排他制御（楽観ロック・悲観ロック）の基礎 - Qiita
排他制御とは 共有資源（データやファイル）に対して複数のアクセスが見込まれる場合に、同時アクセスにより不整合が発生することを防ぐため、あるトランザクションが共有資源（データやファイル）にアクセスしている時は他トランザクションからはアクセスできないようにして直列に処理されるように制御すること。 ■同時アクセスによる不整合の例 ■排他制御をすることで整合性を保つ 排他制御の方式 排他制御の実現方式はいくつか存在するが、ここでは代表的な楽観ロック（楽観的排他制御）と悲観ロック（悲観的排他制御）を紹介する。 楽観ロック（楽観的排他制御） 楽観ロックとは、めったなことでは他者との同時更新は起きないであろう、という楽観的な前提の排他制御。データそのものに対してロックは行わずに、更新対象のデータがデータ取得時と同じ状態であることを確認してから更新することで、データの整合性を保証する方式。楽観ロックを使用
tree-tips: MySQLの外部キーとデッドロック | MySQL
外部キーでデッドロックを起こすサンプルコード。 drop table if exists child; create table child (id int, pid int, primary key (id, pid))engine=innodb; drop table if exists parent; create table parent (id int, count int, primary key (id))engine=innodb; insert into parent values (1, 0); alter table child add foreign key (id) references parent (id); トランザクションA ------------------------------------- begin; insert into child val
Amazon Auroraの先進性を誰も解説してくれないから解説する - Qiita
TL;DR; Amazon AuroraはIn-Memory DBでもなくDisk-Oriented DBでもなく、In-KVS DBとでも呼ぶべき新地平に立っている。 その斬新さたるやマスターのメインメモリはキャッシュでありながらWrite-BackでもなくWrite-Throughでもないという驚天動地。 ついでに従来のチェックポイント処理も不要になったのでスループットも向上した。 詳細が気になる人はこの記事をチェキ！ Amazon AuroraはAWSの中で利用可能なマネージド(＝運用をAWSが面倒見てくれる)なデータベースサービス。 ユーザーからはただのMySQL、もしくはPostgreSQLとして扱う事ができるのでそれらに依存する既存のアプリケーション資産をそのまま利用する事ができて、落ちたら再起動したりセキュリティパッチをダウンタイムなしで(!?)適用したりなどなどセールストー
Paxos, Raftなど分散合意プロトコルを概観する(1) - 備忘録 blog
tl;dr 分散合意プロトコルについてサーベイしたので、メモを残す。 2PC 3PC Paxos Raft(次回) Proof of Work(次回) Proof of Stake(次回) 分散システムについては素人の筆者が書いたため誤りが多いと思うので、できれば確認のため元論文を参照してもらいたいです。 introduction 基本的な定理, 用語 CAP定理: 分散システムは、一貫性 (Consistency)、可用性 (Availability)、分断耐性 (Partition-tolerance)のうち最大でもいずれか2つしか満たすことはできない。 レプリケーション: 一貫性を保ちながら、リソース間で情報を共有すること。 RPC: プログラムであるノードから別のノード上の関数を呼び出すこと。ここでは、ノードから別のノードにメッセージを送ることという理解でもたぶん大丈夫だと思う。
ScalikeJDBCを Springで使う - ブログ - ワルブリックス株式会社
ScalikeJDBCが自前で持っているコネクション管理・トランザクション管理を使わず、Spring Frameworkの管理下で利用する 相変わらず Scalaの将来性については信用していないので、言語としては Scalaを使いつつもフレームワークは Spring Frameworkを使い続けているのだが、Spring JDBCを Scalaで使うのは結構しんどいし最低限の型安全くらいは欲しいなと思ったので適当な何かを探していたら ScalikeJDBCというものがあったので Spring Framework上で使えるか試してみた。 ScalikeJDBCでデータベースにアクセスするには、ScalikeJDBCが自前で持っているコネクションプールに接続情報を与えた上で scalikejdbc.DBオブジェクトを経由して何かするのが一般的のようだが、それだとコネクションやトランザクションの
MySQL用にランキング専用ストレージエンジンを作る話 - kazuhoのメモ置き場
前提: ゲームに限らずランキング機能が必要になるケースは多い つまり需要はある だが、MySQLで高速なランキング表示は難しい 具体的に言うと、以下の要件を満たすのが不可能 １行の更新コストが要素数Nに対して O(log N) 以下 任意のランキング位置周辺のSELECTコストが O(log N) 以下 ならば、専用のストレージエンジンを作ればいいのではないか いつやるか？ 今でしょ！ 以下理由 MySQL 5.5以降?だとストレージエンジンをまたぐトランザクションがまともになってるはず*1 ランキング専用でいいから、テーブル構造とか固定でいい（つまり実装が簡単！） ランキング専用だから、テーブル・ロックで十分（つまり実装が簡単！） 更新すると順位がずれる（つまりテーブルの大部分に影響がある）ので行ロック実装するメリットが小さい*2 ランキング専用でいいから、全データをメモリにもっても問題
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