脏数据是如何产生的

① java 脏读脏写 怎么产生的

产生脏数烂唯据，是弊历棚因为多线程的原因，当某一个正租则在写数据时，另一个线程读取的数据是不准确的，需要进行同步处理。

② ThreadLocal本质及脏数据、内存泄漏问题

ThreadLocal作为WeakReference的referent，只要ThreadLocal对象引用被置为null，Entry的key（referent）就会在下一次YGC时被回收。在使用ThreadLocal的get()和set()时，会卜猛将失效的Entry（key == null）的value置为null，使value能够被GC回收，避免内存泄漏。

ThreadLocal对象常作为私有静态变量使用，其生命周期不会随着线程结束而结束。

ThreadLocal本质属性：线程间共享。

调用该init的有8个Thread构造器：

这8个构造器的inheritThreadLocals为true。

只有下面的构造器inheritThreadLocals为false：

在init中：

InheritableThreadLocal用来给子线程从父线程继承thread-local值。

InheritableThreadLocal自动与线程的inheritableThreadLocals域关联起来。
childValue()是个protected方法，其用在子线程创建时，用来从父线程 thread-local值时，可以设置初始值。

使用ThreadLocal和InheritableThreadLocal透传上下文时，需要注意线程间切换、异常传输时的处理，避免在传输过程中因处理不当而导致的上下文丢失。

ThreadLocal对象本身由多线程共享。
而T类型的值各线程各不相同。

例如SimpleDateFormat是线程不安全的，可以放到ThreadLocal<DateFormat>中，然每个线程单独有一份SimpleDateFormat对象。

主要问题是会产生脏数据和内存泄漏型漏桥。通常是在线程池的线程中使用ThreadLocal引发的，因为线程池有线程复用和内存常驻两个特点。

run()中没有显式地调用remove()清理与线程相关的ThreadLocal信息，下一个线程也没有set()设置初始值，则会产生脏数据。

ThreadLocal一般是static对象。因此寄希望于ThreadLocal对象失去引用后，触发弱引用回收机制来回收Value是不现实的。
为了防止内存泄漏，每次用完ThreadLocal，必须要及时调用remove()方法搜铅清理。

③ 简述脏数据的产生原因及解决办法

数据库锁的产生原因及解决办法
数据库和操作系统一样，是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据 时，在数据库中悔历就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。加锁是实现数据库并 发控制的一个非常重要的技术。在实际应用中经常会遇到的与锁相关的异常情况，当两个事务需要一组有冲突的锁，而不能将事务继续下去的话，就会出现死锁，严 重影响应用的正常执行。
在数据库中有两种基本的锁类型：排它锁碧晌搜（Exclusive Locks，即X锁）和共享锁（Share Locks，即S锁）。当数据对象被加上排它锁时，其他的事务不能对它读取和修改。加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取，但不能修改。数据库利用这两 种基本的锁类型来对数据库的事务进行并发控制。
死锁的第一种情况
一个用户A 访问表A(锁住了表A),然后又访问表B；另一个用户B 访问表B(锁住了表B)，然后企图访问表A；这时用户A由于用户B已经锁住表B，它必须等待用户B释放表B才能继续，同样用户B要等用户A释放表A才能继续，这就死锁就产生了。
解决方法：
这种死锁比较常见，是由于程序的BUG产生的，除了调整的程序的逻辑没有其它的办法。仔细分析程序的逻辑，对于数据库的多表操作时，尽量按照相同的顺序进 行处理，尽量避免同时锁定两个资源，如操作A和B两张表时，总是按先A后B的顺序处理， 必须同时锁定两个资源时，要保证在任何时刻都应该按照相同的顺序来锁定资源。
死锁的第二种情况
用户A查询一条纪录，然后修改该条纪录；这时用户B修改该条纪录，这时用户A的事务里锁的性质由查询的共享锁企图上升到独占锁，而用户B里的独占锁由于A 有共享锁存在所以必须等A释放掉共享锁，而A由于B的独占锁而无法上升的独占锁也就不可能释放共享锁，于是出现了死锁。这种死锁比较隐蔽，但在稍大点的项 目中经常发生。如在某项目中，页面上的按钮点击后，没有使按钮立刻失效，使得用户会多次快速点击同一按钮，这样同一段代码对数据库同一条记录进行多次操 作，很容易就出现这种死锁的情况。
解决方法：
1、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。
2、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。即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是 通过为数据库表增加一个“version”字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数 据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。乐观锁机制避免了长事务中的数据 库加锁开销（用户A和用户B操作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系统整体性能表现。Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。需要注意的是，由于乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户更新操作不受我们系统的控制，因此可能会造 成脏数据被更新到数据库中。
3、使用悲观锁进行控制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，如Oracle的Select … for update语句，以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。如一个金融系统， 当某个操作员读取用户的数据，并在读出的用户数据的基础上进行修改时（如更改用户账户余额），如果采用悲观锁机制，也就意味着整个操作过程中（从操作员读 出数据、开始修改直至提交修改结果的全过程，甚至还包括操作员中途去煮咖啡的时间），数据库记录始终处于加锁状态，可以想见，如果面对成百上千个并发，这 样的情况将导致灾难性的后果。所以，采用悲观锁进行控制时一定要考虑清楚。
死锁的第三种情况
如果在事务中执行了一条不满足条件的update语句，则执行全表扫描，把行级锁上升为表级锁，多个这样的事务执行后，就很容易产生死锁和阻塞。类似的情 况还有当表中的数据量非常庞大而索引建的过少或不合适的时候，使得经常发生全表扫描，最终应用系统会越来越慢，最终发生阻塞或死锁。
解决方法：
SQL语句中不要使用太复杂的关谨核联多表的查询；使用“执行计划”对SQL语句进行分析，对于有全表扫描的SQL语句，建立相应的索引进行优化。
5．小结
总体上来说，产生内存溢出与锁表都是由于代码写的不好造成的，因此提高代码的质量是最根本的解决办法。有的人认为先把功能实现，有BUG时再在测试阶段进 行修正，这种想法是错误的。正如一件产品的质量是在生产制造的过程中决定的，而不是质量检测时决定的，软件的质量在设计与编码阶段就已经决定了，测试只是 对软件质量的一个验证，因为测试不可能找出软件中所有的BUG。

④ oracle中脏数据是什么意思怎么产生的

脏数据就是已经写入到内存里，但是还没有写入到硬盘上的数据。一般当事物没有提交的时候会产生，当事物提交以后，脏数据就会被写进硬盘的数据块，这时他就不叫脏数据了。

⑤ SQL中脏数据是啥意思

脏读：一个用户对一个资源做了修改，此时另外一个用户正好读取了这条被修改的记录，然后，第一个用携郑户春隐拍放弃修改，数据回到修改之前，这两个不同的结果扒羡就是脏读。

⑥ innodb 数据库中的脏页数据是怎么产生的

由于等待和 Buffer Pool 的各种 latch 相关，而且 delete 操作本身会产生大量脏数据，那会不会跟刷脏页操作相关呢？我们看下 SQL 被 kill 的量和刷脏页的量之间的关系。
发现每秒刷脏页的量和 SQL 被 kill 的量的曲线有点相近，看着刷脏页的量挺大的，但是每秒 delete 的 TPS 又不是很高，为啥这么低的 TPS 会让刷脏页频率抖动以及 SQL 执行变慢呢？曾经换过不同批次的机器，段漏和发现问题依旧，并没有改善，说明并不是机器本身的问题。继续浏览 buffer pool 相关的监控指标，像是发现新大陆一样的发现了一个异常指标脏页比例达到了快 90% ！！！太吓人了！！！为啥脏页比例会达到 90% 呢，无非就是刷脏页的速度跟不上产生的速度，要么就是 IO 能力不行，要么就是产生脏页的速度过快，要么就是内存池太小，导致 Buffer Pool 被脏页占满。那么这个脏页比例达到快 90% 会有什么问题呢？
innodb_max_dirty_pages_pct_lwm 表示的是当脏页比例达到该参数表示的低水位时候，刷脏线程就开始预刷脏来控制脏页比例，避免达到innodb_max_dirty_pages_pct 。刷脏页的最大 IO 能力是受 innodb_io_capacity 和 innodb_io_capacity_max 控制。生产上我们将 innodb_max_dirty_pages_pct_lwm 设置成了50当脏页比例大于 innodb_max_dirty_pages_pct 时候，InnoDB 会进行非常激烈的刷脏页操作，但是由于 DELETE 操作还是在进行，脏页产生的速度还是非常快，刷脏页的速度还是跟不上脏页产生的速度。为了避免脏页比例进一步扩大，更新将会被堵塞，从而导致 DELETE 执行变慢，直至被 KILL。发现问题之后，根据我们之前的假设，有三种解决方案：1. 调大 io_capacity ，但是由于主机是多实例部署，IO 占用已经比较高，PASS。2. 降低脏页产生速度，也就是调低 DELETE 速度，因为数据产生的速度很快，为了避免删除跟不上插入的速度，也被 PASS。3. 调大 Buffer Pool，可以容纳更多的脏页。说干就干，得益于 MySQL 5.7 的在线调整 Buffer Pool，立马将 Buffer Pool Size 扩了一倍，效果非常显着。
脏页比例立马下降，被 kill 的 SQL 也下降了。平均 SQL rt 下降很多。

总结
得益于 MySQL 的开源，很多错误都握盯可以直接确认到对应的代码，大致定位到问题发生的地方，给问题排查带来了很多方便。同时对 MySQL buffer pool 的命中率以及脏页比例也要多多关注，对 SQL 的性能搜念都有很大的影响。

⑦ 什么是脏数据

脏数据（Dirty Read）是指源系统中的数据不在给定的范围内或对于实际业务毫无意义，或是数据格侍宴式非法，以及在源系统中存在不规范的编码和含糊的业务逻辑。

通俗的讲，当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。

因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。

(7)脏数据是如何产生的扩展阅读:

脏数据产生的影响：

1、丢失的修改：一个事物的更新覆盖了另一个事物的更新。例如：事物A和B读入同一数据并修渣厅改，B提交的结果破坏了A提交的结果，导致A的修改被丢失。

2、不可重复读：一个事物两次读取同一个数据，两次读取的数据不一致。不可重复读是指事物A读取数据后，事物B执行更新操作，事务A 无法再现前一次读取结果。

（1）事物A读取某一数据后，事物B对其作了修改，当事物A再次读取数据时，得到与前一次不同的值。

（2）事物A按一定的条件从数据库中读取了某些数据后，事物B删除了其中部分记录，当A再次以相同条件读取时，发现某些记录消失了。

3、脏读：一个事物读取了另一个事物未提交的数据。读“脏”数据是指事物A修改某一数据，并将其写回磁盘，事物B读取同一数据后,A由于某种原因被撤销，这时A已修改过的数据恢复原值，B读到的数据就与数据库中的数据不一致，则B读到的数据为“脏”数据，即不正确的数据。

4、幻读：一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象就称为“老梁银幻读”。

⑧ 数据库的数据脏读是什么意思，怎样有效的避免数组脏读，博客

脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。

1、如果都未更新你就读取了，或者都更新完才读取，这都不是脏读，因为得到的是更新前的有效值，或完全更新后的值。

2、如果那个用户更新一半你就读取了，也就是说更新了A，正打算要更新B但尚未更新时，就读取了，此时得到的就是脏数据。

避免脏读的办法就是采取事务，使得用户正在更新时锁定数据库，阻止你读取，直至全部完成才让读取。

(8)脏数据是如何产生的扩展阅读：

在数据库技术中，脏数据在临时更新（脏读）中产生。事务A更新了某个数据项X，但是由于某种原因，事务A出现了问题，于是要把A回滚。但是在回滚之前，另一个事务B读取了数据项X的值(A更新后)，A回滚了事务，数据项恢复了原值。事务B读取的就是数据项X的就是一个“临时”的值，就是脏数据。