在大型应用系统开发过程中，经常会因为忽略对并发处理的考虑而造成系统在生产环境中出现问题，而且并发问题最难跟踪，如果你只是独立地测试你的应用，然后部署，并交给数十个并发用户使用，就很有可能痛苦地遭遇原先未能检测到的并发问题。例如，2个用户同时修改某张订单，首先他们会查询这张订单存在不存在，如果存在，那么修改它的状态。在并发操作中，用户1会很奇怪的发现他的修改丢失了。当然，除此之外，在未能够很好的处理
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2024-10-21 12:46:34
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八、PL/SQL中的事务处理一览在这里，我们学习一下，如何使用事务处理的基本技术来保证数据库的一致性，这其中包括如何提交或取消对数据库的改动。Oracle管理下的工作或任 务被称为会话。当我们运行应用程序或Oracle工具并连接到Oracle时，一个用户会话就会被开启。为了让用户会话可以"同步"工作并能共享计算机资 源，Oracle就必须控制并发，所谓并发指的是多个用户同时访问同样的数据资源。要是
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2024-02-28 20:57:58
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一、摘要对于一个大的任务，一般的做法是利用一个进程，串行的执行，如果系统资源足够，可以采用parallel技术，把一个大的任务分成若干个小的任务，同时启用n个进程/线程，并行的处理这些小的任务，这些并发的进程称为并行执行服务器(parallel executeion server)，这些并发进程由一个称为并发协调进程的进程来管理。1. 启用Parallel前的忠告：只有在需要处理一个很大
HBase作为一种高性能的分布式存储系统，在高并发场景下具有广泛的应用前景。通过对其高并发机制、性能瓶颈以及优化策略的分析
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2024-06-05 10:41:44
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2021@SDUSC目录概述SpinLockLWLockLWLock的数据结构LWLock的主要操作(1) LWLock的空间分配(2) LWLock 的创建(3) LWLock 的分配(4) LWLock 锁的获取(5) LWLock 锁的释放总结概述上周分析了并发控制的脏读、不可重复读和幻读三种SQL在并行的事物之间避免的现象，这周将分析一下postgreSQL中的三种锁即SpinLock,L
并发访问：多个用户同时访问一个数据库。（dbms数据库管理系统）并发控制：用正确的方式实现事务的并发操作，避免造成数据的不稳定，不一致。并发访问带来的问题： 1：更新丢失： 一个事务修改某行数据时，另外一个用户同时修改了改行数据，导致第一个事务对数据的更新丢失。 2、脏读：一个事务读取了另一个事务未提交的数据
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2024-04-25 19:25:47
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1 MVCCACID中的C即一致性在PG内部使用MVCC机制来保证。MVCC多版本并发控制为数据加上时间戳，读写需要额外的根据自身时间戳与数据时间戳对比，按照既定的规则可以知道这条数据对当前的SQL是否可见。MVCC避免了传统的锁方法，将锁竞争最小化来获得更高的性能。使用MVCC模型的主要优点是查询（读c）数据的锁请求与写数据的锁请求不冲突，所以读不会阻塞写，写也从不阻塞读。另外在PG里也有表和行
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2024-07-22 13:07:48
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其实这篇的的起因是源于一个问题，为什么POSTGRESQL 没有UNDO REDO，没有这样的表空间到底他怎
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2022-06-22 10:06:55
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其实这篇的的起因是源于一个问题，为什么POSTGRESQL 没有UNDO REDO，没有这样的表空间到底他怎么进行事务与相关的并发机制的。所以这篇可能会伴随着枯燥乏味。这个问题的从POST...
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2023-06-19 09:59:30
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在 PostgreSQL 中，预写式日志（Write - Ahead Logging，WAL）是保障数据一致性和持久性的关键技术。WAL Buffer 是 WAL 在内存中的缓冲区，其并
一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统性
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2024-03-23 12:45:39
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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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我相信每一位开发同学多多少少都想参与或负责一个高用户、高访问、高并发的系统吧?。一来可以增加自己实际的项目经验，有应对高并发场景的解决方案，二来是有个高并发的项目经验无疑是自己简历的一个的加分项。但是奈何很多人都没有机会可以参与这样的项目，本文从以下几点介绍一下设计一个高流量高并发的系统需要经历哪些步骤以及考虑哪些因素（文章中的不足之处还请大佬们多多指点）。1、设计原则1.1、系统设计原则在设
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2023-12-12 22:59:31
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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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如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了，解决这个问题首先我们需要理解同步和异步。1.同步和异步的区别同步（Sync）所谓同步，就是发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回或继续执行后续操作。简单来说，同步就是必须一件一件事做，等前一件做完了才能做下一件事。异步（Async）异步与同步相对，当一个异步过程调用发出后，调用者在没有得到结果之前，就可以继续执行后
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2023-08-21 21:20:57
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并发控制是多个事务在并发运行时，数据库保证事务一致性（Consistency）和隔离性（Isolation）的一种机制。主流商用关系数据库使用的并发控制技术主要有三种：严格两阶段封锁（S2PL）、多版本并发控制（MVCC）和乐观并发控制（OCC）。PostgreSQL使用了多版本并发控制技术的一种变 ...
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2021-09-25 14:16:00
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2021@SDUSC目录概述MVCC相关数据结构MVCC与快照 总结概述PostgreSQL为开发者提供了丰富的管理数据并发访问的工具。在内部，PostgreSQL利用多版本并发控制( MVCC, Multi- Version Concurrency Control)来维护数据的一致性。这就意味着当检索数据时，每个事务看到的只是一段时间之前的数据快照，而不是数据的当前状态。这样，如果对每
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2024-04-15 09:50:15
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一个项目刚开始的时候是为了实现基本功能，随着版本和功能的迭代，大数据和高并发成了软件设计必须考虑的问题!本质很简单，一个是慢，一个是等。两者是相互关联的，因为慢，所以要等，因为等，所以慢，解决了慢，也就解决了等，解决了等，也就解决了慢。关键是如何解决慢和等，核心 一个是短，一个是少，一个是分流,最后一个是集群/横向扩张/读写分离/建立主从短页面静态化- 用户可以直接获取页面，不用走那么多
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2024-04-25 13:12:38
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对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题，但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步 1、同步和异步的区别和联系 所谓同步，可以理解为在执行完一个函数或方法之后，一直等待系统
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2023-09-15 12:25:10
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并发： 同时拥有两个或者多个线程，如果程序在单核处理器上运行，多个线程将交替地换入或者换出内存，这些线程是同时“存在”的，每个线程都处于执行过程中的某个状态，如果运行在多核处理器上，此时，程序中的每个线程都将分配到一个处理器核上，因此可以同时运行。高并发(High Concurrency)： 是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常
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2023-08-17 01:15:42
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