MySQL如何控制用户输错密码尝试次数？

对于死锁的监控，各个版本都提供了innodb_print_all_deadlocks选项，打开该选项即会将死锁的日志输出到MySQL的错误日志当中,因此可以通过监控错误日志来达到监控死锁的目的。而对于MariaDB就更加简单了，MariaDB提供了Innodb_deadlocks的计数器，可以通过监控该计数器的增长来监控是否存在发生死锁。

假如线上出现死锁并且频率较高的话，务必要引起重视。由于死锁日志仅记录了最后引起死锁的两条SQL，因此并不能通过死锁日志立即定位

出死锁的原因，应当及时协同开发模拟出死锁过程，分析死锁产生原因，修改程序逻辑。

（二）如何降低死锁发生的概率

1、尽量使用短小事务，避免大事务

2、加FOR UPDATE/LOCK IN SHARE MODE锁时，最好降低事务隔离级别，例如用RC级别，降低死锁发生概率，也可以降低锁定粒度

3、事务中涉及多个表，或者涉及多行记录时，每个事务的操作顺序都要保持一致

4、通过索引优化SQL效率，降低死锁概率，避免全表扫描导致锁定所有数据

5、程序中应有事务失败检测及自动重复提交机制

6、高并发（秒杀）场景中，关闭innodb_deadlock_detect选项，降低死锁检测开销，提高并发效率

二、MongoDB有哪些优秀特性及适合的场景是什么

（一）优秀特性

1、实用性：面向类json富文档数据模型，对开发人员天然的友好

2、可用性：基于raft协议的自动高可用，轻松提供99.999%的可用性

3、扩展性：对分片集群的支持，为业务提供了友好的水平扩展

4、高性能：嵌套模型设计支持，减少了离散写，充分的物理内存利用率，避免了磁盘读

5、强压缩：WiredTiger引擎提供多种数据压缩策略，2~7倍的压缩比，大大节省了磁盘资源

（二）适合的场景

1、无多文档事务及多表关联查询需求

2、业务快速迭代，需求频繁变动行业

3、单集群并发过大无法支撑业务增长

4、数据量增长预期TB及以上存储需求

5、期望要求99.999%数据库高可用场景

三、GO语言对比其他的编程语言有何优势？实际生产环境如何取舍？

1、天生支持高并发，强一致语言，开发效率高兼具线上运行稳定安全

2、垃圾回收，不用关心内存分配与回收

3、强大的GMP模型，异步处理，支持高并发，小白也能轻松写出高并发代码

在实际生产环境中建议从如下几个方面考虑：

1、看业务场景，电商，大数据处理有现成的解决方案，不适合用。另外数学运算，cpu 密集型的也不用。

2、GO 擅长快速出业务原型，迭代开发效率高，初创公司强推

3、看公司开发的技术栈，如果差异较大，那么选用 GO的话上手更快，编程风格也能统一起来

四、一个大事务，有很多更新，现在被回滚了，但是又着急关机重启，怎么办才好？

1、首先，尽量避免在MySQL中执行大事务，因为大事务将会带来主从复制延迟等问题

2、大事务被kill，MySQL会自动进行回滚操作，通过show engine innodb status的TRANSACTIONS可以看到ROLLING BACK的事务，并且在回滚操作的时候仍然会持有相应的行锁

3、此时如果强行关闭MySQL，等到MySQL再次启动后，仍然会进行回滚动作

4、因此，为确保数据安全，建议还是耐心等待回滚完成以后再进行关机重启。关机重启前，可以调低innodb_max_dirty_pages_pct让脏页尽量刷新完毕，并且关闭innodb_fast_shutdown

5、假如实在没有办法需要关机的情况下，可以kill -9先关闭MySQL，前提是需要设置双一保证事务安全，否则可能丢更多事务数据。然后重启实例后innodb会自行crash recovery回滚之前的事务

PS， kill -9是高危操作，可能导致MySQL无法启动等不可预知的问题，请谨慎使用

五、如何降低UPDATE/DELETE时WHERE条件写错，或者压根没写WHERE条件带来的影响

1、尽量不要在线手工执行任何SQL命令，很容易出差错。线上直接执行SQL命令最好有第二检查人帮助确认

2、最好在测试环境执行SQL确认无误后，再到生产环境执行，或者提前在本地文本环境编辑好确认后再执行

3、建议打开sql_safe_updates选项，禁止没有WHERE条件或者不加LIMIT或者没有使用索引条件的UPDATE/DELETE命令被执行。也可以在用mysql客户端连接到服务器端时增加--safe-updates选项，例如：mysql --safe-updates -h xx -u xx