AI 是否存在隔离问题？ 在过去的几个月里，我们 Wiz 研究团队对多个 AI 服务提供商进行了广泛的租户隔离研究。我们认为这些服务更容易受到租户隔离漏洞的影响，因为它们允许用户运行 AI 模型和应用程序，这等同于执行任意代码。随着 AI 基础设施越来越成为许多商业环境的标配，这些攻击的影响正变得越来越重要。 我们将在即将举行的 Black Hat 会议上展示这个研究项目的发现，在我们的会议“隔离

Tidb7.5.1资源隔离功能压测总结 一、压测数据库架构     二、压测功能： 1、资源隔离限制： 创建 rg2 资源组，RU(TiDB 对 CPU、IO 等系统资源的统一抽象的计量单位，用于表示对数据库的单个请求消耗的资源量) 的回填速度是每秒 60 RU。在系统资源充足的时候，不允许这个资源组的应用超额占用资源。 2、查询限制： 修改 rg1 资源组，对超过10秒的查询标记为Runaway

前言 什么是事务 事务的ACID特性 A(Atomicity)-原子性 C(Consistent)-一致性 I(Isolation)-隔离性 D(Durable)-持久性 事务的管理 事务的自动提交 常用的事务控制语句 COMMIT和COMMIT WORK的区别 事务的分类 扁平事务 带有保存点的扁平事务 链事务 嵌套事务 分布式事务 事务的隔离级别 Read Uncommitted(未提交读)

在数据库管理系统中，为了保证数据的完整性和一致性，引入了事务隔离级别的概念。MySQL中的InnoDB存储引擎支持四种隔离级别：读未提交、读已提交、可重复读和串行化。其中，可重复读（REPEATABLE READ）是MySQL的默认隔离级别。 在可重复读隔离级别下，事务在开始时创建一个快照，事务内看到的数据都是基于这个快照的，因此它解决了“脏读”和“不可重复读”的问题。然而，这个级别仍然面临“幻读

务隔离级别 在Python中，我们可以通过设置数据库连接的事务隔离级别来控制事务的隔离程度。常见的事务隔离级别包括： 读未提交（Read Uncommitted） 读已提交（Read Committed） 可重复读（Repeatable Read） 串行化（Serializable） 不同的事务隔离级别对应不同的并发控制机制，具体表现在以下几个方面： 脏读（Dirty Read）：一个事务读取到了

孙坚运：OceanBase 技术专家 从事存储引擎相关工作，曾参加 TPC-C 项目攻坚和蚂蚁双 11 大促支持，目前主要负责 IO 调度、DDL 等方向的设计和研发工作。 此前，在《为什么资源隔离对 HTAP 至关重要？》一文中，我们谈了 HTAP 为何需要资源隔离及其实现方法。资源隔离作为一种能力，基于它可以生长出许多有意思的场景，不仅是 HTAP，还包括多租户、Pay as You Go 等

OceanBase 的资源隔离包括物理机器之间的隔离、租户间的隔离、租户内的隔离以及内部对于大查询请求的隔离等，咱们在使用OB的过程中其实经常会碰到这些操作或者有这方面的需求，我对这些内容做了一些简单的汇总，有需求的同学可以通过下面的内容简单做一些了解。 物理机器隔离 每个租户可以通过使用不同的服务器，来保证资源层面完全不会有任何影响。默认情况下，如果每个ZONE 有多个OBServer，那么OB