本文介绍如何处理多个用户并发更新同一实体(同时)时出现的冲突 . 主要是两种:一种,检查属性并发冲突,使用 [ConcurrencyCheck] ;另一种,检测行的并发冲突,使用 rowversion 跟踪属性,如果在保存之前有修改,就报错 发生并发冲突的情况: 1.用户导航到实体编辑页面: 2.第一个用户的更改还未写入数据库之前,另一个用户更新同一实体: 此时,如果未启用并发检测,当发生更新时: 最后一个更新优先.即最后一个更新的值保存到数据库.而第一个保存的值将丢失. 举个例子: 1. Ja

小故事 在开始讲这篇文章之前,我们来说一个小故事,纯素虚构(真实的存钱逻辑并非如此) 小刘发工资后,赶忙拿着现金去银行,准备把钱存起来,而与此同时,小刘的老婆刘嫂知道小刘的品性,知道他发工资的日子,也知道他喜欢一发工资就去银行存起来,担心小刘卡里存的钱太多拿去"大宝剑",于是,也去了银行,想趁着小刘把钱存进去后就把钱给取出来,省的夜长梦多. 小刘与刘嫂取得是两家不同的银行的ATM,所以两人没有碰面. 小刘插入银行卡存钱之前查询了自己的余额,ATM这样显示的: 与次同时,刘嫂也通过卡号和

AspNetCore 使用Redis实现分布式缓存 上一篇讲到了,Core的内置缓存:IMemoryCache,以及缓存的基础概念.本篇会进行一些概念上的补充. 本篇我们记录的内容是怎么在Core中使用Redis 和 SQL Server 实现分布式缓存. 一.文章概念描述 分布式缓存描述: 分布式缓存重点是在分布式上,相信大家接触过的分布式有很多中,像分布式开发,分布式部署,分布式锁.事物.系统 等有很多.使我们对分布式本身就有一个很明确的认识,分布式就是有多个应用程序组成,可能分布在不同的服

  2.线程篇¶ 在线预览:https://github.lesschina.com/python/base/concurrency/3.并发编程-线程篇.html 示例代码:https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/5.concurrent/Thread 终于说道线程了,心酸啊,进程还有点东西下次接着聊,这周4天外出,所以注定发文少了+_+ 用过Java或者Net的重点都在线程这块,Python的重点其实在上篇,但线程自有其独到

原文地址:https://www.cnblogs.com/szlblog/p/9045209.html AspNetCore 使用Redis实现分布式缓存 上一篇讲到了,Core的内置缓存:IMemoryCache,以及缓存的基础概念.本篇会进行一些概念上的补充. 本篇我们记录的内容是怎么在Core中使用Redis 和 SQL Server 实现分布式缓存. 一.文章概念描述 分布式缓存描述: 分布式缓存重点是在分布式上,相信大家接触过的分布式有很多中,像分布式开发,分布式部署,分布式锁.事物.

前言 Microsoft.AspNetCore.ConcurrencyLimiter AspNetCore3.0后增加的,用于传入的请求进行排队处理,避免线程池的不足. 我们日常开发中可能常做的给某web服务器配置连接数以及,请求队列大小,那么今天我们看看如何在通过中间件形式实现一个并发量以及队列长度限制. Queue策略 添加Nuget Install-Package Microsoft.AspNetCore.ConcurrencyLimiter public void ConfigureSe

分布式缓存描述: 分布式缓存重点是在分布式上,相信大家接触过的分布式有很多中,像分布式开发,分布式部署,分布式锁.事物.系统 等有很多.使我们对分布式本身就有一个很明确的认识,分布式就是有多个应用程序组成,可能分布在不同的服务器上,最终都是在为web端提供服务. 分布式缓存有以下几点优点: (1)所有的Web服务器上的缓存数据都是相同的,不会因为应用程序不同,服务器的不同导致缓存数据的不一样. (2)缓存的是独立的不受Web服务器的重新启动或被删除添加的影响,也就是说这些Web的改变不到导致缓存

接上一篇 Newbe.Claptrap 框架入门,第三步 —— 定义 Claptrap,管理商品库存 ,我们继续要了解一下如何使用 Newbe.Claptrap 框架开发业务.通过本篇阅读,您便可以开始学会在 Claptrap 框架中使用 Minion 进行异步的业务处理. Newbe.Claptrap 是一个用于轻松应对并发问题的分布式开发框架.如果您是首次阅读本系列文章.建议可以先从本文末尾的入门文章开始了解. 开篇摘要 本篇,我通过实现 “商品下单” 的需求来了解一下如何在已有的项目样例中

Quartz.Net 组件的封装使用 Quartz.Net是面向.NET的一款功能齐全的开源作业调度组件,你可以把它嵌入你的系统中实现作业调度,也可以基于Quartz.Net开发一套完整的作业调度系统.它既支持简单的timer,也支持灵活强大的corn表达式.本文提供了一种把Quartz.Net嵌入项目中的实现.你可以看到系统其它项目与用于作业调度的项目解耦,这样做可以实现一次封装,多系统使用. 1.环境 操作系统:Windows 10 IDE:Visual Studio 2019-16.8.3

如今有了越来越多的持续集成工具,给的个人开发者的福利也是很足了,如无必要,自建工具有时只是作为练手了. 众多持续集成工具 现在可用的持续集成工具繁多,各大云服务商都推出了持续集成,甚至是一定条件内都是免费使用. Azure DevOps 提供每个月1800 分钟的免费时长,支持单项目并行构建,5人以下. GitHub推出的GitHub Action 每月2000分钟的构建时长. 华为云的 DevCloud 提供的编译构建5并发,每月600分钟,5人以下. Gitee 推出了Gitee Go 单个

并发集合 1 为什么使用并发集合? 原因主要有以下几点: System.Collections和System.Collections.Generic名称空间中所提供的经典列表.集合和数组都不是线程安全的,若无同步机制,他们不适合于接受并发的指令来添加和删除元素. 在并发代码中使用上述经典集合需要复杂的同步管理,使用起来很不方便. 使用复杂的同步机制会大大降低性能. NET Framework 4所提供的新的集合尽可能地减少需要使用锁的次数.这些新的集合通过使用比较并交换(compare-and-

高并发,听起来高大上的一个词汇,在身处于互联网潮的社会大趋势下,高并发赋予了更多的传奇色彩.首先,我们可以看到很多招聘中,会提到有高并发项目者优先.高并发,意味着,你的前雇主,有很大的业务层面的需求,而且也能怎么你在整个项目中的一个处理逻辑的能力体现.那么,你真的知道什么是高并发吗?这不是一个很简单的话题.高并发,往往会牵扯到很多的问题,如何才能快速响应,如何处理各个线程之间的交互,如何完成逻辑之间的高负载运转,甚至,一个系统,如果没有做好前期高并发的合理配置,整个产品会遇到瓶颈,以及不可预期的

Java是最早开始有并发的语言之一,再过去传统多任务的模式下,人们发现很难解决一些更为复杂的问题,这个时候我们就有了并发. 引用 多线程比多任务更加有挑战.多线程是在同一个程序内部并行执行,因此会对相同的内存空间进行并发读写操作.这可能是在单线程程序中从来不会遇到的问题.其中的一些错误也未必会在单CPU机器上出现,因为两个线程从来不会得到真正的并行执行.然而,更现代的计算机伴随着多核CPU的出现,也就意味着不同的线程能被不同的CPU核得到真正意义的并行执行. 那么,要开始Java并发之路,就要开

最近我研究技术的一个重点是java的多线程开发,在我早期学习java的时候,很多书上把java的多线程开发标榜为简单易用,这个简单易用是以C语言作为参照的,不过我也没有使用过C语言开发过多线程,我只知道我学习java多线程开发是很难的,直到现在写这篇文章的时候,虽然我对java多线程里的API比以前熟悉更多了,但是如果碰到了生产开发里如何将多线程设计更好,我心里的底气还是不足的,哎,缺乏很有意义的实践,我现在要等待让我实践这部分技术的机会了. 话外话,研究多线程是因为我在一本讲并发编程的书籍里看

一个在线2k的游戏,每秒钟并发都吓死人.传统的hibernate直接插库基本上是不可行的.我就一步步推导出一个无锁的数据库操作. 1. 并发中如何无锁. 一个很简单的思路,把并发转化成为单线程.Java的Disruptor就是一个很好的例子.如果用java的concurrentCollection类去做,原理就是启动一个线程,跑一个Queue,并发的时候,任务压入Queue,线程轮训读取这个Queue,然后一个个顺序执行. 在这个设计模式下,任何并发都会变成了单线程操作,而且速度非常快.现在的n

在开发多线程程序时,如果每个多线程处理的事情都不一样,每个线程都互不相关,这样开发的过程就非常轻松.但是很多时候,多线程程序是需要同时访问同一个对象,或者变量的.这样,一个对象同时被多个线程访问,会出现处理的结果和预期不一致的可能.因此,需要了解如何对对象及变量并发访问,写出线程安全的程序,所谓线程安全就是处理的对象及变量的时候是同步处理的,在处理的时候其他线程是不会干扰.本文将从以下几个角度阐述这个问题.所有的代码都在char02 对于方法的同步处理 对于语句块的同步处理 对类加锁的同步处理

1. 线程间的通信机制 线程之间通信机制有两种: 共享内存.消息传递.   2. Java并发 Java的并发采用的是共享内存模型,Java线程之间的通信总是隐式执行,通信的过程对于程序员来说是完全透明的.   3. 同步原语 有三个同步原语:Synchronized.volatile和final. Synchronized 的主要的含义是对指定的对象.方法.类 进行加锁和解锁的操作.保证当前只有一个线程进行访问. Volatile 的主要的含义是对指定的变量在数据的读取和更新时都从共享内存中进

在并发编程过程中,我们大部分的焦点都放在如何控制共享变量的访问控制上(代码层面),但是很少人会关注系统硬件及 JVM 底层相关的影响因素.前段时间学习了一个牛X的高性能异步处理框架 Disruptor,它被誉为“最快的消息框架”,其 LMAX 架构能够在一个线程里每秒处理 6百万 订单!在讲到 Disruptor 为什么这么快时,接触到了一个概念——伪共享( false sharing ),其中提到:缓存行上的写竞争是运行在 SMP 系统中并行线程实现可伸缩性最重要的限制因素.由于从代码中很难看

建议126:适时选择不同的线程池来实现 Java的线程池实现从根本上来说只有两个:ThreadPoolExecutor类和ScheduledThreadPoolExecutor类,这两个类还是父子关系,但是Java为了简化并行计算,还提供了一个Exceutors的静态类,它可以直接生成多种不同的线程池执行器,比如单线程执行器.带缓冲功能的执行器等,但归根结底还是使用ThreadPoolExecutor类或ScheduledThreadPoolExecutor类的封装类. 为了理解这些执行器,我们

作者:Jack47 PS:如果喜欢我写的文章,欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 注:本文主要内容翻译自understanding-the-parallelism-of-a-storm-topology 本篇文章介绍了Storm拓扑的并发模型.介绍了Worker进程,Executor(线程)和Task(任务)之间的关系,如何按照需要配置他们.本文基于Storm 0.8.1版本,最新发布版本已经到了0.9.5了. 对于不了解Storm的朋友,可以先去

C#中实现并发的几种方法的性能测试 0x00 起因 去年写的一个程序因为需要在局域网发送消息支持一些命令和简单数据的传输,所以写了一个C/S的通信模块.当时的做法很简单,服务端等待链接,有用户接入后开启一个线程,在线程中运行一个while循环接收数据,接收到数据就处理.用户退出(收到QUIT命令)后线程结束.程序一直运行正常(当然还要处理“TCP粘包”.消息格式封装等问题,在此不作讨论),不过随着使用的人越来越多,而且考虑到线程开销比较大,如果有100个用户链接那么服务端就要多创建100个线程,