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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【问题描述】synchronized只能解决一个tomcat的并发问题,synchronized锁的一个进程下的线程并发,如果分布式环境,多个进程并发,这种方案就失效了！ 【自己实现分布式锁的思路】1. 因为redis是单线程的，所以命令也就具备原子性，使用setnx命令实现锁，保存k-v
如果k不存在，保存（当前线程加锁），执行完成后，删除k表示释放锁
如果k已存在，阻塞
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2023-10-11 23:31:35
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Java项目中高并发问题的简单解决方案1、尽量使用缓存技术来做。用户缓存，页面缓存等一切缓存，使用特定的机制进行刷新。利用消耗内存空间来换取用户的效率，同时减少数据库的访问次数。2、把数据库的查询语句进行优化，一般复杂的SQL语句就不要使用ORM框架自带的做法来写，采用自己来写SQL，例如hibernate的hql中的复杂语句就会很耗时。3、优化数据库的表结构，在关键字、主键、访问率极高的字段中加
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2023-09-14 22:06:37
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无论何时，只要有多个查询需要在同一时刻修改数据，都会产生并发控制的问题。在处理并发读或者写的时候，可以通过实现一个由两种类型的锁组成的锁系统来解决问题。这两种类型的锁通常被称为共享锁和排他锁，也叫读锁和写锁。读锁是共享的，或者说是相互不阻塞的。多个客户在同一时刻可以同时读取同一个资源而不互相干扰。写锁是排他的，也就是说一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁，这是出于安全策略的考虑，只有这样才能保证在给定时
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2023-11-02 10:59:35
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本文对锁、事务、并发控制做一个总结，看了网上很多文章，描述非常不准确。如有与您观点不一致，欢迎有理有据的拍砖！
mysql服务器逻辑架构每个连接都会在mysql服务端产生一个线程（内部通过线程池管理线程），比如一个select语句进入，mysql首先会在查询缓存中查找是否缓存了这个select的结果集，如果没有则继续执行 解析、优化、执行的过程；否则会之间从缓存中获取结果集。
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2023-11-23 15:19:52
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JAVA中多线程高并发场景下保证线程安全通常都会考虑加锁。但是在特殊场景下我们也可以采用java.util.concurrent包提供的线程安全的对象，避免加锁从而达到高效的目的。但是，这些线程安全的对象仅仅指的是针对于原子性操作是线程安全的，如果多个方法同时调用无法保证线程安全，只能考虑加锁。这里我们举个列子：假设我们在多线程高并发场景下使用java.util.concurrent.Concur
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、业务拆分： 电商平台，包含了用户、商品、评价、订单等几大模块，最简单的做法就是在一个数据库中分别创建users、shops、comment、ord
本文以一个具体的MySQL死锁例子为引子，介绍一下死锁的原理、分析和预防，并对数据库事务和锁进行了扩展介绍。
大家在日常工作中肯定都遇见过数据库死锁问题，本文以一个具体的MySQL死锁例子为引子，介绍一下死锁的原理、分析和预防，并对数据库事务和锁进行了扩展介绍。01 问题背景某一天，张三发现一个跑批任务执行过程中频繁报出数据库死锁问题，相关日志如下：ex=o
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2024-10-30 20:13:07
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1、锁基本概念 java并发为了线程安全需要对线程进行加锁，从而保证各线程安全地访问共享数据。但是加锁安全之后，又想提高加锁的效率。出现了共享锁和排它锁。共享锁：同一资源允许多个线程对其进行操作，而且不会引起数据不安全（如脏数据、幻读等现象）排它锁：同一资源允许一个线程对其进行操作，而且不会引起数据不安全综上，共享锁的效率比排它锁高，但并不是所有场景都适用于共享锁。读写锁就是在某一场景下使用的；如
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2023-11-23 16:50:23
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锁是最常用的同步方法之一。 在高并发环境下， 激烈的锁竞争会导致程序性能下降， 所以非常有必要讨论一下锁的性能问题以及相关的注意事项，如： 避免死锁、减小锁力度、锁分离等。需要明确一点， 多核场景下， 使用多线程虽然可以提高系统性能， 但同时也会增加额外的系统开销， 如维护线程本身的元数据、线程调度、上下文切换等。1. 提高锁性能的建议锁竞争过程会导致系统性能下降， 为了将多线程的这种副作用降到最
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2024-04-12 07:16:51
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以购买商品举例： ① 从数据库获取库存的数量。 ② 检查一下库存的数量是否充足。 ③ 库存的数量减去买家购买的数量(以每个用户购买一个为例)。 ④ 最后完成购买。 仅仅这几行逻辑代码在并发的情况下会出现问题，自己可以想象一下。 这里暂时就不测试了，下面会针对并发的处理给出测试结果。 创建表： 第一种
原创
2021-05-27 11:17:56
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目录何为乐观锁？举个例子！！具体实现（简单实现） 一、在本地数据库设计一个测试表并添加一条测试数据（test_user）二、创建实体类三、使用Mybatis插件，实现在执行Sql前同时利用version实现乐观锁(版本的自动更新)一、mybatis插件介绍 二、拦截器
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2023-08-11 18:19:30
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数据库:mysql数据库的乐观锁:一般通过数据表加version来实现,相对于悲观锁的话，更能省数据库性能,废话不多说，直接看代码第一步：建立数据库表： CREATE TABLE `skill_activity` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '活动id',
`name` varchar(20) NOT NULL COM
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2024-06-03 22:39:12
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对于我们的一个应用来说，并发问题是不可忽视的。其实每一个网站都存在着并发的问题，只是平时这些网站的并发数不够多而显得没有问题罢了。言归正传，mysql作为现在众多网站中使用的数据库之一，当然自己也有一套机制去解决并发问题，那就是锁机制。在mysql中有许多存储引擎，其中 InnoDB和MyISAM和我们常用的两大存储引擎。锁机制主要有两大类，一是表锁，二是行锁，而其中MyI
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2023-08-21 09:35:24
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在前面的 数据库事务原理 中提到了为什么需要使用事务的原因 , 现如今主流数据库都引入了锁机制 ,并引入了事务隔离级别的概念 , 本文就Mysql的各种常见锁进行解析.一 . 锁种类(按锁级别) MySQL的锁机制比较简单，其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。比如，MyIS
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2023-08-01 11:55:26
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按使用方式乐观锁：很乐观，每次读写数据时都认为别人不会修改这条数据，因此不上锁（不使用数据库的锁机制），通过版本控制的方式来避免并发事务间的数据冲突。乐观锁比较适合读操作很多的高并发应用，可以提高吞吐量。悲观锁：很悲观，每次读写数据都担心别人修改这条数据，所以每次都上锁（使用数据库的锁机制）。乐观锁：在数据表增加一个 “version” 字段，数据行每更新一次，其version值加一。当需要提交更
# 高并发下 MySQL 行锁的工作原理与使用
在现代应用程序中，尤其是那些需要处理大量并发请求的系统，数据库的性能和数据一致性就显得尤为重要。在这方面，MySQL 提供了行锁机制，以确保在高并发环境下的安全和高效数据处理。
## 什么是行锁？
行锁是数据库管理系统（DBMS）中的一种锁机制，它用于对特定的行数据进行加锁。这意味着当一个事务（transaction）对某行数据进行修改时，其他
# MySQL高并发加什么锁
在进行高并发的数据库操作时，为了保证数据的一致性和并发性，需要使用适当的锁机制来控制并发访问。MySQL提供了多种锁机制，本文将介绍在高并发场景下应该使用的锁类型，并给出相应的代码示例。
## 锁类型
在MySQL中，常用的锁类型包括共享锁（Shared Lock）和排他锁（Exclusive Lock）。共享锁用于读操作，允许多个事务同时持有同一个共享锁，互不
原创
2023-10-18 14:01:24
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今天王总又给我们上了一课，其实mysql处理高并发，防止库存超卖的问题，在去年的时候，王总已经提过；但是很可惜，即使当时大家都听懂了，但是在现实开发中，还是没这方面的意识。今天就我的一些理解，整理一下这个问题，并希望以后这样的课程能多点。先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购 一个商品。然而，
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2023-12-21 15:08:29
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1、增加缓存在web层和db层之间加一层缓存。减少数据库读取负担，提高数据读取速度。2、业务拆分分库：以电商平台为例，包含了用户、商品、评价、订单等几大模块，最简单的是在一个数据库中创建四张表。 随着业务规模的增大，需要对业务进行拆分。每个表都使用单独的数据库进行存储，将原本对一个数据库的依赖拆分成对4个数据库同时承担压力，提高系统吞吐量。3、Mysql主从复制、读写分离当数据库的写压力增加，ca
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2023-08-20 21:45:37
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