乐观锁悲观锁是一种思想.可以用在很多方面. 比如数据库方面.悲观锁就是for update乐观锁就是 version字段 JDK方面:悲观锁就是sync乐观锁就是原子类(内部使用CAS实现) 本质来说,就是悲观锁认为总会有人抢我的.乐观锁就认为,基本没人抢. 适用场景: 悲观锁:比较适合写入操作比较频繁的场景,如果出现大量的读取操作,每次读取的时候都会进行加锁,这样会增加大量的锁的开销,降低了系统的吞吐量. 乐观锁:比较适合读取操作比较频繁的场景,如果出现大量的写入操作,数据发生冲突的可能性就会

数据库的事务,是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作. 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成,否则不会永久更新面向数据的资源.通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元,可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠.一个逻辑工作单元要成为事务,必须满足所谓的ACID(原子性.一致性.隔离性和持久性)属性. 操作流程 设想网上购物的一次交易,其付款过程至少包括以下几步数据库操作: · 更新客户所购商品的库存信息 · 保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 · 生成订

悲观锁和乐观锁 并发控制 当程序中可能出现并发操作的情况时,就需要保证在并发操作的情况下数据的准确性,以此确保当前用户和其他用户一起操作时,所得到的结果和某个用户单独操作时的结果是一样的.这种手段就叫做并发控制.并发控制的目的是 保证一个用户的操作不会对另一个用户的操作结果产生不合理的影响. 如果没有做好并发控制,就可能导致数据脏读.幻读和不可重复读等问题. 并发控制,一般都和数据库管理系统(DBMS)有关.在 DBMS 中的并发控制的任务,是为了确保在多个事务同时存取数据库中的同一数据时,不破

悲观锁     如select * for update     悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现,以保证操作最大程度的独占性.但随之而来的就是数据库性能的大量开销,特别是对长事务而言,这样            的开销往往无法承受.   乐观锁     基于数据版本(version)机制实现:为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现.读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加一.此时,将提交数据

简介 数据库管理系统(DBMS)中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性. 用途 乐观锁和悲观锁是并发控制主要采用的技术手段.无论是悲观锁还是乐观锁,都是人们定义出来的概念,可以认为是一种思想.其实不仅仅是数据库系统中有乐观锁和悲观锁的概念,像 memcache.hibernate.tair 等都有类似的概念.针对于不同的业务场景,应该选用不同的并发控制方式.所以,不要把乐观并发控制和悲观并发控制狭义的理解为 DBMS 中的概念,更

文章出处:https://www.souyunku.com/2018/07/30/mysql/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral MySQL/InnoDB的加锁,一直是一个面试中常问的话题.例如,数据库如果有高并发请求,如何保证数据完整性?产生死锁问题如何排查并解决?我在工作过程中,也会经常用到,乐观锁,排它锁,等.于是今天就对这几个概念进行学习,屡屡思路,记录一下. 注:MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统.本文下面的所有介绍,都是基于In

1. 悲观锁简介 悲观锁(Pessimistic Concurrency Control,缩写PCC),它指的是对数据被外界修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中, 将数据处于锁定状态.悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制,也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据. 2. 悲观锁举例(MySQL InnoDB为例) 商品表t_goods中有字段status标识商品的状态,0标识未售出,1标识已售出.当用户生

继续上一节初始ASP.NET MVC4,继续深入学习,感受了一下微软的MVC4+EF5(EntityFramework5)框架的强大,能够高效的开发出网站应用开发系统,下面就看一下如何用MVC4+EF5来实现数据的读取. 实现效果 操作步骤 1.创建数据库 --创建表格-- Create table News ( id int identity(1,1) primary key, NewsTitle varchar(100)not null, CreateTime Datetime, Conte

My Game --线段数据 中说到背景的绘制由贝赛尔曲线生成线段,用 DrawNode 画多边形,同时一张背景有两座山,一座山有两条以上贝赛尔曲线保存,用了嵌套的数据类:Bezier,LineLayer,BgLayerData 这个做也是为了方便从文件读取数据 把背景的数据放在文件里方便修改,也可以做个工具快速绘制背景,下面是这个背景的数据保存的XML文件: <RootLayer> <Layers> <layer> <Beziers> <Bezier

如果需要在程序中使用sdcard进行数据的存储,那么需要在AndroidMainfset.xml文件中 进行权限的配置: Java代码:   <!-- 在sd中创建和删除文件的权限 --> <uses-permission android:name="android.permission.MOUNT_UNMOUNT_FILESYSTEMS" /> <!-- 向SD卡中的写入权限 --> Java代码:   <uses-permission an

本文转自:https://blog.csdn.net/dingxiaowei2013/article/details/29405687 继续上一节初始ASP.NET MVC4,继续深入学习,感受了一下微软的MVC4+EF5(EntityFramework5)框架的强大,能够高效的开发出网站应用开发系统,下面就看一下如何用MVC4+EF5来实现数据的读取. 实现效果 操作步骤 1.创建数据库 --创建表格-- Create table News ( id int identity(1,1) pri

本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释.并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正. 使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以用多种方式来读取自己的数据.如果数据集比较小,而且内存足够大,可以选择直接将所有数据读进内存,然后每次取一个batch的数据出来.如果数据较多,可以每次直接从硬盘中进行读取,不过这种方式的读取效率就比较低了.此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式——tfrecor

mysql中的乐观锁和悲观锁的简介以及如何简单运用. 关于mysql中的乐观锁和悲观锁面试的时候被问到的概率还是比较大的. mysql的悲观锁: 其实理解起来非常简单,当数据被外界修改持保守态度,包括自身系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态.悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制,但是也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在自身系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据. 来点实际的,当我们使用悲观

1.[悲观锁] 1.1 在数据处理的整个过程中,数据将处于锁定状态: 1.2 悲观锁的实现,依赖于数据库提供的锁机制(只有数据库提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在系统中加锁机制,也不会保证数据不被修改): 1.3 悲观锁引发的数据库性能大量开销: 2.[乐观锁] 1.1 乐观锁基于  数据版本记录机制  实现: 1.2 乐观锁基于  数据版本记录机制  案例:

悲观锁: 其实理解起来非常简单,当数据被外界修改持保守态度,包括自身系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态.悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制,但是也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在自身系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据. 来点实际的,当我们使用悲观锁的时候我们首先必须关闭mysql数据库的自动提交属性,因为MySQL默认使用autocommit模式,也就是说,当你执行一个更新操作后

TensorFlow csv读取文件数据(代码实现) 大多数人了解 Pandas 及其在处理大数据文件方面的实用性.TensorFlow 提供了读取这种文件的方法. 前面章节中,介绍了如何在 TensorFlow 中读取文件,本文将重点介绍如何从 CSV 文件中读取数据并在训练之前对数据进行预处理. 将采用哈里森和鲁宾菲尔德于 1978 年收集的波士顿房价数据集(http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston),该数据集包括 506 个样本场景,每个房屋含 14

1.Hibernate上传数据到数据库: //创建一个session对象 Session session1=HibernateTools.getSession(); //Fenciresult数据库表所对应的实体类,生成实体类对象,操作数据库表 Fenciresult fenciresult=new Fenciresult(); //设置数据库对应字段的值,主键若是自增模式,无需人为设置 fenciresult.setWord("@"); fenciresult.setPostag(&

悲观锁的问题: 因为悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现,以保证操作最大程度的独占性.如果加锁的时间过长,其他用户长时间无法访问,影响了程序的并发访问性,同时这样对数据库性能开销影响也很大,特别是对长事务而言,这样的开销往往无法承受.所以与悲观锁相对的,我们有了乐观锁. 乐观锁的原理大致一样,这里我提供两种思路: 1.使用数据版本(Version)记录机制实现,通过为数据库表增加一个数字类型的 "version" 字段来实现.当读取数据时,将version字段的值一同读出,数据每更

在实际的多用户并发访问的生产环境里边,我们经常要尽可能的保持数据的一致性.而其中最典型的例子就是我们从表里边读取数据,检查验证后对数据进行修改,然后写回到数据库中.在读取和写入的过程中,如果在多用户并发的环境里边,其他用户已经把你要修改的数据进行了修改是非常有可能发生的情况,这样就造成了数据的不一致性. 最近在做快钱支付的时候就碰到了这个问题,原来的代码如下:1. 表Order的结构:    OrderId   int 自增长    Status   nvarchar(10)  //未处理时的状

假如两个线程同时修改数据库同一条记录,就会导致后一条记录覆盖前一条,从而引发一些问题. 例如: 一个售票系统有一个余票数,客户端每调用一次出票方法,余票数就减一. 情景: 总共300张票,假设两个售票点,恰好在同一时间出票,它们做的操作都是先查询余票数,然后减一. 一般的sql语句: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 declare @count as int   begin tran     select @count=count from ttt     WAITFOR DELAY '00