周末遇到一个问题，数据库主机不断地报：NTP WARNING: Offset XXX secs。
肯定就是NTP同步时间出问题了。
首先简单介绍一下NTP：“NTP协议全称网络时间协议（Network Time Procotol）。它的目的是在国际互联网上传递统一、标准的时间。具体的实现方案是在网络上指定若干时钟源网站，为用户提供授时服务，并且这些网站间应该能够相互比对，提高准确度。”
我们内网也是有NTP服务器的，为什么同步会出现这么大的Offset？
登陆机器查看情况，首先看ntpstat

synchronised to local net at stratum 11
time correct to within 11 ms
polling server every 1024 s

很奇怪，为什么是local net？
查看配置文件/etc/ntp.conf，没有什么异常。
对比了其他服务器，发现server的配置不一样，怀疑可能是这台机器设置的server不可用，ping了一下，果然不通，确定了是内网NTP服务器设置的问题。
把其他服务器上配置的三个地址拷贝过来，/etc/init.d/ntpd restart，竟然出现了fail！

Shutting down ntpd: [ OK ]
ntpd: Synchronizing with time server: [FAILED]
Starting ntpd: [ OK ]

为什么Fail，已经修改过server地址了，并且其他服务器也是这个server就能同步。
再检查/etc/ntp/目录下的文件，发现一个step-tickers文件，里面写的是原先错误的server ip，于是修改之再次重启/etc/init.d/ntpd restart，
这次正常了

Shutting down ntpd: [ OK ]
ntpd: Synchronizing with time server: [ OK ]
Starting ntpd: [ OK ]

过一会再看ntpstst，也正常了。

synchronised to NTP server (X.X.X.X) at stratum 3
time correct to within 11 ms
polling server every 64 s

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昨天因为BlackBerry摔白屏了，以为要刷机，结果应该是显示屏排线松了，猛敲一阵自己好了，不过刷机过程还是折腾了好久，记录一下。

1. 首先需要一个WIPE工具，把黑莓连上电脑，不要开桌面管理器，然后点击WIPE.bat就会把机器清空，然后就可以刷机了。
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2. 安装桌面管理器，我装的是最新版5.1：下载地址。
3. 下载需要的ROM版本：下载地址
4. 安装ROM，安装的时候不要打开桌面管理器。
5. 打开桌面管理器：选项–>连接选项，选择正确的接口，都能显示出BlackBerry XXXX
6. 删除C:\Program Files\Common Files\Research In Motion\AppLoader\Vensor.xml
7. 点击应用程序加载器–>更新软件，选择需要的版本，下一步就OK。
8. 安装东亚版的要注意：必须选择“笔画输入法”和“繁体支持”，这样才会有中文，否则中文是框框。
9. 刷机，等待完成~

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主要应用场景是，假设我们有一个库DB进行了水平拆分，DB1~10都需要更改表结构，如果手动到各个服务器去执行，效率太低，写了个脚本来做这个事情，叫mybatsql。

用法很简单，需要两个文件，server.list和sql.list，跟脚本放在同一目录下。
server.list中放服务器的主机名/IP，用户名，密码；sql.list中放需要批量执行的SQL。
例如：
server.list

127.0.0.1,root,111
127.0.0.2,root,111

sql.list

show status;
show variables;

这两个文件表示，我要在127.0.0.1和127.0.0.2上执行show status;show variables;语句。

也可以通过参数-l/-s指定这两个文件的地址：perl mybatsql.pl -l server_server_file -s sql_file

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#!/usr/bin/perl -w
#######################################################
# Create: P.Linux
# Function: Run DDL On Server List
# Usage: Run on any computer with Perl
# License: GPL v2
# Site: PengLiXun.COM
# Modify: 
# P.Linux 2010-03-10 
#    -Create 1.0 Release
########################################################
use strict;
use DBI;
use DBD::mysql;
use Getopt::Std;
use vars qw($opt_l $opt_s);
########################################################
# Global Status Var
# 全局状态变量
my @server_list;
my $sql;
# Connect to database via DBI
# 通过DBI连接数据库
my @dbconn;
 
# CmdLine Option vars
# 命令行参数变量
my($server_file, $sql_file);
 
# Version
my $version='1.0 Release';
 
#######################################################
# Main Program
# 主程序
#######################################################
 
# Get CmdLine Options
# 获取命令行参数
&get_option();
 
# Read Server List From File
# 从文件中读取服务器列表
&read_file();
 
# Crate MySQL Database Connect
# 创建MySQL数据库连接
&create_conn();
 
# Run SQL
# 执行SQL
&run();
 
# Disconnect from MySQL
# 从数据库断开连接
&close_conn();
 
#######################################################
# Print Usage
# 打印使用方法
#######################################################
sub print_usage () {
        printf <<EOF
 NAME:
        mybatsql
 
 SYNTAX:
        mybatsql  -l server_server_file -s sql_file
 
 FUNCTION:
        Run SQL on Server List
 
 PARAMETER:
      -l   Database Server List File DEFAULT:server.list
      -s   SQL File DEFAULT:sql.list
EOF
}
 
#######################################################
# Get Options
# 获取命令行参数
#######################################################
sub get_option(){
    my $rtn = getopts('l:s');
    unless ( "$rtn" eq "1" ) { print_usage(); exit 1;}
 
    $server_file=$opt_l?$opt_l:'server.list';
    $sql_file=$opt_s?$opt_s:'sql.list';
 
    if($ARGV[0]){
        $server_file=$ARGV[0];
    }
    if($ARGV[1]){
        $sql_file=$ARGV[1];
    }
 
    $server_file = lc($server_file);
    $sql_file = lc($sql_file);
}
 
#######################################################
# Read Server List & SQL From File
# 从文件中读取服务器列表和SQL。
#######################################################
sub read_file{
    my $i;
 
    # Read Server List File
    open(FILE,"$server_file");
    $i = 0;
    while(<FILE>){
        chomp;
        $server_list[$i] = [split(/,/,$_)];
	    $i++;
    }
    close(FILE);
    # Read SQL List File
    open(FILE,"$sql_file");
    $i = 0;
    $sql = '';
    while(<FILE>){
	    chomp;
	    $sql .= $_;
	    $i++;
    }
    close(FILE);
}
 
#######################################################
# Create MySQL Database Connect 
# 创建MySQL数据库连接
#######################################################
sub create_conn{
    my $i = 0;
    foreach my $server (@server_list){
	    my @srv = @{$server};
	    my $host = $srv[0];
	    my $user = $srv[1];
	    my $pwd = $srv[2];
        #print "$host.$user.$pwd\n";
        eval{
            local $SIG{ALRM} = sub { die "连接数据库超时\n" };
            alarm 20;
            $dbconn[$i] = DBI->connect("DBI:mysql:host=$host", $user, $pwd, {'RaiseError' => 1}) 
            or die "Connect to $host error:". DBI->errstr;
            alarm 0;
        };   
        if($@){
            printf "Connect to $host database error:".$@."\n";
            exit;
        }
        $i++;
    }
}
 
#######################################################
# Main Program to Run SQL on Server List
# 在服务器列表上执行一组SQL
#######################################################
sub run{
    foreach my $conn (@dbconn) {
        #print $sql;
        $conn->do($sql); 
        $conn->commit(); 
    }
}
 
#######################################################
# Disconnect from MySQL
# 从数据库断开连接
#######################################################
sub close_conn(){
    foreach my $conn (@dbconn) {
        $conn->disconnect;
    }
}

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数据库每天都承受着数据量的增长，慢慢的我们发现，对数据库得访问变得非常慢了，这个时候，不外乎两种做法：一是增加单机的配置，升CPU升内存升硬盘；二是“脑裂”，把数据库拆成多份分开存放。
第二个思路必然是最终的方案，因为无论如何单机的承受能力是有限的，业务量的增长必然最终还是要走第二条路。
其实拆分，并不是一个难事，按主键水平拆分，按列垂直拆分，操作上都难，最难的问题是发生在合并的时候，尤其是需要排序的时候（数据库的GROUP/DISTINCT也是先排序做的），合并会变得很麻烦。
一个很糟糕的办法是，设置一台排序专用的机器，访问数据库通过这台机器，发现要排序了就在本地排序，把结果转发给客户端。并发量一大，这台排序用的机器就悲剧了。
第二个方法是，我们希望我们从各个分库中拿出的数据，本身就是按我们所要的方式排序的，数据路由只要组装数据即可，不需要再次排序。
这个如何实现呢，来举个例子，假设我们有个社区系统，有一张用户表U(U_ID,Info,Date)三个字段，分别是主键、信息、注册时间。有一张关系表R(U_ID_1,U_ID_2)，表示U_ID_1和U_ID_2是朋友。我们经常有这样的需求，想知道某个人有哪些朋友。
假设A和B是朋友，我们就在R表插入2条记录R(A,B),(B,A)，为什么要两条呢，数据冗余啦！不错，就是要冗余，冗余可以让后面的工作很Easy。
现在数据量大的惊人，要拆表！
假设业务需求如下：
1. 用户的U.Info查询很少，但是这个部分很长。
2. 经常用U.Date经常被用来排序。
3. 经常要知道某个人有哪些好友。
4. 凡是显示用户都按注册先后排序。

那么怎么拆捏，首先第一个需求，Info查询少，实际中这部分可能包含VARCHAR、TEXT等文本字段，最好需要把它们拆分出去，单独成表，可以提高效率，因为它们不常用。U被拆分为U(U_ID,Date)，U_Info(U_ID,Info)，U_Date(U_ID,Date)。为什么这样拆分？Date不是冗余了嘛，还是为了效率，制造冗余。
然后表怎么拆分呢，当然水平拆分，按ID？那要按Date排序的时候，就悲剧了，所以可以这么分：
U表按Date分区，U_ID建立索引；U_Info/U_Date表按U_ID分区。
这样分区什么好处？为了第2和4个需求，知道了要显示的用户ID列表，到U_Date去拿Date，然后到U表去访问，因为有拆分，所以到所需的时间范围所在的实例去读出新的ID序列，这样拿到的ID就是有序的，原来的ID可以抛弃了，用新的ID序列去拿可能需要的Info，这样取出的数据就是有序的。
然后R表怎么拆呢，很简单，按U_ID_1或者U_ID_2拆都可以，为什么？因为制造了冗余，两边都是对称的，从哪边取都能获得一个人的全部好友，所以就没关系了。
这样还是有一点不方便，拆分可能扩容，怎么办，不能每次都改程序吧？这好办建立1个分区路由表，记录下所有的分区信息，这样查询前先查分区表，再去相应的实例上取数据。

于是得到Schema的设计如下图：

当需要查询A用户的全部好友并且显示列表，再获取第一个好友的详细信息，我们就这么做：
1. 从Route路由表查找A用户所在实例名：SELECT instance FROM Route WHERE Start_ID >= A AND End_ID <=A AND Table = 'R'。
2. 拿到了Instance，就连接到相应的实例去：SELECT U_ID_2 FROM R WHERE U_ID_1 = 'A'。
3. 根据拿到的U_ID，再查所在的Instance，：ELECT instance FROM Route WHERE Start_ID >= u_id_2 AND End_ID <=u_id_2 AND Table = 'U_Date'。
4. 根据拿到的Instance，连接上去，去查U.Date：SELECT Date FROM R WHERE U_ID in (u_id_2)。
5. 有了U.Date，就可以到U去重新查询排序好的ID：SELECT U_ID FROM U WHERE Date in (date)；
6. 然后拿列表中的第一个ID，去取U.Info，查Instance：SELECT instance FROM Route WHERE Start_ID >= u_id AND End_ID <=u_id AND Table = ‘U_Info’。
7. 根据拿到的Instance，连上数据库去取Info：SELECT Info FROM U_Info WHERE U_ID = u_id；
所有任务完成，没有任何的排序产生。

这样大费周折值得吗，我觉得值得，当数据量大的惊人的时候，不可能在中间节点排序，只能是取出的数据就要有序，那么这种拆分思想，就是可以避免排序的。
有了思路，我会自己做一个小实验验证我的方法可行性和效率。

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和阳哥聊天的时候，突然意识到这个问题。
一个正常的经济体系，经济的增长点应该是在消费上，消费产生需求，需求带动生产，生产产生价值，价值回馈消费者，消费者购买产品，消费用于再生产……这样一个循环是经济良性循环的增长点，经济的增量是依靠生产和消费来互相刺激的，具有很好的可持续性，因为只要有消费，就会有生产，这个作用是循环的，但本质上是消费刺激生产。
但是当一个经济体的主要组成部分是投资品之后，维护经济的增长就只能靠一个手段，投资品不断的升值，否则，经济会迅速下滑。原理很简单，投资品，它必须有投资价值，就是它的价值必然会上涨，如果不满足这个条件，资金就会从这个投资品中撤出，价格就会下跌，这个是连锁反应，在都想止损的情况下，一旦投资品价格下跌成定局，价格下泄速度将不可逆转。
如今中国的经济，就是彻底被投资品绑架了，当房屋从家的作用变成投资的作用，当这件投资品被当做经济的主要增长点，那么，要想经济量增长，就必须维持这件投资品的高位，并且给出上涨的趋势，否则，价值一旦松动，投资者必然转而投资其他有上涨趋势的产品，于是价值继续下跌，带动更多的抛售，抛售引起更大的下跌……进入一个恶性循环。
但投资品的价值总是有一个合理点，一旦远远超出了这个合理点，将无人接盘，没有买家接盘，就会失去市场，结果也是必然引起价值下降，一样的后果。
被投资品绑架的经济，我很担忧。

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昨天我买的书架和从学校快递过来的包裹都到了，晚上就组装了一下，把书整理了一下。
今天晚上再稍微打扫下，呵呵。
硬硬的床板终于有垫子了，厚被子也来了，哈哈~
今天睡得很舒服。

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• mixero这个客户端真不错 #
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• 到公司加班中~ #
• @chndonny 的这三句话经典啊：“认为可能会出问题的事情，一定会出问题。
  没有做过的事情，风险一定非常高。
  着重沟通的细节，让部门间的合作更顺畅。” #
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mystat脚本更新为1.1版本，加入了Windows下的支持。
主要因为Linux版本使用了Bash的彩色显示，所以到了Windows下这个就不兼容了，会看到Bash下控制颜色的代码被现实出来，很难看。
于是加入了操作系统的判断，Windows操作系统跳过颜色控制部分，Linux系统则显示。
然后加入了Inert/Update/Delete流量的实时监控。

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关于MySQL的一个CAST和IFNULL函数诡异问题，不明原因，记录一下，明天继续分析。

这个是WP-PostView插件的一段SQL：

SELECT p.ID, p.post_title,
IFNULL( CAST( pm.meta_value AS UNSIGNED ) , 0 ) AS views
FROM wp_posts AS p
LEFT JOIN wp_postmeta AS pm ON pm.post_id = p.ID
AND pm.meta_key =  "views"
WHERE p.post_date <  "2010-03-05 22:19:55"
AND p.post_status =  "publish"
AND p.post_type =  "post"
AND p.post_password =  ""
ORDER BY views DESC LIMIT 5

在我的数据库上查询结果非常诡异：

ID post_title views
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93 UML之父——Ivar Jacobson介紹SMART方法 9

选出来的views列全部是9，不知道为什么。

如果我去掉IFNULL，

SELECT p.ID, p.post_title, 
CAST( pm.meta_value AS UNSIGNED ) AS views
FROM wp_posts AS p
LEFT JOIN wp_postmeta AS pm ON pm.post_id = p.ID
AND pm.meta_key =  "views"
WHERE p.post_date <  "2010-03-05 22:19:55"
AND p.post_status =  "publish"
AND p.post_type =  "post"
AND p.post_password =  ""
ORDER BY views DESC

得到的结果将是对的，
如果去掉CAST，

SELECT p.ID, p.post_title, IFNULL( pm.meta_value, 0 ) AS views
FROM wp_posts AS p
LEFT JOIN wp_postmeta AS pm ON pm.post_id = p.ID
AND pm.meta_key =  "views"
WHERE p.post_date <  "2010-03-05 22:19:55"
AND p.post_status =  "publish"
AND p.post_type =  "post"
AND p.post_password =  ""
ORDER BY views DESC LIMIT 5

得到的就是错的，并且只有2位数一下的结果，2位数以上的结果出不来，但不是9或者99了。

明天继续分析这个问题。
暂时通过去掉IFNULL来解决。

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最近对我的本本（4核8线程）用top命令看系统状况出现了CPU利用率超过200%的情况，非常诧异，查了下相关资料，把这个问题弄清楚了。
首先来分析下CPU Load

load average: 0.09, 0.05, 0.01

分别是1分钟、5分钟、15分钟的平均Load。
Load这个东西怎么理解呢，就像一条马路，有N个车道，如果N个进程进入车道，那么正好一人一个，再多一辆车就占不到车道，要等有一个车空出车道。
在CPU中可以理解为CPU可以并行处理的任务数，那么就是“CPU个数 * 核数”，如果CPU Load = CPU个数 * 核数 那么就是说CPU正好满负载，再多一点，可能就要出问题了，有任务不能被及时分配处理器，那么保证性能的话，最好是小于CPU个数 * 核数 *0.7。

查看CPU核数可以通过：grep ‘model name’ /proc/cpuinfo

那么以哪个平均值为准呢？如果1分钟平均出现大于CPU个数 * 核数的情况，还不用担心，如果5分钟平均也是，那就要警惕了，15分钟平均也是这样，就要分析哪里出问题了，防范于未然
CPU利用率超过100%的问题，也是差不多，top命令应该是把每个核的CPU占用率加起来，算一个和，于是多核情况下会出现超过100%。

另外Context Switch Rate也是个非常值得注意的值，因为线程间切换的代价也是非常高的。

引用一个公式：Context Switch Rate = Interrupt Rate + TPS* N

对于一个多线程的程序，我觉得准备一个控制线程来调度任务是非常必要的，免得线程过于高并发，导致资源的争用和线程切换带来性能问题，最好控制并发的线程数基本等于CPU的总核数，减少这个N，获得更好的处理器性能。

参考了如下几篇文章：
压力测试衡量CPU的三个指标：CPU Utilization、Load Average和Context Switch Rate
理解Load Average做好压力测试
理解 Linux 的处理器负载均值
高性能服务器架构

PS. 最近博客写得少，都要长草了。顺便赞一下阿里的食堂，比我们学校食堂四年不变菜饭还贵好多了。

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• 看了看老外的设想，跟我们的设想几乎一致，每个有Wifi的手机，可以作为一个节点，既是客户端也是服务端，只要一个自组织网络里有一个手机能连上基站，或者互联网，那么基于P2P协议，网络内每个手机都可以连上。 #
• 当年自己掏了那么多钱去研究这个东西，在开发板上都做好了Demo，被狗P评委给Kill了，现在老外开始搞了，还拿到了300万美金的投资，这些狗P评委还有什么可说的，不就是为了保护中国移动之类的运营商可以肆无忌惮的剥削百姓么 #
• @wolfdeng 可惜被挑战杯Kill了，参赛资格都没有，杯具 in reply to wolfdeng #
• @yanzisky1989 我知道了…… in reply to yanzisky1989 #
• @51isoft 好吧，评委想的比我们远…… in reply to 51isoft #
• 我选Linux发行版就是选包管理器，现在还是偏向于源码的包管理器，在ArchLinux和Gentoo中选 #
• 每次听到春晚歌颂党的歌，我就感到由衷的恶心，自己做的好，要人来唱干什么，老百姓心里自然会记得，对自己作恶想掩盖，才造出一堆的歌来歌颂自己，欲盖弥彰 #
• @yanzisky1989 吃饭去了…… in reply to yanzisky1989 #
• 又看到金龟子了，我那时候天天看她主持节目，现在竟然还在主持～金龟子也是一代神器…… #
• RT @tinyfool: RT @delphij: 某前同事MSN：身为一个技术人员,当不能用本职工作为公司创造生产力的时候,还可以以休年假的方法为公司增加利润 #
• RT @hsin747: 在台灣，無論是陳水扁或馬英九都必需在過年期間發紅包給民眾，為何不見北京及香港領導人發紅包給市民呀？？ #
• RT @ma_shao_bo: 来自推外的技术指导：纯从技术角度给各位光棍出个主意：给所有你认识的异性发个短信说“我喜欢你”，然后忍三个小时，从回短信里的人里挑一个，剩下的再发一个短信“不好意思，喝多了……”。搞定。 #
• @Natural__Light 家里呆着 in reply to Natural__Light #
• @wolfdeng 现在还是偏向Arch Linux，既有二进制也有源码分发包 in reply to wolfdeng #
• EMS早就可以倒闭了，限时隔天件，第四天了还不到，没打我电话就说我不在 #
• 买个XV6800，跟卖家买的时候谈判有歧义，又被耍了，已经气的没气了，淘宝买个AA/AAA码上EVDO算了 #
• RT @yxwlmxy: RT @yeka52: 姚滨一直是清高的，在最举步维艰的时候，他不抱怨，不指责任何人。他的原则是，有能耐你就挺住，做出成绩来给别人看。别人争利益，谈条件，他从来不争不抢。他是真的不屑，认为争那些不值。 #
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• RT @newsinchina: 其实很多老人在事实举证上是根本无法说服年轻人接受他们那老朽的观点的,然后他们往往会以长者和权威的态度中止和你平等地讨论下去! #
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今天升级了Mystique主题到1.72版，原来的那个Bug又出现了，会在页面的顶头显示一段代码，查看了源码，发现是WP-PostViews Plus的代码和Mystique主题冲突了，我们来看原始输出的HTML：

<body class=" 
<!-- Start Of Script Generated By WP-PostViews Plus --> 
<script type="text/javascript"> 
/* <![CDATA[ */
jQuery.ajax({type:'GET',url:'http://www.penglixun.com/wp-content/plugins/wp-postviews-plus/postviews_plus.php',data:'todowppvp=&type=index&id=1',cache:false,dataType:'script'});
/* ]]> */
</script> 
<!-- End Of Script Generated By WP-PostViews Plus --> 
home blog col-2-right loggedin browser-chrome">

这不出问题才怪呢，正常的情况应该是

<!-- Start Of Script Generated By WP-PostViews Plus --> 
<script type="text/javascript"> 
/* <![CDATA[ */
jQuery.ajax({type:'GET',url:'http://www.penglixun.com/wp-content/plugins/wp-postviews-plus/postviews_plus.php',data:'todowppvp=&type=index&id=1',cache:false,dataType:'script'});
/* ]]> */
</script> 
<!-- End Of Script Generated By WP-PostViews Plus --> 
<body class="home blog col-2-right loggedin browser-chrome">

或者在上面。

刨根问底，元凶指向mystique_body_class这个函数，发现在core.php文件中。
问题在哪呢？

// Special classes for BODY element when a single post
  if (is_single()):
    $postID = $wp_query->post->ID;
    the_post();
    // Adds 'single' class and class with the post ID
    $c[] = 'single-post postid-' . $postID;
......
  // And tada!
  return $print ? print($c) : $c;

就是the_post()函数，调用the_post()时，WP-PostViews Plus的代码就被加入了，而body class= 已经输出了。
解决方法很简单，把the_post()转移到最后，就是print的下一行，这样就OK了。把这个函数里其他the_post()都删除，留一个在print的下一行就行。

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首先，我们要定义下什么是“锁的粒度”：所谓粒度就是作用范围，锁的粒度就是锁的作用范围。数据库中锁的粒度从高到低依次划分为：数据库、表、页、行。
什么是死锁，顺带说一下吧，当多个操作竞争资源，每个操作都无法获得全部所需资源时，系统进入死锁，如无外力作用，系统将无限等待下去，死锁的四个必要条件：
（1） 互斥条件：一个资源每次只能被一个进程使用。
（2） 请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放。
（3） 不剥夺条件：进程已获得的资源，在末使用完之前，不能强行剥夺。
（4） 循环等待条件：若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。
打破任何一个条件就不会发生死锁。

我们先来看一个生活场景：
有两个文具盒，一个放的是笔（圆珠笔、铅笔等等），一个放的是修正工具（橡皮擦、改正带等等）.
现在有两个人，他们要画图，可能需要的物品当然有笔和修正工具。
假设我们用全局的独享，就是两个文具盒都只能同时被一个人拥有，一个人来拿笔，连带修正工具一起归他，这样绝对不会发生图画不下去的问题，因为所要的工具都会一次性给同一个人。但是问题也很严重，资源严重浪费，因为笔和橡皮擦肯定不会同时使用，也不会同时用2支笔。
假设我们用的是文具盒的独享，就是同时一个文具盒只能被一个人拥有，一个人要笔，整个放笔的文具盒都给他，一个人要修正图画，则整个放修正工具的文具盒都给他。这可能出现的问题就是，一个人想，我要画图，橡皮擦肯定要，橡皮擦的文具盒正好在，就先把这个文具盒拿下，等笔盒回来了再继续画。另一个人拿了笔盒，画了一会要修正，一看，放橡皮擦的文具盒没了，就等文具盒放回来。这样两个人就无限等待了，只要其中一个人看到东西不全就不拿，就不会无限等。
假设我们用的是物品独享，就是一支笔、一个橡皮擦只能被一个人拥有，一个人要画图，就拿一支笔，要改就拿一个橡皮擦或者改正带。除非只有一支笔，否则不会出现无限等待。当然，只有一支笔跟独享一个文具盒没区别。

例子中的独享就是锁的概念。

再来看数据库中的实例：
假设有A,B两个数据库，A库有A1,A2两个表，B库也有B1和B2两个表，每个表都有都有N条记录（N>1）.
现在有两个操作P1和P2并发，我们来看一个场景：
P1要操作A1表的一行和B2表的一行，P2要操作A2表的一行和B1表的一行。
现在假设我们用库锁，P1先行，A库被锁住，P2后行，先锁住了B库，P1再去锁B库，已经被P2锁住了，P2去锁A库，被P1锁住了，这样P1，P2就陷入死锁，都占用部分资源。
假设我们用的是表锁呢，P1先行，A1被锁住，P2后行，A2被锁住，P1再锁B1，P2再锁B2，怎么也不会发生死锁。
采用行锁的话就更不会死锁了，操作的表都不同。
看到这里，大家就说，锁的粒度越大，越容易死锁，真的吗？那我再来个最大的锁，实例锁，一次性锁住整个实例，P1先行，整个实例被锁住，P2被阻塞，等P1操作完P2再来，肯定不会死锁，为什么？因为这已经退化成串行操作了。

也就是说，虽然一般情况下锁的粒度越大，死锁概率越大，但是，当锁的粒度成为全局锁，把操作变成串行后，就不一样了，根本不会死锁。

我们把P1和P2操作改一下，P1操作A1表的i行和A2表的j行，P2操作A1表的j行和A2表的i行（i<>j），再来看：
假设我们使用库锁，P1先行，A库就锁住，P2阻塞，P1完成P2锁A库，不会死锁。
假设我们使用表锁，P1先行，A1表锁住，P2后行，A2表锁住，P1再去锁A2表，已经被P2锁了，死锁发生。
假设我们使用行锁，P1先行，锁住A1表第i行，P2后行，锁住A1表第j行，P1再锁A2表j行，P2再锁A1表j行，完成操作。

也就是说，不能就认为所有情况都是锁的粒度越大死锁概率越大，而是要看操作的粒度，如果锁的粒度比操作的粒度大或相同，操作就会变成串行，根本不可能发生死锁。

顺便说以下，数据库中并行操作的情况很多，为什么很少发生死锁呢，因为只要打破死锁四个条件任意一个，就可以避免死锁，只会发生阻塞，一个操作释放资源后就可以继续进行。
方法很多，例如把锁的粒度提高到跟操作的粒度大，并发一个表，我就一次锁一个表，并发一个库，我就一次锁一个库，这实际上是什么呢，就是把并行弄成串行了，一般没人这么做，并发只有1，效率太低。
一般是多管齐下避免死锁，一是使用不同等级的锁，例如意向锁，互斥锁等，其实就是打破死锁第一条件——互斥条件，资源某些时候可以共享，例如读锁可以共享读，不过因为还是存在互斥锁，依然可能死锁。
第二就是可以按顺序锁资源，例如锁表只能按A->B->C的顺序锁，如果我要A,B表，锁了A表后发现B表已经被锁了，就释放A表的锁（或者使用意向锁），延时再尝试，直到所有资源都可以锁住（互斥锁/共享锁），这就是打破了死锁第二条件——请求与保持条件，不能获得全部资源就先释放锁，等能获得了再说，这样操作可以完全避免死锁。

如有不对请指正！

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1989~2009，成长与求学之路20年，已经走完。
2010~2019，工作拼搏第一个10年，已经开始。

给自己一个规划，一步步的去实现。现在，我以我是个阿里人而自豪，未来，我要阿里以我是阿里人而骄傲。

第一目标：参与至少一个大项目，经历一次从项目立项到正式发布的全部数据库设计过程。现在最缺乏的就是经验，有阿里这样大的平台，就要铆足了劲去做事，积累经验。

第二目标：用1~2年时间编写一个功能全面的数据库辅助系统，包括实时监控、历史记录、趋势分析、故障预警、自动备份等功能。DBA工作中有很多工作都是可以自动化的，却普遍存在大量的人肉工作，编写一套DBA辅助工具，非常有必要，也方便自己工作。

第三目标：用3~5年时间写一本书——《数据库常用算法分析》，总结数据库的各种常用算法，各种数据库专用的调优书籍和数据库理论书籍都很全的，缺的是从算法角度来看数据库的书，无关具体数据库，只要了解所用数据库所用的算法，调优自然方法清晰。定这么长的时间，因为想学Knuth爷爷，充分检查错误，不想在序言中写“因作者水平有限，难免有错误……”，而是写上“如果您发现一个错误，请告知作者，将奖励您2.56RMB……”，尽力做完美，会把每一步的进展都写在博客，供大家先批评，我再修改，最后整理出版成书，不在于赚稿费，在于给自己一个技术上的总结。

第四目标：经历5~8年时间的磨练成为一位知名的运维领域专家，利用业余时间为一些有社会价值的互联网创业企业提供无偿的数据库架构顾问。

第五目标：用5~10年时间编写一个可自定义选择不同算法的数据库，或基于MySQL，或自己重新写，不在于能在生产环境用的多广，而在于让跟多人理解数据库如何运转，数据库算法对数据库产生何种影响，将各种不同的算法都写入代码，用户自选用哪种，一个设想，尽力去实现。

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感谢Fenng的提醒，已删除锁粒度和死锁的关系，专门撰文写了锁的粒度与死锁的关系。

InnoDB与MyISAM不同，它实现的是一个行级锁，而非MyISAM的表锁。锁的粒度越大，则发生死锁的概率越小、锁机制开销越小，但并发能力会越低。如果锁的粒度变细，则发生死锁的概率也会增大，锁机制的开销会更大，但是并发能力能提高。表锁是如何实现的呢，以MyISAM为例，是在每个表的结构中加入一个互斥变量记录锁状态，像：
struct Table {
Row rows[MAXROWS];
pthread_mutex_t lock;//表锁
};
这样做的好处就是锁非常简单，当操作表的时候，直接锁住整个表就行，锁机制的开销非常小。但是问题也很明显，并发量上不去，因为无论多小的操作，都必须锁整个表，这可能带来其他操作的阻塞。
行锁又是如何实现的呢，Oracle是直接在每个行的block上做标记，而InnoDB则是靠索引来做。InnoDB的主键索引跟一般的索引不太一样，Key后面还跟上了整行的数据，互斥变量也是加载主键索引上的，像
struct PK_Idx {
Row row;
pthread_mutex_t lock;//行锁
};
multimap pk_idx;
这样的形式。
这样做的好处是锁的粒度小，只锁住需要的数据不被更改，但是问题也很明显，锁的开销很大，每个主键索引上都要加上一个标记，因为锁的粒度很小，可能两个不同的操作各锁住一部分行等待对方释放形成死锁，不过这个是有办法解决的，把上锁的操作封装成原子操作就行，不过并发量会受些影响。

下面是类似InnoDB的Next-Key locking算法的演示:
编译需要加-lpthread参数，例如g++ inno.cpp -lpthread -o inno

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <string>
#include <map>
#include <unistd.h>
#include <time.h>
#include <pthread.h>
#include <windows.h>
 
#define LOCK pthread_mutex_lock(&lock)
#define UNLOCK pthread_mutex_unlock(&lock)
#define PRINT(STR, ...) LOCK;fprintf(stderr, STR,  __VA_ARGS__);UNLOCK
 
#define MAXROWS 100
 
using namespace std;
 
/* 行结构 */
struct Row {
    int     num;
    string  info;
};
 
/* 主键索引结构 */
struct PK_Idx {
    Row     row;
    pthread_mutex_t lock;//行锁
};
 
/* 表结构 */
struct Table {
    multimap<int, PK_Idx> pk_idx;
    multimap<int, int>      num_idx;
    multimap<string, int>   info_idx;
    Row     rows[MAXROWS];
    pthread_mutex_t lock;//表锁
};
 
Table table;
int pid;
//全局锁
pthread_mutex_t lock = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
 
/* 随机字符 */
char randChar() {
    return rand()%26+'A';
}
 
/* 随机字符串 */
void randString(string &col, int len) {
    col = "";
    for(int i=0; i<len; ++i) {
        col += randChar();
    }
}
 
/* 初始化数据 */
void init() {
    pid = 0;
    PK_Idx pk;
 
    srand((unsigned)time(0));
 
    //初始化表数据
    for(int i=0; i<MAXROWS; ++i) {
        pk.row.num = rand()%MAXROWS;
        randString(pk.row.info, rand()%10+1);
        //初始化行锁
        pk.lock = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
        //写入表数据
        table.rows[i].num = pk.row.num;
        table.rows[i].info = pk.row.info;
        //写入索引
        table.pk_idx.insert(pair<int, PK_Idx>(i, pk));
        table.num_idx.insert(pair<int, int>(pk.row.num, i));
        table.info_idx.insert(pair<string, int>(pk.row.info, i));
    }
    //初始化表锁
    table.lock = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
}
 
/*获取范围数据*/
void select_num(int begin, int end) {
    int id;
    int cur_pid;
    multimap<int,int>::iterator it, itlow, itup;
    PK_Idx *pk;
    /* 按字段范围查找ID */
    itlow = table.num_idx.lower_bound (begin);
    itup = table.num_idx.upper_bound (end);
 
    LOCK;
    cur_pid = pid++;
    UNLOCK;
    PRINT("%d : * Start Select:%d,%d *\n", cur_pid, begin, end);
    for (it=itlow; it!=itup; ++it) {
        id = it->second;
        pk = &(table.pk_idx.find(id)->second);//根据ID去查主键索引
        pthread_mutex_lock(&(pk->lock));//在主键索引上加锁
        PRINT("%d : LOCK Row %d: %d\t%s\n", cur_pid, id, pk->row.num, pk->row.info.c_str());
        Sleep(500);
    }
    for (it=itlow; it!=itup; ++it) {
        id = it->second;
        pk = &(table.pk_idx.find(id)->second);
        PRINT("%d : UNLOCK Row %d\n", cur_pid, id);
        pthread_mutex_unlock(&(pk->lock));//使用完毕依次释放锁
    }
    PRINT("%d : * Select Finished! *\n", cur_pid);
}
 
/*修改范围数据*/
void update_num(int begin, int end) {
    int id;
    int cur_pid;
    multimap<int,int>::iterator it, itlow, itup;
    PK_Idx *pk;
 
    itlow = table.num_idx.lower_bound (begin);
    itup = table.num_idx.upper_bound (end);
 
    LOCK;
    cur_pid = pid++;
    UNLOCK;
    PRINT("%d : * Start Update:%d,%d *\n", cur_pid, begin, end);
    for (it=itlow; it!=itup; ++it) {
        id = it->second;
        pk = &(table.pk_idx.find(id)->second);
        pthread_mutex_lock(&(pk->lock));
        PRINT("%d : LOCK Row %d: %d\t%s\n", cur_pid, id, pk->row.num, pk->row.info.c_str());
        Sleep(500);
    }
    for (it=itlow; it!=itup; ++it) {
        id = it->second;
        pk = &(table.pk_idx.find(id)->second);
        PRINT("%d : UNLOCK Row %d\n", cur_pid, id);
        pthread_mutex_unlock(&(pk->lock));
    }
    PRINT("%d : * Update Finished! *\n", cur_pid);
}
 
 
void* test_select(void *) {
    int begin, end;
    srand((unsigned)time(0));
    while(1) {
        begin = rand()%(MAXROWS/2);
        end = begin+rand()%(MAXROWS/2);
        select_num(begin, end);
        Sleep(500);
    }
}
 
void* test_update(void *) {
    int begin, end;
    srand((unsigned)time(0));
    while(1) {
        begin = rand()%(MAXROWS/5);
        end = begin+rand()%(MAXROWS/5);
        update_num(begin, end);
        Sleep(500);
    }
}
 
void test() {
    pthread_t id[2];
    if(pthread_create(&id[0], NULL, test_select, NULL) != 0)
    {
        PRINT("%s", "Create Thread Error!\n");
    }
 
    if(pthread_create(&id[1], NULL, test_update, NULL) != 0)
    {
        PRINT("%s", "Create Thread Error!\n");
    }
 
    while(1){
		Sleep(500);
	}
}
 
int main() {
    init();
    test();
    return 0;
}

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