*JDBC是Java对数据库进行操作的一个桥梁. 借助数据库提供的数据驱动, 加上要操作的数据库语言, 执行数据库语句之后就可以对数据库里面的记录进行增 删 改 查(crud)操作了.*请看连接mysql数据库,模拟登陆的演示案例:案例一: sql注入,欺骗服务器执行恶意的SQL命令1.先写一个工具类MyJdbcUtils,封装两个方法:(1)封装连接到数据库的方法getConnection();
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2024-09-01 21:30:29
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# 如何实现Java锁防并发
## 概述
在Java开发中，为了避免并发访问导致的数据错乱或者数据不一致的问题，我们通常需要使用锁机制来保证线程安全。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Java锁来防止并发访问的问题。
## 流程
下面是整个实现Java锁防并发的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个锁对象 |
| 2 | 在需要保护的代码块前加锁
原创
2024-04-30 05:21:01
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我们已经比较完整得介绍了有关无锁的概念和使用方法。相对于有锁的方法，使用无锁的方式编程更加考验一个程序员的耐心和智力。但是，无锁带来的好处也是显而易见的，第一，在高并发的情况下，它比有锁的程序拥有更好的性能；第二，它天生就是死锁免疫的。就凭借这2个优势，就值得我们冒险尝试使用无锁的并发。这里，我想向大家介绍一种使用无锁方式实现的Vector。通过这个案例，我们可以更加深刻地认识无锁的算法，同时也可
Go的并发机制go的线程实现由3种模型，有3个核心元素： M:machine 一个M代表一个内核线程，或者说工作线程 P:Process 一个P代表执行Go代码所需要的必须的资源，或称为 上下文环境 G:goroutine 一个G代表一个go代码片段，是对go代码片段的一个封装一个G需要M和P的支持 M结构体的字段说明：mstartfn : 表示M的起始函数，其实就是在编写go语句时，指定
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2024-07-17 21:24:17
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Mongodb并发与锁机制1、 MongoDB 使用的锁MongoDB 使用的是“readers-writer”锁， 可以支持并发但有很大的局限性，当一个读锁存在,许多读操作可以使用这把锁，然而, 当一个写锁的存在，一个单一的写操作会 exclusively 持有该锁，同时其它读，写操作不能使用共享这个锁；举个例子，假设一个集合里有 10 个文档，多个 update 操作不能并发在这个集合上，即使
原创
2015-07-27 14:43:00
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# MongoDB 并发操作的实现：无锁编程简介
在现代应用程序中，高并发是非常重要的，而MongoDB作为一种NoSQL数据库，提供了多种方式来处理并发更新而不需要传统的锁机制。本文将逐步讲解如何实现这一过程。
## 流程概述
以下是实现MongoDB并发操作的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 连接到MongoDB数据库
目录首先是场景：并发控制悲观锁 select ... for update的使用 乐观锁解释：特点：实现：sql演示例子： 结合我们的Java代码的实现以上更新语句存在一个比较严重的问题，即ABA问题：解决方式：优化 首先是场景：并发控制 为什么要使用悲观锁和乐观锁——>为了并发情况下，线程跟自己在单机情况一样得到相同的结果，保证数
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2024-05-14 12:01:50
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1 mongodb的锁 mongodb使用的读写锁。 2 mongodb高并发 同样是读写锁造成的问题。 3 findandmodify 该操作是原子的。
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2018-04-24 13:16:00
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1、避免使用同步的方法 nodejs 是基于单线程。为了让单线程能够处理高并发的请求，我们尽量要避免让线程等待，阻塞，同步，和长时间运行某项操作。nodejs 一个显著的特点就是彻头彻尾的异步。这个特性在基于事件驱动的应用上表现的非常的出色。 不幸的是在nodejs 中仍然存在可以同步或者阻塞调用方法。例如，许多的文件系统操作既有异步的方法也有同步的方法
# Java并发控制
在Java编程中，处理并发操作是非常重要的。多个线程同时访问共享资源可能导致数据不一致性或者其他问题。因此，在编写Java应用程序时，需要考虑如何防止并发问题的发生。
## 什么是并发控制
并发控制是指通过某种方式来确保多个线程访问共享资源时，能够保证数据的一致性和正确性。在Java中，我们可以通过各种手段来实现并发控制，例如使用同步关键字、锁、信号量等机制。
##
原创
2024-03-30 07:07:39
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本文一共分析了三个案例，分别介绍并发系统中的共享资源并发访问、计算型密集型任务缓存访问 、单一热点资源峰值流量问题和解决方案。Q1：订票系统，某车次只有一张火车票，假定有1w个人同时打开12306网站来订票，如何解决并发问题？A1： 首先介绍数据库层面的并发访问，解决的办法主要是乐观锁和悲观锁。乐观锁假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。乐观锁使用一个自增的字段表示数据的版
锁总结悲观锁总是假设最坏的情况，每次对数据操作都认为其它数据可能修改。在整个数据处理过程之中，将数据处于锁定状态。应用：数据库的锁机制（读锁、行锁、写锁等），数据库中实现是对数据记录操作前给记录加排他锁。如果获取锁失败，则说明数据库正在修改，则等待或者抛出异常。如果synchronized的思想也是悲观锁加锁成功，则获取记录，对其操作，然后事务提交后释放排他锁。例子：select * from 表
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2024-04-09 21:06:43
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upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。 multi : 可选，MongoDB 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。 writeConcern :可选，用来指定mongod对写操作的回执行为比如写的行为是否需要确认。 举例： db.集合名.
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2024-07-30 19:09:33
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Spring全家桶-Spring Security之会话并发控制与集群解决 Spring Security是一个能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案的安全框架。它提供了一组可以在Spring应用上下文中配置的Bean，充分利用了Spring IoC（控制反转），DI（依赖注入）和AOP（面向切面编程）功能，为应用系统提供声明式的安全访问控制功能，减少了为企业系统安全
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2024-03-18 17:00:56
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目录一、gevent实现并发HTTP服务器二、单进程单线程非阻塞实现并发原理在Python实现web服务器入门学习笔记（3）——多进程、多线程实现并发HTTP服务器中，我们知道可以分别通过多进程、多线程的方式实现并发服务器，那么，是否可以通过单进程单线程的程序实现类似功能呢？实际上，在Python多任务学习笔记（10）——分别通过yield关键字、greenlet以及gevent实现多任务中，我们
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2023-12-24 23:02:23
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一、并发锁简介 确保线程安全最常见的做法是利用锁机制（Lock、sychronized）来对共享数据做互斥同步，这样在同一个时刻，只有一个线程可以执行某个方法或者某个代码块，那么操作必然是原子性的，线程安全的。 可重入锁 可重入锁又名递归锁，是指 同一个线程在外层方法获取了锁，在进入内层方法会自动获
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2020-05-31 14:25:00
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锁 据jvm内存模型，线程共享主存，各变量同步不及时，造成线程不安全，为此java提供了锁来解决线程不安全。 乐观锁 从理论上讲，乐观锁假设各线程不同时修改变量，仅仅通过版本号，时间戳去保证线程安全。java提供的CAS(aompareAndSwap)也是乐观锁的一一种实现 CAS：比较与交换，有3个核心变量，v-内存值，A-期望值，B-修改值，只有当A与v的值相同时才去更新v的值
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2023-09-06 16:33:44
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MongoDB的并发线上环境遇到MongoDB的性能瓶颈，为了解决性能瓶颈学习了一下MongoDB中的并发机制，记录如下。下文中主要是对比了MongoDB 2.2和3.0.7这两个版本的并发机制。1. MongoDB锁的类型 在2.2版本中MongoDB用的是读写锁，允许并行的读但是只能互斥的写，当一个读锁存在的时候可以有多个读操作共享这个锁，但是当一个写锁存在的时候只能有一个写操作获得这个锁，其
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2023-07-25 16:26:28
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说起来，自从接触了MongoDB以后，我在大小项目中就再也没有接触过关系型数据库了。性能倒不是什么主要问题，主要是方便，例如我可以在MongoDB中直接保存数组，然后把其中的元素当作查询条件，而在关系型数据库中，则需要使用额外的表格，然后再JOIN等等。当然，在MongoDB中很难进行JOIN，于是对于某些场景下会略显麻烦，但在记忆中我似乎真没什么束手束脚的情况。这方面我还没有仔细分析，可能Mon
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2024-01-18 23:46:44
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高并发与锁高并发系统往往会存在数据不一致的问题。例如某购物网站发布的秒杀商品，在同一时间点，可能存在几万甚至上百万的用户访问，这就是一个典型的高并发场景。 在高并发场景，多个线程同时享有并访问数据。由于线程每一步的完成顺序不一样，会存在数据不一致的问题。 当前互联网主要通过悲观锁和乐观锁来解决高并发场景下的数据不一致问题。1 悲观锁悲观锁是一种利用数据库内部机制提供的锁的方法，也就是对更新的数据加
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2023-10-26 19:32:18
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