问题提出：假设es索引里存放的是商品库存。现有多个线程同时操作es，修改某一个商品的库存，此时线程修改前都查询出商品库存，比如线程A查询出库存为100，线程B查询出库存也是100。此时线程B先更新的es里商品库存将1更新成99。但线程A在做减库存时用的是100，使用了旧值。 一、悲观锁悲观锁(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，
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2024-08-27 11:19:07
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常见的全文搜索引擎有Lucene、Solr、ElasticSearch一、ES介绍ElasticSearch是一个基于Lucene的开源分布式(全文)搜索引擎，提供简单的RESTFul Web接口来隐藏Lucene的复杂性。ES主要功能：分布式搜索数据分析分组和聚合设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速。缺点：不支持事物吃内存 ElasticSearch默认的访问端口是92
ElasticSearch 服务挂了，挂可不是进程没了，因为有 Supervisor 保护，而是服务不可用了。以前曾经出现过一次因为 ES_HEAP_SIZE 设置不当导致的服务不可用故障，于是我惯性的判断应该还是 ES_HEAP_SIZE 的问题，不过登录服务器后发现日志里显示大量的「Too many open files」错误信息。那么 ElasticSearch 设置的最大文件数到底是多少呢
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2024-03-24 15:07:11
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一、ES基于_version 进行乐观锁并发控制 post /index/type/id/_update?retry_on_conflict=5&version=61.内部版本号第一次创建document的version版本号为1，以后每次对这个document修改或删除操作，version自动加1。同时带上数据的版本号，确保es中数据的版本号，跟客户端中的数据的版本号是相同的，才能修改。
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2024-07-04 07:18:18
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文章目录节点主资格节点用 minimum_master_nodes 避免脑裂数据节点摄取节点仅协调节点节点数据路径设置path.datanode.max_local_storage_nodes其他节点设置X-Pack 节点设置机器学习节点 节点每次启动 Elasticsearch 实例时，都会启动一个节点。连接节点的集合称之为「集群」。如果你运行的是单个 Elasticsearch 节点，那么你
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2024-04-25 22:23:39
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本节的主要内容：ES的乐观锁并发控制原理以及模拟过程1、ES的乐观锁并发控制1.1、悲观锁与乐观锁悲观锁的优点是：方便，直接加锁，对应用程序来说透明，不需要做额外的操作；缺点，并发能力很低，同一时间只能一条线程操作数据乐观锁的优点是：并发能力很高，不给数据加锁，大量线程并发操作；缺点，麻烦，每次更新的时候，都要先对比版本号，然后可能需要重新加载数据，再次修改，再写；这个过程，可能要重复好几次。1.
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2024-02-23 23:18:15
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前言我第一次了解egg.js时候，感觉非常nb。稍微学了一下，结果后来又忘差不多了。我现在养成了一种不写博客就感觉自己不会的习惯。就算当时会了，过段时间也忘了。官网插件egg的构造有点像jekins里那个worker和master的感觉。node是单进程单线程，所以只使用一个cpu核，egg会做一个node集群，通过master来控制worker达到多核的利用。当客户端请求来时，会先发给maste
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2024-04-11 20:21:19
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2021年度训练联盟热身训练赛第三场赛后补题A Circuit Math【题目分析】【代码展示】B Diagonal Cut【题目分析】【代码展示】C Gerrymandering【题目描述】【题意理解】【代码展示】D Missing Numbers【代码展示】G Research Productivity Index【题目描述】【代码展示】H Running Routes【题目描述】【输入描述
## 使用Python中的requests库进行并发请求
在进行Web开发或者数据爬取时，经常需要发送大量的HTTP请求。如果需要发送大量请求并获取结果，传统的方式往往会耗费大量时间。为了提高效率，可以使用Python中的requests库进行并发请求。本文将介绍如何使用requests库进行并发请求，并提供代码示例。
### requests库简介
requests是Python中一个广泛
原创
2024-03-06 04:20:16
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我们都知道1.1与1的最主要的区别在于默认开启了connection：keep-Alive实现了长连接，不需要再发送一个请求就要建立一个连接，现在建立一个连接就可以进行多次的数据传输。而随着互联网的快速发展，数据量的大量剧增，http1.1的问题也就浮出水面了问题：1.并行文本传输，1.1是按照并行文本传输的，比如要传输一个“hello world”，必须从h开始一个个按顺序传输，因为传输的过程是
# Python 并发 Requests 技术解析
在现代应用程序中，尤其是网络应用，处理多个 HTTP 请求的并发性变得尤为重要。Python 通过多种库提供了支持并发请求的功能，最常用的就是 `requests` 库与 `concurrent.futures` 模块结合。本文将为大家介绍如何使用 Python 进行并发 HTTP 请求，并提供相应代码示例。
## 什么是并发请求？
并发请
原创
2024-09-11 05:30:22
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```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{了解需求}
B --> C{选择并发库}
C --> D{编写代码}
D --> E{运行代码}
E --> F[结束]
```
在实现"Python 并发 requests"的过程中，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 了解需求
原创
2024-05-19 05:48:24
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一.简单介绍 所以构建一个优秀的APP,缓存是非常重要的一个环节。
二.处理方案 这样以此类推，内存中的数据和缓存的数据保持一致。
当用户又一次下拉刷新界面时，会出现两种情况：
第一种情况比較简单。数据变动小于一页。说明刷新返回的数据加上缓存的数据就能够构建出用户的所有数据，所以此
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2024-06-08 17:26:11
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线程的概念能被操作系统调度(给CPU执行)的最小单位同一个进程中的多个线程可以同时被CPU执行数据共享，操作系统调度的最小单位，可以利用多核，由操作系统调度，数据不安全开启关闭时间消耗小(比进程小很多)数据不安全def a():
for i in range(1000000):
global count
count+=1
def b():
for
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2023-09-04 23:26:22
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# 实现“python requests 最大请求”教程
## 1. 整体流程
为了实现“python requests 最大请求”，首先需要了解整个流程。下面是实现该功能的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 | 导入requests库 |
| 2 | 创建会话对象
原创
2024-06-28 06:42:03
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# Python 控制 Requests 并发
在现代网络爬虫和API请求的开发中，使用Python的`requests`库进行HTTP请求是非常普遍的。然而，直接使用`requests`库进行并发请求时，通常会面临速度慢和性能瓶颈的问题。本文将介绍如何有效地控制requests的并发，结合相关代码示例，帮助大家更好地理解这个问题。
## 为什么需要控制并发
当我们需要从多个资源或API中获
原创
2024-08-11 04:40:18
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# Python Requests 高并发实现指南
在现代的网络应用中，处理高并发请求是一项重要的技能。Python 的 `requests` 库在进行网络请求时虽然简单易用，但其本身并不支持高并发。为了解决这个问题，通常会结合使用 `concurrent.futures` 模块或 `asyncio` 库。本文将详细介绍如何实现 Python requests 的高并发请求。
## 整体流程
原创
2024-08-24 04:19:31
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前面已经实现了链接爬虫、数据获取爬虫以及缓存功能。前面实现的都是串行下载网页的爬虫，只有前一次下载完成以后才会启动新的下载。爬取规模较小的网站时，串行下载尚可应对，如果面对的是大型网站时，串行下载效率就很低下了。 现在开始逐步实现使用多线程和多进程这两种下载的并发爬虫。 首先通过Alexa网站获取到最受欢迎的100万个网站列表（可直接下载一个压缩文件，网址：http://s3.amazonaw
# Python Requests并发请求
## 介绍
在实际开发中，我们经常需要通过网络请求获取数据，然而当需要发送多个请求时，逐个发送请求可能会导致效率低下。为了提高请求效率，我们可以使用并发请求的方式，同时发送多个请求并等待它们返回结果。
本文将介绍如何使用Python的Requests库实现并发请求，通过示例代码详细讲解每一步的操作。
## 流程
下面是实现并发请求的整个流程，我们可
原创
2023-07-15 13:53:16
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# Python中的并发请求：使用Requests与Concurrency
在现代网络应用程序开发中，处理多个请求的能力至关重要。Python的`requests`库是一种非常流行的HTTP请求库，具有简单的API和强大的功能，但它本身并不支持并发请求。为了高效地实现并发请求，我们可以使用Python的`concurrent.futures`模块来配合`requests`库一起使用。
## 为
原创
2024-10-28 07:07:55
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