臟來控制臟頁比例，避免達到innodb_max_dirty_pages_pct 。刷臟頁的最大 IO 能力是受 innodb_io_capacity 和 innodb_io_capacity_max 控制。生產上我們將 innodb_max_dirty_pages_pct_lwm 設置成了50當臟頁比例大於 innodb_max_dirty_pages_pct 時候，InnoDB 會進行非常激烈的刷臟頁操作，但是由於 DELETE 操作還是在進行，臟頁產生的速度還是非常快，刷臟頁的速度還是跟不上臟頁產生的速度。為了避免臟頁比例進一步擴大，更新將會被堵塞，從而導致 DELETE 執行變慢，直至被 KILL。發現問題之後，根據我們之前的假設，有三種解決方案：1. 調大 io_capacity ，但是由於主機是多實例部署，IO 佔用已經比較高，PASS。2. 降低臟頁產生速度，也就是調低 DELETE 速度，因為數據產生的速度很快，為了避免刪除跟不上插入的速度，也被 PASS。3. 調大 Buffer Pool，可以容納更多的臟頁。說干就干，得益於 MySQL 5.7 的在線調整 Buffer Pool，立馬將 Buffer Pool Size 擴了一倍，效果非常顯著。
臟頁比例立馬下降，被 kill 的 SQL 也下降了。平均 SQL rt 下降很多。

總結
得益於 MySQL 的開源，很多錯誤都握盯可以直接確認到對應的代碼，大致定位到問題發生的地方，給問題排查帶來了很多方便。同時對 MySQL buffer pool 的命中率以及臟頁比例也要多多關注，對 SQL 的性能搜念都有很大的影響。

⑦ 什麼是臟數據

臟數據（Dirty Read）是指源系統中的數據不在給定的范圍內或對於實際業務毫無意義，或是數據格侍宴式非法，以及在源系統中存在不規范的編碼和含糊的業務邏輯。

通俗的講，當一個事務正在訪問數據，並且對數據進行了修改，而這種修改還沒有提交到資料庫中，這時，另外一個事務也訪問這個數據，然後使用了這個數據。

因為這個數據是還沒有提交的數據，那麼另外一個事務讀到的這個數據是臟數據，依據臟數據所做的操作可能是不正確的。

(7)臟數據是如何產生的擴展閱讀:

臟數據產生的影響：

1、丟失的修改：一個事物的更新覆蓋了另一個事物的更新。例如：事物A和B讀入同一數據並修渣廳改，B提交的結果破壞了A提交的結果，導致A的修改被丟失。

2、不可重復讀：一個事物兩次讀取同一個數據，兩次讀取的數據不一致。不可重復讀是指事物A讀取數據後，事物B執行更新操作，事務A 無法再現前一次讀取結果。

（1）事物A讀取某一數據後，事物B對其作了修改，當事物A再次讀取數據時，得到與前一次不同的值。

（2）事物A按一定的條件從資料庫中讀取了某些數據後，事物B刪除了其中部分記錄，當A再次以相同條件讀取時，發現某些記錄消失了。

3、臟讀：一個事物讀取了另一個事物未提交的數據。讀「臟」數據是指事物A修改某一數據，並將其寫回磁碟，事物B讀取同一數據後,A由於某種原因被撤銷，這時A已修改過的數據恢復原值，B讀到的數據就與資料庫中的數據不一致，則B讀到的數據為「臟」數據，即不正確的數據。

4、幻讀：一個事務按相同的查詢條件重新讀取以前檢索過的數據，卻發現其他事務插入了滿足其查詢條件的新數據，這種現象就稱為「老梁銀幻讀」。

⑧ 資料庫的數據臟讀是什麼意思，怎樣有效的避免數組臟讀，博客

臟讀就是指當一個事務正在訪問數據，並且對數據進行了修改，而這種修改還沒有提交到資料庫中，這時，另外一個事務也訪問這個數據，然後使用了這個數據。因為這個數據是還沒有提交的數據，那麼另外一個事務讀到的這個數據是臟數據，依據臟數據所做的操作可能是不正確的。

1、如果都未更新你就讀取了，或者都更新完才讀取，這都不是臟讀，因為得到的是更新前的有效值，或完全更新後的值。

2、如果那個用戶更新一半你就讀取了，也就是說更新了A，正打算要更新B但尚未更新時，就讀取了，此時得到的就是臟數據。

避免臟讀的辦法就是採取事務，使得用戶正在更新時鎖定資料庫，阻止你讀取，直至全部完成才讓讀取。

(8)臟數據是如何產生的擴展閱讀：

在資料庫技術中，臟數據在臨時更新（臟讀）中產生。事務A更新了某個數據項X，但是由於某種原因，事務A出現了問題，於是要把A回滾。但是在回滾之前，另一個事務B讀取了數據項X的值(A更新後)，A回滾了事務，數據項恢復了原值。事務B讀取的就是數據項X的就是一個「臨時」的值，就是臟數據。