前言 分布式全局ID的应用场景： 1、数据库的分表的主键ID生成方案 2、有些分布式部署、微服务等场景中，需要生成全局性的唯一ID一、分布式ID生成规则硬性要求：1、全局唯一：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。2、趋势递增：MySQL中InnoDB引擎使用的是聚集索引。多数RDBMS使用Btree的数据结构来存储索
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2024-01-12 12:21:04
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此文记录学习《Java并发编程（核心方法与框架）》时的记录 一、SemaphoreSemaphore，这个单词翻译过来指：信号 在Java中此类主要用来限制线程并发的数量。 其常用方法如下：方法作用Semaphore(int permits)构造方法，permits表示同一时间最多允许多少个线程同时执行acquire()和release()之间的代码Semaphore()无参构造。默认permit
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2024-04-16 17:02:37
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考点介绍： final是java语言中的一个关键字；final表示：最终的，不可变的。类和类之间具有相同特征，将这些共同特征提取出来，形成的就是抽象类。接口也是一种引用数据类型；编译过后也生成一个class字节码文件。答案详情解析和文章内容点击文章末尾链接即可查看！一、考点试题1、以下关于 abstract 关键字的说法，正确的是（） A.abstract 可以与final 并列修饰同一个类。 B
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2024-08-21 17:29:48
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# Java 并发情况下的 static 实现
## 概述
在Java中，处理并发是一个关键技术，尤其是在处理静态变量时。静态变量是属于类而非实例的，因此在并发环境中可能会引发线程安全问题。在这篇文章中，我们将讨论如何确保在并发情况下正确使用 `static` 变量。
### 流程步骤
以下是使用 `synchronized` 关键字来实现线程安全的 `static` 变量访问的基本流程：
原创
2024-09-03 07:29:27
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1，问题我们在日常开发中，由于一些安全性考虑，我们做数据库删除的时候，并不会把数据删除，而是通过一个字段作为标记，比如 is_delete ，为 0 时为正常，为 1 时为删除，这种模式但这就引发了一个问题，如果数据表中存在一个需要唯一性约束的字段，比如 用户账号，当我们插入过一次某个账号后采用逻辑删除，在次插入的时候，会出现违反唯一性约束的错误2，办法1，在程序中判断，不做数据库约束数据库不做约
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2024-01-20 02:30:03
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1.并发用户数 并发，即为同时出发，从应用系统架构层面来看，并发意为单位时间内服务器接收到的请求数。客户端的某个具体行为包括了若干个请求，因此，并发数被抽象理解为客户端单位时间内发生给服务器端的请求，而客户端的业务请求一般为用户操作行为，因此，并发数理解为并发的用户数，而这些用户是虚拟的，又可称为虚拟用户。 并发数，广义来讲，是单位时间内同时发送给服务器的业务请求，不限定具体业务类型。狭义来讲
在高并发场景下，保证幂等性是一个非常重要的课题。幂等性是指一个操作可以执行多次，但无论执行多少次，最终的结果都是一样的，不会因为多次执行而产生副作用。在高并发情况下，如果操作没有幂等性保障，可能会导致资源重复消费、数据重复处理、状态不一致等问题。以下是一些常见的确保操作幂等性的策略和技术：1. 使用唯一标识符（ID）为每个操作生成一个唯一的标识符（如请求 ID、事务 ID、订单号等），并使用这个标
一、MySQL体系架构 由图，可以看出MySQL最上层是连接组件。下面服务器是由连接池、管理服务和工具组件、SQL接口、查询解析器、查询优化器、缓存、存储引擎、文件系统组成。1、连接池 管理、缓冲用户的连接，线程处理等需要缓存的需求。连接池的作用就是将这些连接缓存下来，下次可以直接用已经建立好的连接，提升服务器性能。2、管理服务和工具组件 系统管理和控制工具，例如备份恢复、Mysql复
# 并发情况下对Redis加锁实现
## 介绍
在并发编程中，为了保证数据的一致性和避免竞态条件（race condition），需要使用锁来对共享资源进行保护。Redis是一种高性能的键值存储数据库，可以用作并发情况下对数据的读写操作。本文将介绍如何在并发情况下使用Redis实现加锁。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 程序一
A
原创
2023-12-23 08:41:59
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一、threading模块介绍multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口，二者在使用层面，有很大的相似性，因而不再详细介绍官网链接：https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading# 二、开启线程的两种方式#方式一
from threading import Thread
i
# 实现Java高并发情况下防止重复进入
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到需要在高并发情况下防止重复进入的场景。这种情况下，我们需要保证在同一时间只有一个线程能够进入某个关键区域，以避免出现数据不一致或者其他问题。接下来，我将详细介绍如何在Java中实现高并发情况下防止重复进入的方法，并教给新手小白。
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
par
原创
2024-07-02 05:20:16
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# Java 高并发情况下解决库存问题
在现代电子商务的复杂环境中，库存管理是一个挑战，尤其是在高并发的情况下。本文将深度探讨如何使用 Java 来应对这些挑战，并通过示例代码和可视化图表让读者更好地理解。
## 1. 背景
在高并发情况下，多个用户可能同时访问库存系统进行下单操作。如果不妥善处理，就可能导致超卖（超出实际存量的销售）。因此，在 Java 中，我们需要采用一些策略来确保库存的
两种方式解决并发访问map 读写锁实现并发安全Map sync.Map 读写锁实现并发安全Map 并发访问map是不安全的。所以如果希望在多协程中并发访问map，必须提供某种同步机制，一般情况下通过读写锁sync.RWMutex实现对map的并发访问控制，将map和sync.RWMutex封装一下，
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2020-02-21 16:26:00
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乐观锁即是无锁思想，一般都是基于CAS思想实现的，而在MySQL中通过version版本号 + CAS无锁形式实现乐观锁；例如T1，T2两个事务一起并发执行时，当T2事务执行成功提交后，会对version+1，所以T1事务执行的version条件就无法成立了。对sql语句进行加锁以及状态机的操作，也可以避免不同线程同时对count值访问导致的数据不一致问题。
原创
精选
2023-12-06 19:09:03
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AOP打印参数在并发情况下会出现请求信息线程串行的问题，经改造如下： package com.example.aspect; import com.alibaba.fastjson2.JSON; import com.pacific.external.callback.util.CurrentCon
原创
2022-05-28 01:05:42
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# 高并发情况下 Redis 连接泄露解决方案
## 概述
在高并发场景中，Redis 连接泄露是一个常见的问题。当每个请求都创建一个新的连接，但没有正常关闭连接时，会导致连接池被耗尽，从而导致系统性能下降甚至崩溃。本文将介绍如何解决这个问题，以及每一步需要做什么。
## 流程图
下面是解决 Redis 连接泄露的流程图。
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B[获取
原创
2023-12-04 13:35:25
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（4）增加Mycat存活状态检测服务配置touch /etc/xinetd.d/mycat_status
vi /etc/xinetd.d/mycat_status
增加以下内容：
service mycat_status
{
flags = REUSE
使用该标记的socket_type为stream，需要设置wait为nosocket_type = stream ## 封包处理方式，Strea
## 高并发情况下 Redis 主从数据一致性实现
### 1. 简介
在高并发场景下，如何确保 Redis 主从数据的一致性是一个重要的问题。Redis 主从复制机制可以实现数据的同步，但是由于网络延迟等原因，可能会出现主从数据不一致的情况。本文将介绍一个实现高并发情况下 Redis 主从数据一致性的解决方案，并提供详细的步骤和代码示例。
### 2. 解决方案流程
下面是整个解决方案的
原创
2023-10-28 07:00:26
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一步一步认识java并发库(一)cas指令大学毕业，工作多年，终日惶恐，碌碌无为，不安于，重复枯燥的工作。
内心的郁闷，长时间的加班，又加上日渐虚落的身体。
毅然辞去手头工作，修身，反省，回顾，总结，重新规划。
这个系列的博文，是对java并发库学习的一个归纳和总结。
希望通过一步一步模仿java并发库的实现。能够对并发有一个比较深入和全面的了解。
首先我们介绍一下cas（Compar
标题：Java并发情况下对象赋值出现的问题及解决方案
## 引言
在Java开发中，我们经常会遇到并发编程的场景，尤其是多线程环境下对共享对象的赋值操作。然而，并发情况下对象赋值可能会出现一些问题，导致程序运行出现不可预期的结果。本文将介绍这些问题的原因，并提供相应的解决方案。
## 问题原因
在Java中，当多个线程同时访问同一个对象的实例变量时，就可能出现并发问题。这是因为对象的赋值操作并
原创
2024-02-05 07:03:34
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