锁 Lock()Lock（指令锁）是可用的最低级的同步指令。Lock处于锁定状态时，不被特定的线程拥有。Lock包含两种状态——锁定和非锁定，以及两个基本的方法。 可以认为Lock有一个锁定池，当线程请求锁定时，将线程至于池中，直到获得锁定后出池。池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态。构造方法： Lock()实例方法： acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态，尝试获得锁定。
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2024-04-17 19:46:14
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后端在生成订单表的时候，牵扯到如下的知识点：1 事物2 高并发3 时间函数的使用 一，事务：from django.db import transaction
save_id = transaction.savepoint() # 创建保存点
transaction.savepoint_rollback(save_id) # 回退（回滚）到保存点
transaction.
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2023-09-04 22:10:01
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当修改数据库数据时需要先使用该数据时，在多线程时就会出现资源竞争问题，尤其是并发量高时，就会导致严重的错误。 为了数据的安全，对数据库的重要数据的查询与修改必须同步执行。 悲观锁 将要查询并修改的数据暂时锁住，不允许别的线程使用。 弊端：容易发生死锁现象。 # sql命令：select stock ...
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2021-08-10 17:03:00
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2评论
概念:这里抛开数据库来谈乐观锁和悲观锁,扯上数据库总会觉得和Java离得很远.悲观锁:一段执行逻辑加上悲观锁,不同线程同时执行时,只能有一个线程执行,其他的线程在入口处等待,直到锁被释放.乐观锁:一段执行逻辑加上乐观锁,不同线程同时执行时,可以同时进入执行,在最后更新数据的时候要检查这些数据是否被其他线程修改了(版本和执行初是否相同),没有修改则进行更新,否则放弃本次操作.从解释上可以看出,悲观锁
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2023-08-22 09:17:57
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# Python 乐观锁锁
## 什么是乐观锁？
在并发编程中，乐观锁是一种用于管理资源访问的机制。它的基本原理是假设冲突的资源访问概率较低，因此在访问资源时不会立即锁定资源，而是在修改资源时检查是否有其他线程对资源进行了修改。如果没有发生冲突，就可以顺利完成操作，如果发生冲突，则需要进行回滚或重试。乐观锁不会阻塞线程，可以提高系统的并发性能。
在Python中，可以使用特定的机制来实现乐观
原创
2024-03-22 03:35:04
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# Python中的乐观锁
乐观锁是一种常用的并发控制机制，适用于多线程或分布式系统中的数据同步。在与传统的悲观锁相比，乐观锁在处理并发时更加轻量且灵活，大大降低了锁竞争带来的性能开销。本文将介绍乐观锁在Python中的应用，并通过代码示例来演示其使用方法。
## 什么是乐观锁？
乐观锁的基本原理是：假设在绝大多数情况下，数据的并发访问是不会发生冲突的，因此在进行数据操作时不加锁。在提交数据
一、乐观锁、悲观锁定义乐观锁：乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据。因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据：如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作。悲观锁：悲观锁在操作数据时比较悲观，认为别人会同时修改数据。因此操作数据时直接把数据锁住，直到操作完成后才会释放锁；上锁期间其他人不能修改数据。二、实现方式悲观锁的实现方式是加锁，加锁既可以是对代
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2023-08-14 13:41:09
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乐观锁： 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实
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2023-08-14 23:59:13
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一、悲观锁它指的是对数据被外界修改持保守态度。假定任何时刻存取数据时，都可能有另一个客户也正在存取同一笔数据，为了保持数据被操作的一致性，于是对数据采取了数据库层次的锁定状态，依靠数据库提供的锁机制来实现。基于jdbc实现的数据库加锁如下：select * from account where name="Erica" for update在更新的过程中，数据库处于加锁状态，任何其他的针对本条数据
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2024-04-12 04:56:56
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基于Synchronized和Lock实现的同步锁机制，属于悲观锁，保护线程安全最直观的方式。悲观锁在高并发场景下，激烈的锁竞争会造成线程阻塞，大量阻塞线程会导致系统的上下文切换，增加系统的性能开销。乐观锁：在操作共享资源时，总是抱着乐观的态度执行，认为自己可以成功的完成操作；但当多个线程同时操作一个共享资源时，只有一个线程会成功，而失败的线程不会像悲观锁一样在操作系统中挂起，而仅仅是返回，并且系
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2023-09-04 18:06:32
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SpringBoot整合Myabtis-Plus在与官网配置一致的情况下依旧无法生效，如下整合mybatis-plus1、依赖导入<!-- mybatis-plus-->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus
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2023-12-01 11:22:19
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独占锁是一种悲观锁，synchronized就是一种独占锁；它假设最坏的情况，并且只有在确保其它线程不会造成干扰的情况下执行，会导致其它所有需要锁的线程挂起直到持有锁的线程释放锁。所谓乐观锁就是每次不加锁,假设没有冲突而去完成某项操作;如果发生冲突了那就去重试，直到成功为止。CAS(Compare And Swap)是一种有名的无锁算法。CAS算法是乐观锁的一种实现。CAS有3个操作数，内存值V，
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2024-06-30 08:48:24
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在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时，先查询商品库存，再修改商品库存，
原创
2022-09-20 11:53:20
208阅读
# Python 乐观锁实现科普
在软件开发中，多线程或多进程环境下的数据一致性问题一直是开发者需要面对的挑战。乐观锁是一种解决并发控制问题的方法，它假设多个事务在处理数据时不会发生冲突，只有在提交事务时才会检查是否有其他事务修改了数据。本文将介绍Python中实现乐观锁的基本概念和方法，并提供代码示例。
## 乐观锁的基本概念
乐观锁的核心思想是，它认为在大多数情况下，数据的冲突是很少发生
原创
2024-07-22 11:45:56
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# 实现Python乐观锁包
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现Python的乐观锁包。乐观锁是一种并发控制机制，通常用于解决数据库更新时的并发问题。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[查询数据]
C[更新数据]
D{数据是否被修改}
E[提交数据]
A -->
原创
2024-06-19 03:45:12
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# Python 实现乐观锁
## 什么是乐观锁？
乐观锁是一种并发控制策略，假设数据冲突的概率较低，因而在操作数据时不会立即加锁。相反，它会在操作完成前检查版本号或时间戳，以确保数据在整个处理过程中没有被其他事务修改。此策略通常适用于大部分读操作、较少写操作的场景。
## 乐观锁的工作原理
乐观锁的基本流程可以分为以下几个步骤：
1. **读取数据**：获取数据版本号或时间戳。
2.
原创
2024-10-22 06:53:19
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# Python的乐观锁实现指南
在现代应用中，数据并发处理是一个重要的课题。在数据库中，乐观锁是一种常用的并发控制机制。相比悲观锁，乐观锁在处理冲突时更加高效。本文将教你如何在Python中实现乐观锁。
### 实现流程
以下是实现乐观锁的步骤：
| 步骤 | 任务 |
|:----:|--------------------
原创
2024-10-02 03:38:18
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1、同步锁 (Lock) 当全局资源(counter)被抢占的情况，问题产生的原因就是没有控制多个线程对同一资源的访问，对数据造成破坏，使得线程运行的结果不可预期。这种现象称为“线程不安全”。在开发过程中我们必须要避免这种情况，那怎么避免？这就用到了互斥锁了。例如： 1 import threading,time
2 def sub():
3 global num
# Python乐观锁实现
## 引言
乐观锁是一种并发控制机制，它通过假设并发操作不会发生冲突来提高效率。当多个线程或进程同时访问共享资源时，乐观锁允许它们同时读取和修改资源，但在提交更改前，需要检查资源是否被其他线程或进程修改过。如果资源没有被修改，则可以提交更改，否则需要重新处理。
本文将向你介绍如何用Python实现乐观锁。我们将首先了解整个实现的流程，然后逐步指导你完成每个步骤所需的
原创
2024-01-22 11:06:07
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事务的四大特性(ACID)如果想要说明一个数据库或者一个框架支持事务性操作，则必须要满足下面的四大特性： 原子性（Atomicity）：整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成。事务在执行过程中发生错误，会被回滚到事务开始前的状态。 一致性 （Consistency）：事务开始之前和事务结束后，数据库的完整性约束没有被破坏。
原创
2021-07-01 16:35:05
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