两段锁协议(Two-Phase Locking――2PL) 两段锁协议规定所有的事务应遵守的规则: ① 在对任何数据进行读.写操作之前,首先要申请并获得对该数据的封锁. ② 在释放一个封锁之后,事务不再申请和获得其它任何封锁. 即事务的执行分为两个阶段: 第一阶段是获得封锁的阶段,称为扩展阶段. 第二阶段是释放封锁的阶段,称为收缩阶段. 例如 --------------------- 作者:Mat的学习过程 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/aigoogle/a

数据库中的two phase locking 两段锁协议是指每个事务的执行可以分为两个阶段:生长阶段(加锁阶段)和衰退阶段(解锁阶段). 加锁阶段:在该阶段可以进行加锁操作.在对任何数据进行读操作之前要申请并获得S锁,在进行写操作之前要申请并获得X锁.加锁不成功,则事务进入等待状态,直到加锁成功才继续执行. 解锁阶段:当事务释放了一个封锁以后,事务进入解锁阶段,在该阶段只能进行解锁操作不能再进行加锁操作. 两段封锁法可以这样来实现:事务开始后就处于加锁阶段,一直到执行ROLLBACK和COMMI

1 为什么需要事务 在网上的很多资料里,其实没有很好的解释为什么我们需要事务.其实我们去学习一个东西之前,还是应该了解清楚这个东西为什么有用,硬生生的去记住事务的ACID特性.各种隔离级别个人认为没有太大意义.设想一下,如果没有事务,可能会遇到什么问题,假设你要对x和y两个值进行修改,在修改x完成之后,由于硬件.软件或者网络问题,修改y失败,这时候就出现了"部分失败"的现象,x修改成功,y修改失败,这个时候需要你自己在应用代码里去处理,你可以重试修改y,也可以把x设置成之前的值(回滚)

1. Prefix Sum 前缀求和由一个二元操作符和一个输入向量组成,虽然名字叫求和,但操作符不一定是加法.先解释一下,以加法为例: 第一行是输入,第二行是对应的输出.可以看到,Output[1] = Input[0] + Input[1],而Output[length - 1]就是整个输入向量元素之和. 为什么要使用并行计算?假如用串行计算来计算输出向量,那么向量中越靠后的元素需要等待的时间越长.最后一个元素需要等待0 + 1 + 2 + ... + (n - 2) = (n - 1)(n

A.ARC的基本原理 1.ARC的判断原则:只有没有强指针指向对象,就会立即释放对象 注意,在以下情况,会立即回收内存: (1)指针超出作用域 { Person *p1 = [[Personalloc] init]; p1.name = @"p1"; NSLog("); }// 超出p1作用域,回收p1指向的空间 NSLog("); out: 2014-11-21 00:14:59.980 01-autorelease基本概念[4282:263265] 1 2014

前言 文章比较长,所以在文章的开头我打算简单介绍一下这篇文章将要讲述的内容,读者可以选择通篇细度,也可以直接找到自己感兴趣的部分. 既然是谈 Cocoapods,那首先要搞明白它出现的背景.有经验的开发者都知道 Cocoapods 在实际使用中,经常遇到各种问题,存在一定的使用成本,因此衡量 Cocoapods 的成本和收益就显得很关键. Cocoapods 的本质是一套自动化工具.那么了解自动化流程背后的原理就很重要,如果我们能手动的模拟 Cocoapods 的流程,无论是对 Cocoapod

在这篇中我将讲述GC Collector内部的实现, 这是CoreCLR中除了JIT以外最复杂部分,下面一些概念目前尚未有公开的文档和书籍讲到. 为了分析这部分我花了一个多月的时间,期间也多次向CoreCLR的开发组提问过,我有信心以下内容都是比较准确的,但如果你发现了错误或者有疑问的地方请指出来, 以下的内容基于CoreCLR 1.1.0的源代码分析,以后可能会有所改变. 因为内容过长,我分成了两篇,这一篇分析代码,下一篇实际使用LLDB跟踪GC收集垃圾的处理. 需要的预备知识 看过BOTR中

          回来写博客,少年前端时间被django迷了心魄           如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归 博客园 苏家小萝卜 所有.望各位支持!   1 什么是MVCC        MVCC全称是: Multiversion concurrency control,多版本并发控制,提供并发访问数据库时,对事务内读取的到的内存做处理,用来避免写操作堵塞读操作的并发问题.         举个例子,程序员A正在读数据库中某些内

前言 上一篇简单的介绍了spi的基本一些概念,但是其实Dubbo对jdk的spi进行了一些改进,具体改进了什么,来看看文档的描述 JDK 标准的 SPI 会一次性实例化扩展点所有实现,如果有扩展实现初始化很耗时,但如果没用上也加载,会很浪费资源. 如果扩展点加载失败,连扩展点的名称都拿不到了.比如:JDK 标准的 ScriptEngine,通过 getName() 获取脚本类型的名称,但如果 RubyScriptEngine 因为所依赖的 jruby.jar 不存在,导致 RubyScriptE

By the NIPS 2006 Program Committee With input from Andrew Ng, Peter Dayan, Daphne Koller, Sebastian Thrun, Bruno Olshausen, Yair Weiss, and Bernhard Schölkopf Edited by Max Welling and Zoubin Ghahramani in 2013. In this informal essay, we describe so

1. 垃圾回收器 职责 分配内存 保证有引用对象不被回收 保证无引用对象被回收 设计方式 串行(Serial)与并行(Parallel) 串行的回收方式, 每次只能执行一种操作. 例如, 在多 cpu 的情况下, 只能有一个 cpu 来执行回收. 而并行则可以将回收任务分为多部分交给不同的 cpu 同时执行.  并行的方式速度更快, 但是会牺牲一些额外的复杂度和造成一些潜在的内存碎片 Concurrent vs Stop-the-world Stop-the-world 的方式回收垃圾, 会使得

内容参考自:http://daimajishu.iteye.com/blog/1079107 一. 基本使用形式 二.应用举例 三.需要注意的地方 四.lock应避免锁定public 类型或不受程序控制的对象,举例 五.原理说明 lock就是把一段代码定义为临界区,所谓临界区就是同一时刻只能有一个线程来操作临界区的代码,当一个线程位于代码的临界区时,另一个线程不能进入临界区,如果试图进入临界区,则只能一直等待(即被阻止),直到已经进入临界区的线程访问完毕,并释放锁旗标. 其基本使用方式如下: c

iOS9要求App内访问的网络必须使用HTTPS协议.原有的HTTP请求会报错,适配方法如下. 打开TARGETS-Build Phases, 添加New Run Script Phase,代码如下: # Add exception for Debug builds if [ "${CONFIGURATION}" == "Debug" ] then # Remove exception existing builds /usr/libexec/PlistBuddy

CXF拦截器使用,创建一个使用SOAPHeader的安全验证xml格式: <soap:Header> <auth:authentication xmlns:auth="http://gd.chinamobile.com//authentication"> <auth:systemID>1</auth:systemID> <auth:userID>test</auth:userID> <auth:passwor

概述 传统的关系型数据库以及数据仓库在面对大数据的处理时显得越来越力不从心.因为关系数据库管理系统 (RDBMS)的设计从未考虑过能够处理日益增长且格式多变的数据,以及访问数据并进行分析的用户需求呈爆炸式增长的势头.它们一般都是固定的schema,缺乏对非结构化数据的支持,同时对数据分片存储.系统扩展性的支持也比较局限,系统的扩容过程也比较复杂.另外,许多传统的数据库方法是为长期的策略性分析而非实时决策构造的.在这样的背景下,NoSQL数据库就应运而生了. 数据库 schema的概念 数据库中的

CoreCLR 在这篇中我将讲述GC Collector内部的实现, 这是CoreCLR中除了JIT以外最复杂部分,下面一些概念目前尚未有公开的文档和书籍讲到. 为了分析这部分我花了一个多月的时间,期间也多次向CoreCLR的开发组提问过,我有信心以下内容都是比较准确的,但如果你发现了错误或者有疑问的地方请指出来,以下的内容基于CoreCLR 1.1.0的源代码分析,以后可能会有所改变. 因为内容过长,我分成了两篇,这一篇分析代码,下一篇实际使用LLDB跟踪GC收集垃圾的处理. 需要的预备知识

Recovery Types of Failures Wrong data entry Prevent by having constraints in the database Fix with data cleaning Disk crashes Prevent by using redundancy (RAID, archive) Fix by using archives Fire, theft, bankruptcy… Buy insurance, change profession…

在前面的文章中,我们已经体验过synchronized的用法,并对锁的概念和原理做了简单的介绍.然而,你可能已经察觉到,有一个概念似乎总是和synchronized.锁这两个概念如影相随,很多人也比较喜欢问它们之间的区别,这个概念就是Monitor,也叫监视器. 所以,在讲解完synchronized.锁之后,文本将为你讲解Monitor,揭示它们之间那些公开的秘密,希望你不再迷惑. 首先,你要明白的是,Monitor作为一种同步机制,它并非Java所特有,但Java实现了这一机制. 为了具象地

Singleton和Double-Checked Locking设计模式,分别指的是单例模式和双重检查锁模式,它们都可以用于确保某个类只有一个对象实例化. 两个模式的区别在于:Singleton模式用在单线程应用程序中,而Double-Checked Locking模式用于多线程模式. 一.Singleton模式 UML图: 代码: package bupt.xujinliang.singletonpattern; /** * * @author jin * */ public class Si

概述 本lab将实现一个锁管理器,事务通过锁管理器获取锁,事务管理器根据情况决定是否授予锁,或是阻塞等待其它事务释放该锁. 背景 事务属性 众所周知,事务具有如下属性: 原子性:事务要么执行完成,要么就没有执行. 一致性:事务执行完毕后,不会出现不一致的情况. 隔离性:多个事务并发执行不会相互影响. 持久性:事务执行成功后,所以状态将被持久化. 一些定义 将对数据对象Q的操作进行抽象,read(Q):取数据对象Q,write(Q)写数据对象Q. schedule 考虑事务T1,T1从账户A向账户

Spark 是用Scala代码写的.为了调试Spark,做了如下尝试. 1.Eclipse下:Java 项目 ,Using Maven,编写了一个java 版Spark应用. Spark的代码(scala代码可以调试,但是查看变量极不方便,不忍直视,毕竟调试器时Java的,但代码是scala生成的字节码,还是有出入的). 2.Scala IDE下:Scala 项目,Using Maven,编写一个Scala版的Spark应用. 报找不到类的异常.解决该问题的方法是:http://scala-id