最近在项目上线使用过程中使用SqlServer的时候发现在高并发情况下，频繁更新和频繁查询引发死锁。通常我们知道如果两个事务同时对一个表进行插入或修改数据，会发生在请求对表的X锁时，已经被对方持有了。由于得不到锁，后面的Commit无法执行，这样双方开始死锁。但是select语句和update语句同时执行，怎么会发生死锁呢？看完下面的分析，你会明白的… 首先看到代码中使用的查询的方法Selec
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2023-12-23 11:23:10
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章节目录等待超时模式的使用场景可以掌握的技能
等待/通知 消费者/生产者模式CountDownLatch、AtomicInteger、静态内部类、LinkedList、动态代理的使用1.等待超时模式场景当我们调用方法时，这个方法返回的资源比较重要，比如获取数据库连接池中连接句柄。但是这个资源的返回随着业务量的增加，那么获取资源(连接池连接)的时间就会增加，那么调用一个方法时就要等待一段时
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2023-08-24 10:57:04
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# Java并发查询数据库实现步骤
## 引言
在实际的开发过程中，经常会遇到需要并发查询数据库的场景，这涉及到多个线程同时访问数据库并获取数据的操作。为了保证数据的准确性和并发性能，我们需要使用适当的方法来实现并发查询数据库。本文将介绍一种常用的方法，帮助刚入行的小白了解并掌握Java并发查询数据库的实现过程。
## 整体流程
下面是Java并发查询数据库的整体流程，可以通过以下表格展示步骤
原创
2023-08-04 10:27:18
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在写入数据库的时候需要有锁，比如同时写入数据库的时候会出现丢数据，那么就需要锁机制。数据锁分为乐观锁和悲观锁它们使用的场景如下：乐观锁适用于写少读多的情景，因为这种乐观锁相当于JAVA的CAS，所以多条数据同时过来的时候，不用等待，可以立即进行返回。悲观锁适用于写多读少的情景，这种情况也相当于JAVA的synchronized，reentrantLock等，大量数据过来的时候，只有一条数据可以被写
常见的提高高并发下访问的效率的手段 首先要了解高并发的的瓶颈在哪里1.可能是服务器网络带宽不够2.可能web线程连接数不够3.可能数据库连接查询上不去。 根据不同的情况，解决思路也不同。1.增加网络带宽，DNS域名解析分发多台服务器。2.负载均衡，前置代理服务器nginx、apache等等3.数据库查询优化，读写分离，分表等等 在高并发下面需要常常需要处理
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2024-02-05 16:50:52
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Java多线程与并发_CAS详解真正能让你走远的，都是自律、积极和勤奋一、什么是CAS?CAS(CompareAndSwap) 比较当前工作内存中的值和主内存中的值，如果相同则执行规定操作，否则继续比较直到主内存与工作内存中的值一致CAS应用 CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的更新值B。 当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做public class
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2023-12-26 08:44:26
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第一章 线程的操作1.1创建多线程的方式第一种：继承Thread第二种：实现Runnable接口1.2线程的常用方法currentThread(): 获取当前线程isAlive():判断当前线程是否处于活动状态sleep():指定毫秒数让当前线程休眠。getId():获取当前线程的Id1.3停止线程停止线程就是线程在处理任务完成之前，停掉正在进行的操作。Thread.stop()可以停止线程，但是
CAS，Compare And Swap，即比较并交换。Doug lea大神在同步组件中大量使用CAS技术鬼斧神工地实现了Java多线程的并发操作。整个AQS同步组件、Atomic原子类操作等等都是以CAS实现的，甚至ConcurrentHashMap在1.8的版本中也调整为了CAS+Synchronized。可以说CAS是整个JUC的基石。CAS分析在CAS中有三个参数：内存值V、旧的预期值A、
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2023-12-28 20:39:25
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一、前言 在某覆盖全省的信息查询系统设计过程中，遇到了现有各个地区已经有业务数据库，使用Oracle，但各个地区的数据表、字段是完全同构的。按照用户的想法，要在省中心建立一个只读数据副本的查询系统。由于各个地区数据量在数十万到数百万左右，因此，估算需要小型机系统、大型磁盘整列才能满足要求。但地区的数据变动非常频繁，
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2024-04-29 20:12:08
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java5之后引入了java.util.concurrent包，专门用于解决java多线程问题。
AtomicInteger用于解决原子性操作（i++,i--的问题）：
AtomicInteger age=100;//必须定义在类的成员变量中，这样多个线程才能共同操作。如果定义在类的方法中作为局部变量，那么将存在于java虚拟机
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2024-02-20 17:36:19
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线程并发库总结：1 线程范围内的数据共享：简单的说就是 一个线程中调用2个类(外部类或者内部类)取数据的方法而在这个线程的范围或者运行期间内数据唯一（可以事先把数据放入一个泛型的 map<Thread , Integer>中去）。此种方法在数据库的应用中比较多，入开启事务 提交事务。Java中已经提供了这个功能的类ThreadLocal 但是数据只能放一个但是可以是集合，对
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2023-06-10 20:04:59
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## Python并发查询数据库
在现代应用程序中，访问数据库是一项常见的任务。然而，当需要处理大量请求时，串行查询数据库可能会导致性能瓶颈。为了提高查询速度，我们可以使用并发技术来同时处理多个数据库查询。本文将介绍如何使用Python进行并发查询数据库，并提供代码示例。
### 并发查询的优势
在传统的串行查询中，每个查询都需要等待前一个查询完成后才能执行。这种方法在面对大量请求时会导致延
原创
2023-08-31 12:29:43
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一、缓存式的Web应用程序架构：在Web层和db层之间加一层cache层，主要目的：减少数据库读取负担，提高数据读取速度。cache存取的媒介是内存，可以考虑采用分布式的cache层，这样更容易破除内存容量的限制，同时增加了灵活性。 二、实现MySQL数据库异步查询实现：通常情况下在PHP中MySQL查询是串行的，如果能实现MySQL查询的异步化，就能实现多条SQL语句同时执行，这样就能
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2023-12-26 22:25:37
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# JAVA线程池并发查询数据库
在现代的软件开发中，数据库查询是一项非常常见的操作。然而，当用户并发地进行查询时，传统的串行查询方式可能无法满足性能需求。为了提高查询效率，我们可以利用JAVA线程池来实现并发查询数据库。
## 1. 什么是线程池？
线程池是一种用来管理和复用线程的机制。它通过预先创建一组线程，然后将任务分配给这些线程来执行，从而减少线程的创建和销毁带来的开销。
JAVA
原创
2023-12-20 07:52:48
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前言：当一个网站开始刚刚创建时，可能只是考虑一天只有几十或者几百个人访问，数据库可能就个db，所有表都放一起，一台普通的服务器可能就够了，而且开发人员也非常高兴，而且信心十足，因为所有的表都在一个库中，这样查询语句就可以随便关联了，多美的一件事情。但是随着访问压力的增加，读写操作不断增加，数据库的压力绝对越来越大，可能接近极限，这时可能人们想到增加从服务器，做什么集群之
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2023-09-22 20:44:02
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goroutine定义，执行与调度，channel操作，goroutine与线程关系
并发主要包括goroutine定义，执行与调度，channel操作，goroutine与线程关系
首先明确并发与并行的关系：并发：同一时间段内执行多个任务（我在跑步，停下来擦会儿汗，再接着跑）并行：同一时刻执行多个任务（我一边跑步一边擦汗）Go语言的并发通过 gorou
上一篇文章已经编写了解决datetime类型需要序列化的问题，那么本章节我们来继续编写循环请求API灌入数据，以及并发实现的初步分析。实战任务本次因为服务架构重构，表优化、重构，带来的任务就是需要从原来的mysql数据库中，读取原表数据（部分存在多张关联查询）然后通过调用API的服务方式灌入新的数据库表中（包含mysql、mongodb）。执行流程如下那么根据流程所需要的功能，需要以下的实例进行支
今天看一下juc 总结。1.volatile 关键字内存可见性问题：每个线程有独立的缓存，两个线程操作共享数据是时，彼此不可见。如何解决可见性问题： 使用同步锁解决，但效率低。 volatile关键字：两个线程操作共享数据是时，彼此可见的。每次向主存更新，每次读取主存。 区别：volatile 不具备互斥性，不保证原子性。2原子性问题 int i =1
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2023-08-19 22:51:32
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一、并发处理 数据库的特点就是数据的集中管理和共享。在通常情况下总是有若干个事务并发地运行，这些并行的事务可能并发地存取相同的数据。因此，数据库管理系统的一个重要任务就是要有一种机制去保证这种并发的存取和修改不破坏数据的完整性，确保这些事务能正确地运行并取得正确的结果。我们知道，事务并发执行时若不加控制的话，将导致不正确的结果和数据库的不一致状态。为保证数据库数据正确地反映所有事务的更
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2023-12-06 19:34:23
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应用场景绝大多数读请求数据需要以大批次（大于1000行）进行更新，而不是单行更新，或者没有更新操作数据只添加到数据库中，没有必要修改读数据时，会从数据库中提取出大量的行，但只用到少量的列表很“宽”，即表中包含大量的列查询频率相对较低（每台服务器的QPS小于100）简单查询，允许大约50ms的延迟列的值是比较小的数值和短字符串处理单个查询需要高吞吐量（每台服务器每秒高达数十亿行）不需要事务数据一致性
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2023-10-23 23:12:22
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