一、锁为甚么引入？ 为了提高资源利用率，事务采用并发执行，但也因此带来如下问题： 会产生多个事务同时存取同一数据的情况可能会存取和存储不正确的数据，破坏事务一致性和数据库的一致性 不一致性的体现：1）丢失修改：两个事务T1和T2读入同一数据并修改，T2的提交结果破坏了T1提交的 &nbs
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2024-04-03 11:25:56
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开篇闲话： 准备开始写一些技术文章，听了无数大神论述写博客的道理，却仍旧未写一篇博客。四大才子，逼格高者如岳父，拍个电影，传出无数高逼格、高冷的段子，引出一段段风潮。呵呵，扯远了，现在想写博客，最主要还是工作了一段时间以后，越来越理解为何大家都推荐写博客。引用刘未鹏在《暗时间》中一句话——书写是为了更好的思考。  
原创
2014-08-24 21:38:45
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并发冲突并发冲突一般发生于多个操作同时对应于数据库表中的一行相同的记录。比方说，小明正在操作Id为1的person表中的一行记录，将这条记录的name属性更改为了“shit”，但这个时候他还没用savechanges，同时，小刘也在操作这个Id为1的行（他们操纵了相同的记录），将某一个属性做了修改。这种情况下，sqlserver的默认处理不会爆出异常，按照操作的先后顺序对这条记录进行了commit
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2024-04-03 20:55:36
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## Java中的SQLite并发处理
SQLite是一个开源的、零配置的、轻量级的、可嵌入式的关系型数据库引擎。它在移动设备和嵌入式系统中广泛使用，因其占用资源少、运行速度快等特点而备受推崇。在Java中，我们可以通过使用JDBC来访问SQLite数据库。本文将介绍如何在Java中使用SQLite数据库进行并发操作。
### SQLite并发模式
SQLite支持多种并发模式，包括读写锁模
原创
2023-09-21 17:20:40
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# 实现Python并发SQLite
## 引言
在现代软件开发中，对于大规模数据的处理和并发访问是非常常见的需求。而Python作为一种高级编程语言，也提供了一些强大的工具和库来实现并发数据库访问。本文将向刚入行的小白开发者介绍如何在Python中实现并发SQLite数据库访问。
## 整体流程
下表展示了实现Python并发SQLite的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| -----
原创
2024-01-14 09:36:34
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# Python SQLite并发
## 引言
SQLite是一种嵌入式关系数据库引擎，它支持数据库的创建、查询、更新和删除等常见操作。Python是一种简洁、易学且强大的编程语言，其内置了SQLite模块，可以方便地与SQLite数据库进行交互。然而，在多线程或多进程环境中使用SQLite数据库时，我们需要注意并发操作可能会引发的问题。
本文将通过介绍SQLite数据库的并发操作和相关解决
原创
2024-01-19 10:05:42
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自：C# 下 SQLite 并发操作与锁库问题的 5 种解决方案_51CTO博客_sqlcipher c# SQLite是轻量
# 如何实现sqlite并发java
## 整体流程
### 步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------|
| 1 | 创建SQLite数据库 |
| 2 | 编写Java代码连接数据库并实现并发 |
| 3 | 测试并发功能 |
## 具体步骤
### 步骤1：创建
原创
2024-05-18 04:09:24
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数据库带来的并发问题包括： 1.丢失或覆盖更新。(幻像读) 2.未确认的相关性（脏读）。 3.不一致的分析（非重复读）。详细描述如下：一，丢失更新 当多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，会发生丢失更新问题。每个事务都不知道其它事务的存在。最后的更新将重写由其它事务所做
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2024-07-22 19:42:22
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谈完并行执行的原理，咱们再来谈谈优化，到底并行执行能给我们带来哪些好处，我们又应该注意什么呢，下面展开。 Amdahl’s Law 再谈并行优化前我想有必要谈谈阿姆达尔定律，可惜老爷子去年已经驾鹤先去了。 其中 P：可以并行的百分比N：算法并行计算使用的“CPU” 这里我们举个简单的例子，我们
目录1：线程的创建1.1:Thread类创建线程1.2:继承Thread类的子类创建2：线程的同步2.1：锁：Lock2.2：死锁2.3：递归锁：RLock2.4：信号量：BoundedSemaphore2.5：事件:Event2.6：线程池2.6.1：submit方法2.6.2：map方法同一进程的各个线程间可以共享主线程的地址空间和各种资源。1：线程的创建1.1:Thread类创建线程# -*
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2023-09-21 13:51:06
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关于数据库的高并发处理研究，虫子只是浅尝辄止。可能很多方面各位大牛都用过，虫子就来丢丑一下了。基于web方面的减压虫子已经在博文中介绍过 就不赘述了本章我们着重介绍下基于数据库的解决方案1.分库分表按业务来算，横向分库、纵向分表。2.数据库集群和库表散列大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是我们
在并发下，如果非原子性代码运行到某一行暂停，其他线程重新操作是否会出问题？ 下面，这里以一个领取优惠券功能的Demo版本展示，领取优惠券的步骤如下；注：这里只是简单模拟，不涉及秒杀和队列；1.获取优惠券是否存在
2.校验优惠券是否可以领取，时间，库存，是否超过限制
3.扣减库存
4.保存领券记录 t_coupon表CREATE TABLE `t_coupon` (
`id` big
概论sqlite底层的存储基于Btree，BTree对底层存储的基本读写单位是页面，而每个页面都由全局唯一的页面编号与之对应，一般来说页面编号从1开始递增。类BTree的存储引擎修改数据的流程如下图所示：!图片(https://s2.51cto.com/images/blog/202209/08164638_6319abee2b51c42505.png?xossprocess=image/wate
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2022-09-08 16:47:34
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高并发和多线程总是被一起提起，给人感觉两者好像差不多，实则高并发 ≠ 多线程。多线程是完成任务的一种方法，高并发是系统运行的一种状态，通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现。
一、什么是高并发？ 高并发（High Concurrency）是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况，主要发生在web系统集中大量访问收到大量请求（例如：12306的抢票情况
尽量使用其 Wrapper按照我对 SQLAlchemy 的理解，其实它的定位大概类似于：一款比较偏底层 ORM lib提供了一些基础了 ORM 功能，包括 SQLAlchemy Core 和 SQLAlchemy ORM然而 Core 部分基本没有人使用。而且它对使用者暴露了太多 API，这无疑加重了使用者的心智负担，可谓之「不友好」。另外，其官方文档也有点稍显杂乱，让初学者抓不住轻重。SQLA
我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second，每秒处理请求数)，解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Apache的Web服务器，配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目)。那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式)：20*500
目录基于SQLite数据库的多进程实现TCP并发-在线词典错误信息获取要求字典代码实现服务器---01server.c客户端---02client.ctcp.h执行结果注意 基于SQLite数据库的多进程实现TCP并发-在线词典SQLite数据库用法 ： SQLite多进程实现TCP并发服务器 ： 多进程实现TCP并发错误信息获取全文使用sqlite3_exec(sql_db, buff, NU
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2024-07-07 19:40:18
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悲观锁及乐观锁的具体使用（1）关于悲观锁的使用 悲观锁只能写原生的SQL语句对数据库进行操作，EF是不支持悲观锁的，除非通过EF写原生的SQL语句执行数据库操作，并且一定要在同一个事务中。具体使用方式，在查询语句的表名后加with(xlock,ROWLOCK)。xlock表示“排他锁”，一旦加上排他锁，那么其他人在获取这个锁的话就要等待开锁，即
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2024-08-08 13:11:26
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一、概述： 在SQLite中，锁和并发控制机制都是由pager_module模块负责处理的，如ACID(Atomic, Consistent, Isolated, and Durable)。在含有数据修改的事务中，该模块将确保或者所有的数据修改全部提交，或者全部回滚。与此同时，该模块还提供了一些磁盘
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2019-04-17 17:19:00
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