先了解一下什么是GAP LOCK在INNODB中，record-level lock大致有三种：Record, Gap, and Next-KeyLocks。简单的说，RECORDLOCK就是锁住某一行记录；而GAPLOCK会锁住某一段范围中的记录；NEXT-KEYLOCK则是前两者加起来的效果。下面是MYSQL官方文档中相关内容的链接http://dev.mysql.com/doc/refman
为什么不能使用Thread.stop()方法？从SUN的官方文档可以得知，调用Thread.stop()方法是不安全的，这是因为当调用Thread.stop()方法时，会发生下面两件事：1. 即刻抛出ThreadDeath异常，在线程的run()方法内，任何一点都有可能抛出ThreadDeath Error，包括在catch或finally语句中。2. 释放该线程所持有的所有的锁 当线程
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2024-02-29 13:27:26
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1、简介:redis 是一个用 C/C++ 开发的开源、高性能、高并发、键值对的 Nosql 内存数据库。可用作缓存、数据库、消息中间件等。2、特点:性能优秀: 基于内存，内存天然支持高并发，单机可达 10w QPS（读 11w，些 8.1w）。线程模型: 单进程单线程，采用非阻塞 IO 多路复用机制。支持多种数据类型: 字符串(string)、散列(hash)、有序可重复集合(list)、无序去
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2024-10-09 12:46:55
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分布式锁的话题，很多文章已经写烂了，我为什么还要写这篇文章呢？因为我发现网上 90% 的文章，并没有把这个问题真正讲清楚。导致很多读者看了很多文章，依旧云里雾里。例如下面这些问题，你能清晰地回答上来吗？数据库通过乐观锁怎么实现分布式锁？
基于 Redis 如何实现一个分布式锁？
Redis 如何避免死锁？
Redis 如何合理的设置超时时间？
Zookeeper如何规避羊群效应？
三种分布式锁的优
1、MySQL中有哪几种锁？按照锁的粒度，可以划分为全局锁 > 表锁 > 行锁。全局锁：对整个数据库实例加锁。表级锁：MySQL中表级别的锁有两种，一种是表锁，一种是元数据锁(meta data lock, MDL)。行锁：InnoDB引擎可以实现行锁，而MyISAM引擎不支持行锁。2、全局锁加锁命令是Flush tables with read lock(FTWRL)。一个库被锁上之
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2024-06-05 08:59:59
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# Python Redlock 使用指南：处理偶尔锁不住的情况
在分布式系统中，锁机制是确保数据一致性的重要手段。Redlock 是一个基于 Redis 的分布式锁，韧性强而且灵活，但在实现过程中可能出现“偶尔锁不住”的问题。本文将为刚入行的小白详细讲解 Python 中使用 Redlock 的流程，并提供代码示例。
## 整体流程
在实现 Redlock 之前，你需要了解整个步骤。下面是
乐观锁乐观锁是逻辑概念上的锁，不是数据库自带的，需要我们自己去实现。乐观锁是指操作数据库时(更新操作)，想法很乐观，认为这次的操作不会导致冲突，在操作数据时，并不进行任何其他的特殊处理（也就是不加锁），而在进行更新后，再去判断是否有冲突了。通常实现是这样的：在表中的数据进行操作时(更新)，先给数据表加一个版本(version)字段，每操作一次，将那条记录的版本号加1。也就是先查询出那条记录，获取出
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2024-05-14 20:43:14
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# 如何实现“python lock锁不住多进程”
## 简介
在多进程编程中，使用锁（Lock）机制可以控制多个进程的访问共享资源的顺序，从而避免竞争条件的产生。然而，在某些情况下，锁可能无法起到预期的作用，导致多个进程同时访问共享资源，从而产生意料之外的结果。本文将介绍如何实现“python lock锁不住多进程”，并提供相应的代码示例。
## 实现步骤
| 步骤 | 操作 |
| --
原创
2023-12-21 05:59:59
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# Python中LOCK_NB锁的使用及其限制
Python的`fcntl`模块为文件锁提供了一种方法，但是在多进程或多线程编程中，我们常常会遇到锁的使用问题。其中，`LOCK_NB`锁与常规锁的不同之处在于它是非阻塞的，意味着如果它无法获得锁则会立即返回，而不是等待锁释放。本文将通过实例分析`LOCK_NB`锁的不适用场景，并探讨其对并发程序设计的影响。
## 1. 理解LOCK_NB锁
悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部
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2024-10-08 13:02:10
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一、什么是线程。什么是进程。一个应用程序：软件一个应用程序：可以创建多个进程（默认一个进程），一个进程可以创建多个线程（默认一个线程）线程：工作的最小单元，共享进程中的所有资源，每个线程分担一点任务，最终完成最后的结果进程：独立开辟内存 进程之间的数据隔离，最小资源单位总结： 1.操作系统帮助开发者操作硬件 2.程序员写好代码在操作系统上运行任务特别多：
简单的写一下吧，用python实现的，因为代码量少，可以更清晰的看原理redis是NIO+IO多路复用无锁模式，利用这一特性，我们可以保证setnx命令不会出现多个线程同时成功,保证我们确实获得了该锁. 代码中有一些幂等性的细节，并且为不可重入锁，如果递归你们自己改一改，用个标记记录ID之类的。锁的实现import redis
import time
import uuid
import thre
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2023-11-01 16:03:04
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spring boot 版本2.2.0pom依赖<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependen
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2024-04-05 21:31:53
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# Redis锁实现与并发情况分析
在分布式系统中，协调不同线程或进程对共享资源的访问是一项重要任务。其中，Redis提供了一种简单而高效的锁机制，但在高并发的情况下，可能会出现“锁不住”的问题。本文将为你详细讲解如何掌握Redis锁的工作原理，以及在并发情况下可能遇到的问题。
## 流程概述
首先，让我们展示实现Redis锁的基本流程。以下步骤展示了操作的主要环节：
| 步骤
为什么需要分布式锁在 jdk 中为我们提供了多种加锁的方式：（1）synchronized 关键字（2）volatile + CAS 实现的乐观锁（3）ReadWriteLock 读写锁（4）ReenTrantLock 可重入锁等等，这些锁为我们变成提供极大的便利性，保证在多线程的情况下，保证线程安全。但是在分布式系统中，上面的锁就统统没用了。我们想要解决分布式系统中的并发问题，就需要引入分布式锁
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2023-09-02 19:12:54
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一、Java中synchronized关键字的作用 总所周知，在并发环境中多个线程对同一个资源进行访问很可能出现脏读等一系列线程安全问题。这时我们可以用加锁的方式对访问共享资源的代码块进行加锁，以确保同一时间段内只能有一个线对资源进行访问，在它释放锁之前其他竞争锁的线程只能等待。而synchronized关键字是加锁的一种方式。
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2023-10-05 14:39:25
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一、悲观锁总是假设最坏的情况，每次取数据时都认为其他线程会修改，所以都会加锁，当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。二、乐观锁乐观锁相对悲观锁而言，它认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，不立刻挂起而是稍微等待再次尝试获取等待策略
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2023-09-23 21:09:05
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Windows系统时间会自动保存在BIOS时钟里面，启动计算机的时候，系统会自动在BIOS里面取硬件时间，以保证时间的不间断。Linux下，默认情况下，系统时间(date)和硬件时间(hwclock)并不会自动同步。在Linux运行过程中，系统时间和硬件时间以异步的方式运行，互不干扰。硬件时间的运行，是靠BIOS电池来维持，而系统时间，是用CPU Tick来维持的。在系统开机的时候，会自动从BIO
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2023-12-08 06:37:49
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一、mysql Innodb锁机制：Next-Key Lock:1.1 Next-Key Locks Next-Key Locks 是在存储引擎innodb、事务级别在可重复读的情况下使用的数据库锁，官网上有介绍，Next-Key Locks是行锁和gap锁的组合2.1 GAP锁 gap锁，又称为间隙锁。存在的主要目的就是为了防止在可重复读的事务级别下，出现幻读问题。在可重复读的事务级别下面，普通
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2023-11-09 20:02:32
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在数据库领域，"MySQL gap" 问题是一个重要的概念，指的是在数据插入时，可能会出现的编号或序列不连续的现象。这种现象通常在使用自增字段时更加明显，比如在高并发场景下，多个请求可能同时要插入数据，导致其生成的 ID 或序列出现间隙。这本文将深入探讨如何解决 MySQL gap 问题，涵盖适用场景、性能分析、特性比较、实战对比及社区生态等内容。
## 背景定位
在电商、社交网络等高并发应用
