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然而，当NoSQL兴起，大家突然发现，其实很多互联网业务，其数据格式是如此的简单，很多时候根部不需要关系型数据库那种复杂的表格。对于索引的要求往往也只是根据主索引搜索。而更复杂的全文搜索，本身数据库也做不到。所以现在相当多的高并发的互联网业务，首选NoSQL来做存储设施。最早的NoSQL数据库有MangoDB等，现在最流行的似乎就是Redis了。甚至有些团队，把Redis也当成缓冲系统的一部分，实际上也是认可Redis的性能优势。
NoSQL除了更快、承载量更大以外，更重要的特点是，这种数据存储方式，只能按照一条索引来检索和写入。这样的需求约束，带来了分布上的好处，我们可以按这条主索引，来定义数据存放的进程(服务器)。这样一个数据库的数据，就能很方便的存放在不同的服务器上。在分布式系统的必然趋势下，数据存储层终于也找到了分布的方法。 自动部署工具(Docker) 由于分布式系统最大的需求，是在运行时(有可能需要中断服务)来进行服务容量的变更：扩容或者缩容。而在分布式系统中某些节点故障的时候，也需要新的节点来恢复工作。这些如果还是像老式的服务器管理方式，通过填表、申报、进机房、装服务器、部署软件……这一套做法，那效率肯定是不行。 在分布式系统的环境下，我们一般都是采用“池”的方式来管理服务。我们预先会申请一批机器，然后在某些机器上运行服务软件，另外一些则作为备份。显然我们这一批服务器不可能只为某一个业务服务，而是会提供多个不同的业务承载。那些备份的服务器，则会成为多个业务的通用备份“池”。随着业务需求的变化，一些服务器可能“退出”A服务而“加入”B服务。
这种频繁的服务变化，依赖高度自动的软件部署工具。我们的运维人员，应该掌握这开发人员提供的部署工具，而不是厚厚的手册，来进行这类运维操作。一些比较有经验的开发团队，会统一所有的业务底层框架，以期大部分的部署、配置工具，都能用一套通用的系统来进行管理。而开源界，也有类似的尝试，最广为人知的莫过于RPM安装包格式，然而RPM的打包方式还是太复杂，不太符合服务器端程序的部署需求。所以后来又出现了Chef为代表的，可编程的通用部署系统。 通过上图我们可以知道：
因为这两个间隙被间隙锁锁定了，所以在这两个间隙之间的记录是无法插入，只有等间隙锁释放之后才可以插入。我们还要注意到，id 为 7 的记录是被记录锁锁定的，所以在 id 为 7 的记录上执行更新、删除操作时会被阻塞的。 我们上面还说到，间隙锁还在第一条记录的前面和最后一条记录的后面加锁，我们来看看这是什么情况。 假设我们执行此条语句：select * from user for update;
因为该语句没有使用索引，所以会进行全表扫描。将扫描到的每一条记录都加上记录锁，并且将所有的间隙也加间隙锁。最终的加锁情况如下图所示(省略部分无关的字段)： （编辑：宜春站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
