配置需要国际化的语言选中project->Info->Localizations，然后点击"+"，添加需要国际化/本地化的语言，如下图（默认需要勾选Use Base Internationalization）： 添加完后，直接点击finish选中Info.plist，右键New File… ,选择Strings File（iOS->Resource->Strings Fil
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2024-01-15 06:19:01
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对于 Lock 锁来说，如果要实现 “一写多读” 的并发状态（即允许同时读，不允许同时写），需要对 “写操作” 加锁，对 “读操作” 不作要求即可。但是如果对于 “读” 操作下，有 “写操作” 接入的话，对于当前的 “读操作” 可能会产生 “幻读” 的现象。所以对于要实现 “一写多读” 的情况下，应推荐使用 ReadWriteLock 锁。ReadWriteLock 是与 Lock 平级的一个 J
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2024-01-12 14:04:00
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耦合是每个程序员都必须面对的话题，也是容易被忽视的存在，怎么处理耦合关系到我们最后的代码质量。今天Peak君和大家聊聊耦合这个基本功话题，一起捋一捋iOS代码中处理耦合的种种方式及差异。简化场景耦合的话题可大可小，但原理都是相通的。为了方便讨论，我们先将场景进行抽象和简化，只讨论两个类之间的耦合。假设我们有个类Person，需要喝水，根据职责划分，我们需要另一个类Cup来完成喝水的动作，代码如下：
引言不同的锁之间的语义是不一样的，没有一劳永逸的锁，只有更适合的锁。如果是同一进程里的不同线程共享读写锁，那么读写锁变量的维护是在进程内部即可。如果是不同进程共享读写锁，那么读写锁变量的维护是在共享存储区。读写锁的分配规则：（1）只要没有线程占用写锁，那么任意数目的线程都可以持有这个读锁。（2）只要没有线程占用读写锁，那么才能为一个线程分配写锁。读锁相当于一个共享锁，写锁i相当于独占锁。和当初上操
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2023-10-18 09:12:04
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在 Java 编程中，如何实现锁的底层机制是一个既基本又复杂的主题。这个话题不仅关乎多线程编程的效率，还是保证数据的一致性与安全性的关键。接下来，让我们深入探讨这个问题。
许多开发者在使用 Java 的线程同步机制时，常常会遇到性能瓶颈，甚至程序阻塞等问题。为了更好地理解这一现象，首先来看一些实际情况。
- 事件 A：开发者在多线程环境下使用 `synchronized` 关键字。
- 事件
一：MyISAM-读写锁显示声明及测试MyISAM中默认支持的表级锁有两种：共享读锁和排他写锁（独占锁）Mysql中平时读写操作都是隐式的进行加锁和解锁操作，Mysql已经自动帮我们实现加锁和解锁操作了，若是想要测试锁机制，我们就要显示的自己控制锁机制。Mysql中可以通过以下sql来显示的在事务中显式的进行加锁和解锁操作：// 显式的添加表级读锁
LOCK TABLE 表名 READ
// 显示
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2023-10-06 11:47:42
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废话开篇：iOS 下的多线程的技术的应用衍生出了锁的机制，试想，如果 iOS 下没有多线程的概念，所有的代码都会在同步环境下执行，那么，也就不会产生争夺资源情况的发生，当然，也就没有办法利用多核的优势。所以，多线程的应用是广布的，而锁的应用是局部的，所以，二者应相辅相成，来达到提高运行效率的同时提高程序运行的稳定性。基本的三种锁的类型：互斥锁、自旋锁、读写锁。 其中，互斥锁 多线程在访问加锁中的临
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2023-08-22 10:11:51
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文章目录一、synchronized锁表现三种形势二、为什么说Synchronized是一个重量级锁三、Synchronized底层实现原理四、Synchronized锁存储位置五、Synchronized锁的升级过程 一、synchronized锁表现三种形势Java中每个对象都可以作为锁。具体表现为以下3种方式：对于普通方法，锁的是当前实例对象。public class Synchroniz
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2023-09-03 10:55:14
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MySQL读写分离、MySQL锁机制一：MySQL读写分离（主从）二：MySQL锁2.1 锁的类型2.2 锁的定义2.3 一致性非锁定读2.4 一致性锁定读2.5 锁的算法2.6 死锁2.7 锁升级 一：MySQL读写分离（主从）大型网站为了解决大量的并发访问，除了在网站实现分布式负载均衡之外还远远不够。到了数据业务层、数据访问层，如果还是传统的数据结构，或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数
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2023-10-08 15:28:38
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锁理论
一、概述1. Java读写锁理论锁的种类：(1) 独享/共享锁 (广义)独占锁：是指该锁一次只能被一个线程锁持有，eg：ReentrantLock、Sychronized；共享锁：是指该锁可被多个线程持有，eg: ReentrantReadWriteLock，其读锁是共享锁，其写锁是独占锁；(2) 互斥/读写锁 (具体)互
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2024-01-12 01:13:01
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一、MyISAM
1、MyISAM支持表锁，表级锁有两种模式：表共享读锁（Table Read Lock）和表独占写锁（Table Write Lock）
2、MyISAM存储引擎的读锁和写锁是互斥的，读写操作是串行的
3、默认情况下，MyISAM写锁优先级大于读锁，一个进程请求某个 MyISAM表的读锁，同时另一个进程也请求同一表的写锁，最
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2024-04-13 17:58:01
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synchronize存在着无锁、偏向锁、轻量级锁和重量级锁四种状态，会随着竞争的激烈逐渐升级。偏向锁： 顾名思义，就是偏向第一个获得该对象的锁的线程，当线程请求到锁对象后，将锁对象的偏向标志改为1。然后使用CAS操作将线程的ID记录在锁对象的Mark Word中。以后该线程可以直接进入同步块，进去以后标志计数加一。但是，一旦有第二条线程需要竞争锁，那么偏向模式立即结束，进入轻量级锁的状态。轻量级
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2023-11-07 11:40:55
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一、请你讲述一下互斥锁机制，以及互斥锁和读写锁的区别 答，互斥锁（mutex），用于保证在任何时刻，都只能有一个线程访问该对象。当获取锁操作失败时，线程会进入睡眠，等待锁释放时被唤醒。 读写锁（rwlock），分为读锁和写锁。处于读操作的时候，可以允许多个线程同时获得读操作。但是同一时刻只能有一个线程可以获得写锁。其他获得写锁失败的线程将会进入睡眠状态，直到写锁释放时被唤醒。注意;写锁会阻塞其他读
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2023-08-10 09:57:38
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我们前面介绍了Lock的基本用法，知道Lock有公平锁、非公平锁两种实现，也知道Lock底层是用CAS实现的，但我们前面并没有详细介绍底层实现，本文就围绕Lock的加锁操作介绍Lock的底层实现原理。 我们的切入点是可重入锁ReentrantLock的lock()方法：Lock lock = new ReentrantL
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2024-08-03 13:58:24
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前言 前面介绍了java中排它锁，共享锁的底层实现机制，本篇再进一步，学习非常有用的读写锁。鉴于读写锁比其他的锁要复杂，不想堆一大波的文字，本篇会试图图解式说明，把读写锁的机制用另外一种方式阐述，鉴于本人水平有限，如果哪里有误，请不吝赐教。公平读写锁ReentrantReadWriteLock的锁策略有两种，分为公平策略和非公平策略，两者有些小区别，为便于理解，本小节将以示例的形式来说明多线程下，
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2023-08-26 15:21:32
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多线程读写共享资源的规则： 1.已有线程在进行read时，当前线程的read操作不等待，而write需要等待 2.已有线程在进行write时，当前线程read或者write都需要等待简单的读写锁实现：public class ReadWriteLock {
private int read
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2023-08-31 14:51:35
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概述事务的隔离性（隔离级别）是由锁来保证的。并发访问数据的情况分为：1.读-读即并发事务相继读取相同的记录，因为没涉及到数据的更改，所以不会有并发安全问题，允许这种情况发生。2.写-写即并发事务对相同记录进行修改，会出现脏写问题，因为任何一种隔离级别都不允许发生脏写，所以多个未提交的事务对同一个记录修改时需要加锁，保证它们是顺序执行的。锁内存中的结构，当事务想对某条数据进行更改时，首先会查看该记录
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2023-10-02 21:40:07
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用户程序的IO读写，依赖于底层的IO读写，基本上就会用到底层的read&write两大系统调用。在不同的操作系统中，IO读写的系统调用的名称可能完全不一样，但是基本功能都是一样的。read系统调用，并不是直接从物理设备把数据读取到内存中；write系统调用，也不是直接将数据写入到物理设备。上层应用无论是调用操作系统的read，还是调用操作系统的write，都会涉及缓冲区.具体来说，调用系统
说到读写锁，大家都会很迅速的反应过来，读写锁的存在就是为了提升实际的应用的并发能力，可以保证读读不互斥，读写互斥，写写互斥一、概念及实现1. 概念官方文档Github核心接口ReadWriteLock是基于Java里的ReadWriteLock构建的，读锁和写锁都实现了 RLock 接口允许多个 ReadLock 所有者和仅一个 WriteLock 所有者
就是读读不互斥写写互斥读写互斥如果
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2023-08-12 02:00:30
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文章目录Redis学习笔记-并发控制&分布式锁1.笔记图2.Redis两种应对并发访问的方法3.并发访问控制中需要对什么进行控制？4.Redis 的两种原子操作方法5.Redis实现分布式锁6.分布式锁算法(Redlock) Redis学习笔记-并发控制&分布式锁在使用 Redis 时，遇到大流量时，不可避免地会遇到并发问题，多个用户对缓存在 Redis 中的商品信息并发更新，如
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2024-02-22 14:28:33
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